CN108573354B - 粮食加工损失数据分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种粮食加工损失数据分析系统及方法，其中，所述系统包括：数据输入模块，数据处理模块、数据统计分析模块以及报表展示模块，通过数据输入模块获取粮食加工后的成本数据与实际数据，数据处理模块将所述成本数据与实际数据进行匹配，数据统计分析模块将匹配后的成本数据与实际数据进行集合，并转换为预设格式放入预设模型进行多维度的数据比对，并将比对结果发送至报表展示模块。本发明通过将不同类型的数据进行格式转化，并将转换后的数据放入预设模型进行多维度比对，实现对不同类型的加工粮食数据的分析处理。

Description

粮食加工损失数据分析系统及方法

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及粮食加工损失数据分析系统及方法。

背景技术

在目前的有关粮食加工的系统中，大多数研究都是基于开发数据管理系统,把粮食流通中品质测定各个环节通过信息系统结合起来,进行粮食品质跟踪管理,从农场收购粮食、粮食流通到最终消费的全过程实施司质量品质跟踪基本上达到信息化管理，但是忽略粮食加工过程各种数据的分析，研究粮食加工程中存在的漏洞，由于各个企业之间的数据存在各种各样的差异，对于不同类型的粮食加工数据的处理则成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种粮食加工损失数据分析系统及方法，旨在解决现有技术中不同类型的粮食加工数据无法统一处理的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种粮食加工损失数据分析系统，所述粮食加工损失数据分析系统包括数据输入模块，数据处理模块、数据统计分析模块以及报表展示模块；

所述数据输入模块，用于获取各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据，将所述预设成本数据和预设实际数据发送至所述数据处理模块；

所述数据处理模块，用于提取所述预设成本数据的项目表单和预设实际数据的项目表单，所述项目表单为粮食的品种信息，地区信息、企业规模信息，企业设备信息以及企业工序信息，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，提取匹配项目表单中的成本数据与实际数据；

所述数据分析模块，用于将匹配项目表单中的成本数据与实际数据进行集合，并转换为预设格式放入预设模型根据所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对，并将比对结果发送至所述报表展示模块；

所述报表展示模块，用于提取所述匹配项目表单中的预设属性信息，根据所述预设属性信息生成对应的展示列表并进行展示。

优选地，所述数据分析模块，还用于根据历史项目表单建立预设模型，通过所述预设模型对所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对。

优选地，所述数据输入模块，还用于对各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据中的项目表单进行更新，将更新后的项目表单发送至所述数据处理模块。

优选地，所述数据输入模块，还用于接收用户登陆指令，提取所述登陆指令中的账号信息，在所述账号信息验证成功之后，接收所述各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据。

优选地，所述报表展示模块，还用于接收用户的导出指令，根据所述导出指令将比对结果进行导出。

进一步地，为实现上述目的，本发明还提供一种粮食加工损失数据分析方法，所述粮食加工损失数据分析方法包括以下步骤：

获取各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据；

提取所述预设成本数据的项目表单和预设实际数据的项目表单，所述项目表单为粮食的品种信息，地区信息、企业规模信息，企业设备信息以及企业工序信息，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，提取匹配项目表单中的成本数据与实际数据；

将匹配项目表单中的成本数据与实际数据进行集合，并转换为预设格式放入预设模型根据所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对；

提取所述匹配项目表单中的预设属性信息，将比对结果根据预设属性信息生成对应的展示列表进行展示。

优选地，所述将匹配项目表单中的成本数据与实际数据进行集合，并转换为预设格式放入预设模型根据所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对之前，所述粮食加工损失数据分析方法还包括：

根据历史项目表单建立预设模型，通过所述预设模型对所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对。

优选地，所述提取所述预设成本数据的项目表单和预设实际数据的项目表单，所述项目表单为粮食的品种信息，地区信息、企业规模信息，企业设备信息以及企业工序信息，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，提取匹配项目表单中的成本数据与实际数据之前，所述所述粮食加工损失数据分析方法还包括：

对各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据中的项目表单进行更新，将更新后的项目表单执行提取所述预设成本数据的项目表单和预设实际数据的项目表单，所述项目表单为粮食的品种信息，地区信息、企业规模信息，企业设备信息以及企业工序信息，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，提取匹配项目表单中的成本数据与实际数据。

优选地，所述获取各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据之前，所述所述粮食加工损失数据分析方法还包括：

接收用户登陆指令，提取所述登陆指令中的账号信息，在所述账号信息验证成功之后，执行接收所述各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据。

优选地，所述提取所述匹配项目表单中的预设属性信息，将所述比对结果根据预设属性信息生成对应的展示列表进行展示之后，所述方法还包括：

接收用户的导出指令，根据所述导出指令将比对结果进行导出。

本发明提供粮食加工损失数据分析系统，所述系统包括：数据输入模块，数据处理模块、数据统计分析模块以及报表展示模块，通过数据输入模块获取粮食加工后的成本数据与实际数据，数据处理模块将所述成本数据与实际数据进行匹配，数据统计分析模块将匹配后的成本数据与实际数据进行集合，并转换为预设格式放入预设模型进行多维度的数据比对，并将比对结果发送至报表展示模块。本发明通过将不同类型的数据进行格式转化，并将转换后的数据放入预设模型进行多维度比对，实现对不同类型的加工粮食数据的分析处理。

附图说明

图1为本发明粮食加工损失数据分析系统第一实施例的结构框图；

图2为本发明Spring MVC框架一实施例的整体运行结构框图；

图3为本发明粮食加工损失数据分析系统第二实施例的结构框图；

图4为本发明粮食加工损失数据分析系统第三实施例的结构框图；

图5为本发明粮食加工损失数据分析系统第四实施例的结构框图；

图6a为本发明粮食加工损失数据分析系统一实施例的实际数据导出分析时序图；

图6b为本发明粮食加工损失数据分析系统一实施例的成本数据导出分析时序图；

图7为本发明粮食加工损失数据分析方法第一实施例的流程示意图；

图8为本发明粮食加工损失数据分析方法第二实施例的流程示意图；

图9为本发明粮食加工损失数据分析方法第三实施例的流程示意图；

图10为本发明粮食加工损失数据分析方法第四实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明粮食加工损失数据分析系统第一实施例的结构框图。所述粮食加工损失数据分析系统包括数据输入模块，数据处理模块、数据统计分析模块以及报表展示模块；

所述数据输入模块10，用于获取各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据，将所述预设成本数据和预设实际数据发送至所述数据处理模块。

需要说明的是，所述粮食加工损失数据分析系统基于JeeSite框架进行构建整体架构，而JeeSite封装了Spring MVC框架作为其核心，图2提供Spring MVC框架在本系统中的整体运行结构框图，所述粮食加工损失数据分析系统分为三层，一层是视图层，由Java服务器页面(Java Server Pages，JSP)构成，JSP页面向控制器层发出超文本传输协议(HyperText Transfer Protocol，HTTP)请求，请求中带有统一资源定位符(Uniform ResourceLocator，URL)地址信息，所述粮食加工损失数据分析系统中导入功能的请求URL地址为预设根目录。控制器层接收到请求后，开始解析请求，对于所述粮食加工损失数据分析系统来说，控制器层由类名后缀为Controller的类充当，如“ResImport ExportController”，控制器对URL地址的解析采用了Spring MVC的注解方式，具体注解命令为：@Request Mapping，通过@Request Mapping可以让控制器找到相应的需调用的方法，在调用的方法中，进行模型层处理，即业务数据与业务逻辑处理。在模型层处理时，如果有访问数据的需求，则模型层调用MyBatis映射文件访问与操作MySQL数据库。MyBatis映射文件中可以动态拼写SQL，可以在SQL中嵌套where或if等标签，使编写SQL时更灵活方便，所述粮食加工损失数据分析系统中的SQL都是通过MyBatis的SQL映射完成。模型层处理完业务数据与业务逻辑后，更新视图层的JSP页面。

所述数据处理模块20，用于提取所述预设成本数据的项目表单和预设实际数据的项目表单，所述项目表单为粮食的品种信息，地区信息、企业规模信息，企业设备信息以及企业工序信息，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，提取匹配项目表单中的成本数据与实际数据。

需要说明的是，所述预设成本数据为表明粮食加工之前的粮食成本信息，例如品种或者数量等，还可为其他参数信息，本实施例对此不作限制，所述预设实际数据，为粮食在加工之后统计的粮食数据，例如加工之后的粮食数量等。

可以理解的是，所述项目表单为与所述粮食信息对应的数据，例如数量、粮食品种，企业设备信息等，在对系统中的数据进行处理之前，对预设成本数据与预设实际数据进行比较，即确定处理数据的正确性，在判断正确之后，再进行处理。

在具体实现中，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，由于各个其他提供的数据千差万别，为了实现对数据进行比较，将成本数据与实际数据中匹配的项目进行比较，例如在成本数据的项目表单中设有数量，企业规模，但在实际数据中并没有企业规模的数据，在这种情况下，只将匹配后的项目表单中的数据进行比较，即只将数据进行比较，从而提高匹配的正确性。

所述数据分析模块30，用于将匹配项目表单中的成本数据与实际数据进行集合，并转换为预设格式放入预设模型根据所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对，并将比对结果发送至所述报表展示模块。

需要说明的是，为了实现对数据的处理，将所述成本数据与实际数据转换为特定的格式，即系统可识别的通用的格式，通过所述通用格式对数据数据和成本数据进行分析处理。

在具体实现中，对损失数据及成本数据统计的数据进行分析，分别从以下多个维度分析，例如品种维度、地区维度、省份维度、规模维度、设备维度、工序维度以及问卷维度，从而提高数据分析的正确性。

所述报表展示模块40，用于提取所述匹配项目表单中的预设属性信息，将所述比对结果根据预设属性信息生成对应的展示列表进行展示。

本实施例提供了Highcharts和Echarts这两款数据可视化产品作为插件进行集成，通过对Highcharts和Echarts的JS接口调用，实现了柱状图、折线图、饼图、中国地图等类型的统计分析。所述粮食加工损失数据分析系统，使用Highcharts技术实现柱状图、折线图、饼图，使用Echarts技术实现柱状图。柱状图用于品种维度、地区维度、规模维度、设备维度的损失数据统计以及地区维度、规模维度、设备维度的成本数据统计。折线图用于工序-数量维度、工序-营养素维度的损失数据统计，饼图用于问卷维度的成本数据统计，中国地图用于省份维度的损失数据统计。

在具体实现中，通过设置相应的属性达到不同的统计图展示，从而提高用户体验，Highcharts和Echarts的图形JS接口均提供了“type”参数，当“type”分别设置为“column”、“line”、“pie”、“map”，则分别表示柱状图、折线图、饼图以及地图，例如“type:'map'”的参数基础上再附加一个参数设置“mapType:'china'”时，则表示中国地图。

本实施例提供粮食加工损失数据分析系统，通过将不同类型的数据进行格式转化，并将转换后的数据放入预设模型进行多维度比对，实现对不同类型的加工粮食数据的分析处理。

参照图3，图3为本发明粮食加工损失数据分析系统第二实施例的结构框图，基于上述粮食加工损失数据分析系统第一实施例，提出本发明粮食加工损失数据分析系统的第二实施例。

所述数据分析模块30'，还用于根据历史项目表单建立预设模型，通过所述预设模型对所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对。

需要说明的是，所述预设模型可为多维比对模块，还可为其他数据分析模型，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以多维比对模型为例进行说明。

在具体实现中，所述项目表单中的匹配项目包括品种维度、地区维度、省份维度、规模维度、设备维度、工序维度以及问卷维度，从而可以根据品种、地区、规模、省份、设备、工序等多种维度统计分析不同类型的粮食加工在不同统计指标下的损失率数据和成本数据，提高粮食在加工环节中的损失因素。

本实施例提供的技术方案，根据历史项目表单建立预设模型，通过所述预设模型对所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对，提高粮食在加工环节中的损失因素。

参照图4，图4为本发明粮食加工损失数据分析系统第三实施例的结构框图，基于上述粮食加工损失数据分析系统第一实施例，提出本发明粮食加工损失数据分析系统的第三实施例。

所述数据输入模块10'，还用于对各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据中的项目表单进行更新，将更新后的项目表单发送至所述数据处理模块。

在本实施例中，由于比对的成本数据与损失数据实时更新，为了保证数据分析的正确性，所述数据处理模块可实时对更新后的数据进行分析，从而提高系统处理的效率。

在具体实现中，对每个对应的成本数据与损失数据标上唯一标识，表明成本数据与损失数据的对应的关系，在进行数据分析时，将成本数据与查找到的对应的损失数据进行分析，相应的，在成本数据进行更新之后，在损失数据还没更新的情况下，将成本数据放入存储区域进行缓存暂不处理，在获取到更新后的损失数据之后再进行相应的处理，从而提高对数据的管理。

本实施例提供的技术方案，可对各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据中的项目表单进行更新，将更新后的项目表单发送至所述数据处理模块，从而提高数据处理的效率。

参照图5，图5为本发明粮食加工损失数据分析系统第四实施例的结构框图，基于上述粮食加工损失数据分析系统第一、第二或第三实施例，提出本发明粮食加工损失数据分析系统的第四实施例。

所述数据输入模块10'，还用于接收用户登陆指令，提取所述登陆指令中的账号信息，在所述账号信息验证成功之后，接收所述各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据。

在具体实现中，所述粮食加工损失数据分析系统登录采用Shiro技术进行实现，Shiro能对登录的用户信息进行认证和授权，Shiro的认证器由Authenticator接口充当，授权器由Authorizer接口充当。利用Shiro技术，能保证用户合法地登录系统。

需要说明的是，所述粮食加工损失数据分析系统基于JeeSite框架，内置有角色权限功能，可以对系统用户进行角色、权限设置，不同角色、权限的用户登录到系统中可看到的界面功能及操作权限均能够有效地区分和控制。另外，用户的密码的存储采用了安全哈希算法1(Secure Hash Algorithm 1，SHA1)算法对密码进行加密，保证了用户信息的安全保密。除了以上的数据安全性处理，在导入数据时，本系统在数据进入系统前进行了数据验证处理，通过制定了一套数据有效性规则，系统根据规则进行验证，从而保证了系统数据的安全有效性。

所述报表展示模块40'，还用于接收用户的导出指令，根据所述导出指令将比对结果进行导出。

在本实施例中，本系统的导入导出实现采用的是POI技术，主要用到了POI的“org.apache.poi.ss.usermodel”包中的Workbook、Sheet、Row、Cell等接口，这些接口分别对应与Excel的工作簿、工作表、行、单元格。通过这些接口，程序可以完成对Excel表的数据读取、解析、导入与导出等操作功能，如图6所示的数据导出分析时序图，其中，图6a所示的实际数据导出分析时序图，图6b所示的成本数据导出分析时序图。

本实施例提供的技术方案，可接收用户的登陆请求，并将分析后的数据可根据用户的请求进行导出，从而扩展粮食加工损失数据分析系统的功能，提高系统的安全性以及实用性。

参照图7，本发明提供一种粮食加工损失数据分析方法，所述粮食加工损失数据分析方法包括以下步骤：

步骤S10，获取各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据。

需要说明的是，所述粮食加工损失数据分析系统基于JeeSite框架进行构建整体架构，而JeeSite封装了Spring MVC框架作为其核心，图2提供SpringMVC框架在本系统中的整体运行结构框图，所述粮食加工损失数据分析系统分为三层，一层是视图层，由Java服务器页面(Java Server Pages，JSP)构成，JSP页面向控制器层发出超文本传输协议(HyperText Transfer Protocol，HTTP)请求，请求中带有统一资源定位符(Uniform ResourceLocator，URL)地址信息，所述粮食加工损失数据分析系统中导入功能的请求URL地址为预设根目录。控制器层接收到请求后，开始解析请求，对于所述粮食加工损失数据分析系统来说，控制器层由类名后缀为Controller的类充当，如“ResImport ExportController”，控制器对URL地址的解析采用了Spring MVC的注解方式，具体注解命令为：@Request Mapping，通过@Request Mapping可以让控制器找到相应的需调用的方法，在调用的方法中，进行模型层处理，即业务数据与业务逻辑处理。在模型层处理时，如果有访问数据的需求，则模型层调用MyBatis映射文件访问与操作MySQL数据库。MyBatis映射文件中可以动态拼写SQL，可以在SQL中嵌套where或if等标签，使编写SQL时更灵活方便，所述粮食加工损失数据分析系统中的SQL都是通过MyBatis的SQL映射完成。模型层处理完业务数据与业务逻辑后，更新视图层的JSP页面。

步骤S20，提取所述预设成本数据的项目表单和预设实际数据的项目表单，所述项目表单为粮食的品种信息，地区信息、企业规模信息，企业设备信息以及企业工序信息，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，提取匹配项目表单中的成本数据与实际数据。

需要说明的是，所述预设成本数据为表明粮食加工之前的粮食成本信息，例如品种或者数量等，还可为其他参数信息，本实施例对此不作限制，所述预设实际数据，为粮食在加工之后统计的粮食数据，例如加工之后的粮食数量等。

可以理解的是，所述项目表单为与所述粮食信息对应的数据，例如数量、粮食品种，企业设备信息等，在对系统中的数据进行处理之前，对预设成本数据与预设实际数据进行比较，即确定处理数据的正确性，在判断正确之后，再进行处理。

在具体实现中，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，由于各个其他提供的数据千差万别，为了实现对数据进行比较，将成本数据与实际数据中匹配的项目进行比较，例如在成本数据的项目表单中设有数量，企业规模，但在实际数据中并没有企业规模的数据，在这种情况下，只将匹配后的项目表单中的数据进行比较，即只将数据进行比较，从而提高匹配的正确性。

步骤S30，将匹配项目表单中的成本数据与实际数据进行集合，并转换为预设格式放入预设模型根据所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对。

需要说明的是，为了实现对数据的处理，将所述成本数据与实际数据转换为特定的格式，即系统可识别的通用的格式，通过所述通用格式对数据数据和成本数据进行分析处理。

在具体实现中，对损失数据及成本数据统计的数据进行分析，分别从以下多个维度分析，例如品种维度、地区维度、省份维度、规模维度、设备维度、工序维度以及问卷维度，从而提高数据分析的正确性。

步骤S40，提取所述匹配项目表单中的预设属性信息，将比对结果根据预设属性信息生成对应的展示列表进行展示。

本实施例提供了Highcharts和Echarts这两款数据可视化产品作为插件进行集成，通过对Highcharts和Echarts的JS接口调用，实现了柱状图、折线图、饼图、中国地图等类型的统计分析。所述粮食加工损失数据分析系统，使用Highcharts技术实现柱状图、折线图、饼图，使用Echarts技术实现柱状图。柱状图用于品种维度、地区维度、规模维度、设备维度的损失数据统计以及地区维度、规模维度、设备维度的成本数据统计。折线图用于工序-数量维度、工序-营养素维度的损失数据统计，饼图用于问卷维度的成本数据统计，中国地图用于省份维度的损失数据统计。

在具体实现中，通过设置相应的属性达到不同的统计图展示，从而提高用户体验，Highcharts和Echarts的图形JS接口均提供了“type”参数，当“type”分别设置为“column”、“line”、“pie”、“map”，则分别表示柱状图、折线图、饼图以及地图，例如“type:'map'”的参数基础上再附加一个参数设置“mapType:'china'”时，则表示中国地图。

本实施例提供粮食加工损失数据分析系统，通过将不同类型的数据进行格式转化，并将转换后的数据放入预设模型进行多维度比对，实现对不同类型的加工粮食数据的分析处理。

参照图8，图8为本发明粮食加工损失数据分析方法第二实施例的流程示意图，基于上述粮食加工损失数据分析方法第一实施例，提出本发明粮食加工损失数据分析方法的第二实施例，在本实施例中，所述步骤S30之前，所述方法还包括：

步骤S301，根据历史项目表单建立预设模型，通过所述预设模型对所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对。

需要说明的是，所述预设模型可为多维比对模块，还可为其他数据分析模型，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以多维比对模型为例进行说明。

在具体实现中，所述项目表单中的匹配项目包括品种维度、地区维度、省份维度、规模维度、设备维度、工序维度以及问卷维度，从而可以根据品种、地区、规模、省份、设备、工序等多种维度统计分析不同类型的粮食加工在不同统计指标下的损失率数据和成本数据，提高粮食在加工环节中的损失因素。

本实施例提供的技术方案，根据历史项目表单建立预设模型，通过所述预设模型对所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对，提高粮食在加工环节中的损失因素。

参照图9，图9为本发明粮食加工损失数据分析方法第三实施例的流程示意图，基于上述粮食加工损失数据分析方法第一实施例，提出本发明粮食加工损失数据分析方法的第三实施例，在本实施例中，所述步骤S20之前，所述所述粮食加工损失数据分析方法还包括：

步骤S201，对各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据中的项目表单进行更新，根据更新后的项目表单执行步骤S20。

在本实施例中，由于比对的成本数据与损失数据实时更新，为了保证数据分析的正确性，所述数据处理模块可实时对更新后的数据进行分析，从而提高系统处理的效率。

在具体实现中，对每个对应的成本数据与损失数据标上唯一标识，表明成本数据与损失数据的对应的关系，在进行数据分析时，将成本数据与查找到的对应的损失数据进行分析，相应的，在成本数据进行更新之后，在损失数据还没更新的情况下，将成本数据放入存储区域进行缓存暂不处理，在获取到更新后的损失数据之后再进行相应的处理，从而提高对数据的管理。

本实施例提供的技术方案，可对各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据中的项目表单进行更新，将更新后的项目表单发送至所述数据处理模块，从而提高数据处理的效率。

参照图10，图10为本发明粮食加工损失数据分析方法第四实施例的流程示意图，基于上述粮食加工损失数据分析方法第一、第二或第三实施例，提出本发明粮食加工损失数据分析方法的第四实施例。

在本实施例中，所述步骤S10之前，所述方法还包括：

步骤S101，接收用户登陆指令，提取所述登陆指令中的账号信息，在所述账号信息验证成功之后，执行步骤S10。

在具体实现中，所述粮食加工损失数据分析系统登录采用Shiro技术进行实现，Shiro能对登录的用户信息进行认证和授权，Shiro的认证器由Authenticator接口充当，授权器由Authorizer接口充当。利用Shiro技术，能保证用户合法地登录系统。

需要说明的是，所述粮食加工损失数据分析系统基于JeeSite框架，内置有角色权限功能，可以对系统用户进行角色、权限设置，不同角色、权限的用户登录到系统中可看到的界面功能及操作权限均能够有效地区分和控制。另外，用户的密码的存储采用了安全哈希算法1(Secure Hash Algorithm 1，SHA1)算法对密码进行加密，保证了用户信息的安全保密。除了以上的数据安全性处理，在导入数据时，本系统在数据进入系统前进行了数据验证处理，通过制定了一套数据有效性规则，系统根据规则进行验证，从而保证了系统数据的安全有效性。

进一步地，所述步骤S40之后，所述方法还包括：

步骤S401，接收用户的导出指令，根据所述导出指令将比对结果进行导出。

在本实施例中，本系统的导入导出实现采用的是POI技术，主要用到了POI的“org.apache.poi.ss.usermodel”包中的Workbook、Sheet、Row、Cell等接口，这些接口分别对应与Excel的工作簿、工作表、行、单元格。通过这些接口，程序可以完成对Excel表的数据读取、解析、导入与导出等操作功能，如图6所示的数据导出分析时序图，其中，图6a所示的实际数据导出分析时序图，图6b所示的成本数据导出分析时序图。

本实施例提供的技术方案，可接收用户的登陆请求，并将分析后的数据可根据用户的请求进行导出，从而扩展粮食加工损失数据分析系统的功能，提高系统的安全性以及实用性。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种粮食加工损失数据分析系统，其特征在于，所述粮食加工损失数据分析系统包括数据输入模块，数据处理模块、数据统计分析模块以及报表展示模块；

所述数据输入模块，用于获取各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据，将所述预设成本数据和预设实际数据发送至所述数据处理模块；

所述数据处理模块，用于提取所述预设成本数据的项目表单和预设实际数据的项目表单，所述项目表单为粮食的品种信息，地区信息、企业规模信息，企业设备信息以及企业工序信息，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，提取匹配项目表单中的成本数据与实际数据；

所述数据统计 分析模块，用于将匹配项目表单中的成本数据与实际数据进行集合，并转换为预设格式放入预设模型根据所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对，并将比对结果发送至所述报表展示模块，其中，数据比对具体为通过通用格式对损失数据和成本数据进行多维度分析处理，多维度包括品种维度、地区维度、省份维度、规模维度、设备维度、工序维度以及问卷维度；

所述报表展示模块，用于提取所述匹配项目表单中的预设属性信息，将所述比对结果根据预设属性信息生成对应的展示列表进行展示。

2.如权利要求1所述的粮食加工损失数据分析系统，其特征在于，所述数据分析模块，还用于根据历史项目表单建立预设模型，通过所述预设模型对所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对。

3.如权利要求1所述的粮食加工损失数据分析系统，其特征在于，所述数据输入模块，还用于对各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据中的项目表单进行更新，将更新后的项目表单发送至所述数据处理模块。

4.如权利要求1至3中任一项所述的粮食加工损失数据分析系统，其特征在于，所述数据输入模块，还用于接收用户登陆指令，提取所述登陆指令中的账号信息，在所述账号信息验证成功之后，接收所述各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据。

5.如权利要求1至3中任一项所述的粮食加工损失数据分析系统，其特征在于，所述报表展示模块，还用于接收用户的导出指令，根据所述导出指令将比对结果进行导出。

6.一种粮食加工损失数据分析方法，其特征在于，所述粮食加工损失数据分析方法包括以下步骤：

获取各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据；

提取所述预设成本数据的项目表单和预设实际数据的项目表单，所述项目表单为粮食的品种信息，地区信息、企业规模信息，企业设备信息以及企业工序信息，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，提取匹配项目表单中的成本数据与实际数据；

将匹配项目表单中的成本数据与实际数据进行集合，并转换为预设格式放入预设模型根据所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对，其中，数据比对具体为通过通用格式对损失数据和成本数据进行多维度分析处理，多维度包括品种维度、地区维度、省份维度、规模维度、设备维度、工序维度以及问卷维度；

提取所述匹配项目表单中的预设属性信息，将比对结果根据预设属性信息生成对应的展示列表进行展示。

7.如权利要求6所述的粮食加工损失数据分析方法，其特征在于，所述将匹配项目表单中的成本数据与实际数据进行集合，并转换为预设格式放入预设模型根据所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对之前，所述粮食加工损失数据分析方法还包括：

根据历史项目表单建立预设模型，通过所述预设模型对所述匹配项目表单中的匹配项目进行多维度的数据比对。

8.如权利要求6所述的粮食加工损失数据分析方法，其特征在于，所述提取所述预设成本数据的项目表单和预设实际数据的项目表单，所述项目表单为粮食的品种信息，地区信息、企业规模信息，企业设备信息以及企业工序信息，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，提取匹配项目表单中的成本数据与实际数据之前，所述粮食加工损失数据分析方法还包括：

对各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据中的项目表单进行更新，根据更新后的项目表单执行提取所述预设成本数据的项目表单和预设实际数据的项目表单，所述项目表单为粮食的品种信息，地区信息、企业规模信息，企业设备信息以及企业工序信息，将所述预设成本数据的项目表单与预设实际数据的项目表单进行比较，提取匹配项目表单中的成本数据与实际数据。

9.如权利要求6至8中任一项所述的粮食加工损失数据分析方法，其特征在于，所述获取各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据之前，所述粮食加工损失数据分析方法还包括：

接收用户登陆指令，提取所述登陆指令中的账号信息，在所述账号信息验证成功之后，执行接收所述各粮食企业粮食的预设成本数据以及粮食加工后的预设实际数据。

10.如权利要求6至8中任一项所述的粮食加工损失数据分析方法，其特征在于，所述提取所述匹配项目表单中的预设属性信息，将所述比对结果根据预设属性信息生成对应的展示列表进行展示之后，所述方法还包括：

接收用户的导出指令，根据所述导出指令将比对结果进行导出。

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