CN111625537A - 一种多维数据分析系统和多维数据分析方法 - Google Patents

一种多维数据分析系统和多维数据分析方法 Download PDF

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张欣
陈斌
李艳芳
张书玲
张彩艳
王伟
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Abstract

本发明公开了一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，包括数据系统，所述数据系统连接有预设系统，所述预设系统连接有分析系统，所述数据系统包括数据采集模块和数据汇总模块，所述数据采集模块连接于数据汇总模块，所述预设系统包括数据预设模块、数据处理模块和数据层叠模块，所述数据预设模块连接于数据处理模块，所述数据处理模块连接于数据层叠模块，所述分析系统包括数据抽取模块、数据分析模块和数据输出模块，所述数据抽取模块连接于数据分析模块，所述数据分析模块连接于数据输出模块，有助于全局分析和管理，显著改善数据管理效果，利于集团管理，方便推广使用。

Description

一种多维数据分析系统和多维数据分析方法
技术领域
本发明涉及数据分析术领域，尤其涉及一种多维数据分析系统和多维数据分析方法。
背景技术
在我国经济高速发展的大环境下，集团型企业也在快速扩展，高速发展，集团所属各企业的业务及财务系统经过长期的运行，积累了大量的数据，但这些大量的数据仅是存在与各财务信息系统中，数据并没有得到充分利用，数据的价值没有得到体现。
因此需要提出移动多维度数据分析方法，对集团企业的不同数据进行多项分析处理，保证数据价值利于的最大化，提高集团数据访问效率，有助于改善集团管理工作。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种多维数据分析系统和多维数据分析方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，包括数据系统，所述数据系统连接有预设系统，所述预设系统连接有分析系统，所述数据系统包括数据采集模块和数据汇总模块，所述数据采集模块连接于数据汇总模块，所述预设系统包括数据预设模块、数据处理模块和数据层叠模块，所述数据预设模块连接于数据处理模块，所述数据处理模块连接于数据层叠模块，所述分析系统包括数据抽取模块、数据分析模块和数据输出模块，所述数据抽取模块连接于数据分析模块，所述数据分析模块连接于数据输出模块。
优选的，所述数据汇总模块连接于预设系统，所述数据汇总模块连接于数据预设模块。
优选的，所述数据层叠模块连接于分析系统，所述数据层叠模块连接于数据抽取模块。
优选的，所述数据层叠模块生成后数据维度，所述数据维度包括时间维度、区域维度和种类维度。
优选的，所述时间维度包括七个高低序列，分别为年、月周、日、时、分和秒。
优选的，所述区域维度包括包括四个高低序列，分别为省、市、县、和街道编号。
优选的，所述种类维度包括三个平行序列，分别为公对公序列、公对私序列和私对私序列。
优选的，所述数据分析方法包括如下步骤：
P1、数据采集模块从多平台采集数据，并传输至数据会中模块；
P2、数据汇总模块接收数据进行汇总，形成数据流传输时预设模块；
P3、预设模块对接收的数据流进行编号，并传输至数据处理模块；
P4、数据处理模块根据编号对数据流进行处理，形成多事件数据；
P5、数据层叠模块接收多时间数据，形成数据维度，并进行层叠堆栈处理；
P6、数据抽取模块从时间维度抽取一个时间节点、从区域维度抽取一个区域节点，从种类维度抽取一个种类序列，形成组合数据流；
P7、数据分析模块对整合数据流的多个维度进行分析处理，形成分析结果，并且形成新的数据流号码。
P8、数据输出模块接收分析结构和数据流号码，并且进行对应输出。
本发明提供的一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，通过从多个方向采集数据形成数据流，然后进行编号预设，同时通过多维度拆分处理，利于直观显示数据的各项指标和关联节点，方便快速访问查询，同时通过不同维度进行整合关联，并且进行处理分析，对不同的区域和时间节点进行关联，有助于全局分析和管理，显著改善数据管理效果，利于集团管理，方便推广使用。
附图说明
图1为本发明的系统原理框图图；
图2为本发明的数据维度示意图。
图中：1数据系统、11数据采集模块、12数据汇总模块、2预设系统、21预设模块、22数据处理模块、23数据层叠模块、3分析系统、31数据抽取模块、32数据分析模块、33数据输出模块、4数据维度、41时间维度、42区域维度、43种类维度。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，包括数据系统1，所述数据系统1连接有预设系统2，所述预设系统2连接有分析系统3，所述数据系统1包括数据采集模块11和数据汇总模块12，所述数据采集模块11连接于数据汇总模块12，所述预设系统2包括数据预设模块21、数据处理模块22和数据层叠模块23，所述数据预设模块21连接于数据处理模块22，所述数据处理模块22连接于数据层叠模块23，所述分析系统3包括数据抽取模块31、数据分析模块32和数据输出模块33，所述数据抽取模块31连接于数据分析模块32，所述数据分析模块32连接于数据输出模块33。
作为优选的，所述数据汇总模块12连接于预设系统2，所述数据汇总模块12连接于数据预设模块21。
作为优选的，所述数据层叠模块23连接于分析系统3，所述数据层叠模块23连接于数据抽取模块31。
作为优选的，所述数据层叠模块23生成后数据维度4，所述数据维度4包括时间维度41、区域维度42和种类维度43。
作为优选的，所述时间维度41包括七个高低序列，分别为年、月周、日、时、分和秒。
作为优选的，所述区域维度42包括包括四个高低序列，分别为省、市、县、和街道编号。
作为优选的，所述种类维度43包括三个平行序列，分别为公对公序列、公对私序列和私对私序列。
作为优选的，所述数据分析方法包括如下步骤：
P1、数据采集模块从多平台采集数据，并传输至数据会中模块；
P2、数据汇总模块接收数据进行汇总，形成数据流传输时预设模块；
P3、预设模块对接收的数据流进行编号，并传输至数据处理模块；
P4、数据处理模块根据编号对数据流进行处理，形成多事件数据；
P5、数据层叠模块接收多时间数据，形成数据维度，并进行层叠堆栈处理；
P6、数据抽取模块从时间维度抽取一个时间节点、从区域维度抽取一个区域节点，从种类维度抽取一个种类序列，形成组合数据流；
P7、数据分析模块对整合数据流的多个维度进行分析处理，形成分析结果，并且形成新的数据流号码。
P8、数据输出模块接收分析结构和数据流号码，并且进行对应输出。
本发明提供的一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，通过从多个方向采集数据形成数据流，然后进行编号预设，同时通过多维度拆分处理，利于直观显示数据的各项指标和关联节点，方便快速访问查询，同时通过不同维度进行整合关联，并且进行处理分析，对不同的区域和时间节点进行关联，有助于全局分析和管理，显著改善数据管理效果，利于集团管理，方便推广使用。

Claims (8)

1.一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，包括数据系统(1)，其特征在于：所述数据系统(1)连接有预设系统(2)，所述预设系统(2)连接有分析系统(3)，所述数据系统(1)包括数据采集模块(11)和数据汇总模块(12)，所述数据采集模块(11)连接于数据汇总模块(12)，所述预设系统(2)包括数据预设模块(21)、数据处理模块(22)和数据层叠模块(23)，所述数据预设模块(21)连接于数据处理模块(22)，所述数据处理模块(22)连接于数据层叠模块(23)，所述分析系统(3)包括数据抽取模块(31)、数据分析模块(32)和数据输出模块(33)，所述数据抽取模块(31)连接于数据分析模块(32)，所述数据分析模块(32)连接于数据输出模块(33)。
2.根据所述权利要求1的一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，其特征在于：所述数据汇总模块(12)连接于预设系统(2)，所述数据汇总模块(12)连接于数据预设模块(21)。
3.根据所述权利要求1的一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，其特征在于：所述数据层叠模块(23)连接于分析系统(3)，所述数据层叠模块(23)连接于数据抽取模块(31)。
4.根据所述权利要求1的一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，其特征在于：所述数据层叠模块(23)生成后数据维度(4)，所述数据维度(4)包括时间维度(41)、区域维度(42)和种类维度(43)。
5.根据所述权利要求4的一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，其特征在于：所述时间维度(41)包括七个高低序列，分别为年、月周、日、时、分和秒。
6.根据所述权利要求4的一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，其特征在于：所述区域维度(42)包括包括四个高低序列，分别为省、市、县、和街道编号。
7.根据所述权利要求4的一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，其特征在于：所述种类维度(43)包括三个平行序列，分别为公对公序列、公对私序列和私对私序列。
8.根据所述权利要求1的一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，其特征在于：所述数据分析方法包括如下步骤：
P1、数据采集模块从多平台采集数据，并传输至数据会中模块；
P2、数据汇总模块接收数据进行汇总，形成数据流传输时预设模块；
P3、预设模块对接收的数据流进行编号，并传输至数据处理模块；
P4、数据处理模块根据编号对数据流进行处理，形成多事件数据；
P5、数据层叠模块接收多时间数据，形成数据维度，并进行层叠堆栈处理；
P6、数据抽取模块从时间维度抽取一个时间节点、从区域维度抽取一个区域节点，从种类维度抽取一个种类序列，形成组合数据流；
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P8、数据输出模块接收分析结构和数据流号码，并且进行对应输出。
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