CN111831863A - 数据可视化方法和装置、计算机可读的存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数据可视化方法和装置、计算机可读的存储介质。其中，该方法包括：根据图数据中的数据节点的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N条数据路径，其中，N≥1；将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据；根据坐标数据可视化节点数据，达到了通过对图数据的分块预处理后，根据每个图数据块中的节点数据路径计算节点数据坐标，进而对数据进行可视化，进而解决了现有技术中，数据可视化单一的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据可视化方法和装置、计算机可读的存储介质。
背景技术
大数据时代，海量数据的产生、加工、处理过程中涉及到各种数据流转，而这个过程中，会形成一系列数据流向关系，在对数据的分析中需要关注到每条数据的归属及走向，使得每条数据具有可追朔性，其中就需要合理的可视化呈现方式，只有层次分明的可视化展现方式才能够将数据血缘关系清晰的展现给用户。
现有技术方案中涉及到的数据可视化展现方案是按照核心节点前后展开的依赖的关系拓扑图，但是在解析SQL语句模型和模型之间的血缘关系数据时，并不存在核心节点，所有现有技术并不满足SQL语句解析后的数据血缘关系呈现。即现有技术中的数据可视化展示比较单一。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种数据可视化方法和装置、计算机可读的存储介质，以至少解决现有技术中，数据可视化单一的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据可视化方法，包括：根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，所述图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；在所述每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历所述图数据，确定所述根节点对应的N条数据路径，其中，所述N≥1；将所述N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据所述坐标数据可视化所述节点数据，其中，所述坐标数据包括横坐标和纵坐标。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种数据可视化装置，包括：分块单元，用于根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据中的节点，其中，所述图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；第一确定单元，用于在所述每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历所述图数据，确定所述根节点对应的N条数据路径，其中，所述N≥1；可视化单元，用于将所述N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据所述坐标数据可视化所述节点数据，其中，所述坐标数据包括横坐标和纵坐标。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述数据可视化方法。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的数据可视化方法。
在本发明实施例中，通过根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N条数据路径，其中，N≥1；将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据坐标数据可视化节点数据，其中，坐标数据包括横坐标和纵坐标，达到了通过对图数据的分块预处理后，根据每个图数据块中的节点数据路径计算节点数据坐标，进而对数据进行可视化，从而实现了能够对无核心节点的血缘网络关系数据呈现出层次分明，逻辑清晰的血缘网络图的目的技术效果，进而解决了现有技术中，数据可视化单一的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种可选的数据可视化方法的应用环境的示意图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的数据可视化方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的数据血缘关系可视化的流程图；
图4是根据本发明实施例的一种可选的数据血缘关系的可视化计算层流程图；
图5是根据本发明实施例的一种可选的数据可视化渲染的效果示意图；
图6是根据本发明实施例的一种可选的数据可视化装置的结构示意图；
图7是根据本发明实施例的一种可选的数据可视化电子方法的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据可视化方法，可选地，作为一种可选的实施方式，上述数据可视化方法可以但不限于应用于如图 1所示的硬件环境中的数据可视化系统中，其中，该数据可视化系统可以包括但不限于终端设备102、网络110及服务器112。
其中，上述终端设备102中可以包括但不限于：人机交互屏幕104，处理器106及存储器108。人机交互屏幕104用于通过人机交互接口获取人机交互指令，还用于呈现可视化数据；处理器106用于响应上述人机交互指令，完成数据可视化渲染。存储器108用于存储图数据，及可视化数据等信息。这里服务器可以包括但不限于：数据库114及处理引擎116，处理引擎116用于调用数据库114中存储的图数据，根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N条数据路径，其中，N≥1；将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据坐标数据可视化节点数据，其中，坐标数据包括横坐标和纵坐标；根据坐标数据可视化节点数据，达到了通过对图数据的分块预处理后，根据每个图数据块中的节点数据路径计算节点数据坐标，进而对数据进行可视化，从而实现了能够对无核心节点的血缘网络关系数据呈现出层次分明，逻辑清晰的血缘网络图的目的技术效果，进而解决了现有技术中，数据可视化单一的技术问题。
具体过程如以下步骤：在终端设备102中的人机交互屏幕104图数据。如步骤S102-S110，获取该图数据，并将该图数据通过网络110发送服务器112。在服务器112根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N条数据路径，其中，N≥1；将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据坐标数据可视化节点数据，其中，坐标数据包括横坐标和纵坐标。然后将上述确定出的结果返回终端设备102。
然后，如步骤S104-S110，终端设备102根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N条数据路径，其中，N ≥1；将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据坐标数据可视化节点数据，其中，坐标数据包括横坐标和纵坐标，达到了通过对图数据的分块预处理后，根据每个图数据块中的节点数据路径计算节点数据坐标，进而对数据进行可视化，从而实现了能够对无核心节点的血缘网络关系数据呈现出层次分明，逻辑清晰的血缘网络图的目的技术效果，进而解决了现有技术中，数据可视化单一的技术问题。
可选地，在本实施例中，上述数据可视化方法可以但不限于应用于服务器112中，用于协助应用客户端对所发布的图数据进行可视化。其中，上述应用客户端可以但不限于运行在终端设备102中，该终端设备102可以但不限于为手机、平板电脑、笔记本电脑、PC机等支持运行应用客户端的终端设备。上述服务器112和终端设备102可以但不限于通过网络实现数据交互，上述网络可以包括但不限于无线网络或有线网络。其中，该无线网络包括：蓝牙、WIFI及其他实现无线通信的网络。上述有线网络可以包括但不限于：广域网、城域网、局域网。上述仅是一种示例，本实施例中对此不作任何限定。
可选地，作为一种可选的实施方式，如图2所示，上述数据可视化方法包括：
步骤S202，根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据。
步骤S204，在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N条数据路径，其中，N≥1。
步骤S206，将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据坐标数据可视化节点数据，其中，坐标数据包括横坐标和纵坐标。
可选的，在本实施例中，图数据可以包括但不限于根据数据与数据之间的关系形成的图数据，在图数据库中包括节点集和关系，关系是节点集之前的关系，例如，一个人即可能是演员也可以是导演，进而可以将人作为节点数据，演员或导演作为边数据，进而形成图数据。也就是说，将数据以拓扑结构的形式进行可视化。
在本实施例中，根据图数据的相关性对数据进行分块处理之前，可以包括：
S1，获取节点数据和节点数据之间的关系数据；
S2，根据节点数据和关系数据合并图数据。
需要说明的是，本实施例中的方案可以应用于各种领域的数据处理中，例如，影视数据中人物之间的图数据，各种模型处理时对数据之间关系的处理，等等。
其中，将图数据进行分块处理，分块处理是为了分隔不同的数据血缘关系块，最终可视化展示可将两块并列展示，使两块可视化内容不致于重合。
分别遍历每块图数据节点，遍历是利用图算法中的深度先序优先遍历来实现，目的是为了找出每个根节点，然后以根节点为起始节点，查找对应路径。其中，判断当前节点是否存在上级节点，如果不存在那么就将此节点作为根节点。
需要说明的是，在每块图数据节点中不存在根节点数据的情况下，以遍历的第一个节点作为起始根节点，确定根节点对应的N条数据路径。当图数据中存在环关系，具体就是当前节点遍历过程中，每个遍历节点都存在上级节点也存在下级节点的情况下，以遍历的第一个节点作为起始根节点。
可选的，在本实施例中，根据坐标数据可视化节点数据，可以包括：
S1，根据坐标数据结合画布大小可视化节点数据；
S2，每一个节点的坐标数据计算为：xPos＝(nodeWidth+xGutter)*xLevel， yPos＝(nodeHeight+yGutter)*ylevel，其中，nodeWidth是节点在画布中的宽度，nodeHeight是节点在画布中的高度，xGutter是节点横向的间隔，yGutter 是节点纵向的间隔，xLevel权重系数，ylevel权重系数。
需要说明的是，将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据之前，还包括：
将N条数据路径存储在二维数组中；
对存储在二维数组中的N条数据路径从长到短排序，确定N条数据路径中的最长数据路径。
其中，对存储在二维数组中的N条数据路径从长到短排序之后，还可以包括：
在N条数据路径中的当前路径节点与上条路径节点存在节点重复，依次对后面的路径重复节点去重。
通过本申请提供的实施例，根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N条数据路径，其中，N≥1；将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据坐标数据可视化节点数据，其中，坐标数据包括横坐标和纵坐标，达到了通过对图数据的分块预处理后，根据每个图数据块中的节点数据路径计算节点数据坐标，进而对数据进行可视化，从而实现了能够对无核心节点的血缘网络关系数据呈现出层次分明，逻辑清晰的血缘网络图的目的技术效果，进而解决了现有技术中，数据可视化单一的技术问题。
作为一种可选的实施例，本申请还提供了一种数据血缘关系的可视化布局方法。
在现有技术中，将原始数据作为图数据转化后，图网络数据中存在毫不相关的图网络数据；将原始数据作为图数据转化后，得到的图网络属于有向关系网络，且关系数据构成的图网络中存在一对多关系、多对一关系、环路关系。单纯依赖D3.js中的力布局模型并不能很好的呈现出关系中的前后依赖关系。为了解决上述问题，本申请中提供了一种数据血缘关系的可视化布局方法。
如图3所示，数据血缘关系可视化的流程图。具体的分三个步骤实现：血缘数据合成、可视化层级计算、D3(Data-Driven Documents)可视化渲染。如图3所示，在对数据可视化时，先将点数据和边数据合成血缘数据；再对血缘数据进行可视层技术，最后通过D3可视化渲染。
其中，数据血缘关系可视化呈现的核心步骤是可视化层级计算，如图 4所示，数据血缘关系的可视化计算层流程图。
步骤S401，开始；
步骤S403，将节点数据与关系数据合并为图网络数据(相当于图数据)；
其中，该步骤S403的目的是为了便于后续图算法处理，因为整个方法是基于图算法的基础上的一种应用，具体实现就是使得每个节点自带它的上级节点数据与下级节点数据。
步骤S405，按照图数据相关性对数据进行分块处理；
其中，分块处理是为了分隔不同的数据血缘关系块，最终可视化展示可将两块并列展示，使两块可视化内容不致于重合。
步骤S407，分别遍历每块图数据节点；
其中，遍历是利用图算法中的深度先序优先遍历来实现，这一步的目的是为了找出每个根节点，然后以根节点为起始节点，查找对应路径。
步骤S409，判断每个分块图数据是否存在根节点，是的情况下，执行步骤S411，在否的情况下，执行步骤413；
其中，是否存在根节点，是通过判断当前节点是否存在上级节点，如果不存在那么就将此节点作为根节点。
步骤S411，以根节点为起始节点，深度优先遍历，存储路径；
其中，遍历的数据路径是存储在一个二维数组里。
步骤S413，以遍历的第一个节点为起始节点；
需要说明的是，这种情况是当图网络中存在环关系才会存在，具体就是当前节点遍历过程中，每个遍历节点都存在上级节点也存在下级节点。
步骤415，按路径长递减排序；
其中，将步骤411中生成二维数组中的路径从长到短排序。这一步排序后，还需要做一些去重操作，以最长路径为基准判断后面的路径节点，如果当前路径节点与上条路径节点重复，依次对后面的路径重复节点去重。
步骤417，将最长路径为起始层级依次确定横向层级标记(确定横坐标)；
步骤419，按照前后依赖顺序依次确定横向层级标记(确定纵坐标)；
其中，在步骤411生成的矩阵数据中操作，遍历每个节点，以当前节点列标j，作为当前节点的横向层级标记。
其中，以最长路径为起始层级确定纵向层级标记。在纵向层级计算过程中，需要考虑字段映射叠加后对于每个节点纵向层级的影响，由于添加字段映射后，只影响该节点后续节点的层级，需要对后续节点根据前面节点字段总数做一些层级叠加计算，计算出后面节点的纵向起始层级。具体计算过程是对上一步处理后会形成的一个二维数组进行处理，以每个节点的行标标i作为当前节点的纵向标记数据。如果当前节点存在字段数据，纵向标记计算为：
其中Yi-1是当前节点的上个纵向层级的层级标记，具体计算是：i+l*ratio(其中i是行标，l是字段个数，ratio 是字段行与表头行的高度比)。
步骤421，结束。
需要说明的是，D3可视化渲染是在可视化层级计算后的基础上，根据计算结果，结合画布大小实现位置坐标计算的过程。可视化层级计算的结果是，自带横向标记(xLevel)和纵向标记(yLevel)的节点数据及关系数据。如果xLevel＝0，yLevel＝0的坐标点确认后，那么每一个节点的坐标计算为：xPos＝(nodeWidth+xGutter)*xLevel，yPos＝(nodeHeight+yGutter)*ylevel，其中nodeWidth是节点在画布中的宽度，nodeHeight是节点在画布中的高度，xGutter是节点横向的间隔，yGutter 是节点纵向的间隔。如图5所示，数据可视化渲染的效果示意图。
本实施例中的方案中，数据血缘可视化处理方法中，包含但不限于将原始数据作为图数据转化后，利用图遍历算法对血缘关系进行布局预处；通过预处理后得到横向标记与纵向标记，包含但不限于利用节点标记数据来计算数据血缘关系呈现数据；可视化布局方案中，包含但不限于以最长关系为基准作为首条关系链路呈现，依次递减呈现链路关系；D3可视化渲染过程中，提出的坐标计算方法。
通过本申请提供的实施例，将原始数据作为图数据转化后，给图网络中的每个节点添加横向层级标记和纵向层级标记，以便于提供给D3.js做进一步的画布坐标转化。
在本实施例中，利用处理后的数据，能够对无核心节点的血缘网络关系数据呈现出层次分明，逻辑清晰的血缘网络图。除了能够呈现表与表之间的关系，在叠加字段关系后也能够清晰呈现整个数据转化的关系。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述数据可视化方法的数据可视化装置。如图6所示，该装置包括：分块单元61、第一确定单元63以及可视化单元65。
分块单元61，用于根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据中的节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据。
第一确定单元63，用于在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N条数据路径，其中， N≥1。
可视化单元65，用于将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据坐标数据可视化节点数据，其中，坐标数据包括横坐标和纵坐标。
可选的，在本实施例中，上述装置可以包括：
第二确定单元，用于在每块图数据节点中不存在根节点数据的情况下，以遍历的第一个节点作为起始根节点，确定根节点对应的N条数据路径。
其中，上述可视化单元67，可以包括：
可视化模块，用于根据坐标数据结合画布大小可视化节点数据；
计算模块，用于每一个节点的坐标数据计算为： xPos＝(nodeWidth+xGutter)*xLevel，yPos＝(nodeHeight+yGutter)*ylevel，其中，nodeWidth是节点在画布中的宽度，nodeHeight是节点在画布中的高度，xGutter是节点横向的间隔，yGutter是节点纵向的间隔，xLevel权重系数，ylevel权重系数。
可选的，在本实施例中，上述装置还可以包括：
存储单元，用于将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据之前，将N条数据路径存储在二维数组中；
第三确定单元，用于对存储在二维数组中的N条数据路径从长到短排序，确定N条数据路径中的最长数据路径。
可选的，在本实施例中，上述装置还可以包括：
去重单元，用于对存储在二维数组中的N条数据路径从长到短排序之后，在N条数据路径中的当前路径节点与上条路径节点存在节点重复，依次对后面的路径重复节点去重。
可选的，在本实施例中，上述装置还可以包括：获取单元，用于根据图数据的相关性对数据进行分块处理之前，获取节点数据和节点数据之间的关系数据；
合成单元，用于根据节点数据和关系数据合并图数据。
通过本申请提供的实施例，分块单元61根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据中的节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；第一确定单元63在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N 条数据路径，其中，N≥1；第二确定单元65将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，其中，坐标数据包括横坐标和纵坐标；可视化单元67根据坐标数据可视化节点数据；达到了通过对图数据的分块预处理后，根据每个图数据块中的节点数据路径计算节点数据坐标，进而对数据进行可视化，从而实现了能够对无核心节点的血缘网络关系数据呈现出层次分明，逻辑清晰的血缘网络图的目的技术效果，进而解决了现有技术中，数据可视化单一的技术问题。
根据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述数据可视化方法的电子装置，如图7所示，该电子装置包括存储器702和处理器 704，该存储器702中存储有计算机程序，该处理器704被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述电子装置可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；
S2，在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N条数据路径，其中，N≥1；
S3，将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据坐标数据可视化节点数据，其中，坐标数据包括横坐标和纵坐标。
可选地，本领域普通技术人员可以理解，图7所示的结构仅为示意，电子装置也可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)、PAD等终端设备。图7其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，电子装置还可包括比图7中所示更多或者更少的组件(如网络接口等)，或者具有与图7所示不同的配置。
其中，存储器702可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的数据可视化方法和装置对应的程序指令/模块，处理器704通过运行存储在存储器702内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的数据可视化方法。存储器702可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器702可进一步包括相对于处理器704远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。其中，存储器702具体可以但不限于用于存储图数据、数据路径以及可视化数据等信息。作为一种示例，如图7所示，上述存储器 702中可以但不限于包括上述数据可视化装置中的分块单元61、第一确定单元63、第二确定单元65及可视化单元67。此外，还可以包括但不限于上述数据可视化装置中的其他模块单元，本示例中不再赘述。
可选地，上述的传输装置706用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置706包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置706为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
此外，上述电子装置还包括：显示器708，用于显示上述可视化数据；和连接总线710，用于连接上述电子装置中的各个模块部件。
根据本发明的实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述计算机可读的存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；
S2，在每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历图数据，确定根节点对应的N条数据路径，其中，N≥1；
S3，将N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据坐标数据可视化节点数据，其中，坐标数据包括横坐标和纵坐标。
可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。
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。
上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。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或者该技术方案的全部或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存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (14)
1.一种数据可视化方法，其特征在于，包括：
根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据节点，其中，所述图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；
在所述每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历所述图数据，确定所述根节点对应的N条数据路径，其中，所述N≥1；
将所述N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据所述坐标数据可视化所述节点数据，其中，所述坐标数据包括横坐标和纵坐标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
在所述每块图数据节点中不存在根节点数据的情况下，以遍历的第一个节点作为起始根节点，确定所述根节点对应的N条数据路径。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述坐标数据可视化所述节点数据，包括：
根据所述坐标数据结合画布大小可视化所述节点数据；
每一个节点的坐标数据计算为：xPos＝(nodeWidth+xGutter)*xLevel，yPos＝(nodeHeight+yGutter)*ylevel，其中，nodeWidth是节点在画布中的宽度，nodeHeight是节点在画布中的高度，xGutter是节点横向的间隔，yGutter是节点纵向的间隔，xLevel权重系数，ylevel权重系数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定所述每个节点数据坐标数据之前，所述方法还包括：
将所述N条数据路径存储在二维数组中；
对存储在所述二维数组中的所述N条数据路径从长到短排序，确定所述N条数据路径中的最长数据路径。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对存储在所述二维数组中的所述N条数据路径从长到短排序之后，所述方法还包括：
在所述N条数据路径中的当前路径节点与上条路径节点存在节点重复，依次对后面的路径重复节点去重。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据图数据的相关性对数据进行分块处理之前，所述方法包括：
获取所述节点数据和所述节点数据之间的关系数据；
根据所述节点数据和所述关系数据合并所述图数据。
7.一种数据可视化装置，其特征在于，包括：
分块单元，用于根据图数据的相关性对数据进行分块处理，并遍历每块图数据中的节点，其中，所述图数据中包括节点数据和节点之间的关系数据；
第一确定单元，用于在所述每块图数据节点中存在根节点数据的情况下，以根节点为起始点遍历所述图数据，确定所述根节点对应的N条数据路径，其中，所述N≥1；
可视化单元，用于将所述N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定每个节点数据坐标数据，并根据所述坐标数据可视化所述节点数据，其中，所述坐标数据包括横坐标和纵坐标。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置包括：
第二确定单元，用于在所述每块图数据节点中不存在根节点数据的情况下，以遍历的第一个节点作为起始根节点，确定所述根节点对应的N条数据路径。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述可视化单元，包括：
可视化模块，用于根据所述坐标数据结合画布大小可视化所述节点数据；
计算模块，用于每一个节点的坐标数据计算为：xPos＝(nodeWidth+xGutter)*xLevel，yPos＝(nodeHeight+yGutter)*ylevel，其中，nodeWidth是节点在画布中的宽度，nodeHeight是节点在画布中的高度，xGutter是节点横向的间隔，yGutter是节点纵向的间隔，xLevel权重系数，ylevel权重系数。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
存储单元，用于将所述N条数据路径中的最长数据路径作为起始层依次确定所述每个节点数据坐标数据之前，将所述N条数据路径存储在二维数组中；
第三确定单元，用于对存储在所述二维数组中的所述N条数据路径从长到短排序，确定所述N条数据路径中的最长数据路径。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
去重单元，用于对存储在所述二维数组中的所述N条数据路径从长到短排序之后，在所述N条数据路径中的当前路径节点与上条路径节点存在节点重复，依次对后面的路径重复节点去重。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于根据所述图数据的相关性对数据进行分块处理之前，获取所述节点数据和所述节点数据之间的关系数据；
合成单元，用于根据所述节点数据和所述关系数据合并所述图数据。
13.一种计算机可读的存储介质，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至6任一项中所述的方法。
14.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至6任一项中所述的方法。
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