CN114036220A - 一种数据可视化分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数据可视化分析方法，基于可视化分析系统，可视化分析系统包括秒速构图、智能分析、专家版可视化分析，步骤1：用户通过秒速构图模块，先行选择统计图类型后，上传数据，秒速构造出对应的图表和报告；步骤2：用户通过智能分析模块，上传数据EXCEL文件，对数据进行预处理操作，拖拽指标维度，构造出个性化的看板；步骤3：专家用户通过专家版可视化分析，准备数据、分析数据、可视化展示数据；通过提出基于人机结合的方式，快速完成数据可视化分析，解决数据获取、融合分析技术门槛高的问题；提出了一个低人力成本的面向数据分析的数据可视化工具，核心是通过数据预处理、智能分析方式，按需便捷进行可视化分析，降本增效。

Description

一种数据可视化分析方法

技术领域

本发明属于数据分析技术领域，具体涉及一种数据可视化分析方法。

背景技术

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在大数据时代，面对海量且复杂的数据，有效且快速地进行数据分析才能发挥大数据的价值。数据可视化作为一种结构复杂信息的有效方式之一，已经是数据智能分析和挖掘中不可获取的手段之一。例如，民航局可以通过可视化的方式分析航班公司、航班号、航班起飞延误等数据来发现航班延误和时间的关系，从而进一步改进航班调度等工作方法。电力公司可以分析地区用电量之间的分布特征和用电量随时间的变化趋势，从而调整电力供应策略。卫生部门通过收集和处理各省市新冠肺炎的确诊患者信息，生成疫情可视化分析报告，研判疫情态势、科学抗疫。数据可视化可以将数据以可视化图表的形式呈现，从而帮助数据分析师更加直观地理解和分析数据，进而加速知识发现和数据驱动的决策过程。然而，在现实场景中，进行数据可视化分析可能并不高效。主要有以下的原因：

(1)多源数据：用于数据分析的数据可能分散于多个数据源；

(2)异构数据：数据可能以不同的格式进行存储和传输；

(3)数据错误：数据可能包含诸如缺失值、重复值和异常值等数据错误；

(4)数据分析：数据分析模型多种多样，找出能最大程度挖掘出数据价值的分析模型并不容易；

(5)分析结果呈现：不能快速且简洁地可视化分析结果；

(6)用户交互：缺乏集成多种多样且用户好友的交互操作，用户探索数据分析的结果较为不便。

发明内容

本发明的目的在于提供一种数据可视化分析方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种数据可视化分析方法，基于可视化分析系统，可视化分析系统包括秒速构图、智能分析、专家版可视化分析，包括以下步骤：

步骤1：用户通过秒速构图模块，先行选择统计图类型后，上传数据，秒速构造出对应的图表和报告；

步骤2：用户通过智能分析模块，上传数据EXCEL文件，对数据进行预处理操作，拖拽指标维度，构造出个性化的看板；

步骤3：专家用户通过专家版可视化分析，准备数据、分析数据、可视化展示数据。

优选的，秒速构图采用所见即所得的方式，基于人机结合和面向数据分析，可以快速构建数据可视化效果；支持按照数据模板格式在线上传并编辑数据，上传或编辑完成后自动构图展示，并能下载可视化效果图；所述自动构图是指上传的数据按照所选的统计图自动生成图，快速呈现分析结果；秒速构图的具体方法为：步骤a：用户选择需要构建的统计图类型，包括柱状图、饼图、圆饼图、线状图、面积图、仪表盘、雷达图、漏斗图、玫瑰图、散点图、词云图、热力图、极坐标、矩形树图、条形图、K线图、指标卡、多系列饼图、多维度饼图、气泡图、渲染地图、标点地图、渲染标点地图、地图热力图、流向图、平行坐标图、阈值图、帕累托图、金字塔图、桑基图；

步骤b：按照数据文件模块准备数据并上传，快速生成所选统计图效果；

步骤c：对自动生成的统计图样式进行修改，下载可视化效果在本地使用，包括下载为图片、报告。

优选的，智能分析基于数据智能建模及可视化图形智能推荐，可快速完成个性化数据看板构造；智能分析提供操作视频演示帮助服务，快速完成智能分析操作，支持excel文件上传，对数据进行预处理，通过拖拽维度指标，自主完成数据可视化分析展示；所述智能建模是指系统根据上传的数据自动识别分析的维度与指标；所述数据预处理是指在数据分析之前做数据清洗、转换及加工处理；智能分析的具体方法为：步骤a：上传excel文件，对数据做预处理，通过修改数据、数据筛选，查找替换、删除行列、复制粘贴等操作，减少重复值、别名、缺失值和异常值等数据错误，降低数据清洗的代价，提高数据质量及可用性；

步骤b：拖拽维度指标智能生成图表，构建可视化数据看板；根据可视化个性需求修改、调整图表样式，包括切换图形、调整配色方案；根据分析需求调整指标计算方式，切换维度指标，重新计算指标；导出可视化数据看板。

优选的，专家版可视化分析基于人机合和面向数据可视化分析，可快速完成数据准备、数据分析、用户交互，完成数据可视化分析；提供数据源管理、数据集、数据可视化分析；并将多源异构数据进行融合，融合后的多源异构数据构成用于数据分析的数据集，基于数据集做数据分析，并将分析结果进行可视化展示；

专家版可视化分析的具体方法为：步骤a，数据准备，快速便捷的对接多种类型数据源，包括连接数据库，上传文件，连接接口，来获取数据；

步骤b，建数据集，轻松地管理多个数据分析模型，形成数据集市，建设主题表和维表；基于数据集数据做预处理，为数据可视化分析做准备；

步骤c，基于数据集市，按照需求，完成数据可视化分析展示，形成多种形式的可视化效果包括看板、报告、ppt。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本方案通过提出基于人机结合的方式，快速完成数据可视化分析，解决数据获取、融合分析技术门槛高的问题；本方案提出了一个低人力成本的面向数据分析的数据可视化工具，核心是通过数据预处理、智能分析方式，按需便捷进行可视化分析，降本增效；本方案通过专家知识，可以集成和管理多类数据分析模型，并基于这些数据模型对数据集自动地进行数据分析。基于数据分析结果，以可视化的方式呈现给用户，并支持用户进行数据分析结果的探索。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，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，都属于本发明保护的范围。

实施例

本发明提供一种数据可视化分析方法技术方案：一种数据可视化分析方法，基于可视化分析系统，可视化分析系统包括秒速构图、智能分析、专家版可视化分析，包括以下步骤：

步骤1：用户通过秒速构图模块，先行选择统计图类型后，上传数据，秒速构造出对应的图表和报告；

步骤2：用户通过智能分析模块，上传数据EXCEL文件，对数据进行预处理操作，拖拽指标维度，构造出个性化的看板；

步骤3：专家用户通过专家版可视化分析，准备数据、分析数据、可视化展示数据。

本实施例中，优选的，秒速构图采用所见即所得的方式，基于人机结合和面向数据分析，可以快速构建数据可视化效果；支持按照数据模板格式在线上传并编辑数据，上传或编辑完成后自动构图展示，并能下载可视化效果图；所述自动构图是指上传的数据按照所选的统计图自动生成图，快速呈现分析结果；秒速构图的具体方法为：步骤a：用户选择需要构建的统计图类型，包括柱状图、饼图、圆饼图、线状图、面积图、仪表盘、雷达图、漏斗图、玫瑰图、散点图、词云图、热力图、极坐标、矩形树图、条形图、K线图、指标卡、多系列饼图、多维度饼图、气泡图、渲染地图、标点地图、渲染标点地图、地图热力图、流向图、平行坐标图、阈值图、帕累托图、金字塔图、桑基图；

步骤b：按照数据文件模块准备数据并上传，快速生成所选统计图效果；

步骤c：对自动生成的统计图样式进行修改，下载可视化效果在本地使用，包括下载为图片、报告。

本实施例中，优选的，智能分析基于数据智能建模及可视化图形智能推荐，可快速完成个性化数据看板构造；智能分析提供操作视频演示帮助服务，快速完成智能分析操作，支持excel文件上传，对数据进行预处理，通过拖拽维度指标，自主完成数据可视化分析展示；所述智能建模是指系统根据上传的数据自动识别分析的维度与指标；所述数据预处理是指在数据分析之前做数据清洗、转换及加工处理；智能分析的具体方法为：步骤a：上传excel文件，对数据做预处理，通过修改数据、数据筛选，查找替换、删除行列、复制粘贴等操作，减少重复值、别名、缺失值和异常值等数据错误，降低数据清洗的代价，提高数据质量及可用性；

步骤b：拖拽维度指标智能生成图表，构建可视化数据看板；根据可视化个性需求修改、调整图表样式，包括切换图形、调整配色方案；根据分析需求调整指标计算方式，切换维度指标，重新计算指标；导出可视化数据看板。

本实施例中，优选的，专家版可视化分析基于人机合和面向数据可视化分析，可快速完成数据准备、数据分析、用户交互，完成数据可视化分析；提供数据源管理、数据集、数据可视化分析；并将多源异构数据进行融合，融合后的多源异构数据构成用于数据分析的数据集，基于数据集做数据分析，并将分析结果进行可视化展示；

专家版可视化分析的具体方法为：步骤a，数据准备，快速便捷的对接多种类型数据源，包括连接数据库，上传文件，连接接口，来获取数据；

步骤b，建数据集，轻松地管理多个数据分析模型，形成数据集市，建设主题表和维表；基于数据集数据做预处理，为数据可视化分析做准备；

步骤c，基于数据集市，按照需求，完成数据可视化分析展示，形成多种形式的可视化效果包括看板、报告、ppt。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种数据可视化分析方法，其特征在于：基于可视化分析系统，可视化分析系统包括秒速构图、智能分析、专家版可视化分析，包括以下步骤：

步骤1：用户通过秒速构图模块，先行选择统计图类型后，上传数据，秒速构造出对应的图表和报告；

步骤2：用户通过智能分析模块，上传数据EXCEL文件，对数据进行预处理操作，拖拽指标维度，构造出个性化的看板；

步骤3：专家用户通过专家版可视化分析，准备数据、分析数据、可视化展示数据。

2.根据权利要求1所述的一种数据可视化分析方法，其特征在于：秒速构图采用所见即所得的方式，基于人机结合和面向数据分析，可以快速构建数据可视化效果；支持按照数据模板格式在线上传并编辑数据，上传或编辑完成后自动构图展示，并能下载可视化效果图；所述自动构图是指上传的数据按照所选的统计图自动生成图，快速呈现分析结果；秒速构图的具体方法为：步骤a：用户选择需要构建的统计图类型，包括柱状图、饼图、圆饼图、线状图、面积图、仪表盘、雷达图、漏斗图、玫瑰图、散点图、词云图、热力图、极坐标、矩形树图、条形图、K线图、指标卡、多系列饼图、多维度饼图、气泡图、渲染地图、标点地图、渲染标点地图、地图热力图、流向图、平行坐标图、阈值图、帕累托图、金字塔图、桑基图；

步骤b：按照数据文件模块准备数据并上传，快速生成所选统计图效果；

步骤c：对自动生成的统计图样式进行修改，下载可视化效果在本地使用，包括下载为图片、报告。

3.根据权利要求1所述的一种数据可视化分析方法，其特征在于：智能分析基于数据智能建模及可视化图形智能推荐，可快速完成个性化数据看板构造；智能分析提供操作视频演示帮助服务，快速完成智能分析操作，支持excel文件上传，对数据进行预处理，通过拖拽维度指标，自主完成数据可视化分析展示；所述智能建模是指系统根据上传的数据自动识别分析的维度与指标；所述数据预处理是指在数据分析之前做数据清洗、转换及加工处理；智能分析的具体方法为：步骤a：上传excel文件，对数据做预处理，通过修改数据、数据筛选，查找替换、删除行列、复制粘贴等操作，减少重复值、别名、缺失值和异常值等数据错误，降低数据清洗的代价，提高数据质量及可用性；

步骤b：拖拽维度指标智能生成图表，构建可视化数据看板；根据可视化个性需求修改、调整图表样式，包括切换图形、调整配色方案；根据分析需求调整指标计算方式，切换维度指标，重新计算指标；导出可视化数据看板。

4.根据权利要求1所述的一种数据可视化分析方法，其特征在于：专家版可视化分析基于人机合和面向数据可视化分析，可快速完成数据准备、数据分析、用户交互，完成数据可视化分析；提供数据源管理、数据集、数据可视化分析；并将多源异构数据进行融合，融合后的多源异构数据构成用于数据分析的数据集，基于数据集做数据分析，并将分析结果进行可视化展示；

专家版可视化分析的具体方法为：步骤a，数据准备，快速便捷的对接多种类型数据源，包括连接数据库，上传文件，连接接口，来获取数据；

步骤b，建数据集，轻松地管理多个数据分析模型，形成数据集市，建设主题表和维表；基于数据集数据做预处理，为数据可视化分析做准备；

步骤c，基于数据集市，按照需求，完成数据可视化分析展示，形成多种形式的可视化效果包括看板、报告、ppt。