CN115544311A - 数据分析方法以及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供数据分析方法以及装置，其中所述数据分析方法包括：获取目标项目的多个项目数据；响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；利用所述数据分析组件，对所述多个项目数据进行分析，确定所述多个项目数据之间的关联关系，并根据所述关联关系和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的关系图表；显示所述关系图表。如此，将数据分析的处理逻辑封装成独立的数据分析组件，该独立的数据分析组件可以独立执行任务，也可以在需要数据分析的时候被数据分析组件访问接口调用，则数据分析的处理逻辑是可变的，使得数据分析更加灵活，更能够适应不同的项目场景，提高了数据分析的灵活性和准确性。

Description

数据分析方法以及装置

技术领域

本说明书实施例涉及数据处理技术领域，特别涉及一种数据分析方法。

背景技术

越来越庞大的数据体系背后，以往简单的数字描述已经远远不能满足对数据间关系的分析，需要一种更高效的数据分析方法用于分析数据间的关系并展示给用户，以提高用户数据分析的能力。

数据分析产品对海量的数据进行分析，但不同项目的项目数据可能需要采用不同的数据分析方法，现有的数据分析方法都是通用的，数据分析的流程是固定的，很难对不同的项目进行个性化地处理，因此亟需一种使用更加灵活的数据分析方法。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种数据分析方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种数据分析装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种数据分析方法，包括：

获取目标项目的多个项目数据；

响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；

利用所述数据分析组件，对所述多个项目数据进行分析，确定所述多个项目数据之间的关联关系，并根据所述关联关系和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的关系图表；

显示所述关系图表。

根据本说明书实施例的第二方面，提供了另一种数据分析方法，包括：

获取目标项目的多个项目节点数据；

响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；

利用所述数据分析组件，对所述多个项目节点数据进行分析，确定多个项目节点数据之间的处理逻辑，并根据所述处理逻辑和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的项目处理逻辑图；

显示所述项目处理逻辑图。

根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种数据分析装置，包括：

第一获取模块，被配置为获取目标项目的多个项目数据；

第一调用模块，被配置为响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；

第一生成模块，被配置为利用所述数据分析组件，对所述多个项目数据进行分析，确定所述多个项目数据之间的关联关系，并根据所述关联关系和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的关系图表；

第一显示模块，被配置为显示所述关系图表。

根据本说明书实施例的第四方面，提供了另一种数据分析装置，包括：

第二获取模块，被配置为获取目标项目的多个项目节点数据；

第二调用模块，被配置为响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；

第二生成模块，被配置为利用所述数据分析组件，对所述多个项目节点数据进行分析，确定多个项目节点数据之间的处理逻辑，并根据所述处理逻辑和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的项目处理逻辑图；

第二显示模块，被配置为显示所述项目处理逻辑图。

根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述数据分析方法的步骤。

根据本说明书实施例的第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现上述数据分析方法的步骤。

根据本说明书实施例的第七方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述数据分析方法的步骤。

本说明书一个实施例获取目标项目的多个项目数据；响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；利用数据分析组件，对多个项目数据进行分析，确定多个项目数据之间的关联关系，并根据关联关系和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的关系图表；显示关系图表。如此，将数据分析的处理逻辑封装成独立的数据分析组件，该独立的数据分析组件可以独立执行任务，也可以在需要数据分析的时候被数据分析组件访问接口调用，来生成关系图表展示给用户，则数据分析的处理逻辑是可变的，使得数据分析更加灵活，更能够适应不同的项目场景，即实现了针对不同项目场景个性化的数据分析，提高了数据分析的灵活性和准确性。

附图说明

图1是本说明书一个实施例提供的一种数据分析系统架构下数据分析方法的流程示意图；

图2是本说明书一个实施例提供的一种执行数据分析方法的数据分析平台的框架图；

图3是本说明书一个实施例提供的一种数据分析方法的流程图；

图4是本说明书一个实施例提供的一种数据分析组件的架构图；

图5是本说明书一个实施例提供的一种画布设置组件的架构图；

图6是本说明书一个实施例提供的一种图布局组件的架构图；

图7是本说明书一个实施例提供的一种另一种数据分析方法的流程图；

图8是本说明书一个实施例提供的一种数据分析方法的项目场景图；

图9是本说明书一个实施例提供的一种数据分析装置的结构示意图；

图10是本说明书一个实施例提供的另一种数据分析装置的结构示意图；

图11是本说明书一个实施例提供的一种计算设备的结构框图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本说明书。但是本说明书能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本说明书内涵的情况下做类似推广，因此本说明书不受下面公开的具体实施的限制。

在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

首先，对本说明书一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。

数据分析组件：用于对数据进行分析的组件，包括与数据分析相关的各项功能。

画布设置组件：用于对画布进行设置，包括与画布的尺寸、位置、显示方式、渲染方式等相关的各项功能。

图布局组件：用于对单个图表中的节点进行布局，以及对多个图表之间的位置显示等进行布局。

关系图表：用于表示数据之间关联关系的图表。

ERG(Entity Relationship Diagram，实体-联系图)：提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。

数据中台：是依据项目的项目模式，通过成熟的产品和实施方法论支撑，构建的一套持续不断把数据变成资产并服务于项目的机制。其底层逻辑是以数字化的手段，将数据抽像成服务，响应前端项目的快速变化。

越来越庞大的数据体系背后，以往的数字描述已经远远不能满足分析数据间的流转关系，现在迫切需要一个更高效的数据分析解决方案服务于数据中台，如今高效的社会节奏下，如何才能更快捷更方便地将数据分析结果展示给用户，进一步提高用户分析数据的能力成为了一个难题；如今的数据分析产品生成的图表较多，项目场景较为丰富，产品中针对不同的项目有不同的图表交互方式，跨产品复用与个性化定制成本较高。

现有的一些图可视化引擎，虽然比较通用，但为项目定制化服务的能力较弱，节点自定义功能较差，且各个组件之间耦合度过高，无法单独使用，导致数据分析的处理流程比较固定，很难实现个性化地数据分析。

为此，本说明书实施例提供了一种数据分析方法，可以解决上述问题，其具体实现可以参见下述各个实施例的相关描述。

在本说明书中，提供了一种数据分析方法，本说明书同时涉及一种数据分析装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。

参见图1，图1示出了根据本说明书一个实施例提供的一种数据分析系统架构下数据分析方法的流程示意图。该数据处理系统可以包括数据分析平台101和服务端102。

服务端102向数据分析平台101发送目标项目的多个项目数据，数据分析平台101响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口调用数据分析组件，然后利用数据分析组件对多个项目数据进行分析，确定多个项目之间的关联关系，再根据关联关系和预设的图表生成规则生成目标项目对应的关系图表并显示。

需要说明的是，数据分析平台可以是任何具有数据处理和显示功能的设备，如数据分析平台可以是数据中台、也可以是终端，本说明书实施例对此不做限定。并且，本说明书实施例中的终端可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品，本说明书实施例中的服务端可以是一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心，本申请实施例对此不做限定。

参见图2，图2示出了根据本说明书一个实施例提供的一种执行数据分析方法的数据分析平台的框架图。

该数据分析平台可以称为one-graph平台，主要服务于智能数据构建与治理，通过底层算法支持并加持一些特有的交互与设计，以树、图为基础数据结构，生成带有数据的项目属性与特征的关系图表，能够支持多种项目场景。该数据分析平台底层主要包括三个组件：数据分析组件，也可以称为BaseGraph(图规范)，用于对项目数据进行数据分析，生成关系图表；画布设置组件，也可以称为OneScreen(图交互)，用于对画布进行调整；图布局组件，也可以称为OneLayout(图布局)，用于对关系图表进行布局。

应用于本说明书的实施例，将数据分析的处理逻辑、画布设置的处理逻辑和图布局的处理逻辑分别封装成独立的组件，这些独立的组件可以独立执行任务，也可以在需要的时候被调用，以对数据进行分析，或对画布进行调整，或对关系图表进行布局，则整个数据分析平台的处理逻辑是可变的，且用户可以从数据分析平台中选择单独的组件使用，使得数据分析更加灵活，且不同的目标项目可以采用不同的使用组件的方式，使得数据分析能够适应不同的项目场景，即实现了针对不同项目场景个性化的数据分析，提高了数据分析的灵活性和准确性。

参见图3，图3示出了根据本说明书一个实施例提供的一种数据分析方法的流程图，具体可以包括以下步骤。

步骤302：获取目标项目的多个项目数据。

本说明书实施例提供的数据分析方法可以应用于数据分析平台，该数据分析平台可以是基于商业智能系统的数据可视化分析平台。

其中，目标项目可以是任何项目。项目数据可以是目标项目的处理流程中某个处理节点的数据。

在一些实施例中，数据分析平台可以与服务端建立通信连接，在接收到对目标项目的项目数据进行分析的指令时，可以从服务端获取该目标项目的多个项目数据。

本说明书实施例的项目可以包括调度运维中心、实时流计算、研发工作台、离线集成模块、资产管理、管道开发等等，目标项目可以是上述项目中的任意一个或多个。

步骤304：响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件。

在本说明书实施例中，将数据分析平台的各项操作封装为不同的组件，并为各个组件设置对应的接口，在需要使用某个组件时，再通过对应的接口调用该组件。

在一些实施例中，按照数据分析平台的处理逻辑，在获取到项目数据后，可以根据用户的选择，确定对项目数据进行数据分析的时机，即若接收到用户通过交互界面触发的数据分析触发指令，则响应于该数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口调用数据分析组件。

在另一些实施例中，按照数据分析平台的处理逻辑，在项目数据获取完成后主动生成数据分析触发指令，则数据分析平台响应于该数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口调用数据分析组件。

在本说明书实施例中，先执行数据分析平台的主程序，获取目标项目的多个项目数据，在接收到数据分析触发指令的情况下，通过数据分析组件访问接口调用数据分析组件，以利用数据分析组件对项目数据进行处理。即本方案并没有将数据分析组件的处理逻辑完全固定在数据分析平台的主程序中，而是通过外部调用的方式使用数据分析组件的功能，实现了数据分析组件的可插拔，且数据分析组件可以单独使用，对于不同的项目场景，可以为数据分析组件设置不同的功能，而不用重新设计整个程序，使用更加灵活，且能够针对不同项目实现个性化地数据分析，提高了数据分析的准确性。

步骤306：利用数据分析组件，对多个项目数据进行分析，确定多个项目数据之间的关联关系，并根据关联关系和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的关系图表。

在本说明书一个或多个实施例中，生成关系图表定然需要确定节点以及节点之间的关系，因此，利用数据分析组件先对多个项目数据进行分析，确定多个项目数据之间的关联关系，如此才能确定多个项目数据中哪些项目数据之间存在边，再根据关联关系和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的关系图表。

作为一种示例，若项目数据是执行项目时的流程节点，则流程节点之间是存在执行顺序的，所以基于该项目数据构建的关系图表应该是有向图或有向树，即基于该目标项目的关系图表可以确定目标项目的项目处理逻辑。因此，关联关系还可以包括数据之间的依赖关系，根据该依赖关系可以确定存在边的项目数据之间的边的方向。例如，项目数据1依赖于项目数据2，则在执行目标项目时，需要先确定项目数据2，才能确定项目数据1，若项目数据是处理流程，流程1依赖于流程2，则在执行目标项目时，需要先执行流程2，再执行流程1。

在本说明书一些实施例中，获取到的多个项目数据中可以携带项目数据之间的关联关系，因此，可以从获取到的多个项目数据中提取该关联关系。

在本说明书另一些实施例中，获取到的多个项目数据可以是目标项目执行过程中各个流程节点的数据，通过对目标项目的执行逻辑进行分析，可以确定多个项目数据之间的关联关系。

示例性地，假设目标项目A包括5个流程，先执行流程1，然后在一种情况下执行流程2，在另一种情况下执行流程3，流程2和流程3执行完之后执行流程4，流程4执行完之后执行流程5，则可以确定流程1和流程2存在关联关系，且数据流向是流程1-流程2，流程1和流程3存在关联关系，且数据流向是流程1-流程3，流程2和流程4存在关联关系，且数据流向是流程2-流程4，流程3与流程4存在关联关系，且数据流向是流程3-流程4，流程4与流程5存在关联关系，且数据流向是流程4-流程5。

在本说明书一个或多个实施例中，根据关联关系和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的关系图表的具体实现可以包括：根据多个项目数据和关联关系，确定节点和边；基于节点和边，确定目标图表类型；根据节点、边以及目标图表类型，利用目标图表类型对应的图表生成规则，生成目标项目对应的关系图表。

其中，预设的图表生成规则是预先设置的在构建关系图表时需要依照的规则。

在本说明书一些实施例中，构建关系图表需要先确定节点和边，在已知项目数据之间的关联关系的情况下，可以将各个项目数据确定为节点，并确定存在关联关系的节点之间存在边，各个边有对应的边数据，由于关联关系包括数据之间的依赖关系，则确定的边对应的边数据可以包括该边连接的两个节点的节点标识和该边的方向。

继续上述举例，可以确定流程1、流程2、流程3、流程4和流程5是节点，流程1和流程2之间存在边，且边的方向是流程1指向流程2，流程1和流程3之间存在边，且边的方向是流程1指向流程3，流程2和流程4之间存在边，且边的方向是流程2指向流程4，流程3和流程4之间存在边，且边的方向是流程3指向流程4，流程4和流程5之间存在边，且边的方向是流程4指向流程5。

在本说明书一些实施例中，对于有层次关系的数据，可以构建关系树，但对于没有层次关系的数据，可以构建关系图，并且，构建关系图与构建关系树依据的图表生成规则是不同的，因此，可以根据边判断节点之间是否有层次关系，根据判断结果确定目标图表类型是树类型还是图类型，在确定目标图表类型后，利用目标图表类型对应的图表生成规则，根据节点和边生成目标项目对应的关系图表。

在本说明书实施例中，项目数据之间的关联关系与目标项目本身相关，则构建的关系图表的目标图表类型与目标项目对应，且在构建关系图表时，根据目标图表类型对应的图表生成规则构建，实现了针对不同项目个性化地图表构建，提高了图表构建的灵活性。

在本说明书另一些实施例中，基于节点和边，确定目标图表类型的具体实现可以包括：基于边，确定节点之间是否存在层级关系；若是，则确定目标图表类型是树类型；若否，则确定目标图表类型是图类型。

也就是说，如果根据边确定节点之间存在层级关系，则可以构建关系树，即目标图表类型是树类型，如果根据边确定节点之间不存在层级关系，则可以构建关系图，即目标图表类型是图类型。

需要说明的是，树具有严格的层级关系即父子关系，且存在一个根节点，不存在回路，从一个节点到另一个节点只有一条路径，但图没有层级关系，图可以理解为是“网络关系”，不存在根节点，从一个节点到另一个节点可能存在多种路径。因此，可以根据节点之间是否存在层级关系来确定目标图表类型。

作为一种示例，由于各个边对应的边数据包括该边连接的两个节点的节点标识，根据节点标识可以确定多个节点之间的连接关系，若基于该连接关系确定与任一第一节点连接的两个或多个第二节点之间不存在连接关系，则可以确定第一节点是该两个或多个第二节点的父节点，因此，可以认为多个节点之间存在层级关系，进而确定目标图表类型是树类型；若基于该连接关系确定存在与任一第一节点连接的两个或多个第二节点之间存在连接关系的情况，则无法确定该第一节点与存在连接关系的至少两个第二节点之间的父子关系，因此，可以认为该多个节点之间不存在层级关系，进而确定目标图表类型是图类型。

例如，假设目标项目的多个项目数据包括数据1、数据2、数据3、数据4和数据5，通过对该五个数据进行数据分析，确定了4条边，边A对应的边数据包括节点标识1、节点标识2、以及方向是节点标识1指向节点标识2，边B对应的边数据包括节点标识1、节点标识3、以及方向是节点标识1指向节点标识3，边C对应的边数据包括节点标识2、节点标识4、以及方向是节点标识2指向节点标识4，边D对应的边数据包括节点标识2、节点标识5、以及方向是节点标识2指向节点标识5，边E对应的边数据包括节点标识4、节点标识5、以及方向是节点标识4指向节点标识5。通过对4条边的分析，无法确定节点1、节点2、节点3、节点4和节点5之间的父子关系，因此，可以认为该五个项目数据之间不存在层级关系，则该目标项目对应的关系图表的目标图表类型是图类型。

在本说明书实施例中，根据节点之间是否存在层级关系，确定针对目标项目构建树类型的关系图表，还是构建图类型的关系图表，由于节点是项目数据，节点间是否存在层级关系实际就是项目数据之间是否存在层级关系，这与目标项目的项目场景相关，即根据目标项目的项目场景确定构建的目标图表类型，能够针对不同项目实现个性化地图表构建，灵活性更强。

在本说明书一个或多个实施例中，图表生成规则至少包括节点和边的设置规则。

其中，节点和边的设置规则可以包括节点的样式、边的样式、以及与边的生成相关的算法。

示例性地，节点的样式可以包括节点的形状、颜色、大小、是否填充等等，边的样式包括线条类型、线条粗细、线条颜色、箭头位置、箭头形状等等，与边的生成相关的算法可以包括两条边相交时确定线段交点的算法、曲线算法、向量叉积、箭头位置计算的算法等等。

作为一种示例，节点的设置规则还可以包括节点的位置、节点之间的距离等等。

需要说明的是，数据分析组件还配置了一些基础的组件操作，如浏览器全屏功能、获取位置最小/最大/求和的方法等等。数据分析组件还配置了对节点进行遍历的功能、对节点进行增删改查的功能，且这些功能均以控件的形式展示，用户可以通过触发控件来触发这些功能。另外，还可以根据目标项目的项目场景，由用户为数据分析组件配置特定的与目标项目相关的功能，实现了组件功能自定义，且是根据项目场景个性化定义，使用方便，灵活性高。

作为一种示例，图表生成规则还分为树类型对应的图表生成规则和图类型对应的图表生成规则，该图表生成规则也可以由用户根据实际需求进行设置或调整。例如，树类型对应的图表生成规则中可以包括：同一层级的节点在同一水平线上、同一层级相邻的节点之间的距离相同、边与边之间不可以相交等等；图类型对应的图表生成规则可以包括：边与边之间可以相交，此时，可以根据确定线段交点的算法计算相交的交点。

在本说明书实施例中，通过对多个项目数据进行分析，确定多个项目数据之间的关联关系，在根据多个项目数据和关联关系确定节点和边，进而确定目标图表类型，然后根据节点和边，基于目标图表类型对应的图表生成规则生成目标项目对应的关系图表，能够生成与目标项目的项目场景对应的关系图表，且图表生成规则可以由用户根据实际需求设置或调整，实现了个性化地关系图表生成，提高了数据分析的灵活性。

在本说明书一种可能的实现方式中，基于节点和边，确定目标图表类型之前，还包括：对节点和边中的冗余数据进行筛除处理。

其中，冗余数据可以包括重复数据和错误数据。

也就是说，由于项目数据中可能会存在重复或者错误的数据，因此，需要对节点和边中的冗余数据进行筛除处理。

作为一种示例，可以对重复的节点和边进行去重处理，并且，由于边对应的边数据包括该边连接的两个节点的节点标识，根据节点标识可以确定存在关联关系的两个节点以及该边的方向，然后根据项目数据的分析结果判断该两个节点对应的项目数据之间是否存在关联关系，若否，说明该边是错误的，则删除该边，若是，继续判断该两个节点对应的项目数据之间的依赖关系，若根据依赖关系确定的边的方向与边数据中记载的边的方向相同，则不进行任何处理，若根据依赖关系确定的边的方向与边数据中记载的边的方向不同，则将该边数据包括的边的方向修改为根据依赖关系确定的边的方向。

在本说明书实施例中，确定节点和边之后，对节点和边中的冗余数据进行筛除处理，能够避免出现两个重复的节点导致图表无法构建的情况，并且对错误数据进行修改，能够提高构建的关系图表的准确性。

另外，在对节点和边中的冗余数据进行筛除处理之后，还可以对节点对应的项目数据的格式进行转换，将项目数据转换为构建图表使用的数据格式，以便于后续图表的构建。

参见图4，图4示出了根据本说明书一个实施例提供的一种数据分析组件的架构图。数据分析组件主要包括项目数据预处理、点边数据兼容和底层渲染三个模块，项目数据预处理模块对项目数据进行数据校验/数据预处理，点边数据兼容模块确定点数据(节点)和边数据，并基于点数据和边数据做数据识别，以确定目标图表类型，底层渲染模块包括树构建逻辑、图构建逻辑和基础工具，树构建逻辑描述的是在构建树以及使用树的过程中可执行的操作，在构建树的过程中需要确定节点、边和父子关系，使用树的过程中包括对节点的遍历、多个树的布局等等，图构建逻辑描述的是在构建图以及使用图的过程中可执行的操作，在构建图的过程中需要确定节点、边和路径，使用图的过程中包括对节点的遍历、多个图的布局等等，基础工具包括基础组件操作、线段交点、曲线算法、向量叉积、箭头位置计算等。即数据分析组件主要负责关系图表的布局支持，这里主要维护了针对图结构与树结构的基本方法，例如针对节点的增删改查、遍历等，给上层项目提供统一入口，即数据分析组件不仅支持图构建还支持树构建，不需要分别针对树和图写不同的代码，减轻了上层代码量，增加了代码可读性。

在本说明书实施例中，通过调用数据分析组件，可以生成目标项目对应的关系图表，但在本方案提供的数据分析平台中，有时候用户需要对画布进行调整，因此，数据分析平台还可以配置画布设置组件，用于对画布进行设置。

在本说明书一种可能的实现方式中，根据关联关系和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的关系图表之后，还包括：响应于画布设置触发指令，通过画布设置组件访问接口，调用画布设置组件；利用画布设置组件，对画布进行设置，其中，画布用于显示关系图表。

也就是说，在调用数据分析组件生成关系图表之后，若想要对画布进行设置，通过用户触发数据分析平台的控件生成画布设置触发指令，响应于该画布设置触发指令，通过画布设置组件访问接口调用画布设置组件，利用画布设置组件对画布进行设置。

在一些实施例中，对画布进行设置包括对画布进行平移、缩放、全屏展示、缩略图展示等等。

参见图5，图5示出了根据本说明书一个实施例提供的一种画布设置组件的架构图，该画布设置组件包括渲染模块、功能模块、底层缩放逻辑模块和配置模块。渲染模块包括三种渲染模式，分别是SVG(Scalable Vector Graphics，可缩放矢量图形)、Canvas(画布)和DOM(Document Object Model，文档对象模型)，Canvas适合像素处理，动态渲染和大数据量绘制，SVG适合静态图片展示，高保真文档查看和打印的应用场景(例如百度地图的实现，放大缩小不会失真模糊)；功能模块集成了画布的通用功能和画布节点的基础功能，通用功能包括全屏、聚焦、缩略图、自适应、操作栏和滚动条，基础功能包括平移、缩放、点坐标系和事件，该事件表示的是对画布的触发事件；底层缩放逻辑模块用于实现底层缩放逻辑，且可以基于zoom(缩放)实现，即基于画布的左上角实现缩放；配置模块用于对画布进行配置，包括画布类型、缩放限制、自定义操作栏、自定义缩略图、画布尺寸和画布尺寸初始值等等。即画布设置组件主要负责画布相关，提供开箱即用的画布功能。

在本说明书实施例中，由于画布设置组件提供了自定义的控件，用户可以根据实际需求设置与画布相关的各种功能，且画布设置组件提供的功能和配置均以控件的形式显示，用户可以通过触发控件对画布进行调整。

在本说明书一些实施例中，画布设置触发指令携带目标渲染模式；在该情况下，利用画布设置组件，对画布进行设置的具体实现可以包括：利用画布设置组件，基于目标渲染模式对画布进行渲染。

其中，目标渲染模式可以是SVG、Canvas和DOM中的任意一种，可以由用户根据实际需求确定。

作为一种示例，利用画布设置组件中提供的各种功能和对画布的配置，基于目标渲染模式对画布进行渲染，将画布以合适的样式渲染在合适的位置。

在本说明书实施例中，通过调用数据分析组件，可以生成目标项目对应的关系图表，但在本方案提供的数据分析平台中，利用数据分析组件生成的关系图表展示的效果可能不够好，所以需要对关系图表重新进行布局，因此，数据分析平台还配置了图布局组件，用于对单个图中的节点进行布局，以及对不同的图进行布局。

在本说明书另一种可能的实现方式中，根据关联关系和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的关系图表之后，还包括：响应于图布局触发指令，通过图布局组件访问接口，调用目标项目对应的图布局组件；利用图布局组件，根据目标项目对应的图布局策略，对目标项目对应的关系图表进行布局。

也就是说，若想要对关系图表重新进行布局，通过用户触发数据分析平台的控件生成图布局触发指令，响应于该图布局触发指令，由于不同的目标项目对应的图布局可能是不同的，因此，可以通过图布局组件访问接口，调用目标项目对应的图布局组件，利用该图布局组件，根据目标项目对应的图布局策略，对目标项目对应的关系图表中各个图表中的节点重新进行布局，和/或对目标项目对应的关系图表之间的位置关系进行布局。

参见图6，图6示出了根据本说明书一个实施例提供的一种图布局组件的架构图，该画布设置组件包括多场景项目兼容模块、点边数据预处理模块、和底层算法逻辑模块，多场景项目兼容模块配置的代码可以对各个项目的项目数据进行处理，如对目标项目1、目标项目2、目标项目3、......、目标项目n的项目数据进行处理，即不需要针对不同的项目场景写不同的代码，提高了效率，降低了代码量，且该画布设置组件是可插拔的，其可以脱离数据分析平台的其他组件单独使用，点边数据预处理包括节点去重、边去重、去环和子环，为了进一步得到更加准确的节点和边，可以对节点和边进行进一步地去重处理，去环是指在渲染关系图表时，可以提取关系图表中的闭环，先渲染关系图表中的其他部分，然后再渲染闭环，然后将闭环与其他部分合并，得到完整的关系图表，图布局组件还可以兼容多线程处理，即在渲染关系图表时，采用多线程处理的方式渲染，能够提高渲染效率，底层算法逻辑模块包括渲染器，该渲染器可以是Dagre、D3-force(Data-Driven Documents，被数据驱动的文档)等。

图布局组件主要集成处理树图布局，内部嵌入了图嵌套布局、多图布局、横向布局、标准化输入输出、点、边渲染自定义能力、布局可拔插能力等多种适配项目的布局算法，可自定义扩展与高度定制化。基于性能优化，提供了异步渲染能力，利用web-worker(后台异步化)多线程提高多节点时，异步节点位置与线条计算的功能。

步骤308：显示关系图表。

在本说明书一些实施例中，可以通过调用外部的渲染组件对关系图表中的节点和边进行渲染，显示关系图表。

在本说明书另一些实施例中，显示关系图表的具体实现可以包括：利用图布局组件，采用多线程渲染的方式，对关系图表中的节点和边进行并行渲染。

作为一种示例，可以采用多线程，分别对关系图表中的节点和边进行并行渲染，能够提高渲染的效率。

需要说明的是，在本说明书实施例中，生成的关系图表可以是ERG，能够表征项目数据之间的关系，并且，在关系图表是关系树的情况下，该关系图表一定是有向无环的，在关系图表是关系图的情况下，该关系图表可能是有向无环图(DAG，Directed AcyclicGraph)，也可能是有向有环图，这些均与具体的项目相关。

应用于本说明书实施例的方法，将数据分析的处理逻辑封装成独立的数据分析组件，该独立的数据分析组件可以独立执行任务，也可以在需要数据分析的时候被数据分析组件访问接口调用，来生成关系图表展示给用户，则数据分析的处理逻辑是可变的，使得数据分析更加灵活，更能够适应不同的项目场景，即实现了针对不同项目场景个性化的数据分析，提高了数据分析的灵活性和准确性。另外，可以在大数据体量下，将数据之间的关系以图表的方式展示出来，让平台的数据分析更加灵活与便捷，且针对不同的项目可以采用不同的数据分析方式，支持更丰富的数据分析场景，极大地提升了数据分析产品的大数据关系分析功能。

参见图7，图7示出了根据本说明书一个实施例提供的另一种数据分析方法的流程图，具体可以包括以下步骤。

步骤702：获取目标项目的多个项目节点数据。

步骤704：响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件。

步骤706：利用数据分析组件，对多个项目节点数据进行分析，确定多个项目节点数据之间的处理逻辑，并根据处理逻辑和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的项目处理逻辑图。

步骤708：显示项目处理逻辑图。

在本说明书一个或多个实施例中，根据处理逻辑和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的项目处理逻辑图，包括：根据多个项目节点数据和处理逻辑，确定节点和边；基于节点和边，确定目标图表类型；根据节点、边以及目标图表类型，利用目标图表类型对应的图表生成规则，生成目标项目对应的项目处理逻辑图。

在本说明书一个或多个实施例中，基于节点和边，确定目标图表类型，包括：基于边，确定节点之间是否存在层级关系；若是，则确定目标图表类型是树类型；若否，则确定目标图表类型是图类型。

在本说明书一个或多个实施例中，图表生成规则至少包括节点和边的设置规则。

在本说明书一个或多个实施例中，基于节点和边，确定目标图表类型之前，还包括：对节点和边中的冗余数据进行筛除处理。

在本说明书一个或多个实施例中，根据处理逻辑和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的项目处理逻辑图，包括：响应于画布设置触发指令，通过画布设置组件访问接口，调用画布设置组件；利用画布设置组件，对画布进行设置，其中，画布用于显示项目处理逻辑图。

在本说明书一个或多个实施例中，画布设置触发指令携带目标渲染模式；利用画布设置组件，对画布进行设置，包括：利用画布设置组件，基于目标渲染模式对画布进行渲染。

在本说明书一个或多个实施例中，根据处理逻辑和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的项目处理逻辑图，包括：响应于图布局触发指令，通过图布局组件访问接口，调用目标项目对应的图布局组件；利用图布局组件，根据目标项目对应的图布局策略，对目标项目对应的项目处理逻辑图进行布局。

在本说明书一个或多个实施例中，显示项目处理逻辑图的具体实现可以包括：利用图布局组件，采用多线程渲染的方式，对关系图表中的节点和边进行并行渲染。

参见图8，图8示出了根据本说明书一个实施例提供的一种数据分析方法的项目场景图。使用该数据分析方法的项目场景包括项目模块、项目抽象模块和底层支持模块，项目模块包括调度运维中心、实时流计算、研发工作台、资产管理和管道开发五种项目，针对调度运维中心项目，可以生成调度任务DAG图谱、调度实例DAG图谱、萃取任务DAG图谱、萃取标签DAG图谱，针对实时流计算项目，可以实现资源可视化配置、生成实时任务运维图谱，针对研发工作台项目，可以生成ERG图谱、实现SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)可视化，针对资产管理项目，可以生成血缘关系图谱，针对管道开发项目，可以实现管道可视化构建。项目抽象模块包括画布交互集成和树图布局集成，画布交互集成包括内容全屏、内容缩略图、内容自适应、内容聚焦、画布坐标系、画布事件和画布平移缩放，且画布交互集成的功能可以由画布设置组件实现，树图布局集成包括图嵌套布局、多图布局、布局转置、web-worker计算、可插拔设计，且树图布局集成的功能可以由图布局组件实现。底层支持模块包括树图数据标准化、渲染引擎和理论基础，树图数据标准化包括树图基础操作、数据识别、数据预处理和常用工具函数，且树图数据标准化集成的功能可以由数据分析组件实现，渲染引擎是react(构建用户界面的JavaScript库)，理论基础包括图论和图可视化方法。

与上述图3所示的方法实施例相对应，本说明书还提供了数据分析装置实施例，图9示出了本说明书一个实施例提供的一种数据分析装置的结构示意图。如图9所示，该装置包括：

第一获取模块902，被配置为获取目标项目的多个项目数据；

第一调用模块904，被配置为响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；

第一生成模块906，被配置为利用数据分析组件，对多个项目数据进行分析，确定多个项目数据之间的关联关系，并根据关联关系和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的关系图表；

第一显示模块908，被配置为显示关系图表。

在本说明书一个或多个实施例中，第一生成模块906，进一步被配置为：

根据多个项目数据和关联关系，确定节点和边；

基于节点和边，确定目标图表类型；

根据节点、边以及目标图表类型，利用目标图表类型对应的图表生成规则，生成目标项目对应的关系图表。

在本说明书一个或多个实施例中，第一生成模块906，进一步被配置为：

基于边，确定节点之间是否存在层级关系；

若是，则确定目标图表类型是树类型；

若否，则确定目标图表类型是图类型。

在本说明书一个或多个实施例中，图表生成规则至少包括节点和边的设置规则。

在本说明书一个或多个实施例中，第一生成模块906，还被配置为：

对节点和边中的冗余数据进行筛除处理。

在本说明书一个或多个实施例中，第一生成模块906，还被配置为：

响应于画布设置触发指令，通过画布设置组件访问接口，调用画布设置组件；

利用画布设置组件，对画布进行设置，其中，画布用于显示关系图表。

在本说明书一个或多个实施例中，画布设置触发指令携带目标渲染模式；

第一生成模块906，还被配置为：

利用画布设置组件，基于目标渲染模式对画布进行渲染。

在本说明书一个或多个实施例中，第一生成模块906，还被配置为：

响应于图布局触发指令，通过图布局组件访问接口，调用目标项目对应的图布局组件；

利用图布局组件，根据目标项目对应的图布局策略，对目标项目对应的关系图表进行布局。

在本说明书一个或多个实施例中，第一显示模块908，被配置为：

利用图布局组件，采用多线程渲染的方式，对关系图表中的节点和边进行并行渲染。

本说明书实施例提供的数据分析装置，获取目标项目的多个项目数据；响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；利用数据分析组件，对多个项目数据进行分析，确定多个项目数据之间的关联关系，并根据关联关系和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的关系图表；显示关系图表。如此，将数据分析的处理逻辑封装成独立的数据分析组件，该独立的数据分析组件可以独立执行任务，也可以在需要数据分析的时候被数据分析组件访问接口调用，来生成关系图表展示给用户，则数据分析的处理逻辑是可变的，使得数据分析更加灵活，更能够适应不同的项目场景，即实现了针对不同项目场景个性化的数据分析，提高了数据分析的灵活性和准确性。

上述为本实施例的一种数据分析装置的示意性方案。需要说明的是，该数据分析装置的技术方案与上述的数据分析方法的技术方案属于同一构思，数据分析装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据分析方法的技术方案的描述。

与上述图7所示的方法实施例相对应，本说明书还提供了数据分析装置实施例，图10示出了本说明书一个实施例提供的另一种数据分析装置的结构示意图。如图10所示，该装置包括：

第二获取模块1002，被配置为获取目标项目的多个项目节点数据；

第二调用模块1004，被配置为响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；

第二生成模块1006，被配置为利用数据分析组件，对多个项目节点数据进行分析，确定多个项目节点数据之间的处理逻辑，并根据处理逻辑和预设的图表生成规则，生成目标项目对应的项目处理逻辑图；

第二显示模块1008，被配置为显示项目处理逻辑图。

在本说明书一个或多个实施例中，第二生成模块1006，进一步被配置为：

根据多个项目节点数据和处理逻辑，确定节点和边；

基于节点和边，确定目标图表类型；

根据节点、边以及目标图表类型，利用目标图表类型对应的图表生成规则，生成目标项目对应的项目处理逻辑图。

在本说明书一个或多个实施例中，第二生成模块1006，进一步被配置为：

基于边，确定节点之间是否存在层级关系；

若是，则确定目标图表类型是树类型；

若否，则确定目标图表类型是图类型。

在本说明书一个或多个实施例中，图表生成规则至少包括节点和边的设置规则。

在本说明书一个或多个实施例中，第二生成模块1006，还被配置为：

对节点和边中的冗余数据进行筛除处理。

在本说明书一个或多个实施例中，第二生成模块1006，还被配置为：

响应于画布设置触发指令，通过画布设置组件访问接口，调用画布设置组件；

利用画布设置组件，对画布进行设置，其中，画布用于显示项目处理逻辑图。

在本说明书一个或多个实施例中，画布设置触发指令携带目标渲染模式；

第二生成模块1006，还被配置为：

利用画布设置组件，基于目标渲染模式对画布进行渲染。

在本说明书一个或多个实施例中，第二生成模块1006，还被配置为：

响应于图布局触发指令，通过图布局组件访问接口，调用目标项目对应的图布局组件；

利用图布局组件，根据目标项目对应的图布局策略，对目标项目对应的项目处理逻辑图进行布局。

在本说明书一个或多个实施例中，第二显示模块1008，被配置为：

利用图布局组件，采用多线程渲染的方式，对关系图表中的节点和边进行并行渲染。

本说明书实施例提供的数据分析装置，获取目标项目的多个项目节点数据；响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；利用所述数据分析组件，对所述多个项目节点数据进行分析，确定多个项目节点数据之间的处理逻辑，并根据所述处理逻辑和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的项目处理逻辑图；显示所述项目处理逻辑图。如此，将数据分析的处理逻辑封装成独立的数据分析组件，该独立的数据分析组件可以独立执行任务，也可以在需要数据分析的时候被数据分析组件访问接口调用，来生成关系图表展示给用户，则数据分析的处理逻辑是可变的，使得数据分析更加灵活，更能够适应不同的项目场景，即实现了针对不同项目场景个性化的数据分析，提高了数据分析的灵活性和准确性。

上述为本实施例的一种数据分析装置的示意性方案。需要说明的是，该数据分析装置的技术方案与上述的数据分析方法的技术方案属于同一构思，数据分析装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据分析方法的技术方案的描述。

图11示出了根据本说明书一个实施例提供的一种计算设备1100的结构框图。该计算设备1100的部件包括但不限于存储器1110和处理器1120。处理器1120与存储器1110通过总线1130相连接，数据库1150用于保存数据。

计算设备1100还包括接入设备1140，接入设备1140使得计算设备1100能够经由一个或多个网络1160通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN，Public switchedtelephone network)、局域网(LAN，local area network)、广域网(Wan)、个域网(PAN，Personal area network)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备1140可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC，network interface card))中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN，Wireless Local Area Network)无线接口、全球微波互联接入(Wi-MAX，Worldwide Interoperability for Microwave Access)接口、以太网接口、通用串行总线(USB，Universal Serial Bus)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC，Near Field Communication)接口，等等。

在本说明书的一个实施例中，计算设备1100的上述部件以及图11中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图11所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。

计算设备1100可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或PC(Personal Computer)的静止计算设备。计算设备1100还可以是移动式或静止式的服务器。

其中，处理器1120用于执行如下计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述数据分析方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的数据分析方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据分析方法的技术方案的描述。

本说明书一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述数据分析方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的数据分析方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据分析方法的技术方案的描述。

本说明书一实施例还提供一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述数据分析方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算机程序的示意性方案。需要说明的是，该计算机程序的技术方案与上述的数据分析方法的技术方案属于同一构思，计算机程序的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据分析方法的技术方案的描述。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，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，本说明书实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本说明书实施例，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。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都是本说明书实施例所必须的。

在上述实施例中，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，可以参见其它实施例的相关描述。

以上公开的本说明书优选实施例只是用于帮助阐述本说明书。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书实施例的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本说明书实施例的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本说明书。本说明书仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (14)

1.一种数据分析方法，包括：

获取目标项目的多个项目数据；

响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；

利用所述数据分析组件，对所述多个项目数据进行分析，确定所述多个项目数据之间的关联关系，并根据所述关联关系和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的关系图表；

显示所述关系图表。

2.根据权利要求1所述的方法，根据所述关联关系和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的关系图表，包括：

根据所述多个项目数据和所述关联关系，确定节点和边；

基于所述节点和边，确定目标图表类型；

根据所述节点、边以及所述目标图表类型，利用所述目标图表类型对应的图表生成规则，生成所述目标项目对应的关系图表。

3.根据权利要求2所述的方法，基于所述节点和边，确定目标图表类型，包括：

基于所述边，确定所述节点之间是否存在层级关系；

若是，则确定目标图表类型是树类型；

若否，则确定目标图表类型是图类型。

4.根据权利要求2所述的方法，所述图表生成规则至少包括节点和边的设置规则。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，基于所述节点和边，确定目标图表类型之前，还包括：

对所述节点和边中的冗余数据进行筛除处理。

6.根据权利要求1所述的方法，根据所述关联关系和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的关系图表之后，还包括：

响应于画布设置触发指令，通过画布设置组件访问接口，调用画布设置组件；

利用所述画布设置组件，对画布进行设置，其中，所述画布用于显示关系图表。

7.根据权利要求6所述的方法，所述画布设置触发指令携带目标渲染模式；

利用所述画布设置组件，对画布进行设置，包括：

利用所述画布设置组件，基于所述目标渲染模式对画布进行渲染。

8.根据权利要求1、6和7中任一项所述的方法，根据所述关联关系和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的关系图表之后，还包括：

响应于图布局触发指令，通过图布局组件访问接口，调用所述目标项目对应的图布局组件；

利用所述图布局组件，根据所述目标项目对应的图布局策略，对所述目标项目对应的关系图表进行布局。

9.根据权利要求8所述的方法，显示所述关系图表，包括：

利用所述图布局组件，采用多线程渲染的方式，对所述关系图表中的节点和边进行并行渲染。

10.一种数据分析方法，包括：

获取目标项目的多个项目节点数据；

响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；

利用所述数据分析组件，对所述多个项目节点数据进行分析，确定多个项目节点数据之间的处理逻辑，并根据所述处理逻辑和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的项目处理逻辑图；

显示所述项目处理逻辑图。

11.一种数据分析装置，包括：

第一获取模块，被配置为获取目标项目的多个项目数据；

第一调用模块，被配置为响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；

第一生成模块，被配置为利用所述数据分析组件，对所述多个项目数据进行分析，确定所述多个项目数据之间的关联关系，并根据所述关联关系和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的关系图表；

第一显示模块，被配置为显示所述关系图表。

12.一种数据分析装置，包括：

第二获取模块，被配置为获取目标项目的多个项目节点数据；

第二调用模块，被配置为响应于数据分析触发指令，通过数据分析组件访问接口，调用数据分析组件；

第二生成模块，被配置为利用所述数据分析组件，对所述多个项目节点数据进行分析，确定多个项目节点数据之间的处理逻辑，并根据所述处理逻辑和预设的图表生成规则，生成所述目标项目对应的项目处理逻辑图；

第二显示模块，被配置为显示所述项目处理逻辑图。

13.一种计算设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-9或者权利要求10任意一项所述数据分析方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-9或者权利要求10任意一项所述数据分析方法的步骤。

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