CN117853824B - 一种基于大数据的3d沙盘投影分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了3D投影分析技术领域的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，包括以下步骤，基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集。本发明中，通过决策树分类算法和元数据标记，增强数据的结构化和分类效率，优先级分配方法和负载均衡算法的应用，优化资源分配，确保系统高效运行，多层次聚类算法和关联规则挖掘算法的融合，不仅提高数据分析的深度和广度，还揭示数据间隐含的关系和模式，数据映射算法和网络分析方法的结合，将复杂数据转化为直观的3D沙盘展示，提高了信息的可视化和易理解性。

Description

一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法

技术领域

本发明涉及3D投影分析技术领域，具体为一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法。

背景技术

3D投影分析技术领域是一个涉及高级数据处理和视觉表示的领域，特别是在将大量数据集转换为三维视觉格式方面，通常用于增强数据解释性和互动性，使复杂数据集易于理解和分析，融合了计算机图形学、数据科学和交互式设计的元素，以创建动态、直观的三维模型。模型可以用于多种应用，城市规划、地理信息系统（GIS）、科学研究、教育和娱乐。通过3D投影分析，用户可以更深入地探索数据模式、趋势和潜在关系。

其中，基于大数据的3D沙盘投影分析方法是指一种利用大数据技术结合三维图形展示的分析方法。核心在于处理和分析庞大的数据集，并将这些数据以三维形式可视化，类似于传统沙盘模型的电子和动态版本。这种方法的主要目的是提供一个更加直观和互动的方式来观察和理解复杂的数据模式。通过这种方式，可以更容易地识别趋势、异常和潜在的关联，特别是在需要空间和地理信息考量的领域，不仅有助于增进用户对数据的理解，还能提高决策的质量和效率。

传统的数据分析方法在处理大数据时，缺乏高效的数据结构化和分类手段，导致数据管理和分析效率低下。资源分配和计算能力的不均衡使用，造成系统性能瓶颈，影响整体分析效率。传统方法在深度挖掘数据关系和模式方面受限，难以充分利用数据的潜在价值。信息的低效可视化处理也降低了数据分析结果的可用性和用户友好性。限制了传统方法在大数据环境下的应用效果和实际价值。

基于此，本发明设计了一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，以解决上述背景技术中提出的传统的数据分析方法在处理大数据时，缺乏高效的数据结构化和分类手段，导致数据管理和分析效率低下，资源分配和计算能力的不均衡使用，造成系统性能瓶颈，影响整体分析效率，传统方法在深度挖掘数据关系和模式方面受限，难以充分利用数据的潜在价值，信息的低效可视化处理也降低了数据分析结果的可用性和用户友好性，限制了传统方法在大数据环境下的应用效果和实际价值的问题。

为实现上述目的，本发明提供下技术方案：一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，包括以下步骤，

S1：基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集；

S2：基于所述分类标记的元数据集，运用基于规则的优先级分配方法，对数据集进行分析，根据预设的规则和标准，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成优先级分析结果；

S3：基于所述优先级分析结果，实施负载均衡算法和资源分配模型，分析当前系统的计算能力和存储容量，评估处理单元的负载情况，根据负载均衡的结果和数据处理优先级，动态调整和分配计算资源，生成资源优化分配结果；

S4：基于所述资源优化分配结果，采用多层次聚类算法，对数据进行分析和融合，识别差异性数据集之间的相似性和差异性，对相似数据进行聚集，同时保留数据之间的独特性和多样性，生成多维数据融合体；

S5：基于所述多维数据融合体，运用关联规则挖掘算法，对数据进行深度挖掘，发现数据元素之间的隐性关系和模式，分析数据的共现频率和条件依赖性，揭示数据关联和规律，提取价值信息，生成数据模式识别视图；

S6：基于所述数据模式识别视图，采用数据映射算法，将分析出的数据模式和关系转化为直观的符号和颜色编码，并在3D沙盘环境中进行动态展示，生成动态编码的3D沙盘展示结果；

S7：基于所述动态编码的3D沙盘展示结果，采用网络分析方法，对数据间的网络结构进行分析，识别和分析数据元素之间的连接关系，包括节点的重要性、连接强度和网络整体结构，理解数据元素之间的相互作用和影响力，生成数据关联分析结果；

S8：基于所述数据关联分析结果，执行增量数据更新策略，对3D沙盘中的数据进行持续监控和更新，专注于识别和处理自上次分析以来发生的数据变化，包括数据的新增、修改和删除，生成实时更新的3D沙盘分析结果。

优选的，所述分类标记的元数据集具体为按来源、更新频率属性分类的数据集，所述优先级分析结果包括数据的紧急程度和重要性排序，所述资源优化分配结果具体为进行差异性优先级数据资源分配，所述多维数据融合体具体指包含多源数据的综合数据集，所述数据模式识别视图具体为展现数据间关联和模式的视图，所述动态编码的3D沙盘展示结果包括数据状态和趋势的符号化表示，所述数据关联分析结果具体为数据间相互作用和影响的说明，所述实时更新的3D沙盘分析结果具体指持续更新和维护3D沙盘数据的准确性和最新状态。

优选的，基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集的具体步骤为，

S101：基于输入数据集，采用ID3决策树算法，通过计算每个属性的信息增益来确定最优分类属性，对数据集进行初步分类，按照分类属性的差异值将数据集分割为子集，生成基本属性识别数据集；

S102：基于所述基本属性识别数据集，运用元数据标记处理技术，通过分析数据集的结构和内容，识别每个数据项的关键元信息，包括来源和更新频率，并将信息作为标记添加到每个数据项中，生成元信息标记数据集；

S103：基于所述元信息标记数据集，执行K-means聚类算法，根据数据项的元信息，计算数据项间的相似度，并对相似数据进行聚集，形成具有差异化的数据簇，并进行数据分类整合，生成分类整合数据集；

S104：基于所述分类整合数据集，运用数据模型构建技术，将聚类后的数据簇重新组织，构建易于理解的结构化元数据框架，确保数据的组织结构符合预定的格式要求，生成分类标记的元数据集。

优选的，基于所述分类标记的元数据集，运用基于规则的优先级分配方法，对数据集进行分析，根据预设的规则和标准，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成优先级分析结果的具体步骤为，

S201：基于所述分类标记的元数据集，采用支持向量机算法，通过构建超平面，区分具有差异性类别的数据，对数据集进行初步分类和特征分析，包括数据更新频率和类型关键属性，生成特征识别结果；

S202：基于所述特征识别结果，运用决策树算法，通过从根节点到叶节点的决策路径，根据数据特征制定规则，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成规则集；

S203：基于所述规则集，执行优先级队列算法，利用定义的规则集，将数据项按照优先级排序，根据重要性、紧急性，对数据进行优先级定义，生成排序后的数据集；

S204：基于所述排序后的数据集，应用多准则决策分析，综合参照数据间的特征和规则集中的标准，进行全面的优先级分析，确定每个数据项的最终处理顺序，生成优先级分析结果。

优选的，基于所述优先级分析结果，实施负载均衡算法和资源分配模型，分析当前系统的计算能力和存储容量，评估处理单元的负载情况，根据负载均衡的结果和数据处理优先级，动态调整和分配计算资源，生成资源优化分配结果的具体步骤为，

S301：基于所述优先级分析结果，采用实时性能监控算法，通过持续追踪和分析系统的CPU使用率、内存占用、磁盘I/O操作关键性能指标，评估当前系统的计算能力和存储容量，获取系统整体性能状况，生成系统性能分析结果；

S302：基于所述系统性能分析结果，运用负载均衡算法，针对每个处理单元进行工作负载的评估，识别过载或未充分利用的单元，通过算法均衡分配计算任务，达到系统资源使用均衡，生成负载均衡分析结果；

S303：基于所述负载均衡分析结果，应用资源优化模型，根据每个处理单元的负载情况和数据处理的优先级，动态调整和优化计算资源分配，包括增加关键任务的CPU时间和提升其内存优先级，生成资源调整方案；

S304：基于所述资源调整方案，执行资源再分配策略，根据方案调整系统资源分配，包括重新分配处理器时间和内存资源，确保每个任务按照其优先级获得资源，优化系统性能和响应能力，生成资源优化分配结果。

优选的，基于所述资源优化分配结果，采用多层次聚类算法，对数据进行分析和融合，识别差异性数据集之间的相似性和差异性，对相似数据进行聚集，同时保留数据之间的独特性和多样性，生成多维数据融合体的具体步骤为，

S401：基于所述资源优化分配结果，采用层次聚类算法，计算数据集内点间的距离，根据距离逐层合并相近的数据点，形成树状结构，可视化数据点间的相似性和差异性，识别并聚集相似数据，同时保持数据集的多样性和独特性，生成相似性数据树；

S402：基于所述相似性数据树，运用主成分分析方法，通过线性变换将数据转换到新的坐标系统，降低数据的维度，突出特征，减少信息损失的同时减少数据的复杂性，生成降维数据集；

S403：基于所述降维数据集，应用K-均值聚类算法，根据降维后的关键特征将数据点分配到最近的聚类中心，通过迭代优化聚类中心，实现数据的分组，保留数据间的关键差异性，生成初步聚类结果；

S404：基于所述初步聚类结果，执行DBSCAN算法进行最终聚类调整，通过评估数据点的密度连接性来识别聚类，处理具有噪声的数据集，识别任意形状的聚类，优化并细化初步聚类结果，生成多维数据融合体。

优选的，基于所述多维数据融合体，运用关联规则挖掘算法，对数据进行深度挖掘，发现数据元素之间的隐性关系和模式，分析数据的共现频率和条件依赖性，揭示数据关联和规律，提取价值信息，生成数据模式识别视图的具体步骤为，

S501：基于所述多维数据融合体，采用关联规则挖掘算法，逐步降低支持度阈值，识别频繁项集，通过频繁项集生成关联规则，探寻数据元素之间的共现关系和条件依赖，考察数据项组合的出现频率，揭示数据之间的隐性关联和模式，生成频繁项集和关联规则；

S502：基于所述频繁项集和关联规则，运用置信度和提升度分析方法，计算每条关联规则的置信度和提升度，评估规则的可靠性和相关性，筛选出具有统计意义的规则，强调规则的质量和实用性，生成精炼后的关联规则集；

S503：基于所述精炼后的关联规则集，应用序列模式挖掘算法，分析数据中的时间序列模式，识别随时间推移出现的数据模式，专注于数据的时序特征，理解数据元素随时间的变化和演进趋势，生成时序模式分析结果；

S504：基于所述时序模式分析结果，采用多维缩放算法进行数据模式的可视化，将数据进行空间维度转换，保持原始数据点间的距离，保留数据的核心结构和模式，并对关联规则和时间序列模式进行理解分析，生成数据模式识别视图。

优选的，基于所述数据模式识别视图，采用数据映射算法，将分析出的数据模式和关系转化为直观的符号和颜色编码，并在3D沙盘环境中进行动态展示，生成动态编码的3D沙盘展示结果的具体步骤为，

S601：基于所述数据模式识别视图，采用数据映射算法，分析数据模式识别视图中的数据结构和模式，将数据关系转化为符号和形式，包括将数据模式的差异性方面分配给对应的符号和颜色，生成映射规则集；

S602：基于所述映射规则集，运用颜色编码技术，将映射规则集中定义的数据特征与特定的颜色和符号相对应，将数据通过视觉元素的变化进行直观表现，生成颜色编码数据集；

S603：基于所述颜色编码数据集，应用3D数据可视化技术，将编码后的数据转换成3D沙盘环境中的视觉元素，包括利用符号和颜色展示数据关系，进行数据动态展示和用户交互，生成3D可视化模型；

S604：基于所述3D可视化模型，采用交互式数据可视化技术，包括使用3D图形库处理和渲染3D沙盘中的数据，动态调整视觉元素，并根据用户的交互进行实时更新，生成动态编码的3D沙盘展示结果。

优选的，基于所述动态编码的3D沙盘展示结果，采用网络分析方法，对数据间的网络结构进行分析，识别和分析数据元素之间的连接关系，包括节点的重要性、连接强度和网络整体结构，理解数据元素之间的相互作用和影响力，生成数据关联分析结果的具体步骤为，

S701：基于所述动态编码的3D沙盘展示结果，采用图论分析方法，专注于分析数据元素之间的连接结构，通过构建数据元素的网络图，其中每个数据元素为一个节点，数据间的关联为边，揭示节点间的直接和间接关系，生成网络结构图；

S702：基于所述网络结构图，运用节点重要性分析算法，包括度中心性和特征向量中心性，确定网络中节点重要性，识别出对网络结构影响最大的关键节点，生成节点重要性分析结果；

S703：基于所述节点重要性分析结果，应用边权重分析方法，评估节点间连接的强度，考察数据元素间交互的频率和强度，揭示数据间的紧密程度和相互依赖性，生成连接强度分析结果；

S704：基于所述连接强度分析结果，采用社区发现算法分析网络结构，将网络划分为由紧密连接的节点组成的群组，评估节点间的连接模式，揭示数据元素在网络中的分布和集群趋势，识别网络中的关键模块和潜在的影响力结构，生成数据关联分析结果。

优选的，基于所述数据关联分析结果，执行增量数据更新策略，对3D沙盘中的数据进行持续监控和更新，专注于识别和处理自上次分析以来发生的数据变化，包括数据的新增、修改和删除，生成实时更新的3D沙盘分析结果的具体步骤为，

S801：基于所述数据关联分析结果，采用实时数据监控算法，持续跟踪和监控3D沙盘中展示的数据，识别数据变动，包括新增、修改和删除的数据项，实时扫描数据源，检测并记录所有的数据变化，生成数据变动监控结果；

S802：基于所述数据变动监控结果，运用增量数据处理技术，处理自上次分析以来发生的数据变化，通过对比新旧数据，识别出变化部分，仅对变化部分进行更新处理，生成增量数据更新集；

S803：基于所述增量数据更新集，应用数据融合与同步算法，将更新的数据与现有的3D沙盘数据模型进行融合和同步，包括将新增的数据加入模型、更新已变更的数据和删除不再存在的数据项，确保3D沙盘的数据保持最新状态，生成融合后的数据模型；

S804：基于所述融合后的数据模型，采用动态可视化调整算法，实时更新3D沙盘中的视觉表示，反映最新数据变化，包括调整符号大小、颜色亮度、形状、位置以及实现数据变化的动画效果，生成实时更新的3D沙盘分析结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过决策树分类算法和元数据标记，增强数据的结构化和分类效率，使数据更易于管理和分析。优先级分配方法和负载均衡算法的应用，优化资源分配，确保系统高效运行。多层次聚类算法和关联规则挖掘算法的融合，不仅提高数据分析的深度和广度，还揭示数据间隐含的关系和模式。数据映射算法和网络分析方法的结合，将复杂数据转化为直观的3D沙盘展示，提高了信息的可视化和易理解性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于大数据的3D沙盘投影分析方法的流程图；

图2为本发明基于大数据的3D沙盘投影分析方法中步骤S1流程示意图；

图3为本发明基于大数据的3D沙盘投影分析方法中步骤S2流程示意图；

图4为本发明基于大数据的3D沙盘投影分析方法中步骤S3流程示意图；

图5为本发明基于大数据的3D沙盘投影分析方法中步骤S4流程示意图；

图6为本发明基于大数据的3D沙盘投影分析方法中步骤S5流程示意图；

图7为本发明基于大数据的3D沙盘投影分析方法中步骤S6流程示意图；

图8为本发明基于大数据的3D沙盘投影分析方法中步骤S7流程示意图；

图9为本发明基于大数据的3D沙盘投影分析方法中步骤S8流程示意图。

具体实施方式

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-图9，本发明提供一种技术方案：一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，包括以下步骤，

S1：基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集；

S2：基于分类标记的元数据集，运用基于规则的优先级分配方法，对数据集进行分析，根据预设的规则和标准，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成优先级分析结果；

S3：基于优先级分析结果，实施负载均衡算法和资源分配模型，分析当前系统的计算能力和存储容量，评估处理单元的负载情况，根据负载均衡的结果和数据处理优先级，动态调整和分配计算资源，生成资源优化分配结果；

S4：基于资源优化分配结果，采用多层次聚类算法，对数据进行分析和融合，识别差异性数据集之间的相似性和差异性，对相似数据进行聚集，同时保留数据之间的独特性和多样性，生成多维数据融合体；

S5：基于多维数据融合体，运用关联规则挖掘算法，对数据进行深度挖掘，发现数据元素之间的隐性关系和模式，分析数据的共现频率和条件依赖性，揭示数据关联和规律，提取价值信息，生成数据模式识别视图；

S6：基于数据模式识别视图，采用数据映射算法，将分析出的数据模式和关系转化为直观的符号和颜色编码，并在3D沙盘环境中进行动态展示，生成动态编码的3D沙盘展示结果；

S7：基于动态编码的3D沙盘展示结果，采用网络分析方法，对数据间的网络结构进行分析，识别和分析数据元素之间的连接关系，包括节点的重要性、连接强度和网络整体结构，理解数据元素之间的相互作用和影响力，生成数据关联分析结果；

S8：基于数据关联分析结果，执行增量数据更新策略，对3D沙盘中的数据进行持续监控和更新，专注于识别和处理自上次分析以来发生的数据变化，包括数据的新增、修改和删除，生成实时更新的3D沙盘分析结果。

分类标记的元数据集具体为按来源、更新频率属性分类的数据集，优先级分析结果包括数据的紧急程度和重要性排序，资源优化分配结果具体为进行差异性优先级数据资源分配，多维数据融合体具体指包含多源数据的综合数据集，数据模式识别视图具体为展现数据间关联和模式的视图，动态编码的3D沙盘展示结果包括数据状态和趋势的符号化表示，数据关联分析结果具体为数据间相互作用和影响的说明，实时更新的3D沙盘分析结果具体指持续更新和维护3D沙盘数据的准确性和最新状态。

在S1步骤中，通过决策树分类算法对输入的数据集进行属性分析。具体实施过程是，首先对数据集中的每条数据进行扫描，提取关键属性，如数据来源和更新频率。这一过程中，决策树算法的核心是构建一个树形结构，其中每个节点代表一个属性的判断，例如数据来源是否为某特定来源，或更新频率是否满足特定条件。在这个过程中，算法会计算不同属性的信息增益或基尼不纯度，以决定树的分支如何构建。随后，算法按照最优属性分割标准将数据分为不同的子集，逐步构建出完整的决策树。通过这种方法，数据被有效地分类并标记，每个数据项都被赋予明确的分类标签，如“高频更新数据”或“低频更新数据”。完成这一过程后，得到的是一个结构化的元数据框架，其中每个数据项都有明确的分类和标记，这为后续的数据处理奠定了基础。这个过程的最终产物是一个分类标记的元数据集，不仅包含原始数据的所有信息，还附加了关于数据属性的洞察，如数据更新的频率和来源等。

在S2步骤中，通过基于规则的优先级分配方法对分类标记的元数据集进行分析。这个步骤的核心是定义一套优先级规则，用来确定数据处理和分析的顺序。具体操作中，首先根据数据的属性如更新频率和重要性设定优先级规则。例如，对于更新频率较高的数据，可以赋予更高的优先级，更具时效性。然后，基于这些规则，数据集中的每个数据项都会被评估和排序。过程涉及到复杂的逻辑判断和条件评估，需要对数据集进行全面扫描，并根据预设的规则对每个数据项进行评分和排序。最终，生成的优先级分析结果是一个按照优先级顺序排列的数据列表，其中每个数据项都被赋予了一个优先级评分，指示其在数据处理和分析过程中的重要性和紧急程度。

在S3步骤中，通过负载均衡算法和资源分配模型对优先级分析结果进行处理。这个过程中的主要任务是根据数据的优先级和系统当前的计算能力、存储容量来动态分配资源。首先，算法会评估当前系统的性能指标，如CPU占用率、内存使用量等，以确定可用的资源量。接着，根据优先级分析结果，算法将决定如何分配这些资源。例如，对于评分较高的数据项，系统会分配更多的计算资源，以确保可以被更快地处理。这一过程中，负载均衡算法会不断监控各个处理单元的负载情况，确保所有的数据项都能够得到合理的资源分配，避免某些单元过载而其他单元空闲的情况。最终生成的资源优化分配结果是一个详细的资源分配计划，指明了每个数据项应获得的资源量，从而确保了系统资源的高效利用和数据处理任务的顺利执行。

在S4步骤中，通过多层次聚类算法对资源优化分配结果中的数据进行进一步分析和融合。这一步骤的关键是识别数据集中差异性数据集之间的相似性和差异性，并据此进行有效的数据融合。多层次聚类算法首先对数据集进行初步的探索，评估不同数据集之间的相似度，例如通过计算数据点之间的距离或相关性。然后，算法将相似的数据集聚集在一起，形成不同的聚类。在这个过程中，算法会不断调整聚类的数量和规模，以寻找最佳的聚类结构，同时保持数据之间的独特性和多样性。这一过程中，算法会识别出多个不同层次的聚类，每个聚类代表了数据的一个特定方面或模式。最终，生成的多维数据融合体是一个综合了多源数据并体现了数据内在结构的复合数据集，它不仅包含了原始数据的所有信息，还揭示了数据之间的深层次联系和模式。

在S5步骤中，通过关联规则挖掘算法对多维数据融合体进行深度挖掘。这一过程的核心是发现数据元素之间的隐性关系和模式。具体操作包括使用Apriori算法或类似方法，首先从数据集中识别频繁出现的项集。然后，基于这些频繁项集构建关联规则，这一过程涉及计算规则的支持度和置信度，以确保挖掘出的规则既常见又可靠。例如，算法发现某两个或多个数据元素经常一起出现，表明存在某种关联。进一步地，算法还会分析这些关联的条件依赖性，以揭示更深层次的数据模式。最终生成的数据模式识别视图是一个直观的展现数据间关联和模式的视图，不仅提供了对数据关系的洞见，而且为后续的数据分析和决策提供了重要依据。

在S6步骤中，通过数据映射算法将数据模式识别视图中的数据模式和关系转化为直观的符号和颜色编码，并在3D沙盘环境中进行动态展示。这一步骤的关键是将抽象的数据模式转换成直观易懂的视觉元素。操作过程中，首先根据数据模式的特点选择合适的符号和颜色，例如将高频出现的数据模式用明亮的颜色表示，将紧密关联的数据元素用相似的符号表示。接着，这些符号和颜色被应用于3D沙盘中的数据表示，使得复杂的数据关系和模式在三维空间中直观展现。最终，生成的动态编码的3D沙盘展示结果不仅提供了一种直观的数据分析手段，而且通过动态和交互式的展示方式，使得用户能够更加直观地理解和分析数据。

在S7步骤中，通过网络分析方法对动态编码的3D沙盘展示结果中的数据间网络结构进行分析。这一步骤专注于识别和分析数据元素之间的连接关系，包括节点的重要性、连接强度和网络整体结构。操作过程中，首先利用图论原理构建数据网络，其中数据元素作为节点，数据之间的关系作为边。然后，通过计算节点的度中心性、接近中心性等指标，评估节点的重要性。此外，还会分析边的强度，如频繁度和稳定性，以评估节点间关系的强弱和重要性。通过这些分析，可以深入理解数据元素之间的相互作用和影响力，生成的数据关联分析结果为理解数据网络的复杂结构提供了重要视角。

在S8步骤中，通过执行增量数据更新策略，对3D沙盘中的数据进行持续监控和更新。过程专注于识别和处理自上次分析以来发生的数据变化。操作过程中，首先设置数据监控机制，实时追踪数据的变化情况。当检测到数据的新增、修改或删除时，增量数据更新策略会被触发。策略仅处理变化的数据部分，而不是整个数据集，从而提高了处理效率。随后，这些更新会被同步到3D沙盘的展示中，包括调整相关符号和颜色编码，以反映最新的数据状态。最终生成的实时更新的3D沙盘分析结果确保了展示内容的及时性和准确性，为用户提供了持续更新的数据视图。

其中，基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集的具体步骤为，

S101：基于输入数据集，采用ID3决策树算法，通过计算每个属性的信息增益来确定最优分类属性，对数据集进行初步分类，按照分类属性的差异值将数据集分割为子集，生成基本属性识别数据集；

S102：基于基本属性识别数据集，运用元数据标记处理技术，通过分析数据集的结构和内容，识别每个数据项的关键元信息，包括来源和更新频率，并将信息作为标记添加到每个数据项中，生成元信息标记数据集；

S103：基于元信息标记数据集，执行K-means聚类算法，根据数据项的元信息，计算数据项间的相似度，并对相似数据进行聚集，形成具有差异化的数据簇，并进行数据分类整合，生成分类整合数据集；

S104：基于分类整合数据集，运用数据模型构建技术，将聚类后的数据簇重新组织，构建易于理解的结构化元数据框架，确保数据的组织结构符合预定的格式要求，生成分类标记的元数据集。

在S101子步骤中，通过ID3决策树算法处理输入数据集，首先，算法对输入数据集的每个属性进行信息增益的计算，以确定最优分类属性。信息增益计算基于熵的概念，衡量属性划分数据集前后信息量的变化。具体实现中，首先计算数据集的总体熵，然后对每个属性，按照其可能值分割数据集，并计算每个分割后子集的熵。每个属性的信息增益等于数据集总体熵减去按此属性分割后子集熵的加权平均。选择信息增益最高的属性作为节点，进行数据集的初步分类。该过程重复进行，直至所有属性都被考虑或达到某预定停止条件。结果是一个多层决策树，其中每个节点代表一个属性，每个分支代表该属性的一个可能值。这样，输入数据集被划分为多个子集，每个子集在该节点属性上的值是相同的，生成的基本属性识别数据集包括各个子集及其对应的分类属性值。

在S102子步骤中，基于基本属性识别数据集，应用元数据标记处理技术，对数据集中的每个数据项进行详细分析。分析的目的是识别每个数据项的关键元信息，例如来源和更新频率。过程涉及数据内容的深入探索和结构分析，包括文本分析、模式识别等技术。在识别出元信息后，将其以标记形式加入到每个数据项中。这样，数据项不仅包含原始数据，还包括关于数据的信息，如其来源、更新频率等。步骤的核心是提升数据的自描述性，使得数据集中的每个数据项都携带足够的背景信息，便于后续处理。生成的元信息标记数据集包括原始数据及其相关的元信息标记，为后续的数据处理提供了丰富的上下文信息。

在S103子步骤中，基于元信息标记数据集，执行K-means聚类算法，其目的是根据数据项间的相似性进行有效聚集。K-means算法首先随机选择K个数据项作为初始聚类中心，然后计算每个数据项到这些中心的距离，将数据项分配到最近的聚类中心。接着，重新计算每个聚类的中心，即聚类中所有数据项的平均值，并基于新的聚类中心再次进行数据项的分配。这个过程反复进行，直至聚类中心不再显著变化或达到预设的迭代次数。在本步骤中，数据项间的相似度计算基于元信息，如数据来源和更新频率，使得相似的数据项被归为同一类。最终，步骤生成了分类整合数据集，其中包含了根据元信息特性进行聚类和分类的数据簇，为数据的进一步结构化处理打下基础。

在S104子步骤中，基于分类整合数据集，运用数据模型构建技术，对数据簇进行重新组织，构建结构化元数据框架。步骤涉及数据建模和数据架构设计，目的是将聚类后的数据以更加结构化和系统化的方式表现出来。通过定义数据模型，如实体-关系模型，为不同类型的数据定义适当的存储和访问结构。在这个过程中，需要考虑数据的逻辑关系、存储效率和访问方便性。数据模型的构建是一个迭代过程，涉及对数据特性的深入理解和模型的不断调整。完成这一步骤后，生成的分类标记的元数据集不仅包含原始数据和元信息，还包括数据之间的关系和组织结构，使得数据更加易于理解和使用。

假设有一个包含不同电量消耗数据的数据集，其中每个数据项包括电量消耗值、时间戳、地理位置和设备类型等属性。按照上述步骤，首先使用ID3算法对数据集进行分类，以设备类型作为分类属性，将数据集划分为不同的子集。接着，识别每个数据项的元信息，如电量数据的来源是不同的电力公司，更新频率是每小时或每天。然后，应用K-means算法对数据项进行聚类，基于地理位置和时间戳将相似的数据项聚集在一起。最后，构建结构化元数据框架，以更加系统化的方式展示不同地理位置、不同时间戳的电量消耗数据的关系。最终生成的分类标记的元数据集不仅包含电量消耗的原始数据，还有关于数据来源、更新频率的元信息，以及不同数据项之间的关系。

其中，基于分类标记的元数据集，运用基于规则的优先级分配方法，对数据集进行分析，根据预设的规则和标准，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成优先级分析结果的具体步骤为，

S201：基于分类标记的元数据集，采用支持向量机算法，通过构建超平面，区分具有差异性类别的数据，对数据集进行初步分类和特征分析，包括数据更新频率和类型关键属性，生成特征识别结果；

S202：基于特征识别结果，运用决策树算法，通过从根节点到叶节点的决策路径，根据数据特征制定规则，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成规则集；

S203：基于规则集，执行优先级队列算法，利用定义的规则集，将数据项按照优先级排序，根据重要性、紧急性，对数据进行优先级定义，生成排序后的数据集；

S204：基于排序后的数据集，应用多准则决策分析，综合参照数据间的特征和规则集中的标准，进行全面的优先级分析，确定每个数据项的最终处理顺序，生成优先级分析结果。

在S201子步骤中，通过支持向量机算法对基于分类标记的元数据集进行初步分类和特征分析。首先，输入元数据集，这些数据按照特定格式组织，包含多种属性如数据更新频率和类型关键属性。支持向量机（SVM）算法首先计算每个数据点在特征空间中的位置，确定最优的超平面，过程涉及到核函数的选择和参数优化，以实现最佳的分类效果。在SVM中，常用的核函数包括线性核、多项式核和径向基核函数，选择合适的核函数根据数据的分布特性和复杂度进行。参数优化过程中，如正则化参数C和核函数的参数（如多项式核的度数）需要通过交叉验证等方法确定最佳值，以平衡模型的复杂度和训练数据的拟合程度。通过构建的超平面，SVM算法将具有不同特征的数据分开，实现初步分类。分类结果表现为特征向量的集合，这些特征向量描述了每个数据点在分类中的位置和属性，为后续步骤提供基础。此外，分类过程中生成的支持向量提供了决定分类边界的关键信息。这一步骤生成的特征识别结果为一个经过初步分类和特征分析的数据集，其中每个数据项被赋予了明确的类别标签和特征描述，为后续的决策树算法提供了必要的输入。

在S202子步骤中，通过决策树算法根据数据特征制定优先级分配规则。输入为S201步骤生成的特征识别结果，该结果包括数据更新频率、重要性和可用性等多维度特征。决策树算法从根节点开始，逐步根据数据特征的不同值进行分支，形成从根节点到叶节点的决策路径。在构建决策树的过程中，选择合适的特征划分标准至关重要，常用的标准包括信息增益、增益率和基尼指数。例如，当选择信息增益作为划分标准时，算法会计算每个特征划分后带来的信息增益，选择增益最大的特征进行分支。此过程中，算法会考虑到数据特征的实际分布，避免过度拟合和欠拟合的问题。决策树构建完成后，每个叶节点代表一组具有相似特征的数据项，并对应一个规则，该规则综合考虑了数据更新频率、重要性和可用性等因素，确定了数据处理和分析的优先级。生成的规则集为一组决策规则的集合，每条规则对应一个数据处理和分析的优先级决策，为后续的优先级队列算法提供了明确的指导。

在S203子步骤中，执行优先级队列算法对数据进行排序。输入为S202步骤中生成的规则集，以及对应的数据项。优先级队列算法首先根据定义的规则集，将每个数据项映射到一个优先级值上。在这个过程中，算法需要考虑多种因素，如数据的紧急性和重要性。具体来说，算法会为每个数据项计算一个综合优先级分数，这个分数是根据规则集中的标准，综合数据更新频率、重要性等多个维度的值计算得出。随后，算法根据这些优先级分数，将数据项插入到一个优先级队列中，实现对数据的排序。优先级队列通常采用堆（heap）结构实现，以保证高效的数据插入和提取。通过这一步骤，数据项被有效地按照优先级排序，形成了一个排序后的数据集。这个数据集为每个数据项提供了明确的处理顺序，为后续步骤的数据处理和分析提供了依据。

在S204子步骤中，应用多准则决策分析对排序后的数据集进行优先级分析。输入为S203步骤中生成的排序后的数据集，以及规则集。多准则决策分析（MCDM）是一种用于在多个决策准则下进行决策的方法。在本步骤中，MCDM算法综合考虑了数据项之间的相对特征和规则集中的标准，进行全面的优先级分析。具体来说，算法首先评估每个数据项在不同准则下的表现，如在更新频率、重要性等方面的评分。然后，根据规则集中定义的权重，为每个准则赋予适当的重要性，综合计算出每个数据项的总体优先级分数。这一过程涉及到权重的优化和调整，以确保决策结果的合理性和有效性。最终，每个数据项被赋予了一个综合考虑各个准则的最终处理顺序，生成的优先级分析结果为一个详细的数据处理顺序表，明确指出了每个数据项的处理优先级和顺序，为实际的数据处理和分析提供了明确的指导。

假设有一个包含不同数据项的元数据集，每个数据项包含如下模拟数值：数据更新频率（每天、每周、每月）、数据重要性（高、中、低）和数据可用性（高、中、低）。在S201步骤中，通过SVM算法，根据数据更新频率和类型关键属性对数据进行初步分类，得到每个数据项的类别和特征描述。例如，数据项A被识别为每天更新、重要性高的类别。在S202步骤中，决策树算法根据这些特征生成规则集，例如，对于每天更新且重要性高的数据项，赋予最高优先级。在S203步骤中，利用优先级队列算法，按照规则集对数据项进行排序，例如，数据项A由于其高更新频率和重要性，被排在较高的位置。最后，在S204步骤中，通过MCDM算法，对这些排序后的数据项进行最终的优先级分析，生成一个详细的数据处理顺序表，明确指出了每个数据项的处理优先级和顺序。例如，表明数据项A应该作为首要处理的对象。通过这一系列操作，有效地实现了对元数据集的优先级分析，确保了数据处理和分析工作的高效和有序进行。

其中，基于优先级分析结果，实施负载均衡算法和资源分配模型，分析当前系统的计算能力和存储容量，评估处理单元的负载情况，根据负载均衡的结果和数据处理优先级，动态调整和分配计算资源，生成资源优化分配结果的具体步骤为，

S301：基于优先级分析结果，采用实时性能监控算法，通过持续追踪和分析系统的CPU使用率、内存占用、磁盘I/O操作关键性能指标，评估当前系统的计算能力和存储容量，获取系统整体性能状况，生成系统性能分析结果；

S302：基于系统性能分析结果，运用负载均衡算法，针对每个处理单元进行工作负载的评估，识别过载或未充分利用的单元，通过算法均衡分配计算任务，达到系统资源使用均衡，生成负载均衡分析结果；

S303：基于负载均衡分析结果，应用资源优化模型，根据每个处理单元的负载情况和数据处理的优先级，动态调整和优化计算资源分配，包括增加关键任务的CPU时间和提升其内存优先级，生成资源调整方案；

S304：基于资源调整方案，执行资源再分配策略，根据方案调整系统资源分配，包括重新分配处理器时间和内存资源，确保每个任务按照其优先级获得资源，优化系统性能和响应能力，生成资源优化分配结果。

在S301子步骤中，通过实时性能监控算法对系统的CPU使用率、内存占用、磁盘I/O操作等关键性能指标进行持续追踪和分析。该过程开始于收集系统的实时性能数据，包括但不限于CPU使用率、内存占用情况、磁盘I/O速率和网络带宽利用率。这些数据以时间序列的形式记录，确保能够反映系统性能的动态变化。实时性能监控算法对这些时间序列数据进行实时分析，以便快速识别性能瓶颈或资源利用率低的区域。此过程中，算法可能包括移动平均线、异常点检测和趋势分析等。例如，移动平均线用于平滑短期波动，从而更清晰地揭示性能指标的长期趋势。异常点检测可帮助快速识别出现的性能问题，如内存泄漏或CPU过载。通过这些分析，算法能够生成系统性能分析结果，该结果以报告形式呈现，详细列出了系统的计算能力和存储容量，以及任何可能影响系统性能的问题区域。这一报告为后续的资源优化和负载均衡提供了数据基础和参考依据。

在S302子步骤中，通过负载均衡算法对每个处理单元进行工作负载的评估和均衡分配计算任务。此步骤的数据来源为S301中生成的系统性能分析结果，包含了各处理单元的当前工作负载信息。负载均衡算法首先对这些处理单元的工作负载进行评估，识别出那些过载或未充分利用的单元。此评估基于各种指标，如CPU使用率、内存占用和响应时间。接下来，算法根据这些评估结果进行任务的重新分配，目的是实现更加均衡的资源使用。在这个过程中，使用的技术包括最少连接调度、加权轮询调度和基于资源使用情况的动态调度等。例如，最少连接调度算法将新任务分配给当前连接数最少的处理单元，而加权轮询调度则考虑了各单元的性能差异，根据预设的权重进行任务分配。通过这些方法，负载均衡算法能够生成负载均衡分析结果，该结果以可视化图表和详细报告的形式展现，显示了任务分配前后各处理单元的负载情况，以及通过重新分配实现的资源使用效率提升。

在S303子步骤中，应用资源优化模型，根据每个处理单元的负载情况和数据处理的优先级，进行动态调整和优化计算资源分配。输入数据包括S302步骤的负载均衡分析结果和先前确定的数据处理优先级。资源优化模型考虑到处理单元的当前负载和待处理任务的优先级，决定如何最有效地重新分配计算资源。该模型包含多种优化算法，如线性规划、遗传算法或模拟退火算法，用于找到最优的资源分配方案。例如，线性规划算法可以用于在满足资源限制条件下最大化处理效率，而遗传算法则通过模拟自然选择和遗传机制，搜索多种资源分配方案，找到最佳解。在这个过程中，算法不断调整各处理单元的CPU时间分配和内存优先级，确保关键任务能够获得足够的资源。最终生成的资源调整方案详细描述了每个处理单元的资源分配情况，包括分配给每个任务的CPU时间和内存资源，以及这些调整的理由和预期效果。

在S304子步骤中，执行资源再分配策略，根据S303步骤中的资源调整方案调整系统资源分配。这一过程涉及到系统层面的资源管理和调度，包括处理器时间和内存资源的重新分配。资源再分配策略根据资源调整方案中的指导，确保每个任务根据其优先级获得相应的资源。涉及到操作系统级别的调度机制，如进程优先级调整、内存分配策略的调整等。例如，系统提高关键任务的进程优先级，以确保能够更频繁地获得CPU时间。同时，对于内存密集型的任务，系统调整内存分配策略，为这些任务提供更多的内存资源。通过这些调整，资源再分配策略能够优化系统的整体性能和响应能力，提高资源使用效率。最终生成的资源优化分配结果以报告和可视化数据的形式呈现，显示了资源分配调整前后的系统性能指标，如CPU和内存的使用率，以及这些调整带来的性能提升效果。这为系统管理员提供了重要的参考信息，以便于他们监控和管理系统资源，确保系统能够高效地运行。

假设一个数据中心，拥有多个处理单元（PU1，PU2，PU3），每个处理单元均配备CPU、内存和存储资源。初始状态下，处理单元的负载如下：

PU1：CPU使用率70%，内存占用60%，磁盘I/O操作30%；

PU2：CPU使用率50%，内存占用80%，磁盘I/O操作40%；

PU3：CPU使用率30%，内存占用40%，磁盘I/O操作20%。

在S301子步骤中，实时性能监控算法连续监测每个处理单元的性能指标。通过数据分析，识别出PU2的内存占用率较高，成为性能瓶颈。

在S302子步骤中，负载均衡算法对处理单元的工作负载进行评估，发现PU1和PU2的负载较高，而PU3未充分利用。因此，算法决定将一部分任务从PU1和PU2转移至PU3，以减轻PU1和PU2的负载。

在S303子步骤中，资源优化模型基于负载均衡分析结果和数据处理优先级，动态调整计算资源分配。例如，模型提出将PU2中一些内存密集型的任务转移到PU3，并增加PU1处理关键任务的CPU时间。

在S304子步骤中，根据资源调整方案，重新分配处理器时间和内存资源。执行后，各处理单元的新负载状态如下：

PU1：CPU使用率75%，内存占用55%，磁盘I/O操作35%；

PU2：CPU使用率45%，内存占用70%，磁盘I/O操作38%；

PU3：CPU使用率50%，内存占用60%，磁盘I/O操作25%。

通过调整，数据中心的整体性能得到优化，处理单元之间的负载更加均衡，提高了资源使用效率和系统响应能力。生成的资源优化分配结果报告详细记录了每项调整的具体内容和效果，为数据中心管理员提供了宝贵的决策支持信息。

其中，基于资源优化分配结果，采用多层次聚类算法，对数据进行分析和融合，识别差异性数据集之间的相似性和差异性，对相似数据进行聚集，同时保留数据之间的独特性和多样性，生成多维数据融合体的具体步骤为，

S401：基于资源优化分配结果，采用层次聚类算法，计算数据集内点间的距离，根据距离逐层合并相近的数据点，形成树状结构，可视化数据点间的相似性和差异性，识别并聚集相似数据，同时保持数据集的多样性和独特性，生成相似性数据树；

S402：基于相似性数据树，运用主成分分析方法，通过线性变换将数据转换到新的坐标系统，降低数据的维度，突出特征，减少信息损失的同时减少数据的复杂性，生成降维数据集；

S403：基于降维数据集，应用K-均值聚类算法，根据降维后的关键特征将数据点分配到最近的聚类中心，通过迭代优化聚类中心，实现数据的分组，保留数据间的关键差异性，生成初步聚类结果；

S404：基于初步聚类结果，执行DBSCAN算法进行最终聚类调整，通过评估数据点的密度连接性来识别聚类，处理具有噪声的数据集，识别任意形状的聚类，优化并细化初步聚类结果，生成多维数据融合体。

在S401子步骤中，通过层次聚类算法对数据进行处理，首先，需确定数据集的格式，通常为多维数值数据，例如包含多个特征的数据点集。数据点间的距离计算采用欧几里得距离或其他适用的距离公式。在此步骤中，算法首先计算数据点之间的所有距离，然后根据距离大小，按照层次逐级合并最近的数据点。这一过程通过树状图（树图）可视化，其中每个节点代表数据点或数据点集合，边的长度表示数据点间的距离。随着层次的上升，更多的数据点被合并，形成更大的数据集群。该步骤达成的效果是形成相似性数据树，这一数据结构有助于识别数据中的自然分群，为后续分析提供基础。数据的多样性和独特性在层次结构中得以保留，因为算法在每一层都考虑了数据点的个别特性。

在S402子步骤中，基于相似性数据树，应用主成分分析（PCA）方法对数据进行降维处理。在这一步骤中，PCA通过计算数据集的协方差矩阵，然后提取特征值和特征向量，这些特征向量形成新的坐标系统。数据点根据这些新坐标系进行转换，实现降维。此过程中，算法保留最大化的数据方差，以保持数据的关键特征。降维后的数据集更易于处理和分析，同时减少了信息损失和计算复杂度。通过PCA，生成的降维数据集突出了数据的主要特征，为后续聚类分析奠定了基础。

在S403子步骤中，基于降维数据集，采用K-均值聚类算法对数据进行分组。在这一步骤中，算法首先随机选择K个点作为初始聚类中心，然后将每个数据点分配到最近的聚类中心。接着，算法重新计算每个聚类的中心，并迭代此过程直至聚类中心稳定。在迭代过程中，算法通过最小化每个点到其聚类中心的距离的平方和来优化聚类。此步骤结果是初步聚类结果，这些结果揭示了数据的关键差异性，为更细致的数据分析和利用提供了基础。

在S404子步骤中，执行DBSCAN算法进行最终聚类调整。DBSCAN算法通过评估数据点的密度连接性来识别聚类。具体来说，算法定义两个参数：邻域半径（Eps）和最小点数（MinPts）。对于每个点，算法计算其Eps邻域内的点数。如果一个点的Eps邻域内至少有MinPts个点，则该点被标记为核心点。然后，算法通过核心点连接相邻的核心点，形成聚类。非核心点但在核心点邻域内的点成为边界点，而不在任何核心点邻域内的点被视为噪声。这种方法能有效识别任意形状的聚类，并处理噪声数据，生成的多维数据融合体呈现数据的细化聚类结果。

考虑一个包含各种特征的数据集，如{X1,X2,...,Xn}，其中每个Xi代表一个特征向量。在S401步骤中，算法计算这些特征向量之间的欧几里得距离，并根据这些距离构建一个层次聚类树。在S402步骤中，通过PCA方法将数据降至3个主要成分。然后在S403步骤中，假设选择K=3，K-均值算法将数据点分配到3个聚类中心。最后，在S404步骤中，DBSCAN算法进一步细化聚类，例如设定Eps=0.5，MinPts=5，生成最终的多维数据融合体。这个融合体揭示了数据的细致结构，同时保留了其多样性和独特性。

其中，基于多维数据融合体，运用关联规则挖掘算法，对数据进行深度挖掘，发现数据元素之间的隐性关系和模式，分析数据的共现频率和条件依赖性，揭示数据关联和规律，提取价值信息，生成数据模式识别视图的具体步骤为，

S501：基于多维数据融合体，采用关联规则挖掘算法，逐步降低支持度阈值，识别频繁项集，通过频繁项集生成关联规则，探寻数据元素之间的共现关系和条件依赖，考察数据项组合的出现频率，揭示数据之间的隐性关联和模式，生成频繁项集和关联规则；

S502：基于频繁项集和关联规则，运用置信度和提升度分析方法，计算每条关联规则的置信度和提升度，评估规则的可靠性和相关性，筛选出具有统计意义的规则，强调规则的质量和实用性，生成精炼后的关联规则集；

S503：基于精炼后的关联规则集，应用序列模式挖掘算法，分析数据中的时间序列模式，识别随时间推移出现的数据模式，专注于数据的时序特征，理解数据元素随时间的变化和演进趋势，生成时序模式分析结果；

S504：基于时序模式分析结果，采用多维缩放算法进行数据模式的可视化，将数据进行空间维度转换，保持原始数据点间的距离，保留数据的核心结构和模式，并对关联规则和时间序列模式进行理解分析，生成数据模式识别视图。

在S501子步骤中，通过关联规则挖掘算法对多维数据融合体进行深度分析。该算法的核心是发现数据元素间频繁共现的模式，并基于这些模式生成关联规则。首先，设置支持度阈值，该阈值决定了一个项集被认为是频繁的最小支持度。算法从单个元素的项集开始，逐渐增加项集的大小，计算每个项集的支持度，以确定哪些项集满足设定的支持度阈值，从而被认为是频繁项集。随着支持度阈值的逐步降低，更多的项集成为频繁项集。接着，算法基于这些频繁项集生成关联规则。每条规则表达了形如“A导致B”的关系，其中A和B是不同的项集。算法评估每条规则的置信度，即在包含A的情况下也包含B的概率。只有当这些规则的置信度高于预设的置信度阈值时，才被认为是有意义的。通过这种方法，算法揭示了数据元素之间的共现关系和条件依赖，生成的频繁项集和关联规则可用于进一步的数据分析和决策支持。

在S502子步骤中，通过置信度和提升度分析方法对生成的关联规则进行评估和筛选。置信度是评价一条规则可靠性的指标，反映了在规则前件出现的情况下，规则后件同时出现的概率。提升度则是另一关键指标，用于评估规则前件和后件的独立性。如果提升度大于1，表示前件和后件之间存在正相关关系；提升度等于1表示独立无关；小于1则表明存在负相关关系。通过计算每条规则的置信度和提升度，算法能够筛选出既可靠又有实用价值的规则。这一步骤的结果是一组经过精炼的关联规则，这些规则不仅在统计上有意义，而且在实际应用中具有较高的价值。

在S503子步骤中，应用序列模式挖掘算法对数据进行时序分析。序列模式挖掘专注于分析数据中随时间推移的变化模式。在这一过程中，算法首先识别数据中的重复出现的序列，然后评估这些序列的重要性和频率。算法分析数据中的时间标记，根据时间顺序来识别和跟踪不同数据元素的出现模式。通过这种分析，算法能够揭示数据元素随时间的变化趋势和周期性模式，如季节性变化、趋势波动等。生成的时序模式分析结果有助于理解和预测数据元素的未来行为。

在S504子步骤中，通过多维缩放算法对数据模式进行可视化处理。多维缩放算法将高维数据转换为低维空间，同时保持原始数据点间的相对距离。在此过程中，算法计算高维空间中每对数据点之间的距离，然后在低维空间中创建一个相似的距离结构。通过这种方式，数据的核心结构和模式被转换为易于理解和分析的视觉表示。这种可视化处理不仅揭示了数据的内在结构和模式，还帮助用户直观地理解关联规则和时间序列模式的意义。生成的数据模式识别视图是一种强大的分析工具，能够帮助用户更好地洞察数据中的复杂关系和动态变化。

假设有一个包含客户购物行为的多维数据集，其中包含不同客户在不同时间购买不同产品的记录。在S501步骤中，关联规则挖掘算法发现频繁购买模式，如“购买面包的客户也经常购买牛奶”。在S502步骤中，通过计算置信度和提升度，可以确认这种模式的可靠性和实用性。接着，在S503步骤中，序列模式挖掘算法识别出特定时间段内的购买趋势，如“在节假日前夕，客户倾向于购买更多的糕点和饮料”。最后，在S504步骤中，多维缩放算法将这些模式转化为可视化视图，揭示客户购物行为的整体模式和趋势，为零售商提供有价值的市场洞察。

其中，基于数据模式识别视图，采用数据映射算法，将分析出的数据模式和关系转化为直观的符号和颜色编码，并在3D沙盘环境中进行动态展示，生成动态编码的3D沙盘展示结果的具体步骤为，

S601：基于数据模式识别视图，采用数据映射算法，分析数据模式识别视图中的数据结构和模式，将数据关系转化为符号和形式，包括将数据模式的差异性方面分配给对应的符号和颜色，生成映射规则集；

S602：基于映射规则集，运用颜色编码技术，将映射规则集中定义的数据特征与特定的颜色和符号相对应，将数据通过视觉元素的变化进行直观表现，生成颜色编码数据集；

S603：基于颜色编码数据集，应用3D数据可视化技术，将编码后的数据转换成3D沙盘环境中的视觉元素，包括利用符号和颜色展示数据关系，进行数据动态展示和用户交互，生成3D可视化模型；

S604：基于3D可视化模型，采用交互式数据可视化技术，包括使用3D图形库处理和渲染3D沙盘中的数据，动态调整视觉元素，并根据用户的交互进行实时更新，生成动态编码的3D沙盘展示结果。

在S601子步骤中，通过数据映射算法将数据模式识别视图中的数据结构和模式转化为符号和颜色编码。首先，分析数据模式识别视图，这通常包含复杂的多维数据结构，例如数据点、数据关系、模式等。数据映射算法的任务是将这些抽象的数据元素转化为直观的符号和颜色编码。这一过程涉及对不同数据模式的差异性进行分析，例如，数据点之间的距离、密度或其他统计特性。然后，根据分析结果，为不同的数据模式分配不同的符号和颜色。例如，数据密度高的区域可以用暖色系表示，而密度低的区域用冷色系表示；数据点间的关系可以用线条或箭头符号表示。生成的映射规则集定义了如何将数据模式转化为视觉元素，这一步骤的结果是将复杂的数据关系和模式转化为易于理解和分析的视觉表示。

在S602子步骤中，通过颜色编码技术将数据特征与特定的颜色和符号相对应。这一步骤的核心是将映射规则集中定义的数据特征与视觉元素相结合。颜色编码技术利用人类对颜色的敏感度，通过颜色的变化直观地表现数据特征。例如，可以将不同类型的数据模式用不同颜色表示，以进行区分。此外，特定的数据特征，如趋势、异常值或关键事件，可以用特定的符号或颜色高亮显示。通过这种方式，复杂的数据集被转化为颜色编码数据集，这种数据集可以通过视觉上的差异快速传达信息，提高数据分析的效率和准确性。

在S603子步骤中，应用3D数据可视化技术将颜色编码数据集转换成3D沙盘环境中的视觉元素。在这一步骤中，使用3D可视化工具和技术，如OpenGL或WebGL，将编码后的数据映射到3D空间中。数据点、关系和模式通过3D符号和颜色在沙盘环境中展示。例如，可以用不同大小的球体表示数据点，用颜色的深浅表示数据点的重要性，用线条连接相关的数据点表示关系。这种3D可视化模型提供了一个动态的、交互式的数据探索环境，使用户能够从不同角度和层次观察和分析数据。

在S604子步骤中，采用交互式数据可视化技术增强3D沙盘的展示效果。这一步骤中，使用交互式图形处理技术，如3D图形库，对3D沙盘中的数据进行处理和渲染。用户可以通过各种交互方式，如缩放、旋转和选择，来探索3D沙盘中的数据。此外，系统可以根据用户的操作实时更新视觉元素，如调整颜色、改变符号的大小或形状。这种动态编码的3D沙盘展示结果不仅提供了一种直观的数据呈现方式，而且允许用户通过交互来深入理解数据的内在关系和模式。

假设有一个零售数据集，包含客户购买行为、时间和商品类别等信息。在S601步骤中，数据映射算法将不同商品类别的购买频率映射为不同的颜色，例如，食品类商品用绿色表示，电子产品用蓝色表示。在S602步骤中，颜色编码技术进一步突出显示了购买频率高的商品类别，如红色表示销量高的商品。在S603步骤中，3D数据可视化技术将这些信息转化为3D沙盘环境中的视觉元素，例如用大小不同的球体表示不同类别商品的销量。最后，在S604步骤中，交互式数据可视化技术允许用户通过不同的视角查看3D沙盘，探索不同商品类别的销量趋势和客户购买行为模式。这种动态编码的3D沙盘展示结果为零售商提供了一种直观、交互式的方式来分析销售数据，从而更好地制定营销策略。

其中，基于动态编码的3D沙盘展示结果，采用网络分析方法，对数据间的网络结构进行分析，识别和分析数据元素之间的连接关系，包括节点的重要性、连接强度和网络整体结构，理解数据元素之间的相互作用和影响力，生成数据关联分析结果的具体步骤为，

S701：基于动态编码的3D沙盘展示结果，采用图论分析方法，专注于分析数据元素之间的连接结构，通过构建数据元素的网络图，其中每个数据元素为一个节点，数据间的关联为边，揭示节点间的直接和间接关系，生成网络结构图；

S702：基于网络结构图，运用节点重要性分析算法，包括度中心性和特征向量中心性，确定网络中节点重要性，识别出对网络结构影响最大的关键节点，生成节点重要性分析结果；

S703：基于节点重要性分析结果，应用边权重分析方法，评估节点间连接的强度，考察数据元素间交互的频率和强度，揭示数据间的紧密程度和相互依赖性，生成连接强度分析结果；

S704：基于连接强度分析结果，采用社区发现算法分析网络结构，将网络划分为由紧密连接的节点组成的群组，评估节点间的连接模式，揭示数据元素在网络中的分布和集群趋势，识别网络中的关键模块和潜在的影响力结构，生成数据关联分析结果。

在S701子步骤中，通过图论分析方法对基于动态编码的3D沙盘展示结果中的数据元素进行网络结构分析。此过程的核心是构建一个网络图，其中每个数据元素代表一个节点，数据间的关联代表边。首先，算法从3D沙盘展示的数据中提取节点和边的信息。节点代表数据元素，如个体、组织或事件，而边代表节点间的关系，如交互、依赖或影响。然后，算法构建网络图，揭示节点间的直接和间接关系。这个网络图是数据元素之间关系的视觉表示，可以帮助分析者识别数据中的模式和结构。例如，网络图可以揭示哪些节点是中心节点，哪些节点之间存在强连接。生成的网络结构图不仅提供了数据元素之间关系的全面视图，而且也是后续深入分析的基础。

在S702子步骤中，运用节点重要性分析算法，包括度中心性和特征向量中心性，以确定网络中各节点的重要性。度中心性是基于节点连接的数量来衡量节点重要性的一种方法，即一个节点连接的边越多，其度中心性越高。特征向量中心性则是基于节点的连接质量，考虑到连接到高重要性节点的节点本身也具有较高的重要性。这些算法共同作用于网络图，识别出对网络结构影响最大的关键节点。这些关键节点是数据流动的重要枢纽或关键影响因素。生成的节点重要性分析结果为理解网络结构提供了关键见解，如哪些节点在网络中扮演着关键角色，对整个网络的稳定性和功能有重大影响。

在S703子步骤中，应用边权重分析方法，评估节点间连接的强度。这个步骤涉及对网络图中每条边的权重进行评估，权重代表了连接的强度。算法考察节点间交互的频率和强度，以及之间的相互依赖程度。例如，频繁互动的节点之间的边会被赋予更高的权重。通过这种分析，可以揭示数据元素间的紧密程度和相互依赖性。生成的连接强度分析结果揭示了网络中的关键连接和潜在的影响路径，有助于理解数据元素如何相互作用以及之间的相互依赖关系。

在S704子步骤中，采用社区发现算法分析网络结构。步骤的目的是将网络划分为由紧密连接的节点组成的群组，即社区。算法评估节点间的连接模式，基于连接强度和模式将网络划分为不同的社区。这可以揭示数据元素在网络中的分布和集群趋势，以及网络中的关键模块和潜在的影响力结构。例如，某些社区代表具有共同特征或行为的数据元素群体。生成的数据关联分析结果为理解和解释网络的整体结构和动态提供了深刻见解，揭示了数据元素如何在更大的网络中组织和相互作用。

设想一个包含各种社交媒体互动的数据集，其中包含用户、帖子、评论和分享等信息。在S701步骤中，通过图论分析方法将用户和他们的互动行为（如评论和分享）转化为网络图中的节点和边。在S702步骤中，通过节点重要性分析算法识别出具有高度中心性的关键用户。然后，在S703步骤中，边权重分析揭示了用户之间互动的强度。最后，在S704步骤中，社区发现算法将用户划分为基于共同兴趣或行为的群组。这一系列分析结果为理解社交媒体网络中用户行为模式和影响力结构提供了深刻的见解。

其中，基于数据关联分析结果，执行增量数据更新策略，对3D沙盘中的数据进行持续监控和更新，专注于识别和处理自上次分析以来发生的数据变化，包括数据的新增、修改和删除，生成实时更新的3D沙盘分析结果的具体步骤为，

S801：基于数据关联分析结果，采用实时数据监控算法，持续跟踪和监控3D沙盘中展示的数据，识别数据变动，包括新增、修改和删除的数据项，实时扫描数据源，检测并记录所有的数据变化，生成数据变动监控结果；

S802：基于数据变动监控结果，运用增量数据处理技术，处理自上次分析以来发生的数据变化，通过对比新旧数据，识别出变化部分，仅对变化部分进行更新处理，生成增量数据更新集；

S803：基于增量数据更新集，应用数据融合与同步算法，将更新的数据与现有的3D沙盘数据模型进行融合和同步，包括将新增的数据加入模型、更新已变更的数据和删除不再存在的数据项，确保3D沙盘的数据保持最新状态，生成融合后的数据模型；

S804：基于融合后的数据模型，采用动态可视化调整算法，实时更新3D沙盘中的视觉表示，反映最新数据变化，包括调整符号大小、颜色亮度、形状、位置以及实现数据变化的动画效果，生成实时更新的3D沙盘分析结果。

在S801子步骤中，通过实时数据监控算法对3D沙盘中展示的数据进行持续跟踪和监控。这个过程的核心是识别数据的动态变化，包括新增、修改和删除的数据项。算法首先实时扫描数据源，涉及定时从数据库或实时数据流中获取数据更新。然后，算法检测并记录所有的数据变化。步骤涉及的数据格式通常是结构化数据，如数据库表或JSON格式的数据流。监控算法需要识别数据项的唯一标识符，以便准确跟踪每个数据项的状态变化。生成的数据变动监控结果是一个包含所有变化数据项的记录集合，这为后续的增量数据更新提供了必要的输入。

在S802子步骤中，运用增量数据处理技术处理自上次分析以来发生的数据变化。步骤的关键是通过对比新旧数据，识别出变化部分，并仅对这些部分进行更新处理。增量数据处理技术首先比较最新的数据快照和上一次分析时的数据状态，识别出所有的变更点，包括新增的数据项、已修改的数据项和已删除的数据项。然后，算法生成一个增量数据更新集，这个集合仅包含变化的数据，而不是整个数据集。这种方法大大提高了数据处理的效率和响应速度，尤其是在处理大型数据集时。

在S803子步骤中，应用数据融合与同步算法，将更新的数据与现有的3D沙盘数据模型进行融合和同步。此过程首先包括将新增的数据加入到现有的3D模型中。对于已变更的数据项，算法更新3D模型中相应元素的状态，如更改其属性或位置。对于已删除的数据项，则从3D模型中移除相应元素。在融合和同步过程中，算法需要保持数据的一致性和准确性，确保3D沙盘的数据反映最新的状态。生成的融合后的数据模型是一个实时更新、反映最新数据变化的3D沙盘。

在S804子步骤中，采用动态可视化调整算法，实时更新3D沙盘中的视觉表示以反映最新的数据变化。步骤涉及对3D模型中各个元素的视觉特性进行调整，如改变符号的大小、颜色亮度、形状或位置，以及实现数据变化的动画效果。动态可视化调整算法需要能够快速响应数据变化，实时更新3D模型的显示。例如，对于新增的数据项，算法可以通过渐现效果将其引入视图；对于删除的数据项，则可以通过渐隐效果将其从视图中移除。生成的实时更新的3D沙盘分析结果为用户提供了一个动态、互动的数据探索环境，可以帮助他们及时理解和响应数据的最新变化。

设定一个电力消耗监控系统，其中包含不同地区的电力消耗数据。在S801步骤中，实时数据监控算法跟踪这些地区的电力消耗变化，识别新增或变化的消耗数据。在S802步骤中，增量数据处理技术确定自上次分析以来发生的具体变化。然后，在S803步骤中，数据融合与同步算法将这些变化融入现有的3D沙盘模型中，更新表示各地区电力消耗的3D元素。最后，在S804步骤中，动态可视化调整算法实时更新3D沙盘，反映电力消耗的最新趋势和模式，如通过不同颜色表示不同消耗水平的地区。这种实时更新的3D沙盘分析结果为电力管理者提供了宝贵的信息，帮助他们监控和管理电力消耗。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优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发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (10)

1.一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于，包括以下步骤，

基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集；

基于所述分类标记的元数据集，运用基于规则的优先级分配方法，对数据集进行分析，根据预设的规则和标准，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成优先级分析结果；

基于所述优先级分析结果，实施负载均衡算法和资源分配模型，分析当前系统的计算能力和存储容量，评估处理单元的负载情况，根据负载均衡的结果和数据处理优先级，动态调整和分配计算资源，生成资源优化分配结果；

基于所述资源优化分配结果，采用多层次聚类算法，对数据进行分析和融合，识别差异性数据集之间的相似性和差异性，对相似数据进行聚集，同时保留数据之间的独特性和多样性，生成多维数据融合体；

基于所述多维数据融合体，运用关联规则挖掘算法，对数据进行深度挖掘，发现数据元素之间的隐性关系和模式，分析数据的共现频率和条件依赖性，揭示数据关联和规律，提取价值信息，生成数据模式识别视图；

基于所述数据模式识别视图，采用数据映射算法，将分析出的数据模式和关系转化为直观的符号和颜色编码，并在3D沙盘环境中进行动态展示，生成动态编码的3D沙盘展示结果；

基于所述动态编码的3D沙盘展示结果，采用网络分析方法，对数据间的网络结构进行分析，识别和分析数据元素之间的连接关系，包括节点的重要性、连接强度和网络整体结构，理解数据元素之间的相互作用和影响力，生成数据关联分析结果；

基于所述数据关联分析结果，执行增量数据更新策略，对3D沙盘中的数据进行持续监控和更新，专注于识别和处理自上次分析以来发生的数据变化，包括数据的新增、修改和删除，生成实时更新的3D沙盘分析结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：所述分类标记的元数据集具体为按来源、更新频率属性分类的数据集，所述优先级分析结果包括数据的紧急程度和重要性排序，所述资源优化分配结果具体为进行差异性优先级数据资源分配，所述多维数据融合体具体指包含多源数据的综合数据集，所述数据模式识别视图具体为展现数据间关联和模式的视图，所述动态编码的3D沙盘展示结果包括数据状态和趋势的符号化表示，所述数据关联分析结果具体为数据间相互作用和影响的说明，所述实时更新的3D沙盘分析结果具体指持续更新和维护3D沙盘数据的准确性和最新状态。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集的具体步骤为，

基于输入数据集，采用ID3决策树算法，通过计算每个属性的信息增益来确定最优分类属性，对数据集进行初步分类，按照分类属性的差异值将数据集分割为子集，生成基本属性识别数据集；

基于所述基本属性识别数据集，运用元数据标记处理技术，通过分析数据集的结构和内容，识别每个数据项的关键元信息，包括来源和更新频率，并将信息作为标记添加到每个数据项中，生成元信息标记数据集；

基于所述元信息标记数据集，执行K-means聚类算法，根据数据项的元信息，计算数据项间的相似度，并对相似数据进行聚集，形成具有差异化的数据簇，并进行数据分类整合，生成分类整合数据集；

基于所述分类整合数据集，运用数据模型构建技术，将聚类后的数据簇重新组织，构建易于理解的结构化元数据框架，确保数据的组织结构符合预定的格式要求，生成分类标记的元数据集。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述分类标记的元数据集，运用基于规则的优先级分配方法，对数据集进行分析，根据预设的规则和标准，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成优先级分析结果的具体步骤为，

基于所述分类标记的元数据集，采用支持向量机算法，通过构建超平面，区分具有差异性类别的数据，对数据集进行初步分类和特征分析，包括数据更新频率和类型关键属性，生成特征识别结果；

基于所述特征识别结果，运用决策树算法，通过从根节点到叶节点的决策路径，根据数据特征制定规则，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成规则集；

基于所述规则集，执行优先级队列算法，利用定义的规则集，将数据项按照优先级排序，根据重要性、紧急性，对数据进行优先级定义，生成排序后的数据集；

基于所述排序后的数据集，应用多准则决策分析，综合参照数据间的特征和规则集中的标准，进行全面的优先级分析，确定每个数据项的最终处理顺序，生成优先级分析结果。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述优先级分析结果，实施负载均衡算法和资源分配模型，分析当前系统的计算能力和存储容量，评估处理单元的负载情况，根据负载均衡的结果和数据处理优先级，动态调整和分配计算资源，生成资源优化分配结果的具体步骤为，

基于所述优先级分析结果，采用实时性能监控算法，通过持续追踪和分析系统的CPU使用率、内存占用、磁盘I/O操作关键性能指标，评估当前系统的计算能力和存储容量，获取系统整体性能状况，生成系统性能分析结果；

基于所述系统性能分析结果，运用负载均衡算法，针对每个处理单元进行工作负载的评估，识别过载或未充分利用的单元，通过算法均衡分配计算任务，达到系统资源使用均衡，生成负载均衡分析结果；

基于所述负载均衡分析结果，应用资源优化模型，根据每个处理单元的负载情况和数据处理的优先级，动态调整和优化计算资源分配，包括增加关键任务的CPU时间和提升其内存优先级，生成资源调整方案；

基于所述资源调整方案，执行资源再分配策略，根据方案调整系统资源分配，包括重新分配处理器时间和内存资源，确保每个任务按照其优先级获得资源，优化系统性能和响应能力，生成资源优化分配结果。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述资源优化分配结果，采用多层次聚类算法，对数据进行分析和融合，识别差异性数据集之间的相似性和差异性，对相似数据进行聚集，同时保留数据之间的独特性和多样性，生成多维数据融合体的具体步骤为，

基于所述资源优化分配结果，采用层次聚类算法，计算数据集内点间的距离，根据距离逐层合并相近的数据点，形成树状结构，可视化数据点间的相似性和差异性，识别并聚集相似数据，同时保持数据集的多样性和独特性，生成相似性数据树；

基于所述相似性数据树，运用主成分分析方法，通过线性变换将数据转换到新的坐标系统，降低数据的维度，突出特征，减少信息损失的同时减少数据的复杂性，生成降维数据集；

基于所述降维数据集，应用K-均值聚类算法，根据降维后的关键特征将数据点分配到最近的聚类中心，通过迭代优化聚类中心，实现数据的分组，保留数据间的关键差异性，生成初步聚类结果；

基于所述初步聚类结果，执行DBSCAN算法进行最终聚类调整，通过评估数据点的密度连接性来识别聚类，处理具有噪声的数据集，识别任意形状的聚类，优化并细化初步聚类结果，生成多维数据融合体。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述多维数据融合体，运用关联规则挖掘算法，对数据进行深度挖掘，发现数据元素之间的隐性关系和模式，分析数据的共现频率和条件依赖性，揭示数据关联和规律，提取价值信息，生成数据模式识别视图的具体步骤为，

基于所述多维数据融合体，采用关联规则挖掘算法，逐步降低支持度阈值，识别频繁项集，通过频繁项集生成关联规则，探寻数据元素之间的共现关系和条件依赖，考察数据项组合的出现频率，揭示数据之间的隐性关联和模式，生成频繁项集和关联规则；

基于所述频繁项集和关联规则，运用置信度和提升度分析方法，计算每条关联规则的置信度和提升度，评估规则的可靠性和相关性，筛选出具有统计意义的规则，强调规则的质量和实用性，生成精炼后的关联规则集；

基于所述精炼后的关联规则集，应用序列模式挖掘算法，分析数据中的时间序列模式，识别随时间推移出现的数据模式，专注于数据的时序特征，理解数据元素随时间的变化和演进趋势，生成时序模式分析结果；

基于所述时序模式分析结果，采用多维缩放算法进行数据模式的可视化，将数据进行空间维度转换，保持原始数据点间的距离，保留数据的核心结构和模式，并对关联规则和时间序列模式进行理解分析，生成数据模式识别视图。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述数据模式识别视图，采用数据映射算法，将分析出的数据模式和关系转化为直观的符号和颜色编码，并在3D沙盘环境中进行动态展示，生成动态编码的3D沙盘展示结果的具体步骤为，

基于所述数据模式识别视图，采用数据映射算法，分析数据模式识别视图中的数据结构和模式，将数据关系转化为符号和形式，包括将数据模式的差异性方面分配给对应的符号和颜色，生成映射规则集；

基于所述映射规则集，运用颜色编码技术，将映射规则集中定义的数据特征与特定的颜色和符号相对应，将数据通过视觉元素的变化进行直观表现，生成颜色编码数据集；

基于所述颜色编码数据集，应用3D数据可视化技术，将编码后的数据转换成3D沙盘环境中的视觉元素，包括利用符号和颜色展示数据关系，进行数据动态展示和用户交互，生成3D可视化模型；

基于所述3D可视化模型，采用交互式数据可视化技术，包括使用3D图形库处理和渲染3D沙盘中的数据，动态调整视觉元素，并根据用户的交互进行实时更新，生成动态编码的3D沙盘展示结果。

9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述动态编码的3D沙盘展示结果，采用网络分析方法，对数据间的网络结构进行分析，识别和分析数据元素之间的连接关系，包括节点的重要性、连接强度和网络整体结构，理解数据元素之间的相互作用和影响力，生成数据关联分析结果的具体步骤为，

基于所述动态编码的3D沙盘展示结果，采用图论分析方法，专注于分析数据元素之间的连接结构，通过构建数据元素的网络图，其中每个数据元素为一个节点，数据间的关联为边，揭示节点间的直接和间接关系，生成网络结构图；

基于所述网络结构图，运用节点重要性分析算法，包括度中心性和特征向量中心性，确定网络中节点重要性，识别出对网络结构影响最大的关键节点，生成节点重要性分析结果；

基于所述节点重要性分析结果，应用边权重分析方法，评估节点间连接的强度，考察数据元素间交互的频率和强度，揭示数据间的紧密程度和相互依赖性，生成连接强度分析结果；

基于所述连接强度分析结果，采用社区发现算法分析网络结构，将网络划分为由紧密连接的节点组成的群组，评估节点间的连接模式，揭示数据元素在网络中的分布和集群趋势，识别网络中的关键模块和潜在的影响力结构，生成数据关联分析结果。

10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述数据关联分析结果，执行增量数据更新策略，对3D沙盘中的数据进行持续监控和更新，专注于识别和处理自上次分析以来发生的数据变化，包括数据的新增、修改和删除，生成实时更新的3D沙盘分析结果的具体步骤为，

基于所述数据关联分析结果，采用实时数据监控算法，持续跟踪和监控3D沙盘中展示的数据，识别数据变动，包括新增、修改和删除的数据项，实时扫描数据源，检测并记录所有的数据变化，生成数据变动监控结果；

基于所述数据变动监控结果，运用增量数据处理技术，处理自上次分析以来发生的数据变化，通过对比新旧数据，识别出变化部分，仅对变化部分进行更新处理，生成增量数据更新集；

基于所述增量数据更新集，应用数据融合与同步算法，将更新的数据与现有的3D沙盘数据模型进行融合和同步，包括将新增的数据加入模型、更新已变更的数据和删除不再存在的数据项，确保3D沙盘的数据保持最新状态，生成融合后的数据模型；

基于所述融合后的数据模型，采用动态可视化调整算法，实时更新3D沙盘中的视觉表示，反映最新数据变化，包括调整符号大小、颜色亮度、形状、位置以及实现数据变化的动画效果，生成实时更新的3D沙盘分析结果。