本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)是一種基于數(shù)據(jù)集的自助式可視化數(shù)據(jù)分析方法。

背景技術(shù)：

傳統(tǒng)的商務(wù)智能工具，從數(shù)據(jù)源獲取，到數(shù)據(jù)的加工處理、存儲(chǔ)，再到數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)展現(xiàn)，有著超長(zhǎng)的數(shù)據(jù)處理鏈條，需要專業(yè)it技術(shù)人員處理，提供給業(yè)務(wù)用戶的數(shù)據(jù)展現(xiàn)呈現(xiàn)出兩類極端，一類是面向決策層用戶的儀表盤(pán)分析（dashboard），由多個(gè)不同主題的部件組成，界面美觀、內(nèi)容固化，用戶調(diào)整復(fù)雜，另一類是面向分析層用戶的多維分析（olap），基于特定主題的多維模型，可自由拖拽模型字段形成圖表分析，操作復(fù)雜靈活，用戶很難掌握，兩者之間特點(diǎn)鮮明，缺少把兩者優(yōu)點(diǎn)集成在一塊，特別是把olap分析能力融合到dashboard上，限制了決策層用戶對(duì)數(shù)據(jù)的利用，不能及時(shí)滿足業(yè)務(wù)上多變需求。

大數(shù)據(jù)伴隨著商務(wù)智能發(fā)展逐漸被越來(lái)越多的用戶所認(rèn)可，當(dāng)前大數(shù)據(jù)已經(jīng)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，信息化發(fā)展由以應(yīng)用為中心向以數(shù)據(jù)為中心快速轉(zhuǎn)變，用戶積累的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用要求更加及時(shí)、多變，因此本發(fā)明基于普遍存在關(guān)系型數(shù)據(jù)集提供一種面向業(yè)務(wù)用戶的自助式可視化數(shù)據(jù)分析方法，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代決策層用戶需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的技術(shù)任務(wù)是針對(duì)以上不足之處，提供一種基于數(shù)據(jù)集的自助式可視化數(shù)據(jù)分析方法。

一種基于數(shù)據(jù)集的自助式可視化數(shù)據(jù)分析方法，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：

首先將原始數(shù)據(jù)集統(tǒng)一，即對(duì)dashboard分析部件依賴數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源進(jìn)行統(tǒng)一封裝，該數(shù)據(jù)源包括語(yǔ)義層、sql和存儲(chǔ)過(guò)程數(shù)據(jù)庫(kù)層、業(yè)務(wù)構(gòu)件層、第三方webservice層四種，作為原始數(shù)據(jù)集；

對(duì)統(tǒng)一后的原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型抽象，將統(tǒng)一后的原始數(shù)據(jù)集按照抽象規(guī)則自動(dòng)識(shí)別出包含維度、量度字段的數(shù)據(jù)集模型，使數(shù)據(jù)集自動(dòng)處理解析，無(wú)法解析的則進(jìn)行人工識(shí)別；

基于抽象的數(shù)據(jù)集模型，綁定圖形數(shù)據(jù)，即建立數(shù)據(jù)集與圖形之間的綁定；

綁定過(guò)濾條件，根據(jù)維度自動(dòng)構(gòu)建過(guò)濾條件，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)靈活過(guò)濾分析；

綁定分析數(shù)據(jù)表，即將數(shù)據(jù)按照分析維度、分析指標(biāo)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)；

最后進(jìn)行自助式可視化數(shù)據(jù)分析，通過(guò)統(tǒng)計(jì)層、分析層、明細(xì)層三層視圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自助式可視化分析。

在原始數(shù)據(jù)集統(tǒng)一過(guò)程中，對(duì)dashboard分析部件依賴數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源采用統(tǒng)一結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述，該統(tǒng)一結(jié)構(gòu)包括數(shù)據(jù)源類型、數(shù)據(jù)源配置、數(shù)據(jù)源位置、訪問(wèn)方式、刷新頻率。

在數(shù)據(jù)集模型抽象步驟中，數(shù)據(jù)集自動(dòng)處理解析過(guò)程為，自動(dòng)提取出字段類型，把字符型、日期型、布爾型字段識(shí)別為維度，把數(shù)值型根據(jù)貨幣型、雙精度型、符點(diǎn)型、整型首先識(shí)別為量度，分析其取值，根據(jù)取值占所有數(shù)據(jù)集行數(shù)的占比來(lái)識(shí)別為維度，其他類型字段作為量度。

在數(shù)據(jù)集模型抽象步驟中，無(wú)法解析的則進(jìn)行人工識(shí)別是指針對(duì)無(wú)法自助識(shí)別的字段，則對(duì)該字段的維度、量度進(jìn)行手工調(diào)整。

圖形數(shù)據(jù)綁定，根據(jù)dashboard分析部件原有圖形設(shè)置自動(dòng)進(jìn)行圖形數(shù)據(jù)綁定，保持與原有分析圖形效果一致，具體為，對(duì)dashboard分析部件原有圖形類型特征進(jìn)行分析，按照分類軸綁定維度字段、數(shù)據(jù)軸綁定量度字段進(jìn)行綁定。

在圖形數(shù)據(jù)綁定過(guò)程中，圖形類型包括柱形圖和餅形圖，其中，柱形圖綁定兩個(gè)數(shù)據(jù)軸，并設(shè)置數(shù)據(jù)軸圖形類型；餅形圖，綁定多個(gè)維度，單個(gè)維度按普通餅形圖展示，多個(gè)維度按多級(jí)餅形圖展示；

在圖形數(shù)據(jù)完成綁定后，分類軸根據(jù)維度、量度設(shè)置排序依據(jù)，使圖形數(shù)據(jù)有順展示。

過(guò)濾條件綁定是指，根據(jù)維度自動(dòng)構(gòu)建，根據(jù)數(shù)據(jù)特征自動(dòng)適配相應(yīng)的幫助控件：根據(jù)數(shù)據(jù)集維度字段紫都構(gòu)建過(guò)濾條件、字符型維度，根據(jù)字段長(zhǎng)度和取值確定幫助控件類型，即日期型維度按范圍過(guò)濾并采用日期空間幫助，布爾型維度采用開(kāi)關(guān)控件幫助。

分析數(shù)據(jù)表綁定是指，按照分析維度綁定維度字段、分析指標(biāo)綁定量度字段進(jìn)行綁定，數(shù)據(jù)按照分析維度、分析指標(biāo)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)：分析數(shù)據(jù)表根據(jù)圖形當(dāng)前分類進(jìn)行綁定，根據(jù)用戶操作自動(dòng)傳遞綁定條件，并在分析表標(biāo)題顯示綁定條件；分析維度設(shè)置排序，分析指標(biāo)設(shè)置聚集方式，該聚集方式包括：計(jì)數(shù)、最大值、最小值、求和、平均值。

自助式可視化分析過(guò)程中，統(tǒng)計(jì)層采用圖形方式展示，按照?qǐng)D形數(shù)據(jù)綁定和過(guò)濾條件展示數(shù)據(jù)；分析層采用分析表格展示，包括分析維度和分析指標(biāo)列，根據(jù)圖形當(dāng)前分類和過(guò)濾條件展示數(shù)據(jù)；明細(xì)層采用明細(xì)表格展示，按照分析聯(lián)查過(guò)來(lái)?xiàng)l件顯示數(shù)據(jù)集明細(xì)數(shù)據(jù)，通過(guò)點(diǎn)擊分析表的指標(biāo)量度進(jìn)行聯(lián)查。

所述自助式可視化數(shù)據(jù)分析中的統(tǒng)計(jì)層、分析層、明細(xì)層三層視圖分析分別為：

在統(tǒng)計(jì)層，進(jìn)行圖形聯(lián)動(dòng)分析，根據(jù)選擇當(dāng)前分類按照分析維度、分析指標(biāo)自動(dòng)聯(lián)動(dòng)到分析數(shù)據(jù)表；

在分析層，進(jìn)行數(shù)據(jù)表自助分析，根據(jù)數(shù)據(jù)表綁定規(guī)則，按照設(shè)置的分析維度、指標(biāo)及圖形聯(lián)動(dòng)條件自動(dòng)形成分析數(shù)據(jù)表；

在明細(xì)層，穿透明細(xì)數(shù)據(jù)表，即根據(jù)數(shù)據(jù)集模型、圖表和數(shù)據(jù)表綁定規(guī)則，由分析數(shù)據(jù)表自動(dòng)穿透到原始的明細(xì)數(shù)據(jù)表。

本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)集的自助式可視化數(shù)據(jù)分析方法和現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下有益效果：

本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)集的自助式可視化數(shù)據(jù)分析方法，旨在打破傳統(tǒng)bi工具因數(shù)據(jù)處理鏈條太長(zhǎng)，決策層必須通過(guò)專業(yè)it人員輔助才能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代決策層用戶對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用更加及時(shí)、多變的需求；對(duì)現(xiàn)有dashboard分析部件進(jìn)行優(yōu)化，基于部件關(guān)聯(lián)的關(guān)系型數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)集字段間的關(guān)系進(jìn)行抽象，根據(jù)抽象關(guān)系采用自助式圖形化方式把olap分析能力引入到部件上，增強(qiáng)dashboard的二次分析能力，使決策層用戶可以更加及時(shí)、靈活的利用數(shù)據(jù)，提升決策效率，實(shí)用性強(qiáng)，適用范圍廣泛，具有很好的推廣應(yīng)用價(jià)值。

附圖說(shuō)明

附圖1為本發(fā)明過(guò)濾條件控件綁定規(guī)則。

附圖2是本發(fā)明實(shí)現(xiàn)效果原形圖。

附圖3是本發(fā)明具體實(shí)現(xiàn)步驟圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。

本發(fā)明是提供一種基于數(shù)據(jù)集的自助式可視化數(shù)據(jù)分析方法，包括原始數(shù)據(jù)集統(tǒng)一、數(shù)據(jù)集模型抽象、圖形數(shù)據(jù)綁定、過(guò)濾條件綁定、分析數(shù)據(jù)表綁定、自助式分析聯(lián)查規(guī)則抽象與處理等內(nèi)容，其中，

原始數(shù)據(jù)集統(tǒng)一，從形式上包括對(duì)語(yǔ)義層、sql和存儲(chǔ)過(guò)程數(shù)據(jù)庫(kù)層、業(yè)務(wù)構(gòu)件層、第三方webservice層四類常見(jiàn)數(shù)據(jù)源進(jìn)行統(tǒng)一封裝，采用統(tǒng)一結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述。

數(shù)據(jù)集模型抽象，在根據(jù)數(shù)據(jù)集字段類型自動(dòng)處理基礎(chǔ)上，增加人工識(shí)別，增強(qiáng)分析效果；

圖形數(shù)據(jù)綁定，通過(guò)對(duì)常見(jiàn)圖表類型特征進(jìn)行分析，按照分類軸綁定維度字段、數(shù)據(jù)軸綁定量度字段進(jìn)行綁定；

過(guò)濾條件綁定，根據(jù)維度自動(dòng)構(gòu)建，條件幫助形式根據(jù)數(shù)據(jù)特征自動(dòng)適配相應(yīng)的幫助控件；

分析數(shù)據(jù)表綁定，按照分析維度綁定維度字段、分析指標(biāo)綁定量度字段進(jìn)行綁定，數(shù)據(jù)按照分析維度、分析指標(biāo)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)；

自助式分析聯(lián)查規(guī)則抽象與處理，分為統(tǒng)計(jì)層、分析層、明細(xì)層三層視圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自助式可視化分析，不同層視圖采用不同的可視化分析技術(shù)。

更為具體的，本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：

原始數(shù)據(jù)集統(tǒng)一，從形式上包括對(duì)語(yǔ)義層、sql和存儲(chǔ)過(guò)程數(shù)據(jù)庫(kù)層、業(yè)務(wù)構(gòu)件層、第三方webservice層四類常見(jiàn)數(shù)據(jù)源進(jìn)行統(tǒng)一封裝，采用統(tǒng)一結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述，其結(jié)構(gòu)包括數(shù)據(jù)源類型、數(shù)據(jù)源配置、數(shù)據(jù)源位置、訪問(wèn)方式、刷新頻率。

優(yōu)選的，針對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理比較復(fù)雜、實(shí)時(shí)性要求較高的數(shù)據(jù)源處理，通過(guò)可擴(kuò)展配置以自定義業(yè)務(wù)構(gòu)件的方式通過(guò)二次開(kāi)發(fā)來(lái)進(jìn)行擴(kuò)展，可滿足個(gè)性化應(yīng)用場(chǎng)景。

數(shù)據(jù)集模型抽象，在根據(jù)數(shù)據(jù)集字段類型自動(dòng)處理基礎(chǔ)上，增加人工識(shí)別，增強(qiáng)分析效果；自動(dòng)處理通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的解析，自動(dòng)提取出字段類型，把字符型、日期型、布爾型字段識(shí)別為維度，把數(shù)值型根據(jù)貨幣型、雙精度型、符點(diǎn)型、整型首先識(shí)別為量度，針對(duì)整型進(jìn)一步分析其取值多少，根據(jù)取值占所有數(shù)據(jù)集行數(shù)的占比來(lái)識(shí)別為維度，其他類型字段作為量度。

優(yōu)選的，針對(duì)自助識(shí)別不合理的字段，增加人工識(shí)別，可對(duì)字段的維度、量度進(jìn)行手工調(diào)整。

圖形數(shù)據(jù)綁定，通過(guò)對(duì)常見(jiàn)圖表類型特征進(jìn)行分析，按照分類軸綁定維度字段、數(shù)據(jù)軸綁定量度字段進(jìn)行綁定；與圖表類型相關(guān)，柱形圖可綁定兩個(gè)數(shù)據(jù)軸，并可以設(shè)置數(shù)據(jù)軸圖形類型，餅形圖，可綁定多個(gè)維度，單個(gè)維度按普通餅形圖展示，多個(gè)維度按多級(jí)餅形圖展示。分類軸可以根據(jù)維度、量度設(shè)置排序依據(jù)，使圖形數(shù)據(jù)有順展示。

進(jìn)一步，根據(jù)dashboard分析部件原有圖形設(shè)置自動(dòng)進(jìn)行圖形數(shù)據(jù)綁定，保持與原有分析圖形效果一致。

過(guò)濾條件綁定，根據(jù)維度自動(dòng)構(gòu)建，條件幫助形式根據(jù)數(shù)據(jù)特征自動(dòng)適配相應(yīng)的幫助控件。進(jìn)一步，根據(jù)數(shù)據(jù)集維度字段構(gòu)件過(guò)濾條件，字符型維度，根據(jù)字段長(zhǎng)度和取值多少確定幫助控件類型，日期型維度按范圍過(guò)濾，布爾型采用開(kāi)關(guān)控件幫助，具體規(guī)則見(jiàn)表1。

優(yōu)選的，彈出幫助支持過(guò)濾查找，可以按關(guān)鍵字查找定位，方便選擇。

優(yōu)選的，對(duì)于字段長(zhǎng)度100個(gè)以上幫助條件，支持模糊查找。

分析數(shù)據(jù)表綁定，按照分析維度綁定維度字段、分析指標(biāo)綁定量度字段進(jìn)行綁定，數(shù)據(jù)按照分析維度、分析指標(biāo)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)。進(jìn)一步，分析數(shù)據(jù)表綁定與圖形相關(guān)，根據(jù)圖形當(dāng)前分類進(jìn)行綁定，根據(jù)用戶操作自動(dòng)傳遞綁定條件，并在分析表標(biāo)題顯示綁定條件。分析維度，可設(shè)置排序，分析指標(biāo)，可以設(shè)置聚集方式，包括：計(jì)數(shù)、最大值、最小值、求和、平均值等。

優(yōu)選的，分析表具備按列選擇動(dòng)態(tài)排序特性。

自助式分析聯(lián)查規(guī)則抽象與處理，分為統(tǒng)計(jì)層、分析層、明細(xì)層三層視圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自助式可視化分析，不同層視圖采用不同的可視化分析技術(shù)，達(dá)到由整體到局部再到明細(xì)的層層推進(jìn)可視化分析效果。統(tǒng)計(jì)層采用圖形方式展示，按照?qǐng)D形數(shù)據(jù)綁定和過(guò)濾條件展示數(shù)據(jù)；分析層采用分析表格展示，包括分析維度和分析指標(biāo)列，根據(jù)圖形當(dāng)前分類和過(guò)濾條件展示數(shù)據(jù)；明細(xì)層采用明細(xì)表格展示，按照分析聯(lián)查過(guò)來(lái)?xiàng)l件顯示數(shù)據(jù)集明細(xì)數(shù)據(jù)，通過(guò)點(diǎn)擊分析表的指標(biāo)量度進(jìn)行聯(lián)查。

進(jìn)一步，自助分析界面主體布局采用上下結(jié)構(gòu)，如圖2，上部為統(tǒng)計(jì)圖，對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)層分析圖形，下部為數(shù)據(jù)表，下部數(shù)據(jù)表又分為分析表和明細(xì)表兩個(gè)視圖，分析表對(duì)應(yīng)分析層的分析表，明細(xì)表對(duì)應(yīng)明細(xì)層的明細(xì)表；右側(cè)為數(shù)據(jù)集模型綁定區(qū)，由數(shù)據(jù)集到圖形、分析表綁定區(qū)，無(wú)需進(jìn)行錄入交互，采用鼠標(biāo)拖拽方式完成。

以下將通過(guò)對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例的詳細(xì)描述，使本發(fā)明的上述目標(biāo)、特征和優(yōu)點(diǎn)更加清晰、易懂。為了更容易理解本方法的實(shí)施方式，以示例進(jìn)行詳細(xì)的說(shuō)明。

場(chǎng)景：某大型集團(tuán)企業(yè)a，通過(guò)實(shí)施bi項(xiàng)目，已經(jīng)形成覆蓋決策層、分析層兩個(gè)層面的運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)，決策層通過(guò)dashboard功能了解整個(gè)集團(tuán)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵kpi指標(biāo)，可按板塊、區(qū)域、產(chǎn)品線三個(gè)維度按月查看匯總數(shù)據(jù)，分析層通過(guò)olap功能根據(jù)業(yè)務(wù)需要對(duì)大量明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行在線分析，為決策層每月提供運(yùn)營(yíng)報(bào)告，輔助決策，決策層通過(guò)dashboard獲取的數(shù)據(jù)不夠精細(xì)，分析層提供的詳細(xì)報(bào)告生成相對(duì)滯后，迫切需要一種機(jī)制，使決策層能夠方便、及時(shí)基于明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

具體實(shí)現(xiàn)步驟如圖3，詳細(xì)描述如下：

1.原始數(shù)據(jù)集統(tǒng)一，對(duì)dashboard分析部件依賴數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源進(jìn)行統(tǒng)一封裝，作為原始數(shù)據(jù)集。

2.數(shù)據(jù)集模型抽象，根據(jù)原始數(shù)據(jù)集按照抽象規(guī)則自動(dòng)識(shí)別出包含維度、量度字段的數(shù)據(jù)集模型。

3.1圖形數(shù)據(jù)綁定，基于數(shù)據(jù)集模型，根據(jù)抽象圖形綁定方法建立數(shù)據(jù)集與圖形之間的綁定。

3.2過(guò)濾條件綁定，基于數(shù)據(jù)集模型，根據(jù)四種常見(jiàn)條件幫助類型自動(dòng)構(gòu)建過(guò)濾條件，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)靈活過(guò)濾分析。

4.自助圖形分析，根據(jù)圖形數(shù)據(jù)綁定規(guī)則，按照設(shè)置的維度、量度自動(dòng)形成可視化的圖形分析。

5.圖形聯(lián)動(dòng)分析表，根據(jù)選擇當(dāng)前分類按照分析維度、分析指標(biāo)自動(dòng)聯(lián)動(dòng)到分析數(shù)據(jù)表。

6.數(shù)據(jù)表自助分析，根據(jù)數(shù)據(jù)表綁定規(guī)則，按照設(shè)置的分析維度、指標(biāo)及圖形聯(lián)動(dòng)條件自動(dòng)形成分析數(shù)據(jù)表。

7.穿透明細(xì)數(shù)據(jù)表，根據(jù)數(shù)據(jù)集模型、圖表和數(shù)據(jù)表綁定規(guī)則，由分析數(shù)據(jù)表可以自動(dòng)穿透到原始的明細(xì)數(shù)據(jù)表。

通過(guò)上述步驟，在已有bi項(xiàng)目建設(shè)成果基礎(chǔ)之上，基于普遍存在的關(guān)系型數(shù)據(jù)集，按照本發(fā)明提供的方法可以快速完善現(xiàn)有系統(tǒng)，打破傳統(tǒng)bi工具因數(shù)據(jù)處理鏈條太長(zhǎng)，決策層必須通過(guò)專業(yè)it人員輔助才能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀，在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代，激活數(shù)據(jù)原動(dòng)力，釋放決策層潛能方面，具有廣闊的市場(chǎng)前景。

通過(guò)上面具體實(shí)施方式，所述技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可容易的實(shí)現(xiàn)本發(fā)明。但是應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明并不限于上述的具體實(shí)施方式。在公開(kāi)的實(shí)施方式的基礎(chǔ)上，所述技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可任意組合不同的技術(shù)特征，從而實(shí)現(xiàn)不同的技術(shù)方案。

除說(shuō)明書(shū)所述的技術(shù)特征外，均為本專業(yè)技術(shù)人員的已知技術(shù)。