[發明專利]大數據可視化分析展示框架構建方法及可視化分析展示框架

在審

• 申請號: 201710053654.4
• 申請日: 2017-01-24
• 公開（公告）號: CN106844669A
• 公開（公告）日: 2017-06-13
• 發明（設計）人: 劉東升;許翀寰
• 申請（專利權）人: 浙江工商大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 杭州知通專利代理事務所(普通合伙)33221
• 代理人: 姚宇吉

技術領域

本發明涉及大數據分析處理技術領域，特別涉及一種大數據可視化分析展示框架構建方法及可視化分析展示框架。

背景技術

隨著物聯網和大數據的發展，以往看似不相關的數據經過大規模的并行分布式計算處理，變得可以理解，并能產生重要的意義。數據正在提供越來越重要的價值，不僅僅在企業，數據下正成為企業管理變革過程中提供重要決策依據的關鍵資產，在公共事業領域，數據也正在發揮越來越重要的作用。當前大數據的關鍵與核心技術集中的數據分析方法和技術上，但大數據分析的結果才是用戶最為關心的問題，人類視覺對圖形圖象的敏感性導致數據不能以其原本的樣子向最終用戶呈現，因為那會由于誤導和復雜性導致理解偏差，直接影響用戶的決策過程。而數據的可視化展示，則能通過直觀的方式向用戶以圖形化的形式展現數據。

當前數據可視化方案主要分為商用解決方案和為特定數據分析和展現業務構建的特殊解決方案。商用解決方案如Microsoft的Excel、PowerBI，IBM Statistics SPSS等專用軟件，優點是界面友好功能強大，但是其自帶的可視化配置方案固定，無法方便有效地進行定制和擴展，對于數據源也有很嚴格的要求，很難滿足特定的數據展示需求，所以一般用在報表等固定的場合，同時其學習曲線也相對陡峭，并不能有效解決大數據環境下的數據可視化展示問題。而為特定數據分析和展現業務構建的特殊解決方案，會涉及到一個新系統的構建，對于每一個展現業務要分別構建一個新和系統，開發的周期和成本很高，也很不方便，并且這類解決方案通常都是面對專業的研究人員和技術人員，對于特定領域的可視化展示任務，需要特定領域的專業研究人員配合專業的技術開發人員進行編程開發。

發明內容

本發明提供一種大數據可視化分析展示框架構建方法及可視化分析展示框架，解決現有上述的問題。

為解決上述問題，本發明實施例提供一種大數據可視化分析展示框架構建方法，包括如下步驟：

輸入數據經分布式并行運算集群處理后以不同格式存放在不同的數據源集合里；

將數據源中的數據轉換為選定的可視化算法需要的目標格式；

根據算法參數對可視化算法庫中選定的算法進行編譯；

編譯后數據用于處理目標格式的數據得到算法輸出數據；

監聽算法輸出數據以及外觀屬性參數的數據變動；

調用相應函數，得到新數據，并用新數據重新繪制可視化區域圖形。

作為一種實施方式，所述輸入數據經分布式并行運算集群處理后以不同格式存放在不同的數據源集合里，將數據源中的數據轉換為選定的可視化算法需要的目標格式步驟是用于實現輸入的數據源集合到可視化算法需要的目標格式的數據源集合的映射，其中，令輸入的數據源集合為為其中的一種數據源，令可視化算法需要的目標格式的數據源集合為其中的一種數據源，F為所實現的映射的集合，映射的兩個數據源集合滿足如下關系：

作為一種實施方式，所述將數據源中的數據轉換為選定的可視化算法需要的目標格式步驟，具體包括以下步驟：

令輸入的數據源集合為為其中的一種數據源；

從輸入的數據源集合D_source中選擇一個數據源根據數據源的類型，采用不同的方式，將數據轉換成統一的中間JSON形式JSON_intermedia，JSON_intermedia為單純的鍵值對。

作為一種實施方式，所述根據數據源的類型，采用不同的方式，將數據轉換成統一的中間JSON形式JSON_intermedia步驟，具體包括以下步驟：

若數據源的類型為RDBMS文件時，則用列名為Key，字段值為value構造JSON_intermedia；

若數據源的類型為Object Store文件時，則直接取出相應的JSON記錄作為JSON_intermedia數據；

若數據源的類型為Plain Text文件時，則根據相應的文本文件解析方案將其構造為JSON_intermedia數據；

將JSON_intermedia數據內的Key-value對重新組合，形成可視化算法的目標數據。

作為一種實施方式，所述根據算法參數對可視化算法庫中選定的算法進行編譯，編譯后數據用于處理目標格式的數據得到算法輸出數據步驟，具體包括以下步驟：

選擇存儲的可視化算法；

導入算法參數；