[發明專利]一種智慧環保大數據可視化方法

在審

• 申請號: 201710150587.8
• 申請日: 2017-03-14
• 公開（公告）號: CN107656956A
• 公開（公告）日: 2018-02-02
• 發明（設計）人: 黃惠寅
• 申請（專利權）人: 上海墨翎數據科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 上海精晟知識產權代理有限公司31253
• 代理人: 馮子玲

技術領域

本發明涉及數據統計，特別涉及一種智慧環保大數據可視化方法。

背景技術

環保大數據包含了大量未開發的環境信息資源，包括環境輿情、互聯網公開的數據；審批附件、圖片等非結構化數據；生態物聯網的建設帶來海量半結構化數據等。

海量的環境數據也給傳統數據平臺帶來巨大挑戰。環保數據量還將呈爆發式增長，這給計算資源和存儲資源的擴展性和高可用性帶來挑戰。另外，生態監測網實時數據也給數據平臺帶來性能挑戰。而非結構化數據、時間序列數據、關系型數據等多類型數據，也增加了數據處理及分析的復雜性。

如何設計出能集成海量、多源、異構數據且實現數據動態更新的數據中心框架，如何實現數據標準統一，以完成環境數據的統一規劃、集成和管理，提高數據產品加工和服務能力等，通過數據幫助管理者進行決策的都是難點問題。

發明內容

本發明是為了解決上述問題而進行的，目的在于提供一種數據融合，可視化的智慧環保大數據可視化方法。

本發明提供的一種智慧環保大數據可視化方法，具有這樣的特征，包括以下步驟：

步驟A，接入外部數據；

步驟B，對接入的外部數據進行存儲、分析、計算、挖掘和管理形成分析數據；

步驟C，對分析數據進行統計；

步驟D，將分析數據按照預定協議進行傳輸；以及

步驟E，將分析數據通過數據輸出端輸出。

本發明提供的一種智慧環保大數據可視化方法，還具有這樣的特征：其中，步驟B，具有以下步驟：

步驟B1，存儲外部數據；

步驟B2，對外部數據進行注釋，并做預處理；

步驟B3，對預處理后的外部數據進行計算、挖掘和管理；以及

步驟B4，緩存外部數據并進行分發。

本發明提供的一種智慧環保大數據可視化方法，還具有這樣的特征：其中，步驟C，通過統計工具集對外部數據進行分析得出分析數據。

本發明提供的一種智慧環保大數據可視化方法，還具有這樣的特征：其中，預定協議為技術協議和數據協議。

本發明提供的一種智慧環保大數據可視化方法，還具有這樣的特征：其中，數據輸出端為可視化圖形輸出。

本發明提供的一種智慧環保大數據可視化方法，還具有這樣的特征：其中，數據輸出端為移動終端。

發明作用和效果

根據本發明所涉及一種智慧環保大數據可視化方法，數據融合：不同來源/不同緯度/不同格式的數據融合，為決策目標的重構提供數據支撐；面向認知決策的分析方法和流程：從用戶的決策目標入手進行多維度的解構，對應到最小的數據顆粒，然后根據業務場景進行重構；高可用性的前端框架：用來構建反應式圖形用戶界面的JavaScript庫，快速部署、靈活配置兼容各種軟硬件平臺；同時還包括各類專屬的圖表控件庫(不僅是色彩和圖形，也包括數據應用方法)；根據平臺提供的API能夠完成大數據挖掘、分析、可視化展示的整個需求。

附圖說明

圖1是本發明在實施例中的智慧環保大數據可視化方法的流程圖。

具體實施方式

以下參照附圖實及施例對本發明所涉及的一種智慧環保大數據可視化方法作詳細的描述。

實施例

圖1是本發明在實施例中的智慧環保大數據可視化方法的流程圖。

如圖1所示，一種智慧環保大數據可視化方法具有以下步驟：

步驟A：通過統一數據接入服務將外部數據接入，進入步驟B。

步驟B：數據管理服務對接入的外部數據進行存儲、分析、計算、挖掘和管理形成分析數據。

步驟B具有以下步驟：

步驟B1：將外部數據存儲在數據倉庫內，進入步驟B2。

步驟B2：數據注釋與預處理服務對分析數據進行注釋，并做預處理，進入步驟B3。

步驟B3：數據處理引擎對預處理后的分析數據進行計算、挖掘和管理，進入步驟B4。

步驟B4：數據緩存分發服務緩存外部數據并進行分發。

步驟C：統一數據分析服務通過統計工具集對分析數據進行統計，進入步驟D。

步驟D：服務接口將分析數據按照預定協議為技術協議和數據協議進行傳輸，進入步驟E。

步驟E：將分析數據通過數據輸出端輸出。數據輸出端為可視化圖形輸出和移動終端。