[發(fā)明專利]一種多維數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)

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• 申請日: 2020-08-06
• 公開（公告）號: CN111881224A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 潘仲毅;林立磐;劉智國;李偉
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東省信息工程有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/21
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 郭浩輝;麥小嬋

本發(fā)明公開了一種多維數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，所述方法包括：通過分布式OLAP引擎組件對大數(shù)據(jù)平臺和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)預(yù)處理；通過預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析模型對所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)分析，并按照用戶定義的報表規(guī)則生成對應(yīng)的多維報表；根據(jù)用戶需求在所述數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行對應(yīng)的鉆取操作，對若干個多維報表進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，生成對應(yīng)的明細(xì)報表后進(jìn)行統(tǒng)計分析，最終分析得到以所述用戶需求作為規(guī)則的多維度分析結(jié)果。本發(fā)明能夠通過數(shù)據(jù)分析模型生成多維報表后進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，為用戶提供數(shù)據(jù)的多維度自助分析服務(wù)，提高多維數(shù)據(jù)分析的全面性和精確性，且能夠以多種不同的信息展示形式展示分析結(jié)果，提高數(shù)據(jù)分析的多樣性和直觀性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種多維數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前，隨著數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的日益廣泛，以及不同領(lǐng)域之間的業(yè)務(wù)種類也日益豐富，對于大數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)的需求也隨之增加。但是，在對現(xiàn)有技術(shù)的研究與實踐的過程中，本發(fā)明的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的多維數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)存在著維度層次過少和報表數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性低下的問題，同時，由于現(xiàn)有的多維分析系統(tǒng)時在內(nèi)容加載時需要加載所有的數(shù)據(jù)，查詢耗時，對于系統(tǒng)性能也需要一定的要求，并且用戶關(guān)注的指標(biāo)也無法自由設(shè)置，導(dǎo)致在進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)分析時效率低下且性能較差。因此，亟需一種能夠克服上述缺陷的多維數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種多維數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，能夠通過數(shù)據(jù)分析模型生成多維報表并進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，為用戶提供自助分析服務(wù)，以便在發(fā)現(xiàn)問題之后追溯根源。

為解決上述問題，本發(fā)明的一個實施例提供了一種多維數(shù)據(jù)分析方法，至少包括如下步驟：

通過分布式OLAP引擎組件對大數(shù)據(jù)平臺和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)預(yù)處理；

在完成所述預(yù)處理后，通過預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析模型對所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)分析，并按照用戶定義的報表規(guī)則生成對應(yīng)的多維報表；

根據(jù)用戶需求在所述數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行對應(yīng)的鉆取操作，對若干個多維報表進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，生成對應(yīng)的明細(xì)報表后進(jìn)行統(tǒng)計分析，最終分析得到以所述用戶需求作為規(guī)則的多維度分析結(jié)果。

作為優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理，具體包括：

首先對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析處理，將MDX語句解析為標(biāo)準(zhǔn)的SQL語句；

對解析后的數(shù)據(jù)依次進(jìn)行提取、篩選和匯總后，構(gòu)建成若干個數(shù)據(jù)立方體并存儲至底層數(shù)據(jù)庫中。

作為優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建方式，具體為：

在建立數(shù)據(jù)表并配置對應(yīng)的數(shù)據(jù)源后，加載對應(yīng)的數(shù)據(jù)表，選擇事實表和維表，以及選擇維度和指標(biāo)，最終構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。

作為優(yōu)選方案，所述多維數(shù)據(jù)分析方法，還包括：

根據(jù)用戶需求對所述數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行切片和旋轉(zhuǎn)操作。

作為優(yōu)選方案，所述多維數(shù)據(jù)分析方法，還包括：

在得到所述多維度分析結(jié)果后，生成對應(yīng)的動態(tài)分析報告，并通過可視化圖像顯示報表；其中，所述通過可視化圖像顯示報表，包括駕駛艙監(jiān)控、數(shù)據(jù)大屏幕、圖形可視化和地圖分析。

作為優(yōu)選方案，所述多維數(shù)據(jù)分析方法，還包括：

根據(jù)所述多維度分析結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，包括預(yù)測、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，提取得到對應(yīng)的關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)。

作為優(yōu)選方案，所述多維數(shù)據(jù)分析方法，還包括：

通過元數(shù)據(jù)管理技術(shù)對所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行影響性分析和血統(tǒng)分析，分析得到數(shù)據(jù)之間的引用關(guān)系和依賴關(guān)系。