统计局大数据统计分析平台的设计与实现
这是一篇关于大数据平台,统计局统计平台,PCA,LLE,聚类算法,多维数据分析的论文, 主要内容为统计局负责对各个地市的各行业的数据进行统计分析,传统的管理模式下主要就是靠人工来对信息进行收集和分析,普遍缺乏自动化数据分析手段。另外,这些来源于各行业的业务数据构成的不同维度数据普遍具有稀疏性,为了获取数据反应的共性特征,设计一种适用于统计局大数据统计分析的数据降维方法是亟待解决的核心问题之一。有鉴于此,本文设计并实现了统计局大数据统计分析平台;针对多维数据降维问题,设计提出了一种PCA-LLE降维算法。该算法在考虑数据的全局结构的基础上,兼顾了数据的局部几何关系。概括来讲,本文的主要工作和贡献概括如下:首先,系统设计,具体包含数据交换系统、数据质量管理、数据存储管理以及数据分析管理,对统计局目前的统计分析业务进行调研,分析目前在实际业务处理过程中所存在的一些问题,从总体上来明确系统的需求,然后从具体的用户角度进行具体需求的分析,确定系统的功能需求和性能需求。其次,采用了聚类分析的算法思想对采集到的数据进行挖掘和分析,从多维角度分析了各类数据之间的关联关系,为统计局的业务关联分析提供参考依据。统计局所需要统计的业务数据不仅业务领域比较广,而且数据都来源于不同的系统,虽说有些数据之间具有一定的关系,但是维度比较高,分析非常的麻烦,需要通过多个表的连接才能够建立关系,效率低下。考虑到数据的全局结构和局部几何关系,本文将常用的降维算法PCA和LLE进行了有效的融合,提出了一种新的降维算法PCA-LLE,提高了降维处理的准确率,并以辽宁省辽阳市的房地产行业与其它行业之间的关联分析为例,进行了应用分析。最后,根据大数据统计分析平台具体功能的编码实现需要,搭建了实现环境,在此基础上,采用Java语言进行编程,对功能进行编程实现,将多维数据分析算法应用到该平台中来,实现业务信息的多维度分析。系统通过数据交换技术,集成了统计局相关业务单位中的相关信息,形成大数据平台,方便了各单位或企业业务信息的交换和统一存储管理。通过大数据技术和多维分析技术的应用,使得一些难易理解的业务信息都可以通过直观的方式给出分析结果,方便统计局对地区内的各类业务信息的统计分析。
基于大数据的多维数据分析系统设计与实现
这是一篇关于微服务,商业智能,联机分析处理,多维数据分析的论文, 主要内容为近十年来,产业与互联网相结合大势所趋,随着众多行业都在互联网化,用户量急剧上升,伴随而来的是数据量爆炸式增长。企业对用户数据分析的难度不断扩大,一是单日数据存储量大达到了PB级别,二是分析所需时间越来越长,三是数据源多种多样,跨数据源分析效率极低,因此,解决以上三个问题是目前多维分析系统的目标。目前国内很多互联网公司都基于大数据平台实现了数据仓库为基础的商业智能(Business Intelligence,BI)系统,解决了一部分问题,但实时性等方面仍存在一定问题。针对上述情况,论文设计并实现了基于大数据的多维数据分析系统,用户可以接入数据源,然后对数据源进行ETL(Extract-Transform-Load)操作得到最终的分析数据源,然后可以针对数据源配置个性化看板,并且针对看板提供主题分类功能以及权限控制等功能。论文通过使用Visio等工具得到用例图、流程图等对系统进行需求分析,然后针对需求进行系统总体架构设计、功能模块设计以及数据库设计,并给出相应设计图表。根据以上需求分析和系统设计,使用Hadoop、Hive等大数据平台工具,联机分析处理(On-Line Analysis Processing,OLAP)工具Druid,以及Springboot、Vue等框架实现一个基于大数据的多维数据分析系统,使用微服务保障服务的可用性。经过完备的系统测试,整个系统能够良好的运行,并且各个功能模块均可以正常使用,完成了多维数据分析看板的整个开发到展示的流程。该平台简化了多维数据分析的流程,提高了开发效率,同时提供良好的图表展示,在短时间内给出数据分析师期望的数据,为企业决策、商业运营等提供有力的数据支持。
基于大数据的多维数据分析系统设计与实现
这是一篇关于微服务,商业智能,联机分析处理,多维数据分析的论文, 主要内容为近十年来,产业与互联网相结合大势所趋,随着众多行业都在互联网化,用户量急剧上升,伴随而来的是数据量爆炸式增长。企业对用户数据分析的难度不断扩大,一是单日数据存储量大达到了PB级别,二是分析所需时间越来越长,三是数据源多种多样,跨数据源分析效率极低,因此,解决以上三个问题是目前多维分析系统的目标。目前国内很多互联网公司都基于大数据平台实现了数据仓库为基础的商业智能(Business Intelligence,BI)系统,解决了一部分问题,但实时性等方面仍存在一定问题。针对上述情况,论文设计并实现了基于大数据的多维数据分析系统,用户可以接入数据源,然后对数据源进行ETL(Extract-Transform-Load)操作得到最终的分析数据源,然后可以针对数据源配置个性化看板,并且针对看板提供主题分类功能以及权限控制等功能。论文通过使用Visio等工具得到用例图、流程图等对系统进行需求分析,然后针对需求进行系统总体架构设计、功能模块设计以及数据库设计,并给出相应设计图表。根据以上需求分析和系统设计,使用Hadoop、Hive等大数据平台工具,联机分析处理(On-Line Analysis Processing,OLAP)工具Druid,以及Springboot、Vue等框架实现一个基于大数据的多维数据分析系统,使用微服务保障服务的可用性。经过完备的系统测试,整个系统能够良好的运行,并且各个功能模块均可以正常使用,完成了多维数据分析看板的整个开发到展示的流程。该平台简化了多维数据分析的流程,提高了开发效率,同时提供良好的图表展示,在短时间内给出数据分析师期望的数据,为企业决策、商业运营等提供有力的数据支持。
基于多维分析的省级电网专利地图平台设计与应用
这是一篇关于电网企业,专利地图,可视化,多维数据分析的论文, 主要内容为专利是世界上最大的技术信息源,专利文献的内容包含了世界上绝大部分的新技术信息。专利的申请量和授权量成为衡量国家或企业科技发展速度与水平的重要指标之一,通过对专利信息进行有效分析和运用,可大大降低相关产品研发成本,专利对国家或企业而言是兼具经济价值和技术价值的重要战略资源。电网企业日益重视科技创新,结合自身技术研发优势,企业内部形成了大量的专利信息。因此电网企业亟需运用信息化技术,建立一套完整的电网企业专利地图分析管理平台来进行专利检索以及专业领域技术分析,引导企业研发方向,提高企业未来的技术竞争优势地位。本文针对省级电网企业的实际需求,通过对现有专利地图绘制方法的研究,在省级电网企业内部信息系统运行环境下,设计和实现一个由企业科技主管部门管理、对企业普通用户开放查询使用的多维分析可视化专利地图平台。平台主要由五个模块组成:电网专利信息专利维护、专利信息综合检索、专利地图展现、专利多维统计分析、用户权限管理等。多维分析可视化专利地图平台通过爬虫和人工录入等方式采集专利基础信息,形成企业本地化存储的专利信息库,对省级电网专利信息实现集中化、统一化管理。基于多维模型建立省级集中的电网专利信息库,实现专利地图多维可视化分析功能,并基于J2EE技术标准和SOA面向服务的技术路线搭建平台,实现可扩展的数据服务技术架构。系统平台通过专利综合检索、专利地图展现、专利多维统计分析等功能,能够让电网企业省、地、县三级科技管理部门及普通用户了解到企业专利的动态信息,平台提供的功能能够极大地提高专利主管部门的工作效率,帮助企业用户获取各类专利资源信息和分析指引。
多维数据分析平台系统的设计与实现
这是一篇关于网易新闻客户端数据,多维数据分析,OLAP,查询优化,Apriori算法改进的论文, 主要内容为当前大数据在不同领域中得到了广泛的应用,以往的多维数据分析系统在海量的数据规模和结构下充满了挑战,数据分析系统在持续提升的业务量下承担更多的责任。本文的主旨是设计一款多维数据分析产品,提供丰富的报表功能,并基于网易新闻客户端数据进行多维数据分析,同时对联机分布处理(On-Line Analytical Processing,OLAP)系统的查询优化进行研究设计。本文就国内外OLAP发展的实际状况展开剖析,并对系统所涉及的相关概念与技术进行介绍,基于系统需求进行深度讨论。并针对非功能、功能以及可行性需求方面展开分析,根据需求分析对系统进行总体设计以及各个模块功能进行设计与实现。并根据SpringBoot开发模式设计软件层次架构,搭设系统的相关功能模块,并依据以下三个大板块实现,分别是报表自定义与管理模块、多维数据分析模块、OLAP查询优化模块。然后基于SpringBoot开发框架、Hadoop大数据框架、Hive等数据仓库技术、Vue框架等技术,以此搭建前端页面、后端服务和不同功能模块,并对数据挖掘中的常用算法Apriori算法改进,结合Apriori改进算法来实现系统的查询优化。最后对系统的测试环境进行搭建,基于系统需求对功能性测试用例进行设计,有效对系统功能需求进行测试。论文在结尾部分对此次工作进行了总体归纳,并描述进一步的工作展望。
基于大数据的多维数据分析系统设计与实现
这是一篇关于微服务,商业智能,联机分析处理,多维数据分析的论文, 主要内容为近十年来,产业与互联网相结合大势所趋,随着众多行业都在互联网化,用户量急剧上升,伴随而来的是数据量爆炸式增长。企业对用户数据分析的难度不断扩大,一是单日数据存储量大达到了PB级别,二是分析所需时间越来越长,三是数据源多种多样,跨数据源分析效率极低,因此,解决以上三个问题是目前多维分析系统的目标。目前国内很多互联网公司都基于大数据平台实现了数据仓库为基础的商业智能(Business Intelligence,BI)系统,解决了一部分问题,但实时性等方面仍存在一定问题。针对上述情况,论文设计并实现了基于大数据的多维数据分析系统,用户可以接入数据源,然后对数据源进行ETL(Extract-Transform-Load)操作得到最终的分析数据源,然后可以针对数据源配置个性化看板,并且针对看板提供主题分类功能以及权限控制等功能。论文通过使用Visio等工具得到用例图、流程图等对系统进行需求分析,然后针对需求进行系统总体架构设计、功能模块设计以及数据库设计,并给出相应设计图表。根据以上需求分析和系统设计,使用Hadoop、Hive等大数据平台工具,联机分析处理(On-Line Analysis Processing,OLAP)工具Druid,以及Springboot、Vue等框架实现一个基于大数据的多维数据分析系统,使用微服务保障服务的可用性。经过完备的系统测试,整个系统能够良好的运行,并且各个功能模块均可以正常使用,完成了多维数据分析看板的整个开发到展示的流程。该平台简化了多维数据分析的流程,提高了开发效率,同时提供良好的图表展示,在短时间内给出数据分析师期望的数据,为企业决策、商业运营等提供有力的数据支持。
基于多维分析的省级电网专利地图平台设计与应用
这是一篇关于电网企业,专利地图,可视化,多维数据分析的论文, 主要内容为专利是世界上最大的技术信息源,专利文献的内容包含了世界上绝大部分的新技术信息。专利的申请量和授权量成为衡量国家或企业科技发展速度与水平的重要指标之一,通过对专利信息进行有效分析和运用,可大大降低相关产品研发成本,专利对国家或企业而言是兼具经济价值和技术价值的重要战略资源。电网企业日益重视科技创新,结合自身技术研发优势,企业内部形成了大量的专利信息。因此电网企业亟需运用信息化技术,建立一套完整的电网企业专利地图分析管理平台来进行专利检索以及专业领域技术分析,引导企业研发方向,提高企业未来的技术竞争优势地位。本文针对省级电网企业的实际需求,通过对现有专利地图绘制方法的研究,在省级电网企业内部信息系统运行环境下,设计和实现一个由企业科技主管部门管理、对企业普通用户开放查询使用的多维分析可视化专利地图平台。平台主要由五个模块组成:电网专利信息专利维护、专利信息综合检索、专利地图展现、专利多维统计分析、用户权限管理等。多维分析可视化专利地图平台通过爬虫和人工录入等方式采集专利基础信息,形成企业本地化存储的专利信息库,对省级电网专利信息实现集中化、统一化管理。基于多维模型建立省级集中的电网专利信息库,实现专利地图多维可视化分析功能,并基于J2EE技术标准和SOA面向服务的技术路线搭建平台,实现可扩展的数据服务技术架构。系统平台通过专利综合检索、专利地图展现、专利多维统计分析等功能,能够让电网企业省、地、县三级科技管理部门及普通用户了解到企业专利的动态信息,平台提供的功能能够极大地提高专利主管部门的工作效率,帮助企业用户获取各类专利资源信息和分析指引。
基于大数据的多维数据分析系统设计与实现
这是一篇关于微服务,商业智能,联机分析处理,多维数据分析的论文, 主要内容为近十年来,产业与互联网相结合大势所趋,随着众多行业都在互联网化,用户量急剧上升,伴随而来的是数据量爆炸式增长。企业对用户数据分析的难度不断扩大,一是单日数据存储量大达到了PB级别,二是分析所需时间越来越长,三是数据源多种多样,跨数据源分析效率极低,因此,解决以上三个问题是目前多维分析系统的目标。目前国内很多互联网公司都基于大数据平台实现了数据仓库为基础的商业智能(Business Intelligence,BI)系统,解决了一部分问题,但实时性等方面仍存在一定问题。针对上述情况,论文设计并实现了基于大数据的多维数据分析系统,用户可以接入数据源,然后对数据源进行ETL(Extract-Transform-Load)操作得到最终的分析数据源,然后可以针对数据源配置个性化看板,并且针对看板提供主题分类功能以及权限控制等功能。论文通过使用Visio等工具得到用例图、流程图等对系统进行需求分析,然后针对需求进行系统总体架构设计、功能模块设计以及数据库设计,并给出相应设计图表。根据以上需求分析和系统设计,使用Hadoop、Hive等大数据平台工具,联机分析处理(On-Line Analysis Processing,OLAP)工具Druid,以及Springboot、Vue等框架实现一个基于大数据的多维数据分析系统,使用微服务保障服务的可用性。经过完备的系统测试,整个系统能够良好的运行,并且各个功能模块均可以正常使用,完成了多维数据分析看板的整个开发到展示的流程。该平台简化了多维数据分析的流程,提高了开发效率,同时提供良好的图表展示,在短时间内给出数据分析师期望的数据,为企业决策、商业运营等提供有力的数据支持。
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