某移动应用数据分析系统的设计与实现
这是一篇关于数据分析,移动互联网,数据可视化的论文, 主要内容为随着移动互联网近几年的飞速增长,移动APP所产生的数据量也呈快速增加的趋向。与此同时,移动互联网的竞争日益激烈,各类各样的互联网产品不断涌现。对于移动互联网领域的创业者来说,如何对用户产生的行为数据进行充分利用,从纷繁杂乱的数据中提取出有价值的数据,并将分析结果用于了解业务趋势,指导业务决策,提高移动APP的产品竞争力,成为了现在的迫切需求。移动互联网的数据分析一直是大部分互联网企业的核心竞争力所在,针对一家社区电商类的创业公司,设计并实现了一个移动应用数据分析系统,为企业的数据分析提供了一套完整的技术方案。首先简要介绍了系统用到的关键技术和框架---spark数据分析引擎、Django框架、Vue框架以及数据可视化的前端组件Echart,然后对数据分析系统的主要功能对系统进行需求分析和架构设计。系统被分解为数据收集、数据处理、数据接口和数据可视化几个关键模块。数据收集模块收集来自于APP和应用服务器的数据日志,数据处理模块使用spark进行离线分析,并重点描述了APP数据分析中的计数事件和计算事件的分析算法。数据接口模块为前端提供了分析结果查询的restful接口,数据可视化模块通过Echart把数据渲染成用户友好的图表等。之后阐述了数据库表的设计,给出了各个模块的具体实现和关键流程图和函数。最后进行了系统测试。移动应用数据分析系统是一个对移动APP产生的用户行为数据进行收集、数据分析,并将分析结果可视化的系统。系统提供了从数据获取到分析再到展示的一体化功能,并支持APP数据分析中最常见的计数事件与计算事件。帮助企业了解业务的增长趋势,发现产品中的问题,帮助产品快速迭代。
面向决策支持的数据可视化系统设计与实现
这是一篇关于数据可视化,人机交互,决策支持,多屏联动,知识图谱的论文, 主要内容为目前,面向大数据的数据分析已经变成了研究热点和必然趋势,仅仅依靠机器学习等自动化计算方法,仍然无法完全满足以人的认知规律为主体的决策分析需求,通过数据可视化手段来完成人机协同分析的任务受到了越来越多的关注。因此,本文针对当前存在的此种迫切需求开发实现了数据可视化分析系统。通过对自助分析业务流程的调研,并充分考虑未来数据源、交互效果等可变需求因素,本文采用B/S三层应用体系架构构造系统架构,前端采用AngularJS、Bootstrap、ECharts等技术,后端采用SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)主流框架,采用MySQL和Neo4j作为后台数据库,以Tomcat为应用服务器开发实现了数据可视化分析系统。此系统的目标在于降低数据分析使用难度,提高分析决策效率;数据可视化分析系统共包含了主题数据集、数据可视化图表、主题面板、用户管理和知识管理五大模块。此系统的突出之处在于支持来源多种数据源的可视化图表信息集成,支持通过拖拽式交互实现数据建模和主题面板配置,同时支持以多屏联动的方式实现可视化图表的交互分析。此外,此系统还支持在多种主题配色方案之间进行切换,并可基于知识图谱进行模型可视化管理。通过使用此系统进行数据分析工作,可以使得业务的操作性、直观性和实用性得到增强,可在一定程度上降低数据分析人员的工作负担,提高决策层的决策效率。本文系统具有良好的可拓展性、跨平台性、可重用性等特点,经过测试及实际的使用反馈,本文设计的系统架构性能良好,整体运行情况稳定,可以满足数据分析师的人机交互分析需求和决策层的决策支持需要。
基于微服务的动力总成关键指标目视化系统的设计与实现
这是一篇关于汽车制造行业,系统设计,数据可视化,微服务的论文, 主要内容为随着制造业与数字化不断融合,汽车制造行业对数字化、信息化的需求越来越旺盛,但是一些汽车制造行业现有的制造执行系统(MES)仍然存在着不少的弊端。为了解决企业中现有MES系统存在的问题,本文设计并实现了动力总成关键指标目视化系统,并运用微服务架构解决了传统单体架构中存在的耦合度高、灵活性低、维护困难等问题。本文通过微服务的思想将系统拆分为大屏展示、看板展示、数据填报、系统管理、主数据维护5个功能模块,在大屏展示功能模块中,每一类业务的大屏数据展示就是一个微服务,在看板展示和数据填报功能模块中,每一个业务模块就是一个微服务。在微服务架构的基础组件方面,系统使用Spring Cloud框架的Eureka、Zuul和Feign组件,分别实现了微服务所需的服务注册发现中心、路由网关和声明式接口调用功能。其次,系统还通过Elasticsearch对类似元动力提案的基础数据的搜索功能做了优化处理。此外,系统还基于Redis实现了单点登录。在动力总成关键指标目视化系统的设计与实现中,本文首先对主要功能进行了需求分析,运用微服务技术对系统进行了系统概要设计、系统业务功能设计、数据库设计以及系统的实现。本文最后给出了系统的核心功能的用例测试,并且对核心功能进行了性能测试,验证了系统的并发性与可用性。本文提出的基于微服务的设计方法和取得的成果对于一些行业内的目视化系统的设计与实现具有一定的借鉴意义以及在一定程度上解决了企业现有MES系统的一些问题。
场地污染大数据知识图谱构建及可视化分析研究
这是一篇关于知识图谱,数据可视化,WebGIS,深度学习,图数据库的论文, 主要内容为近些年来,由于城市化进程的加速,大量农村人口涌入城市,导致城市土地资源显得更加紧缺。许多城市在制定新的发展规划时要求原有城区内的污染企业进行搬迁或停产。但搬迁后留下了大量受到严重污染的土地在城区内,对当地的生态环境造成了长时间不可逆转的影响。通过污染场地的土壤污染信息、场地活动信息、企业生产信息等大数据,快速、有效、准确地对场地污染进行追溯,从而获取污染源的必要活动信息(包括致污行为、致污量、致污位置等),能够为场地污染事件的风险评估、污染修复和后续的污染监管提供决策信息支持,为污染场地的污染治理和污染防控方面发挥重要作用。但是现有的污染场地调查数据的展示方式和污染溯源研究,主要方式为陈列调查报告,按照污染物监测数据进行污染源追踪。无法体现历史污染情况和同时期场地活动、企业活动的联系,污染场地大数据的价值没有充分利用。因此,急需研究污染场地大数据知识图谱构建和挖掘分析方法并进行污染物的致污分析等应用研究。因此本文提出了一种面向污染场地多源异构数据的知识图谱构建方法。根据污染场地数据的不同结构,利用知识构建理论,选取合适实体识别,关系识别和知识融合等方法,抽取污染场地的各类信息并建立语义网络,构建污染场地多源异构数据的知识图谱,并通过知识图谱的关联路径可视化进行污染物的致污分析,找到污染物的致污因素。最后搭建WebGIS污染场地可视化平台对污染场地数据进行可视化表达。本文的研究内容包括以下六个方面:(1)研究了结构化数据预处理方法:主要分为三个阶段,第一阶段主要是对原始污染场地大数据进行优化处理,包括问题数据剔除,数据关联加工等;第二阶段主要是对不同来源数据进行统一坐标基准,各地调查报告中大多使用的是地方坐标系,其中有北京54坐标系、重庆坐标系等,为实现统一管理,需要转化为统一坐标;第三阶段对处理后数据进行建库存储,根据数据关系进行数据建模、细化表结构、构建索引、创建数据库。(2)研究了基于NLP的非结构数据预处理方法:使用一种基于自然语言处理的非结构化数据预处理方法,对于文本数据而言,主要问题是格式不统一,不完整,其中含有大量噪声,利用自然语言处理的技术进行处理,得出我们所需要的高质量的词向量数据,便于后面深度学习模型的训练。(3)研究构建了场地污染追溯知识本体模型:通过以对象为维度的方式对场地污染溯源知识进行定义和分解,以形成单维、全方位的知识体系结构,从而作为构建场地污染溯源模型层的概念模型。这个体系结构中包含了土壤污染物、排污行业和污染源类等概念,用于描述土壤污染物的形成和传播关系;同时也包含地理信息类和土壤信息类概念,用于追溯活动过程和污染物来源。在建模的过程中,我们可以基于对象污染溯源的知识体系结构,对概念之间的层次关系和语义关系进行建模。同时,利用场地地理信息中的几何和空间关系进行建模,构建可用于场地污染致污因素分析的本体知识模型,为场地污染溯源分析应用提供坚实基础。(4)研究实现了基于深度学习模型的污染场地知识抽取方法:使用深度学习模型从多源异构数据中通过实体识别、关系识别、知识融合等方法进行知识抽取,实现智能化抽取有用的知识单元,包括构建知识图谱所需要的实体、关系和属性,从而形成多关系的知识网,为知识图谱的模式层构建奠定基础。(5)研究构建了知识图谱图数据库:针对污染场地信息的结构差异性、数量复杂性,传统数据库中存储具有数据量大、非结构化和关系复杂的数据并不擅长,很容易造成检索和遍历都极为困难和缓慢,导致数据库冗余。因此,选择在高深度和多复杂的查询中具有优势的Neo4j图数据库进行污染场地知识图谱的存储。(6)研发了知识图谱可视化平台:平台使用前端Vue框架+后端SSM框架构成,利用Cesium、Echarts和d3.js等可视化工具进行污染场地可视化展示,并构建场地三维场景,并于知识图谱进行可视化联动。
基于MQTT的农业物联网管理平台的设计与实现
这是一篇关于MQTT协议,日光温室,农业物联网,番茄作物生长模型,数据可视化的论文, 主要内容为目前,我国农业生产主要还是依靠个人经验来对作物进行种植管理,耕种方式仍然落后于欧美等发达国家。随着农业信息技术的快速发展,我国提出了智慧农业的概念,将物联网技术逐渐应用于农业生产领域,对种植环境进行实时监测,达到农业生产的科学化、自动化和智能化的精细管理,减少人员的管理成本,提高了种植作物的产量和质量。本文在分析农业物联网发展现状的基础上,针对传统通讯协议在农业物联网中开销大、延时高等缺点,采用MQTT协议作为数据通信协议。通过对MQTT通讯模块进行详细设计,保证消息准确到达,提高了服务器的运行性能和数据传输效率。分析环境中影响作物生长的主要影响因素,结合番茄生长理论,建立日光温室环境下的番茄生长周期预测模型。设计了基于MQTT协议的农业物联网管理平台系统,实现了对园区大棚的管理、温室环境参数的实时采集以及对种植作物生长周期预测等功能,对提高农业生产效率和降低农业生产管理成本具有重要意义。具体研究如下:(1)建立日光温室环境下番茄生长周期预测模型。结合番茄生长理论知识与研究经验,将环境中影响作物生长的温度和光照时长作为主要影响因子,对基于生理发育时间的作物生长周期预测模型进行深入研究。通过对采集到的环境数据进行筛选处理,并应用番茄种植数据对生长周期预测模型的预测精度与实用性进行了检验,预测效果良好。(2)对MQTT通讯模块进行详细设计,研究MQTT消息协议中各个标志字段的特殊含义以及消息推送的具体过程。优化消息主题匹配机制,进行主题设计,减少系统网络开销,降低系统延迟和功耗。使用MD5算法对传输数据进行消息加密验证,一定程度的解决了物联网通信中消息安全性低的问题。(3)设计实现基于B/S架构的农业物联网管理平台系统。采用Spring Boot开发框架以及HTML、CSS、JavaScript等技术设计实现农业物联网管理平台系统,对温室大棚内的环境数据进行实时采集,通过基于生理发育时间的番茄生长周期预测模型对番茄作物进行预测,从而满足番茄生长需求。该系统具有园区大棚管理、设备管理、作物管理、实时监测、历史曲线显示和报警显示等功能。通过对多园区多大棚的精细化管理,提高农业生产效益。
基于SSM框架的化肥电子商务数据可视化系统的设计与实现
这是一篇关于化肥电子商务,数据可视化,联机分析处理,SSM,ETL的论文, 主要内容为我国电子商务行业发展飞快,企业业务不断扩张,电子商务平台不断涌现,其中包括各类化肥电子商务平台和系统。然而,化肥电子商务系统中,面对纷繁复杂的数据,使用普通数据库存储、以图形、图表或报表形式展示,已经难以满足客户在大数据时代,对海量的具有多维度特性的数据进行可视化展示与数据挖掘的需求,同时也不易决策者直观地进行高效决策。针对这些问题,本论文中,我们针对化肥电子商务系统数据的特征,采用基于SSM框架的数据可视化技术,研究大数据时代化肥电子商务系统数据可视化的系统解决方案。首先,从化肥电子商务数据可视化系统需求出发,我们调研了现有的数据可视化技术,包括Google Charts.D3.Processing.R和AmCharts等多种数据可视化工具,并最终确定了采用基于SSM框架的数据可视化技术进行系统研发。其次,对化肥电子商务数据可视化系统进行了详细的系统分析,提出了基于SSM框架的数据可视化解决方案。设计了可视化系统的功能模块,包括多维分析报表、数据透视、数据统计、促销管理和其它模块等。然后,使用StarUML方法对总体功能和流程进行建模,运用Spring,Spring MVC和Mybatis等成熟稳定的框架技术,以及选择合适的数据可视化技术,对系统进行总体设计和开发。然后,我们对可视化系统进行功能测试,随后进行性能测试。通过对测试结果的分析,证明了我们的解决方案,能够满足客户的总体需求。从原有“报价收款,找车开票”等繁琐工作中,把用户解脱出来。在农化方面的工作中,可以投入更多的精力。一方面,客户服务效率大大提高了,另一方面,客户满意度也随之提升。系统有助于持续压缩环节,降低产品成本,提升服务质量。与原有系统相比,具备操作更直观、数据更有效、查询更迅速、系统更健壮等特点。最后,我们对本论文的研究可视化工作进行总结与展望。
基于.NET的医疗表单系统的设计与实现
这是一篇关于电子医疗表单,Web Services,XML,数据可视化的论文, 主要内容为医疗表单是医院进行信息采集和日常管理的重要工具,主要包括报告单、护理记录单和各专科的检查记录单等。开发一套集表单样式设计、信息采集和数据管理于一体的医疗专用电子表单系统,能够解决传统的纸质表单在数据的查询、存档和共享等方面存在的问题,对于实现医疗表单的电子化和提高医院的工作效率具有重要意义。 本文以计算机应用系统的开发过程和相关技术为基础,结合医疗表单系统的功能需求和业务流程,运用.NET、数据库、Web Services和XML等多种技术,设计了电子医疗表单系统的总体方案。通过对两种典型体系结构的分析比较,从系统的需求分析和用户特征出发,为系统设计了基于Web Services的C/S和B/S相结合的混合体系结构。 医疗表单系统采用模块化设计和开发,共由四个功能模块组成。在表单设计器模块中,以面向对象的方法设计和实现了所见即所得的图形化表单设计工具,通过简单的鼠标拖拽即可设计出多种样式的表单；表单模板管理模块实现了表单模板的添加、设计和发布等功能；表单数据管理模块中借助XML实现了表单数据的离线录入功能,并且以子窗体事件的方式实现了图像编辑子窗体与父窗体之间的图像数据交互；在会员端量测数据管理模块的实现中,运用JavaScript技术建立了量测数据录入时的异常判断和异常提醒的量测结果诊断机制,并采用Fusioncharts图表组件绘制了具有交互性的量测数据趋势图。 目前,系统的开发已经完成,经过试运行,各项功能基本达到设计要求,表明系统的总体方案可行,解决问题的方法正确。
基于Flex和J2EE技术的网络控管系统的设计与实现
这是一篇关于Flex技术,Web RIA应用,离线地图浏览,数据可视化的论文, 主要内容为随着计算机技术的发展和网络性能的提高,企业大力开展信息化建设,在全国范围内积极部署网络体系。由于缺少有效的信息管理平台,导致中央无法对各地服务器进行统一管控,造成服务器负载不均衡,且无法协同开展大型任务,使得网络资源整体利用率低下。此外,由于传统的Web应用展示效果过于简单,无法直观、清晰的体现系统中资源信息的分布状态,复杂数据的多种维度和变化趋势,导致用户通过系统得到的有效信息较少,用户体验比较糟糕。 本文意在提出一种控管企业全国各地服务器信息的网络控管系统。该系统可以部署在离线网络环境中,提供多种可视化展示技术,方便用户直观、便捷查看全国范围内服务器的分布情况、任务配置情况和服务器自身运行状态的变化趋势,增强系统功效,提高用户业务处理效率,进而提升系统利用率。 本文从RIA技术入手,提出由Flex技术实现面向Web RIA应用的网络控管系统,通过Flex的多种数据可视化技术丰富前台展示效果,满足系统复杂数据的多维度展现以及变化趋势的展现；通过研究当前主流地图服务,提出ArcGIS引擎加载Google瓦片地图解决方案,首次实现基于Flex的离线地图浏览,满足系统直观展现各地服务器分布情况。 之后,本文通过对网络控管系统进行需求分析,结合系统的网络架构和主要业务流程,设计系统数据库和代表性功能模块。采用Flex+Hibernate+Spring框架,通过Annotation配置方式构建网络控管系统体系架构,并验证了离线地图浏览和Flex数据可视化方案在系统中的应用,设计并实现系统功能模块,完成用户提出的开发需求。 本文提出的面向Web RIA应用的网络控管系统除对全国各地服务器资源进行统一管理,提高资源利用率和优化网络整体性能等特性外,还具有多种优势：系统可在离线环境中部署,降低网络带宽成本,提升数据交互速度,同时也增加系统的安全性；RIA应用中的客户端可以储存应用程序的状态,因此无需每次操作都进行数据交互,降低系统响应时间,减轻服务器硬件负荷；Flex技术将应用程序编译为Flash文件,可部署在大部分主流浏览器、操作系统中,具有良好的平台移植性；Flex还可以提供精美的前台展示效果和多种数据交互方案,满足用户全方位的体验要求；同时本文通过整合J2EE技术实现系统,有效的提高了系统开发效率和运行速度,使系统具有维护性高,扩展性强等特点。
基于微服务的厨电企业数据中台系统的设计与实现
这是一篇关于数据中台,微服务架构,元数据管理,客户订单分类,数据可视化,GAPSO-SVM的论文, 主要内容为随着信息技术的迅猛发展,厨电企业开展了数字化转型,开始采用信息化管理系统对企业生产数据进行维护管理,但随着业务的扩张,这些信息化管理系统愈发无法满足厨电企业发展管理需求。在厨电企业采用的各种信息管理系统中存储了大量的内部生产数据,但由于各个信息管理系统均为独立开发建设,开发标准和底层实现不尽相同,导致各系统中的数据相互孤立,无法相互建立联系。如何根据一定的场景,从海量的生产数据之中快速精准的挑选出有效信息,并进一步对其进行数据处理,提升数据价值,从而实现赋能生产发展成为厨电企业愈发关注的问题。本文以微服务为架构开发数据中台系统,以期为厨电企业提供一个数据聚合管理的平台。主要做了以下工作:(1)采用主流微服务架构Spring Cloud解决单体架构耦合性高导致的可拓展性、可维护性差的问题,选用Spring Cloud中具体的开发组件进行厨电企业数据中台系统的设计与开发。(2)针对传统的单体元数据管理架构无法满足厨电企业海量业务数据的提取、数据实时性差等问题,采用基于Atlas的元数据管理架构实现厨电企业数据中台系统中的元数据管理;选用Kafka connect构建厨电企业元数据ETL通道,并结合Atlas配置数据来源,实现元数据集成分析与呈现。(3)针对厨电企业订单分类问题,依据卡杰拉克矩阵模型构建出客户订单模型,并利用GAPSO-SVM分类模型实现厨电企业客户订单的分类。(4)对厨电企业数据中台系统业务功能需求进行研究与分析,划分系统业务功能模块,采用Spring Boot和Spring Cloud完成系统服务端开发,前端采用Vue框架,结合Echarts完成数据可视化开发,并对系统性能及功能进行测试验证。研究结果表明,结合厨电企业数据管理,实现了厨电企业信息管理系统的数据聚合和客户订单数据分类模型的建立,并采用可视化技术实现了各业务流程的直观呈现。经过验证,本文设计实现的基于微服务的厨电企业数据中台系统具有可维护性高、可拓展性高、部署简单等特性,解决了厨电企业数据分散、利用率低等问题,满足了厨电企业数据管理需求。
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