基于引用网络的主题发展分析系统
这是一篇关于引文网络,关系分析,多维分析,数据可视化的论文, 主要内容为学术文献是科学研究人员明确科研方向或思路、传递学术价值信息、了解研究主题动态及发展规律的重要知识载体。伴随着学术大数据时代的到来,数字化信息资源爆炸式增长,入门学者检索信息时,很难获取、辨别与自己研究主题相关的文献资源,无法对自己的研究主题的现状及发展趋势有初步认识。因此本文设计完成了基于引用网络的主题发展分析系统,以可视化方式帮助入门学者获取主题内关键文献,完成体系化阅读需求,并基于时序引文网络完成主题发展分析。本系统包括五个功能模块,数据管理模块主要完成数据采集、数据清洗、数据格式转换、数据分布式存储及查询效率优化;文献关系分析模块有文献管理、根据引用关系构建主题初识引用网络、基于图卷积网络的社区聚类的功能;主题计量分析模块主要根据聚类的主题分类情况进行向前探查被引用关系将网络进行补齐,然后对完整的引文网络进行文献排名和网络分析;主题多维分析模块通过对文献数据进行指标定义并构建数据立方体,完成了文献数据的多维层级分析、多维整体分析;主题发展分析模块主要完成引文网络的时序划分,研究主题的热度、前沿性指标的数据建模分析。根据上述功能需求,采用JAVA语言、HDFS存储技术、Kylin分析引擎、SSM框架构建了基于引用网络的主题发展分析系统,并使用Echarts技术将分析结果可视化。本文选取学术文献数据验证了系统分析结果的可靠性,能够帮助入门学者在海量文献数据中挖掘可参考的文献资源,主题多维分析和主题发展分析一定程度上能够反映出研究主题的现状及发展脉络。
基于网络零售的可视化分析系统的设计与实现
这是一篇关于网络零售,可视化,多维分析的论文, 主要内容为现如今,电子商务产业发展迅猛,网购已成主流消费方式。网购订单数据,网购用户数据,用户网购商品偏好数据,网络零售行业产生了各种各样的数据。因此我们可以研究中国网络零售市场的整体情况,分析网络零售数据,深入探索和预测网络零售行业发展。由此需要一个功能强大的网络零售可视化分析系统,整合电商数据,通过丰富多样、动态交互的图表直观展示数据间的联系与价值。此系统可以分析监测全国的网络零售市场,为网络零售业的经济发展提供服务与支持。本文从电子商务中心的数据分析员工角度出发,将利用平台独有的电子商务数据,结合大数据环境下不断涌现的新兴技术和工具,提出基于网络零售数据的可视化分析方案,最后设计出一套网络零售可视化和分析相结合的系统,实现可视化大屏图表的动态交互,数据的多样性展示与多维分析。本系统可以帮助内部分析人员更加直观准确的理解数据,能多维度多粒度的对数据进行分析,预测网络零售未来趋势,挖掘数据背后的意义的价值。系统开发中使用了Beego框架、Go语言、HTML等技术。系统的前端展现使用了Echarts可视化框架,使大屏可视化具有丰富多样的可视化图表。同时,使用Ajax技术用于提高本地页面的刷新率和良好的数据交互,Smarty模板引擎技术,实现程序逻辑和页面显示代码分离。搭建出一套安全稳定性好、可用性高的网络零售可视化分析系统。
基于引用网络的主题发展分析系统
这是一篇关于引文网络,关系分析,多维分析,数据可视化的论文, 主要内容为学术文献是科学研究人员明确科研方向或思路、传递学术价值信息、了解研究主题动态及发展规律的重要知识载体。伴随着学术大数据时代的到来,数字化信息资源爆炸式增长,入门学者检索信息时,很难获取、辨别与自己研究主题相关的文献资源,无法对自己的研究主题的现状及发展趋势有初步认识。因此本文设计完成了基于引用网络的主题发展分析系统,以可视化方式帮助入门学者获取主题内关键文献,完成体系化阅读需求,并基于时序引文网络完成主题发展分析。本系统包括五个功能模块,数据管理模块主要完成数据采集、数据清洗、数据格式转换、数据分布式存储及查询效率优化;文献关系分析模块有文献管理、根据引用关系构建主题初识引用网络、基于图卷积网络的社区聚类的功能;主题计量分析模块主要根据聚类的主题分类情况进行向前探查被引用关系将网络进行补齐,然后对完整的引文网络进行文献排名和网络分析;主题多维分析模块通过对文献数据进行指标定义并构建数据立方体,完成了文献数据的多维层级分析、多维整体分析;主题发展分析模块主要完成引文网络的时序划分,研究主题的热度、前沿性指标的数据建模分析。根据上述功能需求,采用JAVA语言、HDFS存储技术、Kylin分析引擎、SSM框架构建了基于引用网络的主题发展分析系统,并使用Echarts技术将分析结果可视化。本文选取学术文献数据验证了系统分析结果的可靠性,能够帮助入门学者在海量文献数据中挖掘可参考的文献资源,主题多维分析和主题发展分析一定程度上能够反映出研究主题的现状及发展脉络。
基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现
这是一篇关于数据粒度,预计算,数据仓库,多维分析,报表管理的论文, 主要内容为报表系统一直以来是企业的基本业务要求,是企业管理的基本措施和途径,也是企业实施商业智能战略的基础。随着零售企业规模的扩大和历史数据快速的积累,在商业智能领域,如何对海量零售数据进行多维统计分析和展示成为了报表系统亟待解决的问题。在此背景下,提出基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现。本文首先介绍了零售企业报表管理的现状,同时分析了国内外基于大数据的报表系统构建的研究内容、数据仓库的相关理论和相关大数据处理技术,确定了以空间换取时间的预计算思路。然后,本文根据业务需求分析和功能性需求分析,明确了系统实现目标,并在分析的基础上对于数据处理方案进行设计。围绕多维数据预处理模块,采用了Apache Kylin分析引擎构建数据立方体和存储过程实现物化视图,完成对海量零售数据的预计算和存储,提升了报表系统多维数据分析查询的效率。最后,本文选用了 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)web框架对报表管理平台进行构建。在整个项目的设计过程中,本人主要负责数据仓库的设计、预计算模块的设计及报表平台的设计和开发工作。在实验验证方面,本文首先通过任务调度平台验证了预计算任务设计的正确性。然后对预处理方案构建性能和系统整体查询性能进行验证,验证了基于预计算方案下系统查询性能的提升。最后通过OLAP分析方法对系统进行数据分析查询,完成对系统功能性需求的验证。
基于网络零售的可视化分析系统的设计与实现
这是一篇关于网络零售,可视化,多维分析的论文, 主要内容为现如今,电子商务产业发展迅猛,网购已成主流消费方式。网购订单数据,网购用户数据,用户网购商品偏好数据,网络零售行业产生了各种各样的数据。因此我们可以研究中国网络零售市场的整体情况,分析网络零售数据,深入探索和预测网络零售行业发展。由此需要一个功能强大的网络零售可视化分析系统,整合电商数据,通过丰富多样、动态交互的图表直观展示数据间的联系与价值。此系统可以分析监测全国的网络零售市场,为网络零售业的经济发展提供服务与支持。本文从电子商务中心的数据分析员工角度出发,将利用平台独有的电子商务数据,结合大数据环境下不断涌现的新兴技术和工具,提出基于网络零售数据的可视化分析方案,最后设计出一套网络零售可视化和分析相结合的系统,实现可视化大屏图表的动态交互,数据的多样性展示与多维分析。本系统可以帮助内部分析人员更加直观准确的理解数据,能多维度多粒度的对数据进行分析,预测网络零售未来趋势,挖掘数据背后的意义的价值。系统开发中使用了Beego框架、Go语言、HTML等技术。系统的前端展现使用了Echarts可视化框架,使大屏可视化具有丰富多样的可视化图表。同时,使用Ajax技术用于提高本地页面的刷新率和良好的数据交互,Smarty模板引擎技术,实现程序逻辑和页面显示代码分离。搭建出一套安全稳定性好、可用性高的网络零售可视化分析系统。
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