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。
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。
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。
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。
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。
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。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码导航 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/50854.html
