基于可视化数据关系的数据分析系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于可视化数据关系的数据分析系统，该基于可视化数据关系的数据分析系统包括获取模块

【技术实现步骤摘要】
基于可视化数据关系的数据分析系统


[0001]本专利技术涉及可视化数据处理
，尤其涉及一种基于可视化数据关系的数据分析系统
。

技术介绍

[0002]随着企业的数字化程度的提高和数据可视化技术的发展，越来越多的企业开始采用数据可视化技术来进行数据的管理和展示，也鼓励企业工作人员尽量采用数据可视化技术来提高工作效率，以及提高数据展示的效果，这对企业的工作人员进行数据可视化展示的工作效率提出了更高的要求
。
但现有技术在为企业的工作人员提供数据可视化展示的服务时，仍然没有有效考虑到预先结合企业的数据来生成预设的可视化关系图，并实时根据工作人员的操作来做相应的可视化关系图的推荐和生成，因此大部分需要工作人员通过手动选择操作和数据输入来生成可视化数据关系图，效率较低，容易出错
。
因此现有技术存在缺陷，亟待改进
。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于可视化数据关系的数据分析系统，能够实现更加高效和智能的可视化数据关系图匹配，能够有效提高用户使用系统进行可视化数据关系图生成的工作效率，减少用户花在选择图模板上的不必要的时间，减少出错
。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种基于可视化数据关系的数据分析系统，所述系统包括：获取模块，用于获取目标企业的数据库中的历史商业数据以及每一所述历史商业数据对应的历史运算记录；生成模块，用于通过动态规划算法和图像相似度算法，根据所述历史商业数据和所述历史运算记录，生成所述目标企业对应的多个可视化数据关系图和对应的商业数据集合；预判模块，用于接收目标用户的浏览查看数据和用户参数，根据所述浏览查看数据和用户参数，以及所述商业数据集合，基于神经网络算法，从所述多个可视化数据关系图筛选出多个预判数据关系图；所述多个预判数据关系图用于预加载到后台数据库中；所述浏览查看数据为所述目标用户未确定运算前所有浏览点击查看过的数据；运算模块，用于根据所述目标用户实时选定的多个目标商业数据和目标数据关系规则，从所述多个预判数据关系图中确定出目标数据关系图，并根据所述目标数据关系规则对所述多个目标商业数据进行运算以填充所述目标数据关系图，将填充好的所述目标数据关系图推送展示给所述目标用户
。
[0005]在一个可选的实施方式中，所述历史运算记录包括历史运算类型记录和历史运算关系图记录；所述生成模块具体用于执行以下步骤：
根据所述历史运算记录，计算任意两个所述历史商业数据之间对应的联合运算次数；根据所述历史运算类型记录，计算任意两个所述历史商业数据的历史运算类型之间的类型相似度和类型关联度；根据所述联合运算次数
、
类型相似度和类型关联度，基于动态规划算法，对所述多个历史商业数据进行聚类分组，以得到多个商业数据集合；根据所述历史运算关系图记录以及预设的多个可视化数据关系图模板，基于图相似算法，确定每一所述商业数据集合对应的可视化数据关系图，以得到所述目标企业对应的多个可视化数据关系图
。
[0006]在一个可选的实施方式中，所述生成模块根据所述历史运算类型记录，计算任意两个所述历史商业数据的历史运算类型之间的类型相似度和类型关联度的具体方式包括：对于任一所述历史商业数据，根据所述历史运算类型记录，获取该历史商业数据对应的所有历史运算类型，得到该历史商业数据对应的历史运算类型数据；所述历史运算类型包括符号运算
、
关系式运算
、
矩阵运算中的至少一种；对于任意两个所述历史商业数据，计算该两个历史商业数据对应的所述历史运算类型数据之间的相似度，得到该两个历史商业数据对应的类型相似度；将该两个历史商业数据对应的历史运算类型数据输入至训练好的类型关联度预测神经网络中，以得到该两个历史商业数据对应的类型关联度；所述类型关联度预测神经网络通过包括有多个训练运算类型数据和对应的类型关联度标注的训练数据集训练得到；所述类型关联度标注用于表征任意两个训练运算类型数据之间是否符合预设的类型关联规则；所述类型关联规则包括同一数据关系规则
、
同一数据关系图规则
、
连续数据运算关系中的至少一种
。
[0007]在一个可选的实施方式中，所述生成模块根据所述联合运算次数
、
类型相似度和类型关联度，基于动态规划算法，对所述多个历史商业数据进行聚类分组，以得到多个商业数据集合的具体方式，包括：设定目标函数为每一商业数据集合中的历史商业数据的数量最少；设定限定条件为每一商业数据集合中的任意两个历史商业数据之间的所述联合运算次数高于预设的次数阈值，任意两个历史商业数据之间的所述类型相似度高于预设的相似度阈值，任意两个历史商业数据之间的所述类型关联度高于预设的关联度阈值；根据所述目标函数和所述限定条件，基于粒子群遗传免疫算法，对所述多个历史商业数据进行演算，以得到最优的多个商业数据集合
。
[0008]在一个可选的实施方式中，所述生成模块根据所述历史运算关系图记录以及预设的多个可视化数据关系图模板，基于图相似算法，确定每一所述商业数据集合对应的可视化数据关系图，以得到所述目标企业对应的多个可视化数据关系图的具体方式包括：对于每一所述商业数据集合，根据所述历史运算关系图记录，获取该商业数据集合中的任一历史商业数据对应的所有历史运算关系图；计算该历史商业数据对应的每一历史运算关系图和任一所述可视化数据关系图模板之间的图相似度的平均值，得到该历史商业数据和任一所述可视化数据关系图模板之间的模板相似度；
计算任一所述可视化数据关系图模板与该商业数据集合中的所有所述历史商业数据之间的模板相似度的平均值，得到该可视化数据关系图模板对应的综合图相似度；将所述综合图相似度最大的所述可视化数据关系图模板，确定为该商业数据集合对应的可视化数据关系图；将多个所述商业数据集合和对应的所述可视化数据关系图，确定为所述目标企业对应的多个可视化数据关系图
。
[0009]在一个可选的实施方式中，所述用户参数包括用户级别
、
用户职位
、
用户历史数据运算记录和用户历史数据关系图记录；所述预判模块具体用于执行以下步骤：计算所述浏览查看数据和任一所述商业数据集合之间的数据相似度；根据所述用户参数，基于神经网络算法，确定所述用户参数与任一所述商业数据集合之间的预测关联度；计算任一所述商业数据集合对应的所述数据相似度和所述预测关联度之间的加权求和平均值，得到任一所述商业数据集合对应的数据匹配度参数；根据所述数据匹配度参数从大到小对所有所述商业数据集合进行排序得到集合序列，筛选出所述集合序列中前预设数量为的且所述数据匹配度参数大于预设的参数阈值的所有所述商业数据集合对应的所述可视化数据关系图，得到多个预判数据关系图
。
[0010]在一个可选的实施方式中，所述预判模块根据所述用户参数，基于神经网络算法，确定所述用户参数与任一所述商业数据集合之间的预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于可视化数据关系的数据分析系统，其特征在于，所述系统包括：获取模块，用于获取目标企业的数据库中的历史商业数据以及每一所述历史商业数据对应的历史运算记录；生成模块，用于通过动态规划算法和图像相似度算法，根据所述历史商业数据和所述历史运算记录，生成所述目标企业对应的多个可视化数据关系图和对应的商业数据集合；预判模块，用于接收目标用户的浏览查看数据和用户参数，根据所述浏览查看数据和用户参数，以及所述商业数据集合，基于神经网络算法，从所述多个可视化数据关系图筛选出多个预判数据关系图；所述多个预判数据关系图用于预加载到后台数据库中；所述浏览查看数据为所述目标用户未确定运算前所有浏览点击查看过的数据；运算模块，用于根据所述目标用户实时选定的多个目标商业数据和目标数据关系规则，从所述多个预判数据关系图中确定出目标数据关系图，并根据所述目标数据关系规则对所述多个目标商业数据进行运算以填充所述目标数据关系图，将填充好的所述目标数据关系图推送展示给所述目标用户
。2.
根据权利要求1所述的基于可视化数据关系的数据分析系统，其特征在于，所述历史运算记录包括历史运算类型记录和历史运算关系图记录；所述生成模块具体用于执行以下步骤：根据所述历史运算记录，计算任意两个所述历史商业数据之间对应的联合运算次数；根据所述历史运算类型记录，计算任意两个所述历史商业数据的历史运算类型之间的类型相似度和类型关联度；根据所述联合运算次数
、
类型相似度和类型关联度，基于动态规划算法，对所述多个历史商业数据进行聚类分组，以得到多个商业数据集合；根据所述历史运算关系图记录以及预设的多个可视化数据关系图模板，基于图相似算法，确定每一所述商业数据集合对应的可视化数据关系图，以得到所述目标企业对应的多个可视化数据关系图
。3.
根据权利要求2所述的基于可视化数据关系的数据分析系统，其特征在于，所述生成模块根据所述历史运算类型记录，计算任意两个所述历史商业数据的历史运算类型之间的类型相似度和类型关联度的具体方式包括：对于任一所述历史商业数据，根据所述历史运算类型记录，获取该历史商业数据对应的所有历史运算类型，得到该历史商业数据对应的历史运算类型数据；所述历史运算类型包括符号运算
、
关系式运算
、
矩阵运算中的至少一种；对于任意两个所述历史商业数据，计算该两个历史商业数据对应的所述历史运算类型数据之间的相似度，得到该两个历史商业数据对应的类型相似度；将该两个历史商业数据对应的历史运算类型数据输入至训练好的类型关联度预测神经网络中，以得到该两个历史商业数据对应的类型关联度；所述类型关联度预测神经网络通过包括有多个训练运算类型数据和对应的类型关联度标注的训练数据集训练得到；所述类型关联度标注用于表征任意两个训练运算类型数据之间是否符合预设的类型关联规则；所述类型关联规则包括同一数据关系规则
、
同一数据关系图规则
、
连续数据运算关系中的至少一种
。4.
根据权利要求2所述的基于可视化数据关系的数据分析系统，其特征在于，所述生成
模块根据所述联合运算次数
、
类型相似度和类型关联度，基于动态规划算法，对所述多个历史商业数据进行聚类分组，以得到多个商业数据集合的具体方式，包括：设定目标函数为每一商业数据集合中的历史商业数据的数量最少；设定限定条件为每一商业数据集合中的任意两个历史商业数据之间的所述联合运算次数高于预设的次数阈值，任意两个历史商业数据之间的所述类型相似度高于预设的相似度阈值，任意两个历史商业数据之间的所述类型关联度高于预设的关联度阈值；根据所述目标函数和所述限定条件，基于粒子群遗传免疫算法，对所述多个历史商业数据进行演算，以得到最优的多个商业数据集合
。5.
根据权利要求2所述的基于可视化数据关系的数据分析系统，其特征在于，所述生成模块根据所述历史运算关系图记录以及预设的多个可视化数据关系图模板，基于图相似算法，确定每一所述商业数据集合对应的可视化数据关系图，以得到所述目标企业对应的多个可视化数据关系图的具体方式包括：对于每一所述商业数据集合，根据所述历史运算关系图记录，获取该商业数据集合中的任一历史商业数据对应的所有历史运算关系图；计算该历史商业数据对应的每一历史运算关系图和任一所述可视化数据关系图模板之间的图相似度的...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙伟，沈峥，何慕蓉，凌光明，
申请(专利权)人：广州红海云计算股份有限公司，
类型：发明
国别省市：