【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及3d投影分析，具体为一种基于大数据的3d沙盘投影分析方法。
技术介绍
1、3d投影分析
是一个涉及高级数据处理和视觉表示的领域，特别是在将大量数据集转换为三维视觉格式方面，通常用于增强数据解释性和互动性，使复杂数据集易于理解和分析，融合了计算机图形学、数据科学和交互式设计的元素，以创建动态、直观的三维模型。模型可以用于多种应用，城市规划、地理信息系统（gis）、科学研究、教育和娱乐。通过3d投影分析，用户可以更深入地探索数据模式、趋势和潜在关系。
2、其中，基于大数据的3d沙盘投影分析方法是指一种利用大数据技术结合三维图形展示的分析方法。核心在于处理和分析庞大的数据集，并将这些数据以三维形式可视化，类似于传统沙盘模型的电子和动态版本。这种方法的主要目的是提供一个更加直观和互动的方式来观察和理解复杂的数据模式。通过这种方式，可以更容易地识别趋势、异常和潜在的关联，特别是在需要空间和地理信息考量的领域，不仅有助于增进用户对数据的理解，还能提高决策的质量和效率。
3、传统的数据分析方法在处理大数据时，缺乏高效的数据结构化和分类手段，导致数据管理和分析效率低下。资源分配和计算能力的不均衡使用，造成系统性能瓶颈，影响整体分析效率。传统方法在深度挖掘数据关系和模式方面受限，难以充分利用数据的潜在价值。信息的低效可视化处理也降低了数据分析结果的可用性和用户友好性。限制了传统方法在大数据环境下的应用效果和实际价值。
4、基于此，本专利技术设计了一种基于大数据的3d沙盘投影分析方法，以解决上
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的3d沙盘投影分析方法，以解决上述
技术介绍
中提出的传统的数据分析方法在处理大数据时，缺乏高效的数据结构化和分类手段，导致数据管理和分析效率低下，资源分配和计算能力的不均衡使用，造成系统性能瓶颈，影响整体分析效率，传统方法在深度挖掘数据关系和模式方面受限，难以充分利用数据的潜在价值，信息的低效可视化处理也降低了数据分析结果的可用性和用户友好性，限制了传统方法在大数据环境下的应用效果和实际价值的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供下技术方案：一种基于大数据的3d沙盘投影分析方法，包括以下步骤，
3、s1：基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集；
4、s2：基于所述分类标记的元数据集，运用基于规则的优先级分配方法，对数据集进行分析，根据预设的规则和标准，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成优先级分析结果；
5、s3：基于所述优先级分析结果，实施负载均衡算法和资源分配模型，分析当前系统的计算能力和存储容量，评估处理单元的负载情况，根据负载均衡的结果和数据处理优先级，动态调整和分配计算资源，生成资源优化分配结果；
6、s4：基于所述资源优化分配结果，采用多层次聚类算法，对数据进行分析和融合，识别差异性数据集之间的相似性和差异性，对相似数据进行聚集，同时保留数据之间的独特性和多样性，生成多维数据融合体；
7、s5：基于所述多维数据融合体，运用关联规则挖掘算法，对数据进行深度挖掘，发现数据元素之间的隐性关系和模式，分析数据的共现频率和条件依赖性，揭示数据关联和规律，提取价值信息，生成数据模式识别视图；
8、s6：基于所述数据模式识别视图，采用数据映射算法，将分析出的数据模式和关系转化为直观的符号和颜色编码，并在3d沙盘环境中进行动态展示，生成动态编码的3d沙盘展示结果；
9、s7：基于所述动态编码的3d沙盘展示结果，采用网络分析方法，对数据间的网络结构进行分析，识别和分析数据元素之间的连接关系，包括节点的重要性、连接强度和网络整体结构，理解数据元素之间的相互作用和影响力，生成数据关联分析结果；
10、s8：基于所述数据关联分析结果，执行增量数据更新策略，对3d沙盘中的数据进行持续监控和更新，专注于识别和处理自上次分析以来发生的数据变化，包括数据的新增、修改和删除，生成实时更新的3d沙盘分析结果。
11、优选的，所述分类标记的元数据集具体为按来源、更新频率属性分类的数据集，所述优先级分析结果包括数据的紧急程度和重要性排序，所述资源优化分配结果具体为进行差异性优先级数据资源分配，所述多维数据融合体具体指包含多源数据的综合数据集，所述数据模式识别视图具体为展现数据间关联和模式的视图，所述动态编码的3d沙盘展示结果包括数据状态和趋势的符号化表示，所述数据关联分析结果具体为数据间相互作用和影响的说明，所述实时更新的3d沙盘分析结果具体指持续更新和维护3d沙盘数据的准确性和最新状态。
12、优选的，基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集的具体步骤为，
13、s101：基于输入数据集，采用id3决策树算法，通过计算每个属性的信息增益来确定最优分类属性，对数据集进行初步分类，按照分类属性的差异值将数据集分割为子集，生成基本属性识别数据集；
14、s102：基于所述基本属性识别数据集，运用元数据标记处理技术，通过分析数据集的结构和内容，识别每个数据项的关键元信息，包括来源和更新频率，并将信息作为标记添加到每个数据项中，生成元信息标记数据集；
15、s103：基于所述元信息标记数据集，执行k-means聚类算法，根据数据项的元信息，计算数据项间的相似度，并对相似数据进行聚集，形成具有差异化的数据簇，并进行数据分类整合，生成分类整合数据集；
16、s104：基于所述分类整合数据集，运用数据模型构建技术，将聚类后的数据簇重新组织，构建易于理解的结构化元数据框架，确保数据的组织结构符合预定的格式要求，生成分类标记的元数据集。
17、优选的，基于所述分类标记的元数据集，运用基于规则的优先级分配方法，对数据集进行分析，根据预设的规则和标准，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成优先级分析结果的具体步骤为，
18、s201：基于所述分类标记的元数据集，采用支持向量机算法，通过构建超平面，区分具有差异性类别的数据，对数据集进行初步分类和特征分析，包括数据更新频率和类型关键属性，生成特征识别结果；
19、s202：基于所述特征识别结果，运用决策树算法，通过从根节点到叶节点的决策路径，根据数据特征制定规则，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成规则集；
20、s203：基于所述规则集，执行优先级队列算法，利用定义的规则集，将数据项按照优先级排序，根据重要性、紧急性，对数据进行优先级定义，生成排序后的数据集；
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1.一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：所述分类标记的元数据集具体为按来源、更新频率属性分类的数据集，所述优先级分析结果包括数据的紧急程度和重要性排序，所述资源优化分配结果具体为进行差异性优先级数据资源分配，所述多维数据融合体具体指包含多源数据的综合数据集，所述数据模式识别视图具体为展现数据间关联和模式的视图，所述动态编码的3D沙盘展示结果包括数据状态和趋势的符号化表示，所述数据关联分析结果具体为数据间相互作用和影响的说明，所述实时更新的3D沙盘分析结果具体指持续更新和维护3D沙盘数据的准确性和最新状态。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集的具体步骤为，
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述优先级分析结果，实施负载均衡算法和资源分配模型，分析当前系统的计算能力和存储容量，评估处理单元的负载情况，根据负载均衡的结果和数据处理优先级，动态调整和分配计算资源，生成资源优化分配结果的具体步骤为，
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述资源优化分配结果，采用多层次聚类算法，对数据进行分析和融合，识别差异性数据集之间的相似性和差异性，对相似数据进行聚集，同时保留数据之间的独特性和多样性，生成多维数据融合体的具体步骤为，
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述多维数据融合体，运用关联规则挖掘算法，对数据进行深度挖掘，发现数据元素之间的隐性关系和模式，分析数据的共现频率和条件依赖性，揭示数据关联和规律，提取价值信息，生成数据模式识别视图的具体步骤为，
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述数据模式识别视图，采用数据映射算法，将分析出的数据模式和关系转化为直观的符号和颜色编码，并在3D沙盘环境中进行动态展示，生成动态编码的3D沙盘展示结果的具体步骤为，
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述动态编码的3D沙盘展示结果，采用网络分析方法，对数据间的网络结构进行分析，识别和分析数据元素之间的连接关系，包括节点的重要性、连接强度和网络整体结构，理解数据元素之间的相互作用和影响力，生成数据关联分析结果的具体步骤为，
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3D沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述数据关联分析结果，执行增量数据更新策略，对3D沙盘中的数据进行持续监控和更新，专注于识别和处理自上次分析以来发生的数据变化，包括数据的新增、修改和删除，生成实时更新的3D沙盘分析结果的具体步骤为，
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的3d沙盘投影分析方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3d沙盘投影分析方法，其特征在于：所述分类标记的元数据集具体为按来源、更新频率属性分类的数据集，所述优先级分析结果包括数据的紧急程度和重要性排序，所述资源优化分配结果具体为进行差异性优先级数据资源分配，所述多维数据融合体具体指包含多源数据的综合数据集，所述数据模式识别视图具体为展现数据间关联和模式的视图，所述动态编码的3d沙盘展示结果包括数据状态和趋势的符号化表示，所述数据关联分析结果具体为数据间相互作用和影响的说明，所述实时更新的3d沙盘分析结果具体指持续更新和维护3d沙盘数据的准确性和最新状态。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3d沙盘投影分析方法，其特征在于：基于输入数据集，采用决策树分类算法，对数据进行属性分析，标记数据的元信息，包括数据来源、更新频率，根据属性对数据进行分类整合，构建结构化元数据框架，生成分类标记的元数据集的具体步骤为，
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3d沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述分类标记的元数据集，运用基于规则的优先级分配方法，对数据集进行分析，根据预设的规则和标准，包括数据更新频率、重要性和可用性，确定数据处理和分析的优先级，生成优先级分析结果的具体步骤为，
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的3d沙盘投影分析方法，其特征在于：基于所述优先级分析结果，实施负载均衡算法和资源分配模型，分析当前系统的计算能力和存储容量，评估处理单元的负载情况，根据负载均衡的结果和数据处理优先级，动态调整和分配计算资源，生成资源优化分配...
【专利技术属性】
技术研发人员：张俊杰，刘伟，亓瑞瑞，盖继龙，杨康，
申请(专利权)人：北京国星创图科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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