多维数据可视化数据展示平台研究

摘要

近些年来,各行业信息化的不断推进为人们的生活提供了便利条件;同时加速了信息社会数据增长的速度。海量数据的存储、处理成为计算机领域内亟待解决的问题。特别是如何从如此海量的数据信息中获取有用的信息和数据规律,并且如何以可视的、更易理解的形式把数据信息和数据规律展示给管理者是摆在数据可视化研究者面前的重要课题。
　　本文研究了数据仓库的理论、以及OLAP cube如何组织海量数据构建多维数据模型,在此基础上深入讨论了多维数据的可视化展示。本文在传统的数多维数据展示的基础之上,提出了基于数据模型探索的多维数据的数据展示方式。数据探索可以作为导航给非专业用户一个浏览模型数据的工具,用户通过探索了解大致模型数据信息后,对数据进行分析和展示。在数据探索之上,本文还研究了如何抽取、展示探索结果里的数据。此外,还讨论了更加灵活的交互以及更加直观的数据展示使非专业用户更方便、更快捷地查看、分析多维模型数据。
　　本文提出一种条件过滤的维度降解方法来实现数据探索的过程。在此过程中用户逐步执行探索操作,每一步探索操作生成一个探索结果代表一个用户的兴趣范围;用户逐渐缩小自己的兴趣范围,并构建兴趣层次结构。然后从挖掘用户兴趣层次和优化探索结点关系入手优化用户的数据探索过程,通过分析用户的兴趣范围、讨论探索过程中的结点关系优化用户的探索操作,极大的减少了用户探索的复杂性。
　　在数据探索的基础上本文又深入研究了联机分析处理(OLAP)在多维数据展示中的作用,提出了基于OLAP cube和联机分析处理思想的抽取、查看、分析多维数据的方法。针对数据展示的各个环节定义数据分析模型、查询模型、数据显示模型。另外,本文根据数据探索的过程和数据展示的过程设计了使用方便、灵活的交互方式;丰富、直观的数据展示方式。很大程度上解决了多维数据展示的复杂性问题。
　　最后本文实现了一种基于web的轻量级的系统来实现多维数据的展示平台。使用了近年来新兴的flex技术来实现前端数据的展示。使用flex+java的体系、基于B/S的模式实现整个平台,且避免了下载庞大客户端的麻烦。后端j2ee的方式实现业务逻辑,前端flex使用一种富客户端的方式展示多维数据能给用户更加直观形象的展示效果。
　　本文提出了的多维数据展示方式,是一种通用的、面向各种主题的多维模型的数据展示的解决方案,拥有很大的使用范围。并使用轻量级的、富客户端的模式实现了多维数据的展示平台。降低了对用户使用的技术难度、增加了数据展示的直观性,有效地解决了海量数据给用户查看分析带来的困难。

目录

文摘

英文文摘

第一章:引言

1.1 研究背景

1.1.1 信息化的推进带来的问题

1.1.2 多维数据的研究

1.2 研究现状

1.2.1 多维数据可视化现状

1.2.2 相关研究

1.3 本文的主要工作

1.4 本文的组织结构

第二章:多维数据(OLAP cube)模型表示

2.1 数据仓库和多维数据模型(OLAP cube)

2.2 多维数据模型表示

2.2.1 多维数据的建模平台概述

2.2.2 多维模型的表示

第三章:多维数据的数据探索研究

3.1 数据探索概念

3.2 利用探索降解维度

3.2.1 维度降解的一般方式

3.2.2 如何利用探索降低维度

3.3 构建用户兴趣层次

3.3.1 兴趣层次介绍

3.3.2 如何在探索过程中构建兴趣层次

3.4 数据探索过程

3.4.1 定义探索操作

3.4.2 定义探索场景

3.4.3 定义探索结果

3.4.4 探索过程的描述

3.5 数据探索过程中的优化研究

3.5.1 针对用户兴趣范围、探索操作的优化

3.5.2 探索结点关系研究

第四章:基于数据探索的数据展示研究

4.1 数据整合模型

4.2 数据展示方式

4.2.1 传统数据展示方式

4.2.2 数据探索的数据展示

4.3 学生模型实例

4.3.1 学生信息模型介绍

4.3.2 学生信息模型的表示

4.3.3 学生信息数据展示

第五章:多维数据展示平台的交互研究

5.1 数据探索交互

5.2 数据展示的交互

5.2.1 查看结点线体图的交互

5.2.2 线体图上的数据查看交互

第六章:系统设计和实现

6.1 系统环境和总体架构

6.2 数据探索设计和实现

6.3 数据展示设计和实现

第七章:总结和展望

参考文献

致谢

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