本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)挖掘的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)方法，屬于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的非平凡過(guò)程。在產(chǎn)品制造過(guò)程中，會(huì)產(chǎn)生大量的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，不采用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來(lái)管理和分析生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，將耗費(fèi)大量的人力財(cái)力去分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，而且很難在宏觀上綜合處理和分析數(shù)據(jù)，無(wú)法充分利用數(shù)據(jù)的價(jià)值。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決現(xiàn)有技術(shù)在產(chǎn)品制造過(guò)程中，不采用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來(lái)管理和分析生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，將耗費(fèi)大量的人力財(cái)力去分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，而且很難在宏觀上綜合處理和分析數(shù)據(jù)，無(wú)法充分利用數(shù)據(jù)的價(jià)值的問(wèn)題，提供了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)方法。

本發(fā)明的目的是改善落后的產(chǎn)品生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)管理模式，建立企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘；實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)多維度展示；選擇合適的數(shù)據(jù)模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。

本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一：設(shè)置企業(yè)內(nèi)存儲(chǔ)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)為源數(shù)據(jù)庫(kù)，按照企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，采用定點(diǎn)采集方式向數(shù)據(jù)源挖掘數(shù)據(jù)，對(duì)挖掘到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一編碼，去除重復(fù)信息，篩選數(shù)據(jù)，對(duì)篩選后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，存 儲(chǔ)數(shù)據(jù)，建立多維企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；

步驟二：在所述的多維企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上，建立多維數(shù)據(jù)分析；

步驟三：采用儀表盤(pán)、表格、甘特圖或圖形可視化展示生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步，步驟二包括如下分步驟：

1)建立物理層數(shù)據(jù)，將多維企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)導(dǎo)入物理層，包括定義物理表的結(jié)構(gòu)，表之間的主外鍵關(guān)系；

2)建立邏輯層數(shù)據(jù)，包括定義維度表與事實(shí)表的主外鍵關(guān)系，以便于對(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取，數(shù)據(jù)切片；

3)建立表示層數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶(hù)習(xí)慣建立表示層數(shù)據(jù)視圖，將各個(gè)分主題的維度表和事實(shí)表重命名為用戶(hù)可識(shí)別的形式，方便用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)定制；

4)創(chuàng)建分析，根據(jù)需求，用戶(hù)在表示層中選擇合適的維度和事實(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取，數(shù)據(jù)切片。

本發(fā)明相比于現(xiàn)有技術(shù)具有如下積極效果，本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)方法，實(shí)現(xiàn)了在宏觀上綜合處理和分析數(shù)據(jù)，充分利用數(shù)據(jù)的價(jià)值，向企業(yè)管理者提供企業(yè)全局?jǐn)?shù)據(jù)信息，并根據(jù)用戶(hù)需求定制產(chǎn)品生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的展示指標(biāo)組合和展示形式。

具體實(shí)施方式

下面就具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。

本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一：設(shè)置企業(yè)內(nèi)存儲(chǔ)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)為源數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，源數(shù)據(jù)庫(kù)一般包括ERP數(shù)據(jù)庫(kù)，PDM數(shù)據(jù)庫(kù)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，人力數(shù)據(jù)庫(kù)等，從公司的盈利模式出發(fā)，分析并整理出企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系樹(shù)，找出各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)主要指標(biāo)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，按照企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，采用定點(diǎn)采集方式向數(shù)據(jù)源挖掘數(shù)據(jù)，對(duì)挖掘到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一編碼，去除重復(fù)信息，篩選數(shù)據(jù)，對(duì)篩選后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析；存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，建立多維企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；

步驟二：在所述的多維企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上，建立多維數(shù)據(jù)分析；

步驟三：采用儀表盤(pán)、表格、甘特圖或圖形可視化展示生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步，步驟二包括如下分步驟：

1)建立物理層數(shù)據(jù)，將多維企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)導(dǎo)入物理層，包括定義物理表的結(jié)構(gòu)，表之間的主外鍵關(guān)系；

2)建立邏輯層數(shù)據(jù)，包括定義維度表與事實(shí)表的主外鍵關(guān)系，以便于對(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取，數(shù)據(jù)切片；

3)建立表示層數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶(hù)習(xí)慣建立表示層數(shù)據(jù)視圖，將各個(gè)分主題的維度表和事實(shí)表重命名為用戶(hù)可識(shí)別的形式，方便用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)定制；

4)創(chuàng)建分析，根據(jù)需求，用戶(hù)在表示層中選擇合適的維度和事實(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取，數(shù)據(jù)切片。

步驟一中，按照主題進(jìn)行多維企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立，需要建立兩種類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)表，即維度表和事實(shí)表，維度表一般包含的信息比較固定，一般包含維度id，維度名稱(chēng)等數(shù)據(jù)。有的維度需要建立多維數(shù)據(jù)表，例如時(shí)間維度表，有一個(gè)主維度，有年、季度、月、日子維度，維度id是維度的唯一標(biāo)示，事實(shí)表的字段一般分為兩個(gè)部分，一個(gè)是與事實(shí)表相關(guān)聯(lián)的維度表的維度id，另一部分是事實(shí)數(shù)據(jù)。

步驟二中，采用Oracle BIEE工具建立多維數(shù)據(jù)分析；

物理層是定義與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接，具體需要定義物理表的結(jié)構(gòu)，主外鍵關(guān)系等；

邏輯層即業(yè)務(wù)模型：在物理層的基礎(chǔ)上，定義具體的維度表與事實(shí)表的主外鍵關(guān)系，這一層是整個(gè)模型的核心，需要在業(yè)務(wù)和技術(shù)的基礎(chǔ)上完成。

表示層：是按照主題區(qū)域劃分的符合用戶(hù)習(xí)慣的視圖。

分析的建立是指在表示層的基礎(chǔ)上，用戶(hù)按照邏輯層中定義的維度表與事實(shí)表的主外鍵關(guān)系，定制維度與事實(shí)，形成分析。

步驟三中，設(shè)計(jì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的多維可視化時(shí)，根據(jù)分析類(lèi)型，選擇合適的展示模型，展示數(shù)據(jù)；例如項(xiàng)目管理的項(xiàng)目進(jìn)度采用甘特圖展示、計(jì)劃值與 實(shí)際值的對(duì)比采用柱狀圖展示、變化趨勢(shì)使用折線(xiàn)圖展示、各種類(lèi)型的占比采用餅狀圖展示。

本發(fā)明選用B/S(Browser/Server)瀏覽器/服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，Web服務(wù)器端采用計(jì)算功能較強(qiáng)的圖形工作站，在數(shù)據(jù)分析服務(wù)器安裝Oracle BI分析工具，數(shù)據(jù)庫(kù)軟件采用Oracle10g以上版本。將應(yīng)用分為表示層、功能層和數(shù)據(jù)層三部分，表示層由基于Web瀏覽器的客戶(hù)端組成。用戶(hù)通過(guò)系統(tǒng)的Web應(yīng)用界面與系統(tǒng)進(jìn)行人機(jī)交互，完成信息顯示。功能層由Web應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)分析服務(wù)器構(gòu)成。Web服務(wù)器采用HTTP協(xié)議回應(yīng)各客戶(hù)端用戶(hù)發(fā)送的請(qǐng)求，向Web應(yīng)用服務(wù)器提供信息顯示，向用戶(hù)生成客戶(hù)端實(shí)際顯示頁(yè)面；數(shù)據(jù)分析服務(wù)器通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)接口組件訪問(wèn)數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)按需求建立成多維度分析、儀表盤(pán)及報(bào)表，提交給Web服務(wù)器，以實(shí)現(xiàn)用戶(hù)的應(yīng)用需求；數(shù)據(jù)層由源數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)成。源數(shù)據(jù)庫(kù)中包含的是面向事務(wù)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包含的是面向主題的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從源數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，形成多維數(shù)據(jù)庫(kù)。