一種基于云平臺的大數據分析裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及數據分析領域，尤其涉及一種基于云平臺的大數據分析裝置。
【背景技術】
[0002]隨著人類社會的不斷發(fā)展，生命科技相關各行業(yè)越來越受到人們的關注，它包括一系列的重要動植物、人類健康、微生物、海洋生物、生物能源等基因組的研究，基因科技可以造福人類，促進生物經濟產業(yè)的蓬勃發(fā)展。這些主要涉及基因、蛋白質測序等工作，目前的基因、蛋白質測序等工作中，在測序、數據整理等工作完成后，需要對大量的生物數據進行分析，并將分析結果提交給用戶，但現有的數據分析裝置分析效率不高，不能得到分析流程框架，得到的分析結果單一，且不便于分享。

【發(fā)明內容】

[0003]本發(fā)明實施例提出一種基于云平臺的大數據分析裝置，通過該裝置將獲取的生物數據進行分析歸類，并將分析結果和分析流程框架上傳至云服務模塊，分析效率高，分析結果清晰，易讀性好，且便于用戶分享。
[0004]本發(fā)明實施例提供一種基于云平臺的大數據分析裝置，包括云服務模塊、數據匹配模塊、數據分類模塊、數據分析模塊、顯示模塊；
[0005]所述云服務模塊，獲取生物數據，并存儲獲取的生物數據；
[0006]所述數據匹配模塊，動態(tài)設定關鍵詞，從所述云服務模塊中采集與設定的關鍵詞相匹配的生物數據；
[0007]所述數據分類模塊，對采集的生物數據進行分類，并存儲到相應的數據庫中；
[0008]所述數據分析模塊，將所述數據庫中存儲的生物數據依次進行信息分析、領域分析、關系挖掘分析，得到分析結果和分析流程框架，并依據所述分析結果建立數據索引表；
[0009]所述顯示模塊，調用得到的所述分析結果和所述分析流程框架，顯示所述分析結果和所述分析流程框架，并將所述分析結果和所述分析流程框架上傳至所述云服務模塊。
[0010]進一步的，當用戶輸入關鍵詞時，首先檢索輸入的關鍵詞是否存在于所述數據索引表中；若存在，則從所述云服務模塊中直接調用與所述輸入的關鍵詞相關聯的所述分析結果和所述分析流程框架，并顯示所述分析結果和所述分析流程框架；若不存在，則根據所述輸入的關鍵詞執(zhí)行數據分析流程。
[0011]又進一步的，所述分析結果的顯示類型為餅狀圖、柱狀圖、表格。
[0012]更進一步的，所述分析結果和所述分析流程框架還通過所述云服務模塊導出或定時發(fā)送到用戶的手機或郵箱中。
[0013]本發(fā)明實施例提供的基于云平臺的大數據分析裝置，通過獲取并存儲生物數據，采集與設定的關鍵詞相匹配的生物數據，對其進行分類后存儲到相應的數據庫中，然后對其依次進行信息分析、領域分析、關系挖掘分析，并依據分析結果建立數據索引表，顯示分析結果和分析流程框架，并將分析結果和分析流程框架上傳至云服務模塊。所述的數據分析裝置能夠有效地對生物數據進行分析歸類，分析效率高；在給出分析結果的同時給出相關的分析流程框架，使分析結果清晰，易讀性好；最終將分析結果和分析流程框架上傳到云服務模塊，便于用戶在其科研團隊內分享，提高協作分析的效率。
【附圖說明】
[0014]圖1是本發(fā)明提供的基于云平臺的大數據分析裝置的實施例的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0015]下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0016]參見圖1，是本發(fā)明提供的基于云平臺的大數據分析裝置的實施例的結構示意圖。
[0017]本發(fā)明實施例提供一種基于云平臺的大數據分析裝置，包括云服務模塊11、數據匹配模塊12、數據分類模塊13、數據分析模塊14、顯示模塊15 ;
[0018]所述云服務模塊11，獲取生物數據，并存儲獲取的生物數據；
[0019]所述云服務模塊11負責從一個或多個基因測序裝置或其他生物測量儀器中獲取生物數據，并將獲取的生物數據存儲在所述云服務模塊11中以供調用。
[0020]所述生物數據包括基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等生物學數據。
[0021]在具體實施當中，可以直接從基因測序裝置或其他生物測量儀器中獲取生物數據，也可以通過常規(guī)的計算機顯示器和鍵盤輸入試驗樣品的數據結果，即獲取了生物數據。
[0022]所述數據匹配模塊12，動態(tài)設定關鍵詞，從所述云服務模塊11中采集與設定的關鍵詞相匹配的生物數據；
[0023]根據初始設定的關鍵詞，從獲取的生物數據中采集與設定的關鍵詞相匹配的生物數據，從大量的原始生物數據中提取出有用的數據，拋棄無用的數據，減少后續(xù)分析操作所需處理的數據量，提高數據處理的效率。
[0024]所述數據分類模塊13，對采集的生物數據進行分類，并存儲到相應的數據庫中；
[0025]采集相匹配的數據后，對相匹配的數據根據生物數據的分類方法進行分類，并按類別將分類后的生物數據存儲到相應的數據庫中。
[0026]需要說明的是，數據庫需提供某種形式的冗余以在故障的情況下確保數據整體性和系統(tǒng)可靠性。且數據庫應確?？焖俚拇鎯λ俾?，因為當大量數據被傳輸到數據庫中時，數據庫需要應對大量的數據存儲，數據庫的存儲速率應大于數據被采集的速率。
[0027]所述數據分析模塊14，將所述數據庫中存儲的生物數據依次進行信息分析、領域分析、關系挖掘分析，得到分析結果和分析流程框架，并依據所述分析結果建立數據索引表;
[0028]針對不同類別數據庫中的生物數