本文選題：協(xié)同　切入點：數(shù)據(jù)分析　出處：《揚州大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的快速更迭與發(fā)展,人們在日常使用網(wǎng)絡(luò)時產(chǎn)生了非常龐大的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),隨之出現(xiàn)的問題是,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)已經(jīng)無法有效地對如此龐大并且數(shù)據(jù)類型多種多樣的數(shù)據(jù)進行有效的分析處理,為上層提供服務(wù)�，F(xiàn)在需要將數(shù)量龐大、種類繁多、位于公司內(nèi)不同部門和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)合在一起進行處理分析,將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的信息。這些信息可為公司的上層決策和管理提供有效的參考意見。但在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中,隨著數(shù)據(jù)量的增多、格式種類的繁雜,原有的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足公司的正常需求。大部分傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析均是以單個數(shù)據(jù)分析工具為入口,對已知線索進行分析,然后通過其他工具對分析結(jié)果進行擴展分析推理的過程需要業(yè)務(wù)人員有一定的工作經(jīng)驗,而且大部分需要進行重復(fù)操作,另外還需要借助其他辦公軟件對所有分析結(jié)果進行匯總和梳理,無法實時還原業(yè)務(wù)分析思路的概貌,不利于工作成果的迅速擴展和分享。針對以上問題本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個可協(xié)同的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),論文的主要工作分為以下幾個方面:1.全面分析可協(xié)同數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的需求,為系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)奠定堅實的基礎(chǔ)。2.給出了可協(xié)同數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的詳細設(shè)計方案,包括系統(tǒng)模塊的設(shè)計以及統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的設(shè)計。3.完成了系統(tǒng)主要功能的實現(xiàn)以及測試工作,驗證了系統(tǒng)的正確性。利用本文系統(tǒng),一個完整的數(shù)據(jù)分析流程是這樣的:首先,數(shù)據(jù)分析小組組長以思維導圖的形式直觀地展示他對數(shù)據(jù)分析任務(wù)的理解和分工,并通過共享思維導圖,將該任務(wù)分工傳達給小組成員;每個小組成員通過調(diào)用系統(tǒng)提供的各種數(shù)據(jù)分析工具獨立完成數(shù)據(jù)分析子任務(wù),然后編輯思維導圖的子任務(wù)結(jié)點對子任務(wù)的結(jié)果進行展示。在這個過程中,組長可以隨時查看思維導圖,了解任務(wù)進展情況。目前,本文系統(tǒng)已經(jīng)在作者所在實習公司得到應(yīng)用,有效地提升了數(shù)據(jù)分析小組的溝通效率和執(zhí)行效率。
[Abstract]:With the rapid change and development of the Internet industry, people in the daily use of the network produced a very large network data, followed by the problem is,The traditional data analysis system has been unable to effectively analyze and process such huge data with various data types to provide services for the upper layer.There is now a need to combine data from a large variety of different departments and systems within the company to process and analyze the data and turn it into valuable information.This information can provide an effective reference for the top decision and management of the company.But in the traditional data analysis system, with the increase of the amount of data and the complexity of the format, the original data analysis system can not meet the normal needs of the company.Most traditional data analysis takes a single data analysis tool as the entry point to analyze the known clues, and then through other tools to expand the analysis results of the process of reasoning, business people need a certain amount of work experience.Moreover, most of them need to repeat operation, in addition, they need to sum up and comb all the analysis results with the help of other office software, which can not restore the general outline of business analysis in real time, which is not conducive to the rapid expansion and sharing of work results.A collaborative data analysis system is designed and implemented for the above problems. The main work of this paper is divided into the following aspects: 1.Comprehensive analysis of the requirements of collaborative data analysis system, for the design and implementation of the system lay a solid foundation. 2.The detailed design scheme of the collaborative data analysis system is given, including the design of the system module and the design of the database.The main functions of the system are implemented and tested, and the correctness of the system is verified.Using this system, a complete data analysis process is as follows: first, the head of the data analysis team intuitively demonstrates his understanding of the data analysis task and division of labor in the form of a mind map, and shares the thinking map.The task division is communicated to the group members, and each group member completes the data analysis sub-task independently by calling various data analysis tools provided by the system, and then edits the sub-task node of the mind map to display the results of the sub-task.During this process, the team leader can check the mind map at any time to understand the progress of the task.At present, the system has been applied in the practice company, which effectively improves the communication efficiency and execution efficiency of the data analysis group.
【學位授予單位】：揚州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.52

【參考文獻】

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本文編號：1729034