【摘 要】
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随着数据资源的不断丰富,数据的多维分析成为企业获得洞察有力手段。目前传统的多维报表工具在功能全面性、交互性和移植性等方面仍存在不足,尤其是利用开源OLAP引擎方面还缺少合适的前端透视工具。本文通过对多维数据报表工具国内外现状的分析和多维数据分析与可视化相关技术概念的研究,解决了其中两个关键的问题,设计与实现了一套基于开源OLAP引擎Mondrian的Web端多维数据透视表系统。主要工作如下:(1)
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随着数据资源的不断丰富,数据的多维分析成为企业获得洞察有力手段。目前传统的多维报表工具在功能全面性、交互性和移植性等方面仍存在不足,尤其是利用开源OLAP引擎方面还缺少合适的前端透视工具。本文通过对多维数据报表工具国内外现状的分析和多维数据分析与可视化相关技术概念的研究,解决了其中两个关键的问题,设计与实现了一套基于开源OLAP引擎Mondrian的Web端多维数据透视表系统。主要工作如下:(1)提出了新的表代数算子,实现图形透视表配置的快速、敏捷计算。在用户对图形透视表进行联机分析处理操作时,借助缓存的树形维度信息,快速生成透视结构配置以及表格每个单元属性信息,然后将表格每个单元结果转化为MDX多维查询语句与Mondrian引擎交互计算单元结果。(2)提出了基于图形语言的图形透视表配置推荐算法。在多维数据探索中,如何向用户推荐更直观更易于理解的图形透视表是其中的另一个关键问题。论文总结并设计了基于数据分布的标记类型推导规则,提出了数据特征组合的原则,设计了基于优先原则的多字段图表类型优先级推荐算法。(3)设计并实现了以上所提算法,多维数据透视表系统为多维数据可视化提供了一种通用的解决方案,可以帮助用户以多角度,多层次的观察和分析海量数据,满足了中小企业对数据进行多维分析的需求,具有很大的推广和应用价值。
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