[发明专利]基于实体交叉与选择的数据视图切换和旋转方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种数据处理方法及装置，尤其涉及基于实体交叉与选择的数据视图切换和旋转方法和装置。

背景技术

随着信息技术的广泛应用，我们进入了一个新的时代，信息系统产生了大量的数据，如何用科学的方法去整理数据，从不同视角对各方面信息进行精确分析和精准判断、从海量数据中提取对决策分析有用的信息成为了决策管理人员面临的重要难题。数据仓库(DataWarehouse,DW)技术在此背景下应运而生。数据仓库是支持决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的持久的数据集合。

联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)，是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。

维或称维度是OLAP中的概念，一般包含着层次关系。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

数据仓库是一个独立的数据环境，通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中，将不同数据源的数据分离出来，形成统一、有效的数据集，消除源数据中的不一致性，并最终加工、转换为适合于各类报表提取的数据表。

国外许多IT企业在数据仓库领域已经进行了大量的研究，但目前主要关注大数据量的存储与处理性能、数据报表的快速开发、和平台的兼容性。

中国专利(CN 103729385)公开了一种报表自动更新的方法和装置，包括：手机报表和数据仓库中各个任务的依赖关系；调度执行数据仓库中的各个任务，并依赖其依赖关系，判断各报表所依赖的任务是否均执行完毕；若是，则触发报表应用端刷新相应的报表。其解决的是无需手动刷新就可以获取最新的数据刷新相应的报表，只是利用数据仓库较好的解决了报表展示等的问题。

但是在实际应用过程中，用户往往还会面临着很多问题，如：为了给用户提供信息，需要提前定义数据仓库主题，用户为了获取有价值的信息,需要查阅多个报表，筛选过程复杂；用户所需要的信息往往散布在不同的表格中，为了获取完整信息，用户往往需要在多个表格间跳跃，信息获取路径长，难以操作；传统数据展示需要事先定义展示内容和表达形式,不能适应用户灵活、临时的多样性需求等。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于实体交叉与选择的数据视图切换和旋转方法和装置，用户能够简单、灵活的选择需要进行数据分析的实体，观察不同实体、多个维度的业务数据；同时，通过视图的切换和旋转，将多个报表主题的内容，以扁平化的方式在同一数据视图中展示，缩短了用户查询路径。

本发明提供的技术方案如下：

一种基于实体交叉和选择的数据视图切换与旋转方法，其中，包括以下步骤：

S1形成实体分析的视角，所述视角是根据数据分析需求确定的，与实体相关的一组指标的集合；

S2形成实体分析的维度，所述维度至少包括相互交叉的第一维度和第二维度；所述第一维度和所述第二维度中分别包括供用户选择的节；所述节点为同一粒度或者同一类型的实体的集合；

S3形成实体分析的数据视图，所述数据视图包括横坐标、纵坐标和所述由横、纵坐标为边界的数据展示区域；所述数据视图反映被观察实体某一方面的指标；

S4所述第一维度和第二维度的所述节点分别以标签的方式排列在所述横坐标和纵坐标一侧，当用户选择某一节点的标签时，即选择相应节点实体集合；

S5基于选择出的节点实体集合，进行底层的数据库查询操作，并将查询得到的数据填入所述数据展示区域，完成数据视图的展示。

进一步优选地，所述第一维度与第二维度中至少包括一个实体维，所述实体维包括进行数据分析的不同实体。

进一步优选地，在步骤S4中，当用户选择某一节点标签时，节点实体集合的选择是根据节点实体的性质、以及节点实体粒度的粗细程度，其具体步骤为：

S41用户在所述第一维度上选择进行实体分析所需的节点标签；

S42判断所述节点标签中是否包含大量实体元素，如果是，则提供基于复杂节点标签的进一步筛选方法；

S43用户于所述第一维度上的所述节点标签中选择至少一个实体；

S44用户在所述第二维度上选择进行实体分析所需的节点标签；

S45判断所述节点标签中是否包含大量实体元素，如果是，则提供基于复杂节点标签的进一步筛选方法；