[发明专利]一种政务数据挖掘的高性能规模统计计算方法

说明书

本发明公开了一种政务数据挖掘的高性能规模统计计算方法，属于统计计算方法技术领域，该计算方法由表现层、应用层、应用支撑层及数据层实现；表现层主要为数据大屏和数据分析报告；应用层主要分为数据分析、数据源管理和演示管理三块；数据分析是结合展现模板和数据模型，生成数据分析页面，建立数据模型，使用不同的主题和演示模式；应用支撑层可以提供关联组件。本发明通过采用面向海量数据分析的可视化展现系统，并结合政务服务行业特点，事前先行建立行业数据挖掘模型从海量数据中快速提取关键数据并展示，比传统数据挖掘系统大大减轻了前期数据类型分析和建模工作量，数据挖掘效率提升至少10％以上。

技术领域

本发明涉及统计计算方法，特别是涉及一种政务数据挖掘的高性能规模统计计算方法，属于统计计算方法技术领域。

背景技术

随着“互联网+政务服务”工作的不断推进，集约化和政务服务平台整合了大量政务系统和应用，拥有目前数量最庞大、价值密度最高的数据资源。从政府自身建设角度出发，“互联网+政务服务”投入了大量的资金和人力，取得的成绩和效果无法展现，内部考核无法量化，难以做到客观公平，同时庞大系统如何运维，如何改进既有业务等问题陆续浮出水面。

正因为这样，政务数据资源挖掘和利用迫在眉睫，它能够对政务和集约化工作起到支撑、反馈和指导作用，同时提升系统的运维服务能力，找到发展中出现的问题。从公共管理角度出发，对于推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力具有重要价值。

在数据智能领域，虽然应用场景繁多，但大部分数据统计分析逻辑相对简单，往往只是基于简单的事件统计。例如，智能交通卡口抓拍的车辆牌照，事件信息是车牌号、车辆归属地、时间、地点。事件日志自身的结构是非常简单的。业务痛点主要是数据规模大，统计维度多样，计算资源消耗巨大。同时，业务部门提交新的计算任务需要重新提交开发人员做二次开发，效率低下。

目前存在的缺陷和不足：

可支持的数据源单一，多数据源数据得不到统一的整合，大都只针对单一数据来源进行采集，实际环境中数据源纷繁，有接口，有数据库，有索引库等数据源，满足不了多样化需求；

采集，处理，分析，展现，技术含量高，使用门槛高，需要专业人才参与实施，需要编写代码完成，实施周期也相应较长；

可视化效果不丰富，调整难度大，数据展现依赖开发人员的定制，需求调整时，不能及时响应，成本较高；

数据规模大，统计维度多样，计算资源消耗巨大，单点的计算方式无法满足需求。

发明内容

本发明的主要目的是解决现有技术中统计计算方法满足不了多样化需求，实施周期较长，响应不及时，成本高的问题，而提供一种政务数据挖掘的高性能规模统计计算方法。

本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：

一种政务数据挖掘的高性能规模统计计算方法，该计算方法由表现层、应用层、应用支撑层及数据层实现。

进一步的，所述表现层主要为数据大屏和数据分析报告。

进一步的，所述数据大屏可以应用在政务用户的会议展览和业务监控；所述数据分析报告可以用于领导决策和运营分析。

进一步的，所述应用层主要分为数据分析、数据源管理和演示管理三块。

进一步的，所述数据分析是结合展现模板和数据模型，生成数据分析页面；所述数据源管理主要是添加和连接目标数据源，建立数据模型；所述演示管理用于用户在不同场景下的演示需求，使用不同的主题和演示模式。

进一步的，所述应用支撑层可以提供可视化模板、模板标签、图表数据、图表样式、维度字段、度量字典、自定义表达式、可视化表关联组件，提供给应用层进行服务调用，利用联机分析处理技术对数据进行多维分析和展现。