[发明专利]基于数据立方体的BI筛选改进算法

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及BI筛选算法，具体地提供了一种基于数据立方体的BI筛选改进算法，其包括以下步骤：加载需要处理的数据立方体；对所述数据立方体进行预处理；将所述数据立方体的每个维度的数据按顺时针方向组织均匀分布在一个虚拟圆环上，得到多维空间数据模型；请求筛选数据，在所述多维空间数据模型进行筛选，获取返回的筛选结果；将筛选结果以行列的二维或三维显示模型进行显示。本发明能够对多维模型多视角多层次的数据组织形式进行筛选，使筛选运算更加有效率；能够保证数据点之间的独立性，提高筛选的容错性和可扩展性，解决数据倾斜问题；提高了筛选分析的灵活性，满足了不同筛选分析的需求。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及BI(Business Intelligence，商业智能)筛选算法，具体地提供了一种基于数据立方体的BI筛选改进算法。

背景技术

在现代企业决策过程中，利用大数据分析，将企业中现有的数据转化为知识并帮助企业做出明智的业务经营决策的工具被越来越广泛地采用。BI(BusinessIntelligence)又称为商业智能，能够用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值，其主要是对商业信息的搜集、管理和分析过程，它的实现主要涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，常见的系统有Cognos、Tableau、SAP BO、帆软FineBI和微软Power BI等。

随着大数据采集和应用技术的发展，能够让用户从多个角度探索和分析数据集，从而常常用很多个维度来构建数据立方体，数据立方体可以看作是二维表格的多维扩展，其本身并不局限于三个维度，可以组合更多的维度。现有技术中，有专利CN200910210654.6公开了一种商业智能BI产品构件的封装方法，预先定义业务分析主题，包括：根据所述业务分析主题对前端展现内容所对应的组件进行封装，获取所述封装后的组件对应的数据仓库的库表结构，将所述获取的库表结构进行封装，所述每个库表结构包含至少一个立方体，将按照所述封装的库表结构从数据库中进行数据抽取的设计进行封装，所述将按照封装的库表结构从数据库中进行数据抽取的设计进行封装包括：查找所述封装的库表结构中每个立方体对应的数据抽取设计，将所有立方体对应的数据抽取设计进行封装，所述封装后的数据抽取设计对应同一业务分析主题；也有专利CN201010522056.5公开了一种基于立方体棱边共享等值点的加速改进算法，包括如下步骤：1)用一个全局数组变量保存一个立方体的每条棱边的相关信息，包括该条棱边是否有等值点，以及等值点的坐标值和法向量；2)计算等值点的坐标值，包括如下步骤：a)在计算等值点之前，先判断此棱边是否有等值点，如果此棱边有等值点，则直接把已经存在数组里的数据提取出来用于计算三角面片；如果此棱边没有等值点，跳到步骤b)；b)通过线性插值计算等值点的坐标和法向量，把当前体素的棱边的等值点记录下来，以及对共享这条棱边的其他体素的棱边的等值点给予赋值；3)计算三角面片，并通过GPU加速图像处理软件处理生成的三角面片，绘制得到三维图形；还有专利CN201310300558.7公开了一种大规模信息网络中数据语义信息的处理方法，包括以下步骤：(1)高维数据规格化，(2)数据分区，(3)数据区归整划分，(4)数据映射，(5)数据处理，(6)数据搜索，步骤(3)包括：首先将每个数据聚集区归整为高维数据空间内的多维超立方体，并为每一个超立方体确定一个立方体数j，然后以超立方体中心为顶点，数据聚集区的(d-1)维超平面作为基，将每个d维数据聚集区(超立方体)划分为2d个金字塔，并为每个金字塔赋予一个金字塔值i；这些专利从不同角度基于数据立方体进行处理，但是仍然在同时处理大量数据时存在数据需要转移、系统负载不均衡、时间效率和空间效率都较低等缺点。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术存在的诸多缺点，提供一种基于数据立方体的BI筛选改进算法。

本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：基于数据立方体的BI筛选改进算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：加载需要处理的数据立方体，获取所述数据立方体的维度和测度；