[发明专利]一种基于数据中台的多源异构指标多维自助分析方法

说明书

本发明涉及一种基于数据中台的多源异构指标多维自助分析方法，包括步骤：通过ETL抽取技术，从多个专业部门接入相关的指标报表数据；基于接入的报表，抽取单位、指标、时序三类元素，对多源异构指标数据进行匹配关联，形成规范统一的指标存储库；封装Data Analysis模型，在操作界面以图标拖拽的形式对指标进行相应的分析，并产生对应的结果显示；构建具有电力指标特色的经济活动分析指标知识库；对单个分析场景进行标签化处理，并存储标签化的分析场景，搭建全量场景池；进行信息过滤，将筛选结果存入索引数据库中供分析人员查询；收集分析人员对分析场景的反馈信息，依次来对场景池进行优化。本发明形成标准化的指标模型库，利用语义检索技术实现多源异构指标多维自助分析。

技术领域

本发明涉及电力系统语义检索技术领域，特别是一种基于数据中台的多源异构指标多维自助分析方法。

背景技术

按照公司经济活动分析管理规定，分析人员结合公司经营管理特点，每月定期开展宏观经济形势、电力消费、电力供应、财务损益、电费回收、公司资产运行等方面指标数据分析，线下收集多个专业部门数据，工作耗时长、难度大，且数据人工参与收集，质量难以保证。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于数据中台的多源异构指标多维自助分析方法，形成标准化的指标模型库，利用语义检索技术实现多源异构指标多维自助分析。

本发明采用以下方案实现：一种基于数据中台的多源异构指标多维自助分析方法，具体包括以下步骤：

步骤S1：通过ETL抽取技术，从包括营销、财务、设备、调控中心、人资、物资在内的多个专业部门接入相关的指标报表数据；

步骤S2：基于接入的报表，抽取单位、指标、时序三类元素，对多源异构指标数据进行匹配关联，进一步形成规范统一的指标存储库；

步骤S3：基于指标存储库，封装Data Analysis模型，在操作界面以图标拖拽的形式对指标进行相应的分析，并产生对应的结果显示；

步骤S4：构建具有电力指标特色的经济活动分析指标知识库；

步骤S5：从包括指标类型、归属单位、指标名称、图表类型、分析方法在内的要素对单个分析场景进行标签化处理，并存储标签化的分析场景，搭建全量场景池；

步骤S6：进行信息过滤，采用基于关键词向量的过滤算法筛选出真正满足分析人员需求的信息，并将筛选结果存入索引数据库中供分析人员查询；

步骤S7：收集分析人员对分析场景的反馈信息，依次来对场景池进行优化。

进一步地，步骤S2中，所述匹配关联具体为：对多源公用的包括分析编码、单位编码在内的编码进行匹配关联，将不同部门间的同一种编码进行关联。

进一步地，步骤S3中，所述封装Data Analysis模型具体为：将选择数据源、模型定义、维度定义、关系匹配、以及计算处理在内的步骤，封装成包括单位、时间、指标三维度的立方体模型；其中模型定义是指配置选定数据源各数据项的业务描述；维度定义是指配置数据项为分析维度或度量维度；关系匹配是针对多个数据源时，选取多个数据源之间通用的数据项，将多个数据源数据建立关系；计算处理是指配置衍生数据项。

进一步地，步骤S4具体为：

初步构建包括宏观经济形势、电力消费、电力供应、财务损益、电费回收、公司资产运行在内的一级指标分类，在一级分类下构建具体指标集合；

分别构建指标体系、指标分析手段、指标分析方法、单位在内的词典，构成经济活动分析指标知识库；

其中指标分析手段词典包括柱状图、折线图、饼图、条形图；指标分析方法词典包括趋势分析、单位对比分析、结构占比分析；单位词典包括总部省市县四类层级，在层级之下初始化具体单位清单。