基于Python的可视化数据分析平台设计与实现

2021-04-04杨俊丽

信息记录材料 2021年8期

陶鹏，杨俊丽

（1洛阳科技职业学院智能与数字工程学院河南洛阳 471000）

（2洛阳科技职业学院机电工程学院河南洛阳 471000）

1 引言

21世纪以来，信息技术是推动行业激烈竞争的技术核心，数据分析是推动行业持续发展的重要技术基础。当前，数据综合分析和商业数据挖掘已经成为当下各种商业活动的重要组成部分。大数据分析技术、云计算技术及物理互联网等作为信息时代通信核心技术的不断出现，难以完全满足于对海量商业数据的外在价值特征挖掘和内在价值分析。面对复杂、海量、低密度及商业数据，必须深度综合分析才能够快速获取我们所需要的信息，以综合构架的大数据综合分析技术平台及数据系统快速度地完成对大数据潜在应用价值的深度挖掘和综合分析[1]。因此，重点在于探讨如何充分利用Python大数据分析的各种技术优势点来构建一个可视化企业数据分析处理平台，实现企业大数据的快速采集分析及相关信息实时获取，有助于提高数据分析处理能力及数据平台体系构建的科学系统性，满足经济社会发展趋势。

2 Python的优势

Python应用功能强大，可以推广整合到各类大型信息网络系统开发、图形用户界面、游戏软件系统开发及各种企业移动端应用软件开发等企业流程管理控制中。Python由于它的内置网络中继器使其具有很多常见的支持网络，所以在很多程序运行网络过程中，其对网络兼容性较强，能够同时支持各种网络，如socket、urllib等。在网络相关信息分析爬虫库中，它能够为用户获取网页内容及其他各类网站网页相关数据信息等数据，还可以收集提供综合分析数据框架，快速方便地将获取各类内容数据及其他网站相关信息提取，然后用户可以直接利用正则表达式等分析方法同时进行其他网站相关信息数据收集、综合分析和数据综合利用。Python在数据分析及海量相关数据信息快速准确获取过程中，后台服务具有较强的海量数据分析资源优势，可以快速准确获取海量数据分析信息资源并快速准确完成海量数据相关信息提取。此外，由于Python海量数据信息采集处理分析软件库较为全面，从而在传统企业计算机应用领域逐步扩展普及Web，利用其全面的海量系统数据采集分析软件库及多种类型，Python海量系统数据信息采集资源快速获取系统资源，加上基于本身内置的大量数据库和多种标准数据模型，可高效快捷地、快速准确地完成大型海量数据的综合采集分析处理，如CVS等海量数据。

Python具备各种整合式的人工智能、神经网络等各种数据资源，并且在整个基于云端的平台中可以实现Python的各种功能与英语Java和C语言完美相互兼容，能在各类数据库运营管理工具中快速准确完成和满足数据服务平台对云数据服务的各种功能方面的要求，减少整个开发项目的大数据分析开发周期及数据运营管理成本。从整个项目的大数据资源综合抽取、数据综合收集整理以及综合挖掘等再到大数据分析成果展示以及整个数据开发工作过程中，不必再担心需要其他的大数据开发辅助工具或者大数据分析资源库的直接支持帮助，并且每个用户同样能够在Python中快速准确完成整个数据工作过程，避免整个数据对程序的错误切换及数据分析的错误转化等，有效且更加便利于用户提高大数据环境的各种综合功能，加强了大数据的综合应用性和高效性。Python对比其他传统企业网页设计数据处理、计算和交互编程应用语言等，Python不仅能根据开发需求自动构建各种功能，同时它还具有较强的用户深度交互学习性和应用开发能力，能够在各不同类型的网页编程设计以及应用语言中脱颖而出，快速有效率地提高数据处理运转系统的整体功能架构建设，同时提高程序员的产品开发性和工作效率。Python数据图表系统能快速准确地完成各种类型数据的统计分析以及可视化，创建各种类型的数据图表及基本的3D系列图表，将各种类型数据通过一种科学化、合理化的充分形象展示方式表达出来。对比其他应用程序来说工作成本也比较少，且对于数据库的获取处理速度快。

3 Python的概念

Python是一种面向对象的解释语言类型计算机应用程序设计语言，于1991年正式开始发行。Python具备十分丰富而强大的文件库，可以对其他各种编程设计语言所需要进行制作和存储的各种模块化的文件信息进行无缝联结。较为常见的原型改写方式情况一般如下：首先，利用Python在短短的一段时间内快速改写生成整个传统程序原型中的各个原型，随后再针对其中某些原型具有一定技术特殊要求的一部分，利用更为合适的设计以及改写方式快速进行整个程序原型改写。Python的基本优点主要包括：简单易学、解释性、可移植性、可靠的软件嵌入性以及持续性和扩展性等，其属于一种比较高层次的编程设计。而它的最大缺点主要表现在于：单行一个命令而言语句与其他基于命令行而言语句间的传输之间有两个多方面的传输质量平衡问题，而且与基于C++相比较，其在运行时的语言传输速度较慢。其目前的主要应用领域以及范围包括：科学图像视频处理、数学图像处理、文本Web视频编程、多媒体视频应用、pymo搜索引擎以及其他黑客策略编程等。可视化后的开源数据分析论坛服务平台当中主要基础功能模块包括三大类的核心基础功能模块：在线数据互动开源数据管理分析平台模块、能力分析系统管理平台模块以及一个大的开源在线数据分析论坛服务平台模块。除此之外，为了更方便广大用户随时下载相关应用，平台还特别配有自己设置的用户下载帮助和服务管理中心。

4 Python的可视化数据分析平台设计与实现

在这里主要可以分为两个维度进行工作，包括用户数据模型储存和用户数据模型建模。在数据信息储存管理方面主要应用技术中最难的点就是如何克服非传统结构化数据的信息储存和数据映射间的关系，例如，如何把今天的产品销售数据情况，同明天服务器的带宽性能数据利用率以及明天带宽性能使用率的趋势等，这些看似“毫不相关”的不同数据类型进行相互耦合；本系统中的典型数据建模技术是泛指对各种类型数据进行概括，同时将整个数据库结构中的任何一行都以数据的形式转化成现实的、更容易被人理解的数据模型。该应用模块需要涉及的应用数据类型有多种。下面主要从产品生产数据分析、产品管理数据综合分析、仓储管理数据综合分析三个方面进行介绍。

4.1 生产数据分析

要研究内容分别是基于产品种类、型号、批次等作为基础统计数据相关信息的业务深度分析统计数据组合分析；利用车间关键工序运行性能指标、车间各个关键部件最佳运行性能参数等作为基础统计数据，研究各个维度车间关键工序的最佳运行性能参数等并进行分析组合，指导整个生产线全过程车间工序的不断改进；同时可以结合更多的多个方向数据来分析多个维度，用户可以同时进行探索式数据组合分析和大数据趋势预测，借助这些数据挖掘深度分析数据服务平台用户，可以直接实现从一个整体生产线以及一个车间的各分厂多个点的管理维度，各个点收集数据，来直观性地展示分析一家公司以及整个生产流程中的运营进度管理进展情况。

4.2 产品数据分析

在研究内容上主要分析了整个生产环境以及外部地理气候条件，主要包括天气温度、湿度等各种环境因素对整个产品的直接驱动影响；同时通过针对每个客户发出订单的产品数据留存时间变化和跟踪情况，及时进行留存跟踪数据分析，挖掘整个产品中的潜在用户；通过对产品外形美观件设计中的质量合格品与外观件中不合格品两个大类产品分别进行图片取样、标签化，进行工业样品处理光学成像图片处理取样成像，实现产品数据分类和智能分析自动检测，将产品分类在该技术及其领域推广扩展到整个机器设备生产线上，实施产品数据智能自动检测、分拣，提高自动识别产品数据精度和自动分拣数据效率；对整个机器生产来说，量化和可视化的机器产能对整个公司财务固定资产能产生的直接驱动影响。

4.3 服务方面进行咨询

主要业务是为具有大量的数据统计和分析咨询要求的用户实时地提供相关统计和数据，以及对于存在的问题进行的咨询。并且这些用户也可通过协助，实时地进行相关咨询服务以及内容实时化定制，管理员也可以实时对用户的咨询服务内容进行实时管理，在一定程度上需要他们对其所提出的相关问题、所需要进行的咨询和其在有定制化和服务性需要时，能够进行问卷回复和反馈处理。