数据可视化论文范文第四篇：基于分析模型数据可视化技术的项目管理系统构建
摘要：对数据可视化技术在项目管理系统中的应用进行研究，分析了现有可视化技术的应用领域及发展趋势，并结合项目管理进行系统实现的可行性分析。基于分析模型数据可视化技术构建了项目管理系统，为项目决策提供了有力支撑，提升了项目管理质量。
关键词：数据统计；可视化技术；项目管理；
作者简介：杨宇静（1970-），女，高级工程师，从事指控系统软件设计工作，E-mail:2206142685@qq.com.;
Abstract:Research the application of data visualization technology in project management system, analyze the application field and development trend of data visualization technology, and combined with project management to carry out the feasibility analysis of the system realization. Constructed a project management system based on analysis model data visualization technology, provide strong support for project decision-making and improve the quality of project management.
Keyword:data statistics; visualization technology; project management;
0 引言
数据可视化技术作为数据科学的理论基础之一，能够将复杂的数据转换成更容易被用户理解的形式[1],传统的表格可以通过数据可视化技术转化为易于理解的图形符号，并将一些难以发现且又有价值的数据联系起来并加以利用。通过将项目数据图形化处理能够精准高效地表达出项目管理过程中的关键信息，发掘数据之间的隐藏联系，提供用户科研项目管理过程中的决策分析能力[2,3].
1 基于分析模型的数据可视化
数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。在刘鹏的大数据可视化[4]这本书中，将这种数据视觉表现形式定义为"把信息用某种概要形式抽取出来",其中包含了业务信息的各种属性。数据可视化是一个不断演变的概念，其所代表的范围及边界随着技术的发展在不断地扩大。主要是利用计算机图形学和图形处理技术用于对数据表达、建模以及图形显示等可视化解释[5].
图1所示为典型的可视化分析模型。T0代表该模型的起点，也即该模型的数据输入点，T1代表该模型的终点，也即该模型产生的知识。可视化分析是从输入到模型的数据到知识，从知识到数据，再从数据到知识的循环过程。而从输入到模型的数据到知识的过程可细分为有用户交互的可视化方法和带有参数改进的数据挖掘方法。其中a1代表用户交互的可视化方法产生的中间结果，b1代表带有参数改进的数据挖掘方法产生的中间结果。用户可通过可视化方式对模型产生的可视化结果进行修正，也可以根据模型产生的可视化结果通过参数改进的方式修正可视化模型。
图1 可视化分析模型
2 应用领域及可行性分析
近年来，数据可视化的应用领域随着计算机技术和图形学技术的发展而不断拓宽，除了传统的医疗、教育[6]、航天、气象、海洋等领域，其重要的应用领域表现在科学、系统、金融[7]、互联网、社交媒体、物联网与智慧城市[8]等。伴随着可视化技术的应用，各行各业尤其是数据量较大的行业如金融、航天等，可以发掘数据中隐含的内在规律[9,10],从而为决策者提供决策支撑。可视化技术的应用场景将随着技术的发展而不断地扩展，其与其余学科的边界也逐渐模糊。
技术架构上，基于B/S（Browser/Server）体系的软件结构是目前可视化应用主流的体系架构，区别于传统的C/S模式，具有分布性强、维护方便、开发简单、成本低等先天优势。本论文中采用B/S方式开发可视化展示页面。
随着计算机技术的发展以及项目精细化管理的要求，使得以往的项目管理数据展示方式不再能满足人们对项目管理的预期。项目数据可视化展示可以让项目决策者在获取项目信息的同时，了解到更多的隐藏在数据背后的有效信息，多角度的可视化展示能够使项目决策者更全面了解数据之间的关联关系。
3 系统架构及关键技术
系统采用高内聚、低耦合、多层且面向服务的体系结构，具备响应及时，复用性强、扩展性高的多重优势。在多源异构数据情况下，对数据源进行数据抽取、数据清洗以及数据转换，建立基于项目管理的数据仓库。借助BI可视化分析工具，以科研数据仓库为基础，输出表现力强的科研主题类可视化组件。J2EE平台在科研主题类可视化组件基础上，输出具备决策分析能力的可视化大屏，形成项目管理系统的展示要素。项目管理系统的系统架构如图2所示。
图2 系统架构图
J2EE平台基于B/S架构，后端采用Spring Boot框架整合spring-web、spring-jpa、spring-boot-starter、spring-boot-freemarker等模块构建的web系统。使用Active MQ作为J2EE平台内部模块通信的消息中间件，封装通信的消息协议。使用redis搭建缓存服务器存储经常访问的科研项目数据表信息，加快数据渲染速度，优化用户体验。
数据可视化技术关键是解决以下几个关键点：数据空间，指的是n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；数据开发，利用一定的算法或者工具对数据进行清洗和计算；数据分析，对上述的多维数据进行剖析，从而从多个角度多个侧面观察数据；数据可视化，以图形图像形式展示多维数据，利用数据开发及分析工具发现图形图像信息中的未知元素。可以具体地划分为项目管理系统中的以下四部分。
3.1 元数据生成
为适应多源异构数据，按照标准化方式，建立可适配多源异构数据源的接入模式，并从科研项目管理角度对元数据进行描述管理，以此为基础构建数据管理，从而进行数据发布，为科研主题类可视化组件输出提供基础。
3.2 数据抽取、清洗
系统采用高内聚、低耦合、多层且面向服务的体系结构，具备响应及时，复用性强、扩展性高的多重优势。在多数据源的情况下，借助ETL等工具对数据进行抽取清洗，生成好的数据放入数据仓库，提供给各个业务模块使用。
3.3 可视化组件生成
在前端freemarker架构基础上采用Echarts4.0对数据表进行条件过滤、多表关联等处理方式，通过简单配置即可生成多种可视化图表组件。
4 基于可视化技术的项目管理系统
项目管理系统对项目管理数据进行采集清洗，并结合数据可视化技术用以提供项目决策分析能力，为项目管理人员提供决策支撑。
项目管理系统决策分析模块组成如图3所示，抽取项目概况、组织架构、计划管理、合同管理、质量管理以及风险管理模块中的数据，借助ETL工具将清洗好的数据放入数据治理平台的数据仓库。数据可视化分析工具以数据仓库中清洗好的项目数据作为数据源，通过可视化配置方式配置出项目管理主体类可视化组件，以项目管理主题类组件为基础构建决策分析模块的项目综合态势大屏。用户通过展示出的大屏不断调整数据源及可视化组件，最终达到用户期望。如图4所示的项目经费实时监控态势图，借助数据可视化技术可以发现项目经费中的异常情况。
图3 决策分析模块构成
图4 项目经费实时监控
5 结语
随着系统复杂度及项目精细化管理的要求越来越高，如何有效地从大量的业务数据中抽取用户关注的信息并以合理有效的方式展示出来，从而获取数据中隐藏的价值成为现阶段项目管理系统急需解决的问题。借助数据可视化技术实现的项目管理系统将项目管理过程中产生的数据清洗和整合，并进行有效地分析和可视化输出。经过实际使用的反馈，该系统为项目决策提供了有效的支撑。
参考文献
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