基于Python的數據處理及圖形化分析平臺的設計開發

張子良，陳俊豪，申明華

（上海汽車集團股份有限公司技術中心，上海 201804）

前言

Excel對于數據的存儲和處理存在自身的優勢，利用圖表、公式和數據透視表對關系簡單，規律可循的數據進行處理和可視化。對于較大和繁瑣數據最終的結果展示和數據管理功能并不友好，并且存在一定的局限性。

Python作為一個靈活性極高且輕量化的編程語言，可以很好的解決從數據導入、數據清理、數據分析、可視化展示、數據管理等完整的過程。Python不僅在數據處理方面存在先天優勢，而且有豐富的數據處理包，使用十分方便，用較少的代碼實現復雜的功能。

本文介紹了一種基于 Python的全新的智能數據分析處理及可視化[1-8]展示的主觀評估軟件設計思路。該主觀評估軟件搭建了數據庫，設置了數據的輸入輸出通道，并將數據以圖形化的方式輸出，以文本的方式輸出問題，大大提高了評估數據的利用率，對于未來智能化主觀評估[9-10]場景提供參考。

1 可視化主觀評估展示平臺設計

1.1 平臺核心技術

可視化數據分析軟件采用了開源的Python2.7進行編寫，并使用了 matplotlib、sqlite3、xlrd、wx、os、json和 codes等模塊。其中Python 2.7 可以直接從網上下載，而模塊可以用pip下載。問卷調查是一種典型的主觀評價方法，對問卷調查的結果處理是軟件的一大優勢，調查結果不僅可以存儲到數據庫中，還能對數據進行處理分析并把數據的結果以圖片和文檔的形式展示出來。

1.2 平臺架構和輸入

為了實現主觀評估數據的可視化，需要搭建數據庫。數據庫的內層主要是由車輛信息、人員信息、問卷信息以及問題信息組成，車輛信息和問題信息主要是由初始化文件生成，人員信息和問卷信息是由問卷輸入。車型包括三廂轎車、兩廂轎車、五座 SUV、七座SUV、五座 MPV、七座 MPV以及跑車，每個車型對應一個數據庫。主觀評價的流程是選取一定數量的測試者，對某款車型的關于人機問題進行評價打分。例如，方向盤的前后位置是否合適，加速踏板初始位置是否合適等。

其中評估人員信息有編號、姓名、性別、年齡、駕齡、身高、體重；車輛信息有編號、車名、品牌；問題信息有編號、內容、種類以及問題在對應車型圖片上的xy坐標；問卷信息有編號、人員編號、汽車編號、問題評分。數據庫平臺的輸入主要是人、車、問題和問卷四個表格組成，如圖1所示，黑色圓圈代表主鍵，箭頭代表外鍵。

圖1 數據庫結構關系

1.3 可視化展示

軟件運行后會出現一個可以操作的圖形用戶界面，如圖2所示。界面主要涉及對數據庫、車型、問題、問卷以及結果的操作，不同車型的調查問卷可以導入數據庫中，并實現數據庫的更新。調查問卷的具體條目根據不同車型去設定，不同車型也可以采用相同的調查問卷，問卷主要涉及整車開發前期與人機相關的工程問題。例如，頭部空間、腿部空間、車門扶手高度、門檻高度、娛樂屏手伸及范圍等上百條問題。

不同乘員對主觀問題評價方式不同，且評價標準不一致，為了獲得數據的全面性，需要更多乘員的評估數據。隨著車型的增加以及調查問題的更改，評估數據的數量越來越大。通過數據庫中的SQL語句的編譯，只需創建一次過程就可以任意次調用，對于大量數據的處理僅僅是重復性的簡單調用，提高了數據庫的執行速度。

初始化數據庫：會生成數據庫及其四個表，并根據事先準備好的 Cars.xlsx與 Questions.xlsx文件添加表 Cars和Questions中的條目。

打印數據庫：可以打印數據庫中所有表中的所有條目。增加/編輯車型：輸入車型信息，根據輸入編號自動選擇增加或者編輯功能。如圖3所示。對已存入數據庫的車型可以調用查看，也可以增加新的車型信息。

圖2 人機工程可視化界面

圖3 車型輸入界面

刪除車型：輸入想刪除車型的編號，若不存在會有提示。在車型、問題以及問卷這三項內容中均增加了刪除選項，方便剔除過時的車型信息。為了保證數據庫運行效率和存入數據的可操作化，設置刪除選項是解決問題的關鍵。

增加/編輯問題：輸入問題信息，根據輸入編號自動選擇增加或者編輯功能。每個問題對應一個編號，通過輸入編號或者問題信息，均可以得到調查人群對該人機問題的評價。查詢問題的界面如圖4所示。

圖4 輸入問題界面

刪除問題：輸入想刪除問題的編號，若不存在會有提示，如圖5所示。問題的刪除需要謹慎操作，如果不慎刪掉可用的數據，需要初始化數據庫，恢復到原始的錄入數據。

圖5 刪除問題界面

某車型主觀評估問卷測試結果使用該分析平臺導入。導入問卷：首先要輸入問卷針對車的編號，然后選擇問卷的csv文件(可多選)，問卷中若有問題空白或重復會按照Null賦值，并在計算中跳過。

圖6 Mazda-CX5主觀評價在圖形上的輸出結果

輸出結果：能為數據庫中存在評價的車型輸出結果圖和一個簡單的評價文檔。其中圖6為Mazda-CX5的輸出結果圖，圖形展示了車型的二維輪廓，并且將主觀評價的人機問題顯示在車身對應的位置，用不同的顏色代替評價的關注度，圖中各種顏色的圓點代表車身對應位置的人機問題。為了方便查看關注度高且重疊的區域，輸出評價問題的具體內容，如圖7所示。

圖7 馬自達CX5主觀評價的文本輸出

2 平臺特點與優勢

通過該平臺可以對數據進行讀寫和增減，可以添加新車型的主觀評價數據并保存在數據庫中。更加方便的查詢不同車型的人機主觀評估問題，利用對應車型圖片的坐標定位顯示出人機問題的具體位置，通過文本輸出人機評估的具體問題和具體結果，不同顏色區分評估結果的差異。

對于關系復雜、體量較大的數據經過數據庫的處理分析并對程序進行封裝，得到一個可視化的輸出界面，可以更加有效的觀察、操縱、對比和理解數據，發現隱藏在信息內部的特征和規律。

3 結論

人機工程主觀評估可視化分析軟件考慮了人、車、問卷、問題四者之間的關系，并利用Python對數據進行計算處理，得到直觀形象的可視化界面，實現了整車開發過程中人機工程的快速檢驗。

不同車型的人機工程問題對比、結果輸出在三維汽車圖形中的顯示、輸出界面的多功能化是接下來需要進一步完善的內容。