基于Python的可視化數據分析平臺設計與實現

陶 鵬，楊俊麗

（1洛陽科技職業學院智能與數字工程學院 河南 洛陽 471000）

（2洛陽科技職業學院機電工程學院 河南 洛陽 471000）

1 引言

21世紀以來，信息技術是推動行業激烈競爭的技術核心，數據分析是推動行業持續發展的重要技術基礎。當前，數據綜合分析和商業數據挖掘已經成為當下各種商業活動的重要組成部分。大數據分析技術、云計算技術及物理互聯網等作為信息時代通信核心技術的不斷出現，難以完全滿足于對海量商業數據的外在價值特征挖掘和內在價值分析。面對復雜、海量、低密度及商業數據，必須深度綜合分析才能夠快速獲取我們所需要的信息，以綜合構架的大數據綜合分析技術平臺及數據系統快速度地完成對大數據潛在應用價值的深度挖掘和綜合分析[1]。因此，重點在于探討如何充分利用Python大數據分析的各種技術優勢點來構建一個可視化企業數據分析處理平臺，實現企業大數據的快速采集分析及相關信息實時獲取，有助于提高數據分析處理能力及數據平臺體系構建的科學系統性，滿足經濟社會發展趨勢。

2 Python的優勢

Python應用功能強大，可以推廣整合到各類大型信息網絡系統開發、圖形用戶界面、游戲軟件系統開發及各種企業移動端應用軟件開發等企業流程管理控制中。Python由于它的內置網絡中繼器使其具有很多常見的支持網絡，所以在很多程序運行網絡過程中，其對網絡兼容性較強，能夠同時支持各種網絡，如socket、urllib等。在網絡相關信息分析爬蟲庫中，它能夠為用戶獲取網頁內容及其他各類網站網頁相關數據信息等數據，還可以收集提供綜合分析數據框架，快速方便地將獲取各類內容數據及其他網站相關信息提取，然后用戶可以直接利用正則表達式等分析方法同時進行其他網站相關信息數據收集、綜合分析和數據綜合利用。Python在數據分析及海量相關數據信息快速準確獲取過程中，后臺服務具有較強的海量數據分析資源優勢，可以快速準確獲取海量數據分析信息資源并快速準確完成海量數據相關信息提取。此外，由于Python海量數據信息采集處理分析軟件庫較為全面，從而在傳統企業計算機應用領域逐步擴展普及Web，利用其全面的海量系統數據采集分析軟件庫及多種類型，Python海量系統數據信息采集資源快速獲取系統資源，加上基于本身內置的大量數據庫和多種標準數據模型，可高效快捷地、快速準確地完成大型海量數據的綜合采集分析處理，如CVS等海量數據。

Python具備各種整合式的人工智能、神經網絡等各種數據資源，并且在整個基于云端的平臺中可以實現Python的各種功能與英語Java和C語言完美相互兼容，能在各類數據庫運營管理工具中快速準確完成和滿足數據服務平臺對云數據服務的各種功能方面的要求，減少整個開發項目的大數據分析開發周期及數據運營管理成本。從整個項目的大數據資源綜合抽取、數據綜合收集整理以及綜合挖掘等再到大數據分析成果展示以及整個數據開發工作過程中，不必再擔心需要其他的大數據開發輔助工具或者大數據分析資源庫的直接支持幫助，并且每個用戶同樣能夠在Python中快速準確完成整個數據工作過程，避免整個數據對程序的錯誤切換及數據分析的錯誤轉化等，有效且更加便利于用戶提高大數據環境的各種綜合功能，加強了大數據的綜合應用性和高效性。Python對比其他傳統企業網頁設計數據處理、計算和交互編程應用語言等，Python不僅能根據開發需求自動構建各種功能，同時它還具有較強的用戶深度交互學習性和應用開發能力，能夠在各不同類型的網頁編程設計以及應用語言中脫穎而出，快速有效率地提高數據處理運轉系統的整體功能架構建設，同時提高程序員的產品開發性和工作效率。Python數據圖表系統能快速準確地完成各種類型數據的統計分析以及可視化，創建各種類型的數據圖表及基本的3D系列圖表，將各種類型數據通過一種科學化、合理化的充分形象展示方式表達出來。對比其他應用程序來說工作成本也比較少，且對于數據庫的獲取處理速度快。

3 Python的概念

Python是一種面向對象的解釋語言類型計算機應用程序設計語言，于1991年正式開始發行。Python具備十分豐富而強大的文件庫，可以對其他各種編程設計語言所需要進行制作和存儲的各種模塊化的文件信息進行無縫聯結。較為常見的原型改寫方式情況一般如下：首先，利用Python在短短的一段時間內快速改寫生成整個傳統程序原型中的各個原型，隨后再針對其中某些原型具有一定技術特殊要求的一部分，利用更為合適的設計以及改寫方式快速進行整個程序原型改寫。Python的基本優點主要包括：簡單易學、解釋性、可移植性、可靠的軟件嵌入性以及持續性和擴展性等，其屬于一種比較高層次的編程設計。而它的最大缺點主要表現在于：單行一個命令而言語句與其他基于命令行而言語句間的傳輸之間有兩個多方面的傳輸質量平衡問題，而且與基于C++相比較，其在運行時的語言傳輸速度較慢。其目前的主要應用領域以及范圍包括：科學圖像視頻處理、數學圖像處理、文本Web視頻編程、多媒體視頻應用、pymo搜索引擎以及其他黑客策略編程等。可視化后的開源數據分析論壇服務平臺當中主要基礎功能模塊包括三大類的核心基礎功能模塊：在線數據互動開源數據管理分析平臺模塊、能力分析系統管理平臺模塊以及一個大的開源在線數據分析論壇服務平臺模塊。除此之外，為了更方便廣大用戶隨時下載相關應用，平臺還特別配有自己設置的用戶下載幫助和服務管理中心。

4 Python的可視化數據分析平臺設計與實現

在這里主要可以分為兩個維度進行工作，包括用戶數據模型儲存和用戶數據模型建模。在數據信息儲存管理方面主要應用技術中最難的點就是如何克服非傳統結構化數據的信息儲存和數據映射間的關系，例如，如何把今天的產品銷售數據情況，同明天服務器的帶寬性能數據利用率以及明天帶寬性能使用率的趨勢等，這些看似“毫不相關”的不同數據類型進行相互耦合；本系統中的典型數據建模技術是泛指對各種類型數據進行概括，同時將整個數據庫結構中的任何一行都以數據的形式轉化成現實的、更容易被人理解的數據模型。該應用模塊需要涉及的應用數據類型有多種。下面主要從產品生產數據分析、產品管理數據綜合分析、倉儲管理數據綜合分析三個方面進行介紹。

4.1 生產數據分析

要研究內容分別是基于產品種類、型號、批次等作為基礎統計數據相關信息的業務深度分析統計數據組合分析；利用車間關鍵工序運行性能指標、車間各個關鍵部件最佳運行性能參數等作為基礎統計數據，研究各個維度車間關鍵工序的最佳運行性能參數等并進行分析組合，指導整個生產線全過程車間工序的不斷改進；同時可以結合更多的多個方向數據來分析多個維度，用戶可以同時進行探索式數據組合分析和大數據趨勢預測，借助這些數據挖掘深度分析數據服務平臺用戶，可以直接實現從一個整體生產線以及一個車間的各分廠多個點的管理維度，各個點收集數據，來直觀性地展示分析一家公司以及整個生產流程中的運營進度管理進展情況。

4.2 產品數據分析

在研究內容上主要分析了整個生產環境以及外部地理氣候條件，主要包括天氣溫度、濕度等各種環境因素對整個產品的直接驅動影響；同時通過針對每個客戶發出訂單的產品數據留存時間變化和跟蹤情況，及時進行留存跟蹤數據分析，挖掘整個產品中的潛在用戶；通過對產品外形美觀件設計中的質量合格品與外觀件中不合格品兩個大類產品分別進行圖片取樣、標簽化，進行工業樣品處理光學成像圖片處理取樣成像，實現產品數據分類和智能分析自動檢測，將產品分類在該技術及其領域推廣擴展到整個機器設備生產線上，實施產品數據智能自動檢測、分揀，提高自動識別產品數據精度和自動分揀數據效率；對整個機器生產來說，量化和可視化的機器產能對整個公司財務固定資產能產生的直接驅動影響。

4.3 服務方面進行咨詢

主要業務是為具有大量的數據統計和分析咨詢要求的用戶實時地提供相關統計和數據，以及對于存在的問題進行的咨詢。并且這些用戶也可通過協助，實時地進行相關咨詢服務以及內容實時化定制，管理員也可以實時對用戶的咨詢服務內容進行實時管理，在一定程度上需要他們對其所提出的相關問題、所需要進行的咨詢和其在有定制化和服務性需要時，能夠進行問卷回復和反饋處理。

4.4 開源論壇模塊

平臺同時提供了全部開源算法的基本簡介和全部開源算法代碼，用戶不僅可以自由展開各種算法的學習與交流活動，還可以更為深入地了解算法數據結構分析以及算法的各種應用實現方式，將其應用作為算法基礎點并結合自身實際需求可以進行二次開發，從而有效率地提升廣大學生的算法學習工作興趣與研究積極性。

5 結語

大數據分析時代在不斷演進，數據分析的深遠影響及重要性也在逐步拓寬和不斷加深，本文提出了一個面向我國制造業的基于Python的可視化數據分析技術平臺[2-3]，重點研究展開了該平臺的功能設計和企業結構管理框架優化設計的全過程，為我國制造業的可視數據分析發展提供了動力。