基于大模型的數據分析與可視化平臺設計與實現

中圖分類號：TP311；TP391.4 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2025）12-0074-06

Design and Implementation of Data Analysis and Visualization Platform Based on Large Language Model

GENG Kangkang12， WU Maonian1.2.3 （1.SchoolofInformationEngineering，HuzhouUniversity，Huzhou33ooo，China;2.ZhejiangProvinceKeyLaboratoryof Smart Management and Application ofModern Agricultural Resources，Huzhou 313ooo， China; 3.Huzhou Wuxing District Digital Economy Technology Research Institute，Huzhou 313ooo，China）

Abstract： With the continuous progressof Large Language Model in the field of Natural Language Processing， its application potential in the fieldof data analysis and visualization has gradually become prominent.Based onthe technical framework ofLargeLanguage Model，this study designs and implements anintelligent data analysis and visualization platform.Adhering to theuser-centered design conceptand combining with moder programming technology，the platformcan automaticallparsetheorginaldatauploadedbyusersandgeneratecorrespondingcharts.Inadition，thplatformalsosupports interactive functionsofmultiplechartsandhas theabilitytointerpretdatabasedonnaturallanguagegeneration.Through this platform，userscanaalyedataefcientlyandintuitivelysoastoobtainmorein-depthisights.iesearchprovidesuseful practical experience and theoretical reference forthe development of intellgentdata processing systems in the future.

Keywords：Large Language Model; data analysis; visualization; chart

0 引言

隨著人工智能技術的快速發展，基于大語言模型（LargeLanguageModel，LLM）的自然語言處理能力不斷提升。近年來，大模型在自然語言理解和生成任務中展現了卓越的性能，其強大的上下文理解能力和語義推理能力，為各類語言驅動的智能系統設計提供了新的技術路徑[1]。特別是在數據分析與可視化領域，引入大模型能夠顯著降低用戶的操作復雜度，通過自然語言交互的方式完成數據查詢、分析與可視化，從而大幅提升分析效率和用戶體驗[2]。本文基于Llama3模型[3]，設計并實現智能化的數據分析與可視化系統，結合編程前后端技術和分布式架構，為用戶提供高效、直觀的數據處理能力。

在傳統的數據分析流程中，用戶往往需要借助專業工具或編程語言完成數據預處理、分析建模和可視化操作。這種方式要求用戶具備一定的技術背景，且操作流程復雜，對非技術用戶來說具有較高的使用門檻[4]。同時，隨著數據規模和復雜性的不斷增加，傳統工具在處理海量數據時往往面臨性能瓶頸，難以滿足實時性和交互性的需求。在此背景下，基于Llama3的大模型數據分析系統通過自然語言接口，結合現代Web技術與分布式系統架構，為用戶提供全新的數據分析與可視化體驗。用戶僅需通過簡單的自然語言指令即可完成復雜的分析任務，而系統自動解析指令、執行分析邏輯，并以直觀的可視化形式展示結果[5-]。

本文的主要研究內容包括：

1）基于Llama3模型的自然語言交互方案設計，探索大模型在數據分析場景中的適配性與優勢。2）基于現代編程技術的可視化系統實現，包括交互界面開發與數據動態渲染。3）結合分布式架構與多種技術工具，優化系統性能及擴展性。4）通過實驗與案例驗證系統的功能性與實用性。本文旨在為智能化數據分析系統的設計與實現提供參考，同時為實際應用場景中的數據處理與決策支持提供創新性解決方案。

1平臺設計原則

在設計基于大模型的數據分析與可視化平臺時，遵循以用戶為核心的設計理念，致力于為用戶提供高效、易用、智能化的分析體驗。結合技術特點和應用場景，本平臺設計遵循以下三大原則：直觀數據展示、增強數據理解、輔助數據探索[7]。

1.1直觀數據展示

數據可視化的核心目標是將復雜的數據信息以直觀、清晰的方式呈現給用戶。本平臺通過ECharts動態可視化技術，提供多種圖表類型，如柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖等，并支持用戶根據需求切換圖表樣式，使數據分析結果一目了然。

1.2增強數據理解

在數據分析過程中，僅僅展示數據并不足以支持用戶做出決策，需要通過對數據的深入解釋與分析來增強用戶對數據的理解。本平臺通過以下方式實現這一目標：首先，基于Llama3大模型的語言生成能力，平臺能夠自動生成對數據的解釋性文本；其次，通過多維度分析，支持用戶通過自然語言指令切換數據分析維度，幫助用戶從不同角度理解數據特征；最后，借助異常檢測與提示功能，結合數據分析法，平臺能夠檢測數據中的異常點或趨勢變化，并通過可視化標注和文字提示告知用戶異常原因或潛在風險。

1.3輔助數據探索

數據分析的一個重要價值在于挖掘隱藏的信息和發現潛在的規律。本平臺設計多種功能，幫助用戶自主探索數據，發現有價值的洞見：

1）數據動態篩選與過濾。提供靈活的數據篩選工具，支持用戶通過條件過濾（如時間范圍、類別、地區等）動態調整分析范圍，聚焦感興趣的數據子集。

2）關聯分析。平臺支持對不同數據維度或指標之間的關聯進行分析，例如“銷售額與廣告投入的關系”“地區人口密度與消費水平的相關性”，幫助用戶挖掘數據之間的潛在聯系。

3）數據預測與趨勢分析。結合統計模型和機器學習技術，提供數據預測功能，幫助用戶進行趨勢分析與未來規劃，例如“預測未來六個月的銷售額變化”。

通過這些探索功能，平臺能夠激發用戶的好奇心，引導其深入挖掘數據價值，為決策提供有力支持。

2 平臺系統設計

2.1 平臺架構

系統的核心架構由三大模塊組成：大模型模塊、數據分析模塊和用戶模塊（如圖1所示）。每個模塊各司其職，共同完成從用戶需求解析到數據分析與可視化輸出的完整流程。

其中，大模型模塊是平臺的智能核心，主要負責解析用戶提交的自然語言分析需求。通過調用Llama3模型，模塊將非結構化的自然語言輸入轉化為結構化的分析邏輯，并為后續的數據分析任務提供指導。模塊管理功能則主要用于負載均衡和并發優化，以提升模型的服務能力；數據分析模塊是平臺的數據處理核心，支持多種任務處理方式，包括消息隊列、多線程和串行分析；用戶模塊是系統的交互接口，包含普通用戶入口和管理員工具。普通用戶模塊提供自然語言輸入和分析結果展示功能，而管理員模塊則負責系統的維護與監控。

2.2 系統流程

圖2展示了系統的前后端流程圖。系統的數據流從用戶輸入到結果展示，經過前端與后端的協同處理，形成穩定的處理機制。數據流的設計可分為前端數據處理階段和后端數據處理階段。

前端主要承擔用戶交互、數據校驗和結果展示的任務。用戶通過界面輸入自然語言需求或上傳數據文件后，系統首先對輸入內容進行格式化校驗，確保數據的完整性與合法性。校驗通過后，用戶請求與數據被封裝并通過API接口傳輸至后端。最終，后端返回的分析結果會通過前端的動態可視化工具ECharts展示，用戶還可以對生成的圖表進行交互式調整，以滿足個性化需求。

圖2前端和后端流程圖

后端作為系統的核心，負責分析需求的分解、邏輯生成和數據處理。后端接收到前端提交的請求后，會再次校驗數據以確保其規范性。隨后，通過調用Llama3模型，將用戶的自然語言需求解析為結構化的分析邏輯。在處理高并發任務時，系統通過消息隊列對任務進行調度，合理分配資源。根據生成的邏輯，后端的數據分析模塊采用合適的處理方式對數據進行分析。分析完成后，系統將結果和可視化配置存儲至數據庫，同時將結果返回給前端供用戶查看。

3 平臺具體實現

3.1 技術選型

表1為主要的技術選型，結合前后端分離架構、大模型服務、分布式消息隊列和高性能數據庫。通過Llama3和Ollama框架[提供自然語言解析服務；Vue.js和ECharts實現友好的交互與動態可視化；SpringBoot和RabbitMQ支撐后端邏輯與異步任務調度；MySQL和Redis保證數據存儲和查詢的高效性。整體架構針對復雜任務和高并發場景提供穩定的解決方案，為智能數據分析提供重要支撐。

表1技術選型表

（續表）

3.2 主要功能實現

3.2.1 Llama 3部署

Llama3的大模型解析能力基于Transformer架構，通過自注意力機制對輸入語句中的語義關系進行建模，使其能夠在上下文中捕捉復雜的邏輯關系。具體而言，當用戶輸入自然語言指令時，模型首先將自然語言文本轉化為高維向量表示，捕捉其語義信息；其次，利用多層Transformer的自注意力機制，建立輸入文本中詞匯之間的長距離依賴關系；最后通過解碼器將建模結果生成目標任務描述[9]。與傳統的基于規則或模板的方法相比，大模型的優勢在于其對非結構化語句的高容錯性和泛化能力，能夠解析復雜的自然語言需求。

在實際部署中，采用INT8量化技術對Llama3模型進行優化，將權重從FP32精度壓縮為低精度表示。為保證Llama3的運行效率和服務穩定性，采用Ollama框架進行模型推理服務的封裝。硬件環境選擇支持CUDA的GPU集群，以加速模型的并行推理過程。模型通過RESTfulAPI形式對外提供服務，核心接口包括：負責接收用戶輸入并返回結構化任務邏輯、監控模型狀態與性能。

3.2.2 數據分析功能實現

數據分析模塊的核心目標是根據用戶需求對數據集進行分析處理，并生成分析結果。為滿足不同場景的需求，設計三種任務執行方式：串行方式、異步方式和消息隊列方式。表2是三種執行方式的對比：串行方式按順序處理任務，適用于簡單流程；異步方式解耦任務與結果，提高效率；消息隊列方式通過消息中間件實現任務分發，適合分布式和高并發場景。

表2三種執行方式對比表

串行處理模式下，任務按照嚴格的順序，由單一線程逐條處理。這種模式確保每個任務在邏輯上的獨立性和順序執行的可控性。在處理邏輯方面，前端直接調用后端接口，觸發數據分析任務的同步執行。后端在接收到請求后，按順序處理數據，一旦分析完成，結果會立即返回給前端，無須額外的任務調度或結果存儲機制。

異步處理模式是將任務執行與結果生成解耦的數據處理方式。在此模式下，前端提交任務后，會立即接收到一個任務標識符，而無須等待任務完成。后端則在后臺異步執行這些任務，利用線程池等機制來管理任務隊列和并發執行。一旦任務完成，結果會被存儲在緩存系統中，前端可通過輪詢或回調接口，使用任務標識符來檢索結果。

消息隊列處理模式是基于生產者－消費者模型的數據處理架構，使用消息中間件RabbitMQ來分發和執行任務。用戶請求首先作為生產者消息，通過后端系統提交到RabbitMQ消息隊列中。隨后，Llama3模塊作為消費者，持續監聽該隊列，從中提取任務并執行相應的解析邏輯。任務處理完畢后，Llama3模塊會將結果存儲到Redis緩存中，用戶可通過提供的任務ID查詢處理結果。核心代碼如下：

3.2.3 數據展示功能實現

數據展示模塊的主要功能是將數據分析模塊生成的結果以直觀、動態、交互性強的方式呈現給用戶。系統設計標準化的后端數據接口，分析結果經后端處理后以JSON格式返回，包含數據點、維度信息和圖表配置參數。前端基于Vue的組件化架構，將JSON數據解析后傳遞給ECharts進行動態渲染。支持的圖表類型包括柱狀圖、折線圖、餅圖和散點圖等，可滿足多種分析場景需求。用戶可通過界面對圖表進行操作，如篩選數據維度、調整時間范圍、放大或縮小特定區域等。為實現實時更新，系統通過WebSocket建立前后端雙向通信通道，當用戶調整分析參數時，后端重新生成結果并推送到前端進行實時渲染。

圖3是系統生成圖表的一個示例。用戶上傳關于人腦推理與機器推理的結構化數據，系統對數據進行分析后，自動生成對應的ECharts配置代碼，并渲染出最終的可視化圖表。生成的配置代碼關鍵部分如下：

圖3生成的圖表示例

4系統測試與部署

4.1 系統測試

系統測試聚焦于平臺從用戶輸入到生成可視化結果的核心流程，驗證各功能模塊的準確性、協同穩定性和性能表現，同時確保在高并發與異常場景下的魯棒性。測試內容涵蓋自然語言解析、數據分析與可視化生成、智能結論生成以及高并發性能。

大模型模塊是平臺的核心組件，其測試目標是驗證用戶輸入的分析訴求能否被模型準確理解并轉化為可執行的分析任務。測試覆蓋標準化需求、模糊表達及邊界場景等多種輸入類型，結果顯示，大語言模型對標準化表述的解析準確率達到 98.6% ，對模糊表達的容錯率為 92.3% 。在語義歧義輸入場景下，系統能夠通過默認規則或模型提示機制生成合理的分析任務。

數據分析模塊的測試重點在于對上傳原始數據集的處理能力，以及在復雜分析任務中的計算效率和準確性。實驗在包含百萬級記錄的真實數據集上進行，涵蓋聚合分析、時間序列分析和多維交叉分析等任務。測試結果表明，任務執行的平均響應時間為1.3秒，分析結果與預期完全一致。啟用緩存優化后，重復任務的響應時間降至0.4秒，顯著提升了高頻場景的性能。可視化生成測試圍繞數據與圖表的一致性和交互性能展開。針對不同類型的分析任務，平臺生成折線圖、柱狀圖、餅圖等可視化結果。結果顯示，生成10萬條數據的圖表耗時不超過0.9秒，所有交互操作均保持流暢無卡頓，圖表與分析結果的展示完全一致。

高并發性能測試模擬了100至1000名用戶同時提交任務的場景，測試系統在高負載下的穩定性與資源利用情況。結果表明，在1000并發用戶場景中，系統平均響應時間為1.5秒，CPU和內存利用率保持在合理范圍內，未出現任務堆積或服務崩潰情況。

綜合測試結果表明，平臺在功能正確性、性能穩定性和高并發處理能力方面表現優異，能夠滿足智能數據分析場景的實際需求。

4.2 系統部署

平臺的部署采用分布式架構與容器化技術，結合消息隊列和動態擴展機制，確保其在生產環境中的高效運行和高可用性。部署架構涵蓋前端服務、后端服務、大模型服務和數據存儲服務，各模塊通過輕量化的通信機制耦合，為平臺整體性能和可擴展性提供支持。

前端服務通過Nginx托管靜態資源，并配置反向代理與后端通信，以支持高并發的用戶請求。后端服務基于SpringBoot，負責業務邏輯處理、消息隊列管理和任務調度，運行于Docker容器化環境中。大模型服務部署于支持GPU的節點，通過分布式推理框架提供自然語言解析能力，并借助消息隊列實現與后端服務的異步通信。數據存儲服務使用MySQL數據庫作為主要存儲層，結合Redis緩存優化高頻查詢性能，同時配置主從復制以提升容災能力。

所有服務通過Docker容器化打包，結合Kubernetes進行編排與管理，支持自動擴縮容、服務健康檢查和負載均衡。部署過程中，利用Kubernetes的節點彈性伸縮機制，平臺能夠根據用戶請求量動態調整資源分配，避免性能瓶頸。

部署完成后，通過模擬真實生產環境進行驗證測試。在實際運行條件下，平臺的平均響應時間維持在1.3秒以內，在高并發流量下借助動態擴展機制有效維持服務質量。容災切換時間控制在30秒內，未對用戶體驗產生顯著影響。測試結果充分證明，平臺的部署架構具備高效、穩定的運行能力，能夠有效應對復雜場景的挑戰。

5結論

研究設計并實現智能數據分析平臺，該平臺通過集成Llama3模型解析用戶自然語言輸入，轉化為具體數據分析任務，并自動生成可視化圖表與分析結論，有效滿足智能數據分析和可視化場景需求。平臺的研究與實現為智能化數據分析提供了新解決方案，展現出自然語言處理技術在降低數據分析門檻中的實際應用價值。

未來工作將進一步優化平臺自然語言解析能力，提升對復雜業務需求的適應性；擴展平臺對實時數據處理和多領域業務場景的支持；同時加強分析結論的智能化與業務相關性，為用戶提供更全面的決策支持工具。

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作者簡介：耿康康（1999—），男，漢族，安徽亳州人，碩士在讀，研究方向：神經符號與零樣本學習；吳茂念（1975一），男，漢族，貴州遵義人，碩士生導師，教授，博士，研究方向：人工智能。