公安局情报信息综合应用平台大数据情报云-可视化展示系统

　1 图形化展示 1.1 警情态势预警系统

　各级公安机关对掌控社会治安形势的需求日益强烈，使得警情分析与研判工作成为其实现辅助指挥决策的重要手段。110、119、122 警情信息因其及时、鲜活、全面和数量可观的特点，客观、准确、多角度地反映了现实的治安形势和公安机关的工作状况。针对警情信息的研判和挖掘，可以帮助公安机关分析社会治安形势、发现治安工作焦点、科学调整警力部署、实施定向精确打击、评估公安工作绩效，从而达到辅助决策的最终目标。

　面向不同级别、不同部门、不同岗位的用户，提供警情信息的查询、分析功能，多种条件的复合查询支持对于警情数据全面深入的信息遍历和检索，并能通过报表、图形等多种方式展现。

　 1.1.1 警情态势预警系统

　警情态势预警系统紧密结合情报信息分析工作的需求，同时运用搜索引擎、信息碰撞、数据挖掘、信息融合等技术，实现情报信息中有用情报的快速分析、自动收集

　及分类检索等，具有情报抓取、分析比对、综合研判等多种情报应用综合与管理功能。系统能极大提高情报信息分析的准确性及工作效率，为各部门维护稳定、打击犯罪、指导防控提供服务。系统总体展示了全市警情态势，其展示设计如下图所示：

　图 1 警情态势展示设计 警情态势预警系统主要展示在大屏上，所展示的内容分警情态势和主城区态势两个重点展示。

　警情态势：

　展示全市的昨日警情态势地域分布，数量分布情况。

　对警情严重程度进行分级、各个级别进行直观的区别展示。

　警情处置进度展示、现场实况的视频展示。

　警情最新的伤亡情况及伤者救治情况 警情的处置警种所属派出所、现场处置警力责任人联系方式 警情案犯嫌疑人追捕、拘留情况 主城区态势：

　展示主城九区的昨日警情态势地域分布，数量分布情况。

　对警情严重程度进行分级、各个级别进行直观的区别展示。

　警情处置进度展示、现场实况的视频展示。

　警情最新的伤亡情况及伤者救治情况 警情的处置警种所属派出所、现场处置警力责任人联系方式

　警情案犯嫌疑人追捕、拘留情况 多维展示系统  总体展示

　多维展示按全市刑事案件发案、最近 30 天刑事案件发案趋势、全市八类案件上周发案统计、全市侵财案件上周发案统计、当年刑事案件 24 小时发案趋势图等五个栏目显示全市案件发案各信息，方便用户直观感受跟查询，如下图所示：

　图 2 多维展示设计  发案量统计展示

　统计刑案发案总量、八类案件的发案总量，通过环比、同比计算，并按图形化展示出来，如下图所示：

　图 3 案件数量统计分析设计 1.1.2 八类案件专题预警

　显示的是全市八类案件（包括“故意杀人案”、“实施恐怖、劫持案”、“放火案”、“爆炸案”、“强奸案”、“绑架案”、“故意伤害案”、“抢劫案”）在选定时间内的发案统计信息，以图像和列表形式展现八类案件分析信息。

　 图 4 八类案件分析设计

　设定好时间、地区后点击“确定”则对该时间段该地区发生的所有属于“八类案件”的案件进行分析，分析结果如上图用“占八类案件百分比”图、“八类案件发案总排序（前 10 位）”图、“八类案件统计分析表”表示出来。包括案件发生区域、场所、时间段，受害人的籍贯、性别、年龄特征、嫌疑人的籍贯、性别、年龄等特征做分析。对案件相关的调查的旁观者口供、相关事务做分析。

　对案件的场所摄像头视频、场所管理人员、场所所属片区民警、场所地理位置、场所的人/车流量、作案工具、作案手法等进行分析。

　其中“八类案件发案总排序（前 10 位）”柱形图可以钻取出对应区县案件明细信息。“八类案件统计分析表”中的“导出详细”也可查看各类案件明细信息，重点对涉稳的重点人员进行分析，主要分以下几个方面来做这个对象的统计分析：

　统计分析：

　对涉稳的重点人员总数以及按照重庆市、主城九区及其他区县进行区域分布，涉稳级别进行分析和直观展现。对涉稳人员做时间和区域相对人数上的同比、环比分析和趋势分析。对涉稳人员所述籍贯、年龄、性别、学历程度进行统计分析。对涉稳人员做分级监察和四级预警管理。

　按空间维度分析：

　对涉稳的所有人员进行按照分重庆市、主城九区及其他区县进行区域分布和数量统计展现。

　按时间维度分析：

　对涉稳人员采取按照时间轴的时间粒度（年份、季度、月份、日期、小时段）选择做区域分布和数量统计展现。

　入渝轨迹分析：

　对来渝的所有涉稳人员进行来渝使用交通工具分析，入渝的方向及入渝路线、入渝前所在省份地区进行分析。入渝后的会面人员、在渝活动轨迹进行分析 出渝轨迹分析：

　对出渝的所有涉稳人员进行出渝使用交通工具分析，出渝的方向及出渝路线、出渝所到省份地区进行分析。出渝后的会面人员、出渝钱活动轨迹进行分析。

　1.1.3 侵财案件专题预警

　按照侵财案件分类来统计设定时间内的发案统计情况，包括“盗窃案”、 “抢劫案”、“诈骗案”、“抢夺案”和“敲诈勒索案”，了解整体社会治安情况。

　 图 5 侵财案件专题分析设计  各市发案同比、环比情况

　显示今年以来发案总数、上个月的发案数及同比、环比数。

　 近 12 个月发案图形展示

　统计侵财类案件的近 12 个月发案总数，用图形直观的展示出统计结果。

　对侵财类案件进行案发区域、案发地点、案发场所、案发时间段进行分析。案件相关人的人物、事件等关系进行分析。

　对案件的场所摄像头视频、场所管理人员、场所所属片区民警、场所地理位置、场所的人/车流量、作案工具、作案手法等进行分析。

　1.1.4 社会治安情况专题预警

　社会治安情况定义为分四个等级，四个颜色红橙黄绿展示全市区县的预警等级，预警内容按数据源分为“派出所前台接警”、“110 有效接警”、“刑事案件立案情况”，预警时间可选择查看昨日、上周、上月或自定义时间段。

　 图 6 四色预警设计

　通过数据统计，得到全市（细化到派出所级）的每日发案数量，统计数据包括“派出所前台接警”、“110 有效接警”、“刑事案件立案情况”。

　图 7 每日发案统计设计 社会治安情况专题按照行政区县分局及派出所进行展现

　区县分局：

　展现所属区域的案件地域分布情况、数量分布情况，案件所述派出所的分布。

　展现分局管辖范围的总案件数、案件类型、常发生案件的地域分布、常发生案件的时间段分布。

　案件数量同比、环比等维度分析，力求通过查看同环比直观了解案件的变化情况。

　对案件做分析，并设置预警级别，便于出现警情时及时采取最行之有效的方案解决。

　维度默认是每日警情，但也可灵活选择日、周、月、年。

　派出所：

　展现所属区域的案件地点分布情况、数量分布情况。

　展现分局管辖范围的总案件数、案件类型、常发生案件的地域分布、常发生案件的时间段分布。

　案件数量同比、环比等维度分析，力求通过查看同环比直观了解案件的变化情况。

　对案件做分析，并设置预警级别，便于出现警情时及时采取最行之有效的方案解决。维度默认是每日警情，但也可灵活选择日、周、月、年等维度查看相应的维度的警情分布和数据情况。

　1.2 犯罪趋势预警分析系统 1.2.1 概述

　随着信息化和定量化时代的到来，如何能够对社会治安形势进行科学、客观、公正的评估，成为当前公安机关的一个重要课题。为了尽快解决这一难题，借助大数据、人工智能、机器学习等技术，采用超几何分布算法，创建发案分析评估指数模型，对发案进行科学、客观的评估，从而更加精确的辅助决策，为基层打、防、控提供更加合理的指导。

　一、超几何分布理论依据

　由于不同辖区的经济发展水平、人口总量、就业和交通状况等存在巨大的差异，因此其刑事治安案件的发案基数也存在巨大的差异。而公安机关常用的评估方法存在以下不足：

　（1）如果以发案的绝对数作为对比标准时，每次都是主城分局和商圈派出所的发案数较多，而远郊区县发案数较少。

　（2）如果以发案的增加百分比作为对比标准时，往往都是发案较少的单位排名靠前。这些地区由于少量案子的增加就造成百分比值的大幅变化（小数定律）。

　以上情况，在情报信息中心的《每周警情》可以直接反映出来。如何有效避免以上两种客观情况出现的偏差，既考虑大单位、大地区与小单位、局部地区的发案情况，又考虑发案百分比作为评估标准的不足，下步我们将借鉴当前国外应用的超几何分布算法。

　该算法最早由美国 Azavea 公司（主要由来自 MIT 和哈佛研究人员组成的一个顶尖的犯罪数据分析处理公司）于 2006 年引入实战应用，由此建立了犯罪早期预警系统（Crime Early Warning System，CEWS，目前已在美国多个警局进行部署），用于对发案概率较高的地域进行自动预警。

　下面以渝中区大阳沟派出所的扒窃案为例进行分析。如渝中区过去一年的扒窃案总数（1250 起）和最近一个月的扒窃案数（125 起）；大阳沟派出所过去一年的发案总数（15 起）和最近一个月的发案数（1 起）。可见，扒窃案发生的概率就可以转化成与上述黑球、白球的相似的情形，即有：N=1250，m=125，n=15，k=1。只不过运用超几何分布计算某地区发案概率时，需要计算超几何分布叠加的概率，其公式如下（公式一）：

　计算结果为 0.548。此项结果越大，表明近期发案越高。当 15 起案件都发生在最0( )( )( )m N m ki n iNin

　近一个月时，得到的结果就为 1。当此项结果小于 0.05 时，表明此地发案数显著性的偏低。

　另外，我们也可以计算如下（公式二）：

　此项结果越小，表明此地最近一个月的发案率就越高，当 15 起案件都发生在最近一个月时，此项值就为 0。当此项结果小于 0.05 时，表明此地发案数显著性的偏高。

　1.2.2 模型与功能设计

　通过对刑案系统发案数据的统计分析，计算出各个地区的发案走势情况，并根据发案指数对案件高发地区进行预警。本模型可以做出市区两级模型。

　：

　市级模型：统计全市案件及各个区县的案件数据，对各个区的发案进行概率计算，描绘出其发案走势。

　区县级模型：统计区县及各个派出所的案件数据，各个派出所的发案进行概率计算，描绘出发案走势情况，并对案件高发的派出所进行预警。

　1.2.2.1 清除补录案件的影响

　为了尽量消除补录案件对统计分析的影响，第一步对数据过滤，利用“案件录入时间-案件发生时间”差值进行过滤，如果考虑以 7 天为当前案件的统计指标时，建议“案件录入时间-案件发生时间”小于等于；如果考虑以 30 天为当前案件的统计指标时，建议“案件录入时间-案件发生时间”小于等于 30。

　1.2.2.2 对数据进行统计

　统计派出所及各个区近 1 年和近 7（或 30）天的发案量，在统计时可以在统计发案总量，也可以统计各个类型案件的发案量，还可以自定义关键词进行统计。

　( )( )( )m N m ni n iNi kn

　1.2.2.3 计算及成图

　利用公式对各个地区的发案概率进行计算，同时将每天所得的数据进行成图。

　1.2.2.4 数据发布及预警

　每天或每周对数据进行发布；设定预警线，对案件高发地进行预警。

　1.2.3 预警展示 1.2.3.1 三色预警

　根据三色预警的设计模式，系统把计算出来的最终值分为以下三种类别：

　一级预警：模型一值大于等于 0.95 或模型二值小于等于 0.05

　二级预警：模型一值大于等于 0.9 或模型二值小于等于 0.1

　三级预警：模型一值小于 0.9 且模型二值大于 0.1

　图 8 三色预警设计图

　1.2.3.2 阀值预警

　 图 9 阀值预警设计图

　1.2.3.3 时间热点预警

　图 10 时间热点预警设计 1.2.3.4 发案 GIS 分析

　图 11 发案 GIS 分析设计图

　1.3 应用案例展现 1.3.1 指挥中心案例

　1.3.2 刑侦统计分析案例

　1.3.3 物证中心案例

　1.3.4 警综平台案例

　2 展示层建设 2.1 图形化展示设计

　平台图形化展示技术以大数据、云计算、视频技术、数据挖掘、知识管理等为技术支撑，以公安信息化为核心，通过互联化、物联化、智能化的方式，促进公安系统各个功能模块高度集成、协调运作，实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”之目标的警务发展新理念和新模式。

　平台图形化展示架构如图。

　 平台图形化展示基于情报分析研判基础平台，通过虚拟化服务器、存储及网络实现系统所需的基础硬件资源支撑。

　平台图形化展示建设依托情报分析研判数据中心，在情报分析研判数据中心数据基础上，根据可视化展现分析厅展现内容及业务需求，构建可视化展现专题数据资源库，为数据可视化展现进行专题应用支撑。

　应用层主要包括可视化展示系统、统计分析工具、主题展示、展示服务系统等应用，为用户提供可视化展示服务。

　 2.1.1 数据接入与处理 2.1.1.1 数据源  支持支持 Oracle，DB2，SQLServer，MySQL，SqlServer 等数据源。支持 ODBC数据源，支持共享应用服务器数据源。

　 支持将 Excel，CSV，JSON 文件等格式的数据直接作为数据源，也支持内置

　数据集。

　2.1.1.2 数据关联 支持对数据的预处理，预判数据表间主外键关联关系。对于接入系统的数据库中多个表间，可以直接继承数据库已设的外键关系，也可以手动建立表间关系。支持网络服务协议，从接口导入数据。支持图表数据的批量修改，即当分析图表已订阅的相关数据发生变动时，分析者不需要再去拖拽数据维度、图表等操作，系统自动发送更改数据给各个图表，节省分析者操作时间。

　2.1.1.3 平台数据对接 与情报分析研判平台做数据对接，做接口开发。

　程序接口支持 JavaApi 数据源，支持 WebService 等标准的数据。

　2.1.1.4 多维数据库 Cube 多维数据库集合强大的数据计算能力和便捷性为一体，支撑着多维分析功能，多维数据采用预处理以及并行计算的先进数据处理模式，使用 NIO 内存映射文件存储模式，同时采用高效的智能位图索引，以及智能避免重复计算的缓存机制，使得在前端页面展示数据时，运行速度高效快速。

　所有的数据业务包建立的时候，后台自动生成对应的 cube。多维数据库 Cube 采用 MOLAP 的形式，在处理大数据量的问题上具有优良的支撑。Cube 中的数据可以设置定时全量/增量更新。增量更新方式大大减少了数据源中较大的表的 cube 更新时间。

　 全量更新可以对全部所有的业务包进行更新，可以将粒度设置到每个小时。

　 可以对单表设置全量更新的时间，也可以选择增量更新的数据。

　1.1.1 数据可视化系统 为公安提供可视化展示、分析平台，帮助对问题展开复杂的分析，解决系统使用

　繁琐的问题。重庆公安情报分析研判展示系统，展示需求及待展示数据（包括展示所需的原始数据、处理结果数据、访问接口及访问方式、访问权限等）均由重庆公安情报分析研判数据中心提供，并根据分析研判具体要求完成数据展示。同时可视化系统提供完备的用户交互机制，完成情报分析研判系统功能。展示效果以图形化、动态化、易操作、交互性好为原则。需要支持以下功能：

　1.1.1.1 资源 库可视化 可视化资源库包括图表库和控件库，系统提供了 2D/3D 图形可视化，支持多种基础图表资源库和控件库、图形可视化分析模板。图表类型包括柱形图、条形图、折线图、饼图、面积图、组合图、仪表盘和矢量地图（包括各省地图，中国地图和世界地图）。

　主要功能包括：多种基础图表资源库和控件库等、分析模板。

　可视分析平台提供了 2D\3D 图形可视化，其中包括：

　1.1.1.2 图表库 图表库中包括 40 种的基础图表和 3D 动态地球等，包括：标准柱状图、堆叠柱状图、多系列层叠图、标准条形图、圆点地图世界、路径地图世界、3d 地球、标准仪表盘、多仪表盘、标准漏斗图、多漏斗图、矩形树图、树图、字符云等图表类型。

　1.1.1.3 控件库 控件库中包括文本域、按钮、多选框、时间轴、单选、下拉菜单、图片、线条、文本输入框、滑动条、表格、滑动菜单、容器、时间控件及自定义控件。仪表板的主题，可用文本框控件拖拽到仪表板的对应位置来实现。

　1.1.1.4 应用模板库 分析者能实现对任意数量的控件和图表的组合，同时控件和图表的样式支持主题模式和自定义模式，可以满足分析者对不同风格需求。

　控件和图表支持自由布局，自由布局允许分析者全面自定义。已完成的分析组合可以保存成模板，进行二次或多次利用。

　根据不同业务警种的业务需求，创建不同分析模版。如实现指挥中心警情分析、重点人员分布、犯罪时空分析等模版，直接套用现有模版，减少民警工作量，提高工作效率。

　 模板选择 使用户可以根据自身的需求、所需分析的数据，因地制宜的选择适合的模板进行分析。同时，也可以将已经分析完成保存于文档中的图表进行二次分析。从很大程度上，减少了分析时间，提高了分析结果的精准性。

　 模板复用 每次可将分析完成或未完成的图表保存于文档中。需要再次分析或在已分析完成的数据基础上进行新的分析，便可将保存于文档中的图表进行复用。

　 模板操作 可对模板、文档进行查看、创建、删除、更改名称操作。

　 保存 支持页面的保存，在设计分析界面直接点击保存按钮即可保存当前设计的分析结果，保存下来的分析结果都会展现在模板页面当中。

　1.1.2 可视分析展示界面 主要包括数据维度拖拽导入、图表联动、控件联动、信息浮动详情、图表动态切换、可视化分析和实时演示等。

　主要功能包括：数据维度拖拽导入、图表联动、控件联动、信息浮动详情、图表动态切换、可视化分析和实时演示等。

　1）数据维度 可视分析界面的内容可以根据分析者需求的差异，定制自己的数据维度及展现内容，实现真正的个性化服务。可视分析平台以树状结构实时展现连接的数据维度，支持对单一或者多个数据维度的公式计算，数据透视等功能。通过公式计算和数据透视建立新的计算维度，并在数据维度的列表中增加。

　公式计算和数据透视功能包括合计、计数、平均、最大值、最小值、方差、标准

　差、中位数、众数等操作。

　分析者将相关数据维度拖入至图表设置即可更新图表内容。

　2）图表控件联动 图表间、控件间、图表和控件间都能快速建立关联关系，达到联动效果。分析者能更直观看到数据相互间的作用关系。

　图表支持动态切换，如柱状图与折现图的切换，饼图与漏斗图的切换，从不同角度观察和分析数据，即数量与趋势的变化。分析者通过对图表自由拖动、布局和组合，同时结合数据维度来形成可视界面，通过对图表和控件的操作进行可视分析。例如分析者在知识中心中检索某个实体（比如某个人），获得相关的关联关系，通过力导向关系图、关系和弦图展现它与其他实体的关联关系，通过对图表的一些操作，过滤无用的信息，通过地图来展现实体间地理空间关系等。

　3）实时演示 分析者可以直接实时演示形成的可视分析界面，这样不仅节省制作类似 PPT 报告的时间，同时保留的分析的交互性。做到实时分析，实时演示，实时修正。真正达到快速决策的目的。

　1.1.3 统计分析工具 运用统计分析工具或方法对待显示的信息资源进行定量与定性分析，对待展示的数据进行进一步处理，提供高质量、准确及时的统计信息数据和图表。通过统计报表等方式，提升辅助决策能力，便于研判分析人员发现普遍规律性信息，以及多角度、多侧面对数据进行分析。主要功能包括：

　1.1.3.1 汇总分类功能 对整合的资源库数据进行集中汇总，可按类型（防控信息、指挥信息、视频信息等）、时间（年、月、日、时）、区域等多种条件进行分类。

　按照业务类型进行数据分类，如按照街区防控主题、社区防控主题、枪爆危主题等对防控主题库数据进行汇总分类； 按照时间（年、月、日、时）不同进行数据分类；

　按照不同地区发生的案（事）件数据进行汇总分类。

　1.1.3.2 统计功能 对整合的数据按同比增幅、同比增减额、环比增幅、环比增减额、排序、均值、极大值、极小值、平均值、计数等各类数据统计方法进行统计。具体操作方法如下：

　1.1.3.3 表关联 对数据库的多表关联的复杂查询。

　1.1.3.4 维度计算 用不同的计算方法，对维度进行计算，计算公式支持常用的，比如求和，平均值，计数，最大值，最小值等其他函数。

　1.1.3.5 维度字段注解 对计算维度的结果，做注释，方便使用。

　1.1.3.6 趋势分析 是指将实际达到的结果，与不同时期报表中同类指标的历史数据进行比较 ，从而确定状况，经营成果和流量的变化趋势和变化规律的一种分析方法。

　1.1.3.7 相关关系分析 相关分析，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。

　1.1.3.8 回归分析 回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数。

　1.1.4 多维分析功能 多维分析是其应用特性主要体现在两方面：一是即时查询到效果（Online），这要求后台数据的计算速度和前台浏览器的展示速度都要很快；二是多维度自定义分析，这要求多维数据库应该具有较大的灵活性，可以随用户的要求组合任意的指标和维度。只有同时满足这两个特性的交互分析过程，才是多维分析，才能保障用户即时看到其分析需求对应的数据统计结果，以及通过切换维度和改变条件等方式，满足根据上一步的结果即时产生的新的分析需求。

　主要对数据采集以及数据整合后的数据进行建模分析，使用户在各种维度环境查看自己想要的分析信息，具有丰富的图形展现功能，维度上支持层次划分等，并可输出分析报表。具体操作功能如下：

　1.1.4.1 任意 多维度分析 支持任意维度和指标的切换，可以对已有的表样切换字段来进行自由分析。任意维度和指标切换的功能保障了当查看分析的人员在查看分析时，如果针对已有的表样产生额外的分析需求或改变了已有的分析需求，不需要重新制作一次分析，而可以直接通过切换维度和指标实现。

　1.1.4.2 钻取 对维度直接通过分组以及层级设置进行多层钻取，在维度和度量不同层次间的变化，从上层降到下一层，或者说是将汇总数据拆分到更细节的数据，比如通过对 2010年第二季度的数据进行钻取来查看 2010 年第二季度 4、5、6 每个月的数据。

　1.1.4.3 上卷 钻取的逆操作，即从细粒度数据向高层的聚合，如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据。

　1.1.4.4 切片 选择维中特定的值进行分析，比如只选择某类数据，或者如 2010 年第二季度的数据。

　1.1.4.5 切块 选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析，比如选择如 2010 年第一季度到 2010 年第二季度的数据，或者是 A 类和 B 类的数据。

　1.1.4.6 旋转 即维的位置的互换，就像是二维表的行列转换，如通过旋转实现产品维和地域维的互换。

　1.1.5 图表展示功能 可将统计分析的结果信息按饼状图、柱状图、条形图等的方式以可视化方式进行展示。图表信息可以输出为图片、页面等常规格式，并可对图表进行排序、分组等简单操作。图表提供打印和导出功能。

　能够保存统计分析的过程信息，支持用户断点操作，确保为用户提供流畅的统计分析服务。

　1.1.6 数据预 警功能 数据预警功能是业务逻辑和数据的典型结合之一。数据预警通过数据颜色的变化、标记的变化，以直观的方式标记了当前数据的特征，并可以结合业务逻辑提示决策人员尽早调整决策。

　数据预警功能对于在某个数据区间的数据可以进行红绿灯预警或者数据前景预警；也可以使用计算指标添加平均线、趋势线的功能动态反应数据的整体水平，实现个体数据与数据总体水平的直观对比。还可以针对同比、环比趋势线在某个节点上升或下降幅度特别高的情况下，上升为标红，下降为标绿，提示决策人员做预判。

　1.1.7 可视化建模功能 基于多维分析功能，明确实际业务需求，使用关联规划、序列规划，时间序列，聚类等模型，通过不同的维护和指标组合形成不同的业务模型。

　整合信息可视化展示服务，采用直方图、饼图、散点图等直观的可视化方式将数

　据模式、数据的关联及趋势展现出来。

　1.1.8 排序 分析功能 基于查询出来的结果的排序，根据维度自身进行排序，根据汇总指标的大小对维度进行排序展示，根据公式值进行排序。可以进行升序、降序和自定义排序。选择了排序方式，数据会根据所选排序方式自动排序。使用各种排序和 TopN 功能的组合可以简单直观的分析重点的局部数据。

　2.2 图形化展示业务流程设计

　图 12 可视分析流程图

　为了实现快速的可视分析，需要通过以下几步来完成，首先对数据进行收集，获取到数据源，然后通过数据处理工具进行处理，将原始数据整合成我们需要的数据，形成数据仓库，然后通过业务分析模型对数据进行分析，将分析的结果通过可视化手段进行处理，最终形成面向用户的数据产品。

　以往的数据可视化平台往往最多只能有3个维度的数据展现形式，即应用横坐标、竖坐标、颜色判断来进行图表的展现及数据的分析，由于其维度限制，无法对大数据进行深度分析，致使报表展现无法全方位的满足企业在大数据时代下更深层次的应用。

　平台图形展示所采用的技术构成上主要采用先进的信息系统技术、空间数据库技

　术、WebGL 技术，Svg 技术。

　2.2.1 WebGL 绘图标准

　这种绘图技术标准允许把 JavaScript 和 OpenGL ES 2.0 结合在一起，通过增加OpenGL ES 2.0 的一个 JavaScript 绑定，WebGL 可以为 HTML5 Canvas 提供硬件 3D 加速渲染，这样 Web 开发人员就可以借助系统显卡来在浏览器里更流畅地展示 3D 场景和模型了，还能创建复杂的导航和数据视觉化。

　WebGL完美地解决了现有的Web交互式三维动画的两个问题：第一，它通过HTML脚本本身实现 Web 交互式三维动画的制作，无需任何浏览器插件支持;第二，它利用底层的图形硬件加速功能进行的图形渲染，是通过统一的、标准的、跨平台的 OpenGL接口实现的。

　2.2.2 Svg 图形格式标准 SVG 可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics）是基于可扩展标记语言（XML），用于描述二维矢量图形的一种图形格式。SVG 是 W3C("World Wide Web ConSortium" 即 " 国际互联网标准组织")在 2000 年 8 月制定的一种新的二维矢量图形格式，也是规范中的网络矢量图形标准。SVG 严格遵从 XML 语法，并用文本格式的描述性语言来描述图像内容，因此是一种和图像分辨率无关的矢量图形格式。

　SVG 的优势：

　矢量图像格式和位图图像格式的区别，矢量图像用点和线来描述物体，所以文件会比较小，同时也能提供高清晰的画面，适合于直接打印或输出。而位图图像的存储单位是图像上每一点的像素值，因此一般的图像文件都很大，会占用大量的网络带宽。SVG 是一种矢量图形格式，GIF、JPEG 是光栅文件格式。有了两者的概念后，SVG 较 GIF、JPEG 的优势显而易见。有了两者的概念后，SVG 较 GIF、JPEG 的优势显而易见。

　1．任意放缩。

　用户可以任意缩放图像显示，而不会破坏图像的清晰度、细节等。

　2．文本独立。

　SVG 图像中的文字独立于图像，文字保留可编辑和可搜寻的状态。也不会再有字体的限制，

　用户系统即使没有安装某一字体，也会看到和他们制作时完全相同的画面。

　3．较小文件。

　总体来讲，SVG 文件比那些 GIF 和 JPEG 格式的文件要小很多，因而下载也很快。

　4．超强显示效果 SVG 图像在屏幕上总是边缘清晰，它的清晰度适合任何屏幕分辨率和打印分辨率。

　5．超级颜色控制。

　SVG 图像提供一个 1600 万种颜色的调色板，支持 ICC 颜色描述文件标准、RGB、线 X 填充、渐变和蒙版。

　6．交互 X 和智能化。SVG 面临的主要问题一个是如何和已经占有重要市场份额的矢量图形格式 Flash 竞争的问题，另一个问题就是 SVG 的本地运行环境下的厂家支持程度。

　2.3 图形展示系统功能

　2.3.1 数据可视化 2.3.1.1

　功能点介绍 使用图表与控件的多种组合，建立可视化展示界面。用户挑选自己所需的图表进行组合，从不同维度，不同角度去展示数据。高度可定制化，用户可以根据不同内容选择不同主题颜色配置。用户基于数据可视化分析台，可以自由进行数据的拖拽，并对数据进行筛选、条数限制、数据公式、数据透视等操作，最终完成生成可视化业务数据模型的过程。

　图表库：40 种的基础图表（柱状图、条形图、折线图、饼图、面积图、组合图、仪表盘和各省、全国和世界矢量地图等）和 3D 动态地球等。如图：

　 控件库：10 种控件，包括文本框、单选框、复选框、图片、线条、下拉框、滑动条、下拉列表、按钮、列表等。如图：

　 仪表板：基于多种行业所积累的业务模板，政府、企业用户的需求和业务不同，所需呈现的 KPI 指标和可视化组件（图表、表格、地图等等）各不相同，甚至根据不同行业客户、不同的业务类型，Dashboard 的展现业务模型模板，及样式、风格也相去甚远。图易通过仪表板能够清晰地传达关键信息给用户，信息能够快速被理解。

　选择仪表板：图易的人性化设计，使用户可以根据自身的需求、所需分析的数据，因地制宜的选择适合的模板进行分析。同时，也可以将已经分析完成保存于文档中的图表进行二次分析。从很大程度上，减少了分析时间，提高了分析结果的精准性。

　 仪表板复用：用户每次可将分析完成或未完成的图表保存于文档中。当用户需要再次分析或在已分析完成的数据基础上进行新的分析，便可将保存于文档中的图表进行复用。

　文档：可对模板中的仪表板进行查看、编辑、推荐到模板、删除

　1.1.8.1.1

　演示 用户通过此功能，可抛开 PPT，直接用图易产品完成的仪表板来给客户或领导做演示或汇报，点击操作按钮进行演示、保存、下载，用户可全屏演示仪表板的主题内容，同时进行交互操作，使目标用户对其内容更直观、更好理解。如图

　产品为用户提供五种不同分辨率供用户自由切换，从而更好的体验产品。多个页面演示时，用户可通过此功能的查看缩略图，可对页面增加、删除，同时实现翻页的功能。

　2.3.1.2 可视分析 产品提供了非常绚丽的数据分析展示效果，如图：

　2.3.1.3 数据维度 可视分析界面的内容可以根据用户需求的差异，定制自己的数据维度及展现内容，实现真正的个性化服务。

　可视分析平台以树状结构实时展现连接的数据维度，支持对单一或者多个数据维度的公式计算，数据透视等功能。通过公式计算和数据透视建立新的计算维度，并在数据维度的列表中增加。

　2.3.1.4 关联 支持对数据的清洗处理，预判数据表间主外键关联关系。数据间的关联提供了数据库表之间字段值的对应规则，是连接各个数据库表间的桥梁，有了数据库表间的关联，各个表之间的数据才能在一个分析中得到体现。此外，数据关联控制了外键表数据的有效性，并在数据库的层面体现了业务层的逻辑关系。

　对于接入系统的数据库中多个表间，可以直接继承数据库已设的外键关系，也可以手动建立表间关系。

　2.3.1.5 钻取 图易支持向上钻取、向下钻取，用户可以对数据实现底层到顶层的逐层来回分析查看，通过钻取查看数据的详细值；同时实现数据的排序和限制，从而全面了解数据的宏观和局部的变化。

　2.3.1.6 聚类 图易的聚类技术既可以直接作为模型对观察对象进行群体划分，为企业客户方的精细化需求提供具体的细分依据和相应的方案建议，又可在数据处理阶段用作数据探索的工具。使企业用户等通过聚类发现数据间的深层次的关系等，并简易直观的呈现出来。

　图易会按一定的相似法则将相似的数据聚合成一类。企业用户等可发现数据群及其相应的特征，由此对不同的数据群采用不同的策略。

　2.3.1.7 排序 基于查询出来的结果的排序，根据维度自身进行排序，根据汇总指标的大小对维度进行排序展示，根据公式值进行排序。可以进行升序、降序和自定义排序。选择了排序方式，数据会根据所选排序方式自动排序。使用各种排序和 Top N 功能的组合可以简单直观的分析重点的局部数据。

　图易将可视化中的堆箱按一定规则排序，以便于用户可以不再进行多余复杂的操作、直观的观察数据图表，快速发现数据价值。

　2.3.1.8 回归 图易通过回归技术，实现了可研究一个变量数据对另一组数据的关系的分析方法。用户可通过回归技术，结合数据做一个预测性的分析。

　2.3.1.9 数据透视表 数据透视表是一种对大量数据快速汇总和建立交叉列表的交互式表格。它不仅可

　以转换 x 轴和 y 轴以查看数据源的不同汇总结果，也可以显示不同页面以筛选数据，还可以根据需要显示区域中的细节数据。令用户可以生动、全面地对数据清单重新组织和统计数据。

　2.3.1.10 数据公式支持 支持数据输出前，再通过公式计算和组合。图易为用户提供不同计算公式、不同函数，以便于用户可以对数据做二次计算，获取所需要的数据分析结果。

　2.3.1.11 分析界面设置 用户能实现对任意数量的控件和图表的组合，同时控件和图表的样式支持主题模式和自定义模式，可以满足用户对不同风格需求。

　控件和图表支持自由布局，自由布局允许用户全面自定义。已完成的分析组合可以保存成模板，进行二次或多次利用。

　2.3.1.12 统计分析 统计数据可视化分析是利用计算机图形图像手段来构建、传达和表示复杂统计数据关联，它利用视觉表征手段更好的展示数据之间的潜在关联，统计分析应用手段是

　通过多样化的图表来表达统计结果，每个图表不仅是为了展现数据，同时有其对应的分析对象及应用场景。

　如：漏斗图－适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析,通过漏斗各环节业务数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在系统支持用户选择不同统计方法。如：回归分析法、时间数列分析等。

　2.3.2 关联查询 2.3.2.1 集成数据 将分散的知识元素依据一定的逻辑规则有机地结合在一起，使知识有序化、层次化，从而高效地利用信息资源，有利于知识创新。

　2.3.2.2 导入数据 支持结构化、非结构化数据的导入，支持关联 Oracle、SQLServer 和 MySQL 等主流数据库；同时支持文本数据导入，支持将 Excel、CSV、JSON 文件等格式的数据直接作为数据源。

　导入 Excel 文件：

　连接 Oracle 数据库：

　 连接 MySQL：

　2.3.2.3 半自动建立数据关联 用户使用图易，直接通过简单的拖拽就一步生成分析模型，比如精准营销、客户分析、用户画像等，有力支持管理者进行商业决策，提高核心竞争力。连接到多数关系数据和基于文件的数据时，支持用户将一个或多个表拖到连接区域来设置数据源。

　2.3.2.4 进行关联查询并展现 支持在同一个图表中，分析同一数据库的多张表的组合分析，在同一个仪表板中，用户可以在多个图表的展示中使用多个数据源的更新，全方位地从各个来源得到想要的分析结果，保证了分析的灵活和有效。

　将使用一个数据源创建的分析应用于另一个数据源。假设用户创建一个包含多个视图，其中设计市场、产品、销售和利润等信息，用户需要将这些分析应用于新数据源。用户可以编辑原始数据连接并制定新数据源，而不必重新创建每个视图。

　2.3.3 系统管理 支持对用户管理，主要功能包括：用户管理、权限管理、模板和文档管理。

　2.3.3.1 登录 支持输入用户名和密码，安全验证匹配。

　2.3.3.2 用户管理 支持用户注册、登录，登录成功后，会列出所有用户的记录信息。登录用户能够对记录进行增加、删除、修改，查询操作。

　2.3.3.3 权限管理 支持根据用户角色的不同，定义用户权限，给用户赋予权限，用户在登录系统后，根据其权限判定需要展示的界面。权限可以通过用户角色做分类，如管理员权限高于

　普通用户，可操作的内容多于普通用户。

　2.3.3.4 模板和文档管理 模版中，根据不同的用户权限，图易提供不同的模板。根据行业不同、企业性质不同、需求不同来分配权限，将可利用率最大化。

　文档中，图易提供查看、编辑、推荐到模板、删除四项功能。同样根据权限来分配需求功能。

　2.3.3.5 帮助 提供系统帮助手册，手册包含系统的详细使用方法等内容，可使用户通过帮助手册了解系统的使用方式。用户无需任何配置和技术壁垒，即可快速拖拽分析，生成可视化分析结果，操作简单。