[发明专利]基于健康模型的电信工程项目信息可视化方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种可视化方法及装置，属于数据处理领域，具体涉及一种基于健康模型的电信工程项目信息可视化方法及装置。

背景技术

大数据应用是近几年来才产生的专业，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。企业大数据的应用需求已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力。

数据分析是指通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将数据的现实状态与理想状态进行比较，从而线索的过程。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。

电信工程专业施工领域主要包含：电信光缆施工、电信线路施工、电信管道施工、电信设备安装调试(包含交换、传输、数据、电源、基站、监控、室内分布、接入、无线、综合)、机房土建服务、机房防雷接地、环境动力、铁塔安装、智能化集成等。

现在，大多数企业对项目管理、项目统计、项目分析等过程中的信息处理较为简单，没有对项目生命周期等信息进行分类和评级管理，不能直观的知晓项目的健康情况，这一问题在电项目信息的处理中尤其空出，使得电信项目管理者在决策的时候没有便捷的数据支撑，难以满足管理的需求。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的没有对项目生命周期等信息进行分类和评级管理，不能直观的知晓项目的健康情况的技术问题，提供了一种基于健康模型的电信工程项目信息可视化方法及装置。该方法及装置通过在大数据环境下采集电信工程项目全过程的所有数据，然后进行归类，采用商业理解-数据理解-数据准备-建立模型-模型评估-方案实施的信息处理方法，将电信项目的健康情况直观可靠准确的进行可视化显示，为管理者决策提供有可靠准确的数据支撑。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

商业理解(即业务理解)是明确要达到的业务目标，并将其转化为数据挖掘主题。要从商业角度对业务部门的需求进行理解，并把业务需求的理解转化为数据挖掘的定义，拟定达成业务目标的初步方案。此阶段目的：根据公司的业务、财务、人力、IT管理等综合情况详细理解公司管理，深度诠释公司业务范围、管理方式等，为数据理解阶段提供理论基础。

数据理解是找出影响主题的可能因素，确定这些影响因素的数据载体、数据体现形式和数据存储位置。数据理解从数据收集开始，然后熟悉数据，具体包括以下工作内容:全面了解公司的IT管理系统，检测数据质量，理解每一个字段的信息，包含系统来源、字段格式、逻辑联系等，探测数据意义，并对数据中潜藏的信息和知识提出拟用数据加以验证的假设，为构建项目画像、项目健康评级和项目状态预测提供基础数据的数据基础，为下一阶段数据准备提供技术支撑。

数据准备是将前面找到的数据进行变换、组合，建立数据挖掘工具软件要求格式和内容的宽表。数据准备阶段要从分散的原始数据，找到能作为建模分析对象的最终数据集。需要通过对项目的各类数据进行ETL操作(将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程)构建数据仓库，来实现项目在工程、工期、成本、财务、投资、健康情况的关键指标量化，各项工作并不需要预先规定好执行顺序，而且数据准备工作还有可能多次执行，全部工作是为下一阶段数据建模提供可用的基础数据。

建立模型是通过应用软件工具，选择合适的建模方法，处理准备好的数据宽表，找出数据中隐藏的规律。在建立模型阶段，将选择和使用各种建模方法，并将模型参数进行优化。对于项目而言，模型建立可能有多种数据挖掘技术方法可供选用，此时可优选提升度高、置信度高、简单而易于总结业务政策和建议的数据挖掘技术方法。

模型评估是要从业务角度和统计角度进行模型结论的评估，对已经建立的模型从业务需求的角度来评估，看是否能满足业务、财务管理的需求。还要检查建模的整个过程，以确保模型没有重大错误，并检查是否遗漏重要的业务问题。

方案实施又称为模型部署，模型部署并结合数据可视化技术，将数据背后隐藏的信息和知识，以可视化的方式组织和呈现出来。根据管理需要，构建的模型需要周期性的计算并更新模型结果，并将模型的计算结果通过可视化技术展现出来，让项目管理者能够快速、清晰的洞察到管理中的风险点，为项目管理，经营决策提供数据支持。

因此，本发明具有如下优点：

1.能更简单、更迅速、更直观的展现项目的综合诊断情况，节省了时间和人力成本。