[发明专利]数据指标综合管理与可视化评价方法与系统

权利要求书

1.一种数据指标综合管理与可视化评价方法，所述方法应用于可视化终端，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

数据获取步骤：获取待分析的时间数据流，所述时间数据流包括多个时序数据块，每个时序数据块包括可变部分和不变部分；

数据分解步骤：对所述时间数据流中的每个时序数据块，分解出其中的可变部分与不变部分；

数据归集步骤：将所述可变部分按照其对应的时序归集到第一数据堆栈；将所述不变部分归集到第二数据堆栈；

数据关联步骤：从所述第一数据堆栈中取出可变部分数据，并从所述第二数据堆栈中取出不变部分数据，所述可变部分数据与所述不变部分数据通过时序关联；

数据可视化步骤：将所述通过时序关联的时序数据块，按照所述时序可视化显示，所述可视化显示包括所述时序数据块的每个不变部分对应的可变部分数据的时间预测趋势。

2.如权利要求1所述的一种数据指标综合管理与可视化评价方法，其特征在于：

所述第一数据堆栈具有第一预定大小，所述第二数据堆栈具有第二预定大小；

所述第一预定大小低于所述第二预定大小。

3.如权利要求1所述的一种数据指标综合管理与可视化评价方法，其特征在于：

所述数据关联步骤进一步包括：

判断所述第一数据堆栈是否满栈，如果是，则从所述第一数据堆栈中取出所有可变部分数据，并从所述第二数据堆栈中查找所述取出的所有可变部分数据对应的不变部分数据，将所述对应的不变部分数据从所述第二数据堆栈中取出。

4.如权利要求1所述的一种数据指标综合管理与可视化评价方法，其特征在于：

每个时序数据流的不变部分包括数据静态属性，所述数据静态属性包括数据指标名称；

每个时序数据流的可变部分包括动态数据属性，所述数据动态属性包括数据指标值。

5.如权利要求2所述的一种数据指标综合管理与可视化评价方法，其特征在于：

所述数据归集步骤还包括：

根据所述数据可视化步骤显示的时间预测趋势的预测尺度，调节所述第一数据堆栈的第一预定大小。

6.如权利要求1所述的一种数据指标综合管理与可视化评价方法，其特征在于：

所述可视化终端包括第一CPU和第二CPU；

所述数据归集步骤对应第一堆栈进程和第二堆栈进程；

所述第一堆栈进程运行于所述第一CPU，所述第二堆栈进程运行所述第二CPU；

所述第一堆栈进程和所述第二堆栈进程之间采用数据管道连接。

7.一种数据指标综合管理与可视化评价系统，所述系统包括数据获取子系统、数据分解子系统、数据归集子系统、数据关联子系统以及数据可视化子系统；

其特征在于：

所述数据获取子系统，用于获取时间数据流，所述时间数据流来自于多个异构终端，所述异构终端包括移动终端和桌面终端；

所述数据分解子系统，用于将所述时间数据流按照时序数据块为单位，分解出每个时序数据块中的不变部分与可变部分；

所述数据归集子系统连接所述数据分解子系统，用于基于每个时序数据块的大小，在第一进程中建立第一预定大小的第一数据堆栈，在第二进程中建立第二预定大小的第二数据堆栈，并将所述每个时序数据块中的不变部分存储至第二数据堆栈，将每个时序数据块中的可变部分存储至第一数据堆栈；

所述数据关联子系统，用于从所述第一数据堆栈中取出可变部分数据，并从所述第二数据堆栈中取出不变部分数据，所述可变部分数据与所述不变部分数据通过时序关联；

所述数据可视化子系统，用于将所述通过时序关联的时序数据块，按照所述时序可视化显示，所述可视化显示包括所述时序数据块的每个不变部分对应的可变部分数据的时间预测趋势。