数据分析系统介绍
项目介绍
什么是BI？
BI是商业智能（Business Intelligence）的缩写。它是一种通过收集、分析和呈现数据来帮助企业做出更好决策的技术和过程。BI通常涉及使用各种数据仓库、数据挖掘和数据分析工具，以提取有关企业绩效、市场趋势、客户行为等方面的信息。这些数据可以被转化为可视化图表、报表和仪表盘，可协助企业管理层了解他们所运营的公司的情况，并根据这些信息制定更明智的商业决策。
类似于下图：
BI 商业智能：数据可视化，报表可视化系统
主流BI平台：帆软BI、小马BI、微软Power BI
传统BI平台：
1.需要人工上传数据
2.需要人工推选分析要用到的数据行和列（数据分析师）
3.需要人工选择图表类型（数据分析师）
4.生成图表（保存配置）
本智能BI平台：
区别于传统的BI，用户（数据分析师），只需要导入最最最最原始的数据集，输入想要进行分析的目标（比如帮我分析一下网站的增长趋势），就能利用AI自动生成一个符合要求的图表以及结论。
优点：让不会数据分析的用户也可以通过输入目标快速完成数据分析，大幅节约人力成本，将会用到 AI 接口生成分析结果
会用到AI接口
此项目的BI平台
区别于传统的BI，用户（数据分析者）只需要导入最原始的数据集，输入想要进行分析的目标（比如帮我分析一下网站的增长趋势)，就能利用AI自动生成一个符合要求的图表以及分析结论。此外，还会有图表管理、异步生成等功能。
优点：让不会数据分析的用户也可以通过输入目标快速完成数据分析，大幅节约人力成本，将会用到 AI 接口生成分析结果
需求分析
1.智能分析：用户输入目标和原始数据（图标类型），可以自动生成图表和分析结论
2.图表管理
3.图表生成的异步化（消息队列）
4.对接AI能力
项目架构图
基础流程
基础流程：客户端输入分析诉求和原始数据，向业务后端发送请求。业务后端利用AI服务处理客户端数据，保持到数据库，并生成图表。处理后的数据由业务后端发送给AI服务，AI服务生成结果并返回给后端，最终将结果返回给客户端展示。
要根据用户的输入生成图标，借助AI服务
上图的流程会出现一个问题：
假设一个 AI 服务生成图表和分析结果要等50秒，如果有大量用户需要生成图表，每个人都需要等待50秒，那么 AI 服务可能无法受这种压力。为了解决这个问题，可以采用消息队列技术。
这类以于在餐厅点餐时，为了避免顾客排队等待，餐厅会给顾客一个取餐号码，上顾客可以先去坐下或做其他事情，等到餐厅叫到他们的号码时再去领取餐点，这样就能节省等待时间。
同样地，通过消息队列，用户可以提交生成图表的请求，这些请求会进入队列，AI 服务会衣次处理队列中的请求，从而避免了同时处理大量请求造成的压力，同时也影更好地控制资源的使用。
优化流程
优化流程（异步化）：客户端输入分析诉求和原始数据，向业务后端发送请求。业务后端将请求事件放入消息队列，并为客户端生成取餐号，让要生成图表的客户端去排队，消息队列根据I服务负载情况，定期检查进度，如果AI服务还能处理更多的图表生成请求，就向任务处理模块发送消息。
任务处理模块调用AI服务处理客户端数据，AI 服务异步生成结果返回给后端并保存到数据库，当后端的AI工服务生成完毕后，可以通过向前端发送通知的方式，或者通过业务后端监控数据库中图表生成服务的状态，来确定生成结果是否可用。若生成结果可用，前端即可获取并处理相应的数据，最终将结果返回给客户端展示。在此期间，用户可以去做自己的事情。
技术栈
前端
1.React
2.Umi+Ant Design Pro
3.可视化开发库（Echarts+HighCharts+AntV）
4.umi openapi代码生成（自动生成后端调用代码）
后端
1.SpringBoot（万用Java后端模板，快速搭建基础框架，避免重复写代码）
2.MySQL数据库
3.MyBatis Plus数据访问框架
4.消息队列
5.AI能力
6.Excel的上传和数据的解析（Easy Excel）
7.Swagger + Knife4j项目接口文档
8.Hutool工具库
wechat
alipay