Hardork / hwqbi-backend

AI数据可视化平台

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

DataLoom

DataLoom是一个为用户提供智能化、可视化的数据分析平台 🛠

作者:老山羊

项目背景

传统数据可视化平台存在一些明显的缺点。首先,它们通常更像一个基于数据查询的数据展示工具,而不是一个数据分析工具。其次,处理不规范数据和转化复杂模型往往比较困难。此外,这些平台常常无法有效地处理大量数据,并且在网络连接方面,尤其是Online版的速度,可能会较慢。另外,传统数据可视化平台通常需要用户具备一定的技术知识,因此对用户的技术要求较高,学习成本也较大。一次完整的数据可视化过程包括数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化等多个步骤,操作起来较为复杂。
DataLoom区别与传统的数据可视化平台,在用户上传数据源(支持MySQL、Oracle、Excel等),系统即自动从元数据中识别出高价值数据,进行自动化分析,也可支持用户自定义分析目标。

项目功能介绍

  • 智能图表分析,上传excel数据文件,以及分析诉求即可,获取数据图表与AI分析报告
  • 历史分析管理,用户可以查看并管理历史分析报告
    • 数据协同,用户可以将上传的数据集进行共享进行数据的协作开发
  • AI分析助手,接入科大讯飞AI大模型,自定义分析助手,让分析更加便捷、智能、多元化
  • 积分获取与消费,积分获取,用户可通过每日签到获取积分,也可通过购买获取积分;积分消费,使用智能图表分析与AI分析助手聊天都会消耗积分

项目选型 🎯

后端

  • Spring Boot 2.7.0
  • Spring MVC
  • Spring Cloud Alibaba 2021.0.4.0
  • Nacos 注册、配置中心
  • MySQL 数据库
  • RabbitMQ 消息队列
  • Redis 缓存
  • 腾讯云COS存储
  • Swagger + Knife4j 接口文档
  • Jakarta.Mail 邮箱通知、验证码
  • Apache Commons Lang3 工具类
  • MyBatis-Plus 及 MyBatis X 自动生成
  • Hutool、Apache Common Utils 等工具库

前端

  • React 18

  • Ant Design Pro 5.x 脚手架

  • Ant Design & Procomponents 组件库

  • Umi 4 前端框架

  • OpenAPI 前端代码生成

网站导航 🧭

目录结构 📑

src目录 描述
annotation 自定义注释目录
aop aop目录
dataloomzmq 消息队列目录
common 公共模块目录
config 公共配置目录
constant 常量目录
controller 接口目录
exception 自定义异常目录
job 定时任务目录
manager 服务、中间件目录
mapper mapper目录
model 模型目录
service service目录
utils 工具包目录
websocket websocket目录

项目流程 🗺️

智能图表分析 img.png

架构设计

img.png

快速启动 🚀

前端

环境要求:Node.js >= 16

安装依赖:

yarn or npm install

启动:

yarn run dev or npm run start:dev

部署:

yarn build or npm run build

后端

  1. 执行sql目录下create_table.sql
  2. 更改配置文件application.yml中打上xxx的属性值

功能展示 ✨

智能分析

image

历史分析

image

分析详情

image

AI分析助手创建

image image

AI辅助分析

image

积分购买

image



image

订单管理

image

个人中心

image

协议

MIT

源码贡献

如果你发现项目中的任何问题或错误,或者想要对项目进行改进,可以通过以下方式报告问题或提交Pull Request:

  • 打开一个Issue,详细描述你的问题或需求。
  • 如果你有修复问题的代码,可以创建一个Pull Request,在新分支上修改代码,并将代码合并到主分支。

感谢你对项目的贡献!

About

AI数据可视化平台


Languages

Language:Java 98.9%Language:HTML 1.0%Language:Dockerfile 0.1%