基于企业级信息系统模块及数据关系的图形化展示方法的研究

可视化建模的方法可视化建模是一种通过图形、图表、图像等可视化元素来表示和呈现复杂系统、过程或概念的方法。

它是一种直观、易于理解和沟通的建模方法，能够帮助人们更好地理解和分析问题。

以下是一些与可视化建模相关的方法和参考内容。

1. 流程图：流程图是一种常见的可视化建模方法，用于表示系统或过程的流程和步骤。

可以使用不同的符号、箭头和连接线来表示不同的功能和关系。

例如，使用矩形表示处理阶段，使用箭头表示流程的方向。

流程图可以帮助人们清晰地了解系统的工作流程，并发现问题和改进的机会。

2. 数据可视化：数据可视化是一种将数据转换为图形和图像的方法，用于帮助人们更好地理解数据的特征和关系。

可以使用柱状图、折线图、饼图等不同类型的图表来表示和分析数据。

数据可视化工具如Tableau、Power BI等可以帮助用户轻松地创建和定制数据可视化图表，并提供交互性和动态性展示数据。

3. 三维建模：三维建模是一种用三维图形表示对象和场景的方法，广泛应用于建筑、工程以及电影制作等领域。

可以使用CAD软件如AutoCAD、SolidWorks等来进行三维建模，创建具有真实感的三维模型，以便更好地理解和展示设计和构想。

4. 时序图：时序图是一种用于表示系统中对象之间交互的方法，常用于软件系统的设计和分析。

时序图使用垂直的时间轴表示时间的流逝，使用实线或虚线表示对象之间的交互关系，用于展示对象的创建、销毁、消息传递等。

时序图可以帮助人们更好地理解系统的行为和交互逻辑。

5. 网络图：网络图是一种用于表示复杂系统中个体之间关系的方法，常用于社交网络分析、供应链管理等领域。

网络图使用节点和边表示个体和它们之间的关系，可以显示网络中的中心节点、关键路径等信息，帮助人们理解网络的组织结构和特征。

6. 用户故事地图：用户故事地图是一种用于理解和描述用户需求的方法，将用户需求和场景组织成一个地图。

用户故事地图可以在水平轴上表示不同的用户流程或功能，垂直轴上表示各个用户故事或需求，帮助团队更好地了解用户需求和优先级。

1、引言随着当今社会的高速发展，嵌入式、智能设备和系统已经遍及我们的周围，它们隐藏在我们工作和生活的各个角落，负责从环境控制（温度、湿度、空气质量、照度），到安全（消防安防报警、通道控制、视频监视），到测量（水、电、燃气），到服务（电梯、垃圾处理，热水器），甚至是我们所使用的商品的生产线上。

智能设备和系统越来越多的影响着我们的世界。

如今的设备的智能化越来越高，能力也越来越强，但是我们真正发挥出它们的所有能力了吗？它们告诉我们它们在做什么了吗？它们检测到某些情况了吗？它们决定做什么或不做什么吗？它们知道彼此的存在并相互配合了吗？现实是这些嵌入式的设备，不像PC 或者Server，可以支持图形操作系统的各种应用，并不容易相互通信，嵌入式设备大都使用成百上千的不同的，非IP 的通信协议，其中只有一部分被认定为标准。

和我们的PC 和Server 不同的是，用户投资这些设备会保留10 到15 年，而非 3 到 5 年。

也就是说这些设备会跟随我们相当长的时间，如何在不更换这些设备的情况下，让它们协调工作并且更好的管理是摆在每一个集成商和用户面前的关键问题。

正如“团结就是力量”，当信息被分享并相互关联时，智能化的效果就会大大提升，麦特卡夫定律（互联网奠基人）正好说明了这一点，“ 网络价值同网络连接数量的平方成正比”，如何让各种智能设备连接IP 网络并融入上层的应用系统，也就是我们所提出的创建智能设备的各种应用，就变得至关重要。

Tridium 公司所研发的Niagara AX 平台正是设计用于解决设备连接应用的软件框架平台。

2、Niagara AX 简介NiagaraAX 是一种应用框架，或者说是软件框架，特别设计用于应对智能设备所带来的各种挑战，包括设备连接到企业级的应用，支持互联网的产品和基于互联网自动化系统的开发。

应用框架是一个软件工程中的概念，不同于普通的软件，它是用于实现某应用领域通用完备功能的底层服务，使用这种框架的编程人员可以在一个通用功能已经实现的基础上开始具体的产品和系统开发。

信息系统建模方法大型信息系统通常十分复杂，很难直接对它进行分析设计，人们经常借助模型来设计分析系统。

模型是现实世界中的某些事物的一种抽象表示。

抽象的含义是抽取事物的本质特性，忽略事物的其他次要因素。

因此，模型既反映事物的原型，又不等于该原型。

模型是理解、分析、开发或改造事物原型的一种常用手段。

例如，建造大楼前常先做大楼的模型，以便在大楼动工前就能使人们对未来的大楼有一个十分清晰的感性认识，显然，大楼模型还可以用来改进大楼的设计方案。

在信息系统中，模型是开发过程中的一个不可缺少的工具。

信息系统包括数据处理、事务管理和决策支持。

实质上，信息系统可以看成是由一系列有序的模型构成的，这些有序模型通常为:功能模型、信息模型、数据模型、控制模型和决策模型，所谓有序是指这些模型上分别在系统的不同开发阶段、不同开发层次上建立的。

一、信息建模方法介绍模型的表示形式可以是数学公式、缩小的物理装置、图表文字说明，也可以是专用的形式化语言。

模型建立的思路有两种:自顶向下、逐步求精和自底向上、综合集成。

模型的目标即模型研究的目的，知识是指现实系统的知识和模型构造知识，数据是指系统的原始信息，这三方面构成了建模过程的输入。

模型构造是具体的建模技术的运用过程。

可信性分析是指分析所建模型能否满足系统目标。

信息系统模型的表现形式与普通系统模型是有区别的。

描述信息系统模型最常见的方法是形式化描述和图示化描述。

形式化描述方法非常精确、严谨，易于系统以后的实现，但难以掌握和理解，模型可读性差，往往只有专业人员才会使用，因而难于推广。

图示化方法直观、自然，易于描述系统的层次结构、功能组成，且简单易学，通常还有工具软件支持，因而成为信息系统的主要描述工具，但这种方法的精确性和严谨性不够。

信息系统的建模方法可以分为:面向过程的建模、面向数据的建模、面向信息的建模、面向决策的建模和面向对象的建模五种。

面向过程的建模方法是把过程看作系统模型的基本部分，数据是随着过程而产生的。

ERP及BPCS介绍所谓ERP是英文Enterprise Resource Planning(企业资源计划)的简写。

是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。

ERP系统集中信息技术与先进的管理思想於一身，成为现代企业的运行模式，反映时代对企业合理调配资源，最大化地创造社会财富的要求，成为企业在信息时代生存、发展的基石。

ERP管理软件详细介绍:功能标准Gartner Group提出ERP具备的功能标准应包括四个方面:1.超越MRPⅡ范围的集成功能包括质量管理;试验室管理;流程作业管理;配方管理;产品数据管理;维护管理;管制报告和仓库管理。

2.支持混合方式的制造环境包括既可支持离散又可支持流程的制造环境;按照面向对象的业务模型组合业务过程的能力和国际范围内的应用。

3.支持能动的监控能力,提高业务绩效包括在整个企业内采用控制和工程方法;模拟功能;决策支持和用于生产及分析的图形能力。

4.支持开放的客户机/服务器计算环境包括客户机/服务器体系结构;图形用户界面(GUI);计算机辅助设计工程(CASE),面向对象技术;使用SQL对关系数据库查询;内部集成的工程系统、商业系统、数据采集和外部集成(EDI)。

ERP是对MRPⅡ的超越,从本质上看,ERP仍然是以MRPⅡ为核心,但在功能和技术上却超越了传统的MRPⅡ,它是以顾客驱动的、基于时间的、面向整个供应链管理的企业资源计划。

进一步地，我们可以从管理思想、软件产品、管理系统三个层次给出它的定义：1．是由美国著名的计算机技术咨询和评估集团GarterGroup Inc.提出的一整套企业管理系统体系标准，其实质是在MRP II （Manufacturing Resources Planni ng,“制造资源计划”）基础上进一步发展而成的面向供应链（Supply Chain）的管理思想；2．是综合应用了客户机/服务器体系、关系数据库结构、面向对象技术、图形用户界面、第四代语言（4GL）、网络通讯等信息产业成果，以ERP管理思想为灵魂的软件产品；3．是整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统。

管理信息系统中的数据建模与分析对于现代企业而言，数据已经成为了一种重要的生产要素。

在信息化建设的推动下，企业的数据量愈发庞大，如何有效地收集、分析和利用这些数据，已经成为了企业管理的关键。

而在数据管理的技术工具中，数据建模和数据分析是两个极为重要的环节。

一、数据建模的意义数据建模是对数据进行结构化组织和描述的过程，以便于对数据进行管理和分析。

它为企业管理者提供了一种统一、规范、可维护的数据表达方式，从而实现跨部门、跨系统的数据信息共享和应用。

数据建模的重要性主要体现在以下几个方面。

1、规范数据格式数据建模可以规范数据的格式，使数据的呈现和应用更加直观、合理、稳定、可维护。

例如，对于一个企业的销售数据，可以将其按照商品、日期、地区等维度进行分类和归类。

这样不仅可以方便数据的查看和分析，也可以保证数据的准确性和一致性。

2、优化数据管理数据建模可以把数据分布在不同的表中，每个表分别描述不同的实体、关系和属性。

这样可以避免数据冗余和重复，降低数据管理的复杂性和难度，提高数据的可维护性和可扩展性。

3、支持业务分析数据建模可以为企业提供一种适用于业务分析的框架，例如，可以把企业的采购、销售、生产等关键业务过程进行分析，从而了解企业的运营状况，找出存在的问题和机会。

二、数据分析的方法1、数据挖掘数据挖掘是指通过分析、解释和预测数据，帮助企业管理者发现客户需求、市场机遇和业务问题等决策关键问题的技术和方法。

它通过挖掘大量的数据来发现数据背后的信息和规律，帮助企业探索新的商业机会和市场空间。

例如，可以通过数据挖掘的方法，从企业的销售数据中探索出不同商品之间的关联度和销售趋势等规律，从而制定相应的销售策略。

2、多维分析多维分析是指通过对数据进行多维度的切割和分析，以发现数据背后的信息和规律的方法。

它可以快速的对数据进行分组、切割、过滤等操作，以便于理解数据之间的关系和趋势。

例如，可以通过多维分析的方法，对企业的销售数据进行分析，从而找出不同地址、不同日期、不同渠道等维度之间的销售情况，掌握企业在所处市场中的销售状况和竞争优势。

在互联网的世界里，信息可视化呈现就像是一盏灯，照亮了用户前行的道路，让他们在信息的海洋中，能够清晰地看到重点，找到方向。

而互联网设计的信息可视化呈现技巧，便是这盏灯的灵魂，让用户在互联网的世界里，不再迷茫。

信息可视化呈现，它是一种将复杂的信息通过图形、图像、颜色等视觉元素，以直观、清晰的方式呈现出来的技巧。

就像是在黑暗中点亮一盏灯，让人们在迷茫中找到方向。

它能够让用户在短时间内，快速地理解和消化大量的信息。

在互联网设计中，信息可视化呈现的技巧有很多，以下是一些常用的技巧：首先，我们要善于使用图表和图形。

图表和图形能够以直观的方式，展示出数据的趋势和关系，让用户一目了然。

就像是在讲解一个复杂的问题时，用一个简单的图表来展示，让人们能够更清晰地理解。

其次，我们要注重颜色和布局的设计。

颜色和布局的设计，能够增强信息的视觉冲击力，让用户在第一时间，就能够抓住重点。

就像是在一个繁忙的街头，一个鲜艳的广告牌，能够吸引行人的目光。

再次，我们要善于使用动画和交互。

动画和交互能够让信息以动态的方式呈现，增加用户的参与感和体验感。

就像是在观看一场精彩的演出，观众能够与演员互动，增加观感的乐趣。

在实际的应用中，我们可以参考一些经典的案例。

如苹果的产品设计，其简洁的界面和直观的图标，让用户能够快速地找到自己需要的功能。

又如谷歌的搜索引擎，其结果的排序和展示，让用户能够快速地找到自己需要的信息。

然而，在信息可视化呈现的过程中，我们也需要注意一些问题。

如信息的准确性和完整性，颜色的选择和搭配，图表的清晰度和可读性等。

我们需要根据用户的需求和场景，选择合适的设计方式和元素。

总的来说，互联网设计的信息可视化呈现技巧，是让用户在互联网的世界里，不再迷茫的关键。

我们需要善于使用图表和图形，注重颜色和布局的设计，善于使用动画和交互，以实现信息的直观和清晰。

而这，就是互联网设计的信息可视化呈现之道。

信息系统的可视化与可视化分析在当今数字时代，信息系统的重要性变得日益突出。

随着大数据的不断积累和应用场景的扩大，如何通过可视化和可视化分析来呈现和理解这些海量数据成为了一个重要议题。

本文将深入介绍信息系统的可视化和可视化分析的概念、方法和应用。

一、可视化的概念与作用可视化是将数据、信息以图像化的形式展示出来的技术和方法。

通过图表、图形、地图等可视化手段，人们可以更直观、更形象地理解和分析数据。

可视化不仅可以提高数据的易读性和易理解性，还可以发现数据之间的关联性和规律性，从而为决策和规划提供有力的支持。

二、可视化的方法与技巧1. 数据可视化：将数据转化为可视化的图表形式，如折线图、柱状图、散点图等，以展示数据的趋势、分布等特征。

2. 空间可视化：利用地理信息系统（GIS）等工具，将地理位置和空间特征与数据相结合，绘制地图等形式来展示地理信息。

3. 网络可视化：通过网络拓扑图、关系图等方式，展示网络结构、关联性和演化过程，帮助发现网络中的隐藏信息和规律。

4. 时间可视化：通过时间轴、动态图等方式呈现数据的时序变化，揭示随时间推移产生的趋势和突变。

三、可视化分析的应用领域与方法1. 商业分析：通过可视化展现销售数据、市场趋势等，帮助企业把握市场机会、优化业务决策。

2. 金融风控：绘制交易图谱、网络关系图等，帮助金融机构发现潜在风险，提升风险管理能力。

3. 医疗健康：运用影像可视化技术，辅助医生进行病例分析、疾病诊断等。

4. 能源环境：通过可视化展示能源供需、环境污染等数据，为能源规划和环保措施提供支持。

四、可视化分析的挑战与发展趋势1. 数据质量与隐私：在可视化分析过程中，数据的质量和隐私保护是非常重要的问题，需要采取合理的数据清洗和保护措施。

2. 大数据处理：随着数据规模的不断扩大，如何高效地处理和呈现大数据成为一个挑战，需要智能算法和强大的计算资源支持。

3. 交互性与用户体验：用户在使用可视化工具时需要有良好的交互体验，工具的易用性和友好性也是可视化分析的考量因素。

实验二以图形界面方式进行数据库和表的创建实验目的:掌握使用图形界面的方式进行库和表的创建，以及数据的插入方法。

实验内容及要求:1、利用图形界面方式创建数据库；2、利用图形界面方式创建一个模式；3、利用图形界面方式在模式中创建表；4、利用图形界面方式在表中插入数据。

实验工具：企业管理器——可以运行在多种操作系统平台上的图形界面总控管理平台。

它允许用户、程序员和管理员进行管理和配置数据库服务器、管理各种数据库对象、管理数据安全、监视数据库服务活动、诊断修改和优化数据库等操作。

企业管理器的总的设计思想是记录下用户通过图形方式进行的操作，并转换成相应的SQL语句。

实验过程及步骤：一、创建TEST数据库创建步骤：打开企业管理器→在企业管理器的【数据库】节点，点击鼠标右键→点击【新建数据库】→弹出【新建数据库窗口】，在该窗口中的“数据库名称”后面输入要创建的数据库名，其他选项默认即可→点击【确定】。

图1 新建数据库二、在TEST数据库中创建SCOT模式实验一中已将TEST数据库创建完成，接下来需要在该数据库中创建SCOT 模式。

模式（Schema）实际上是一个名字空间，它包含命名对象(表，视图，存储过程，函数和序列)。

创建步骤：打开企业管理器→在企业管理器的【模式】节点，点击鼠标右键→点击【新建模式】→弹出【新建模式窗口】，在该窗口中的“模式名”后面输入要创建的模式名，点击【确定】。

图2 新建模式三、创建表在SCOT模式中创建三张表，分别为DEPT部门表、EMP员工表和SALGRADE工资等级表。

其中各表的结构为：DEPT表结构EMP表结构SALGRADE表结构创建步骤：打开企业管理器→在企业管理器的【表】节点，点击鼠标右键→点击【新建表】→弹出【新建表窗口】，在该窗口中的设置列名、数据类型、主键、精度等，点击【保存】，在窗口中输入表名。

图3 创建表四、在表中插入数据DEPT表数据EMP表数据SALGRADE表数据创建步骤：打开企业管理器→在企业管理器的【表】节点中找到插入数据的表名→点击鼠标右键→点击【打开表】下的【返回所有行】→弹出【打开表窗口】，在该窗口中的输入具体数据。

探析信息可视化的设计要素及设计方法信息可视化是利用图形化和图表等手段来传达信息和数据的一种方式。

随着大数据时代的到来，信息可视化在商业、科学、工程等领域的应用越来越广泛。

信息可视化的设计要素和设计方法至关重要，它们直接影响了信息可视化的效果和实际应用效果。

本文将探析信息可视化的设计要素和设计方法，帮助读者更好地理解和应用信息可视化。

一、设计要素1. 数据数据是信息可视化的基础，信息可视化的设计要素中最重要的就是数据。

设计信息可视化之前，首先需要对数据进行整理、清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。

只有合适的数据才能产生有效的信息可视化效果，因此设计者需要充分理解所使用的数据，包括数据的来源、意义和特点等。

2. 目标设计信息可视化之前需要明确设计的目标，即要传达什么信息、解决什么问题。

根据不同的目标和需求，可以选择不同的信息可视化手段和表现形式，例如线图、饼图、柱状图等。

目标的明确性可以帮助设计者更好地选择合适的数据和图表形式，提高信息可视化的有效性和实用性。

3. 受众信息可视化的设计要素之一是受众，即信息可视化的使用者。

不同的受众可能对信息可视化的需求和理解有所差异，因此设计者需要充分考虑受众的特点和需求，确保信息可视化的设计能够满足受众的实际需求。

在设计企业报告时，需要考虑领导、市场部、财务部等不同部门的需求，使得信息可视化能够更好地为不同受众服务。

4. 设计原则信息可视化的设计要素还包括设计原则，即在设计信息可视化时需要遵循的一些基本原则。

简洁明了、易于理解、直观有效等。

设计者需要根据设计的目标和受众的特点，选择合适的设计原则，确保信息可视化的设计能够达到预期的效果。

5. 色彩和图形色彩和图形在信息可视化中起着至关重要的作用，它们直接影响了信息可视化的视觉效果和表现形式。

设计者需要根据设计的目标和受众的特点，选择合适的色彩和图形，确保信息可视化的设计能够达到预期的效果。

在设计商业报告时，可以选择暖色调和简洁的图形，使得信息可视化更符合商业报告的特点。