大数据变革背景下的顾客网络满意度比较——基于OLAP可视化技术应用视角

选取3家知名火锅连锁企业作为研究对象,根据mapreduce原理收集、处理样本数据;采用在线分析处理(OnLine Analytical Processing,OLAP)技术从时间、区域、满意度三个指标维度来实现大数据环境下顾客网络满意度的可视化。对3家企业顾客网络满意度评价进行比较分析,指出在不同时间、区域存在的差异。结果表明,OLAP技术能够以最直观的方式反应大数据环境下顾客网络满意度的差异及变化趋势,能够为企业网络口碑建设及网络营销策略的制定提供直接的参考依据。

基于Cube的数据展现结构的研究

为了为用户提供合适的OLAP可视化工具,研究了OLAP可视化技术的范围和概念,并研究了OLAP可视化技术的研究现状。重点研究了分解树技术的内容以及拓展,根据分解树的优点和缺点提出了新的OLAP可视化技术:多角度增强分解树。该技术可从两个方面对OLAP数据进行钻取,其中提出的多角度钻取,通过不同的角度来对比观察数据,提高了模式发现能力。针对该技术,设计了系统架构,确定了系统流程,完成了系统的开发。最后对OLAP可视化研究的前景进行了总结。