本发明属于数据处理，具体涉及一种基于bi和业务自动化生成报表的方法。
背景技术：
1、bi(business intelligence，商业智能)是一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的，将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
2、rpa(robotic process automation，机器人流程自动化)是通过特定的“机器人软件”，模拟人在计算机上的操作，减少手工软件操作，流程效率优化，并按规则自动执行业务流程任务。
3、随着大数据时代的来临与人工智能ai技术的高速发展，从多渠道的海量异构数据源中获取、提纯、计算、推理出高价值的信息，各大企业纷纷建设基于bi实现机器人自动化生产报表业务功能,旨在通过自动化报表业务提供给业务部门以专业,标准和高效的it服务,以提升企业在信息化时代的综合实力。而一个健康,高效的自动化报表业务流程主要由以下三个要素构成:人员,流程和工具。对于分析和提高人员,自动化流程和工具这三个要素的运作效率,以及对这三个要素进行量化是决策管理的基本前提。
4、传统的数据报表技术处理工具中,只能根据业务场景完成报表的筛选统计处理，但不能跨系统完成数据的自动上传或者数据的自动推送，存在的问题主要有：
5、1.数据视图分散,无统一提供动态数据的平台；2.海量数据未经过清洗和处理难以为决策者管理使用；3.无法自动获取多系统数据源；4.利用工具处理后的数据，不能实现自动跨系统上传更新；5.数据分析结果不能根据业务场景的不同实现自动化推送；6.不能满足数据通报的及时性。
技术实现思路
1、为了克服现有技术上的问题，本发明提供一种基于bi和业务自动化生成报表的方法，实现报表的自动化处理、自动化上传系统、自动化进行推送等相关报表自动化业务操作，以缩短报表及业务的处理时间，提高业务的准确性及业务办理实时性，提高相应业务的工作效率。
2、本发明提供以下技术方案：
3、一种基于bi和业务自动化生成报表的方法，包括以下步骤：
4、步骤1)用户通过图形界面设置数据采集任务，rpa机器人管理平台模块将任务编码为rpa机器人可以理解的脚本，rpa机器人与多个数据源进行通信，按照脚本操作从数据源中抽取数据，并将采集的数据存储于rpa机器人管理平台模块中；
5、步骤2)rpa机器人管理平台模块将采集到的数据通过api传到bi工具数据管理平台，在bi工具数据管理平台触发器基于事件驱动架构启动包括数据验证、清洗、转换和加载在内的数据处理流程生成数据模型；
6、步骤3)处理的数据通过内部api发送通知给前端展示模块，前端展示模块由前端展示框架控制，使用图表库动态生成数据可视化。
7、进一步的，在步骤1)中，rpa机器人管理平台模块接收来自用户的自然语言指令，通过集成的自然语言处理模块将指令转换编码为机器人任务脚本，从json或xml格式的数据源中抽取数据。
8、进一步的，在步骤1)中，用户通过图形用户界面设置rpa任务的具体参数，包括数据源地址、登录凭证、抽取频率。
9、进一步的，在步骤2)中，包括数据的自动标注和分类的步骤：采用自适应机器学习算法智能识别和分类海量数据，使用支持向量机(svm)算法进行分类：从输入的数据集中随机选择训练集，执行初步的数据预处理；使用svm的核函数技术将数据映射到高维空间；在高维空间中找到最优的分类超平面；根据超平面对数据进行标注和分类；对分类结果进行反馈学习，根据错误分类进行算法参数的自适应调整。
10、进一步的，在步骤2)中，所述数据验证：对接收到的数据进行格式和完整性校验；使用正则表达式检查数据项的有效性，检查包括日期格式、数值范围；不符合规定的数据项将被标记为异常并记录在日志中；所述数据清洗：应用删除规则去除不必要的或冗余的数据字段；填补缺失数据，采用中值、均值或最频繁值填补；标准化数据格式；所述数据转换：将数据转换为可用于机器学习训练的格式；应用数学转换对数据进行标准化或归一化处理；使用编码技术处理类别数据；所述数据加载：将清洗和转换后的数据加载到目标数据库或数据仓库中；对数据进行索引和分区以优化查询性能；定期更新数据仓库以反映最新数据。
11、进一步的，在步骤2)中，还包括利用预测性分析模型，基于历史数据趋势和模式预测数据变化的步骤：从各数据源收集历史数据，包括销售记录、市场趋势或顾客行为数据；对收集到的数据执行清洗和格式化处理，包括去除异常值、填补缺失值和数据规范化；分析数据和定义相关的特征，包括时间序列特征、类别特征；利用特征选择技术来确定对预测模型影响最大的特征；选择自回归积分滑动平均模型、长短期记忆网络模型或随机森林模型，将历史数据对模型进行训练，调整模型参数直至达到最佳的预测效果；利用验证集测试模型，进行必要的调优；分析模型的预测结果，确定模型是否能准确捕捉到数据的关键趋势和模式；将优化的模型应用于最新数据或近期数据，以产生未来的数据趋势预测；自动生成详细的报表，展示预测的数值、趋势图或可能的业务影响。
12、进一步的，在步骤2)中，采用rabbitmq或kafka消息队列处理从rpa机器人传输到bi工具数据管理平台的数据流；采用分布式内存计算，数据分析时将原始库数据抽取到高速缓存后进行分析。
13、进一步的，在步骤3)中，前端展示模块根据用户需求自动生成报表模板，并自动填充数据，rpa机器人管理平台模块自动生成报表，并通过自然语言处理技术解释报表内容；自动生成报表模板的步骤：根据用户在前端展示模块设定的要求，选择相应的报表模板类型；rpa机器人从bi工具数据管理平台获取经过处理的数据，根据报表模板中预设的字段自动匹配并填充数据；利用前端展示框架，结合图表库，生成动态的数据可视化展示。
14、进一步的，在步骤3)中，自然语言处理的应用，采集关键数据点的文本描述模板，使用模板自动填充具体数据值，生成易于理解的语句。
15、进一步的，在步骤1)至步骤3)中，各模块均采用elk stack日志管理系统，错误处理机制包括重试逻辑、死信队列处理和警报通知。
16、采用上述技术方案，本发明具有如下有益效果：
17、1、本发明利用bi和机器人自动化功能，再结合机器人管理平台，实现数据的统一管理；
18、2、本发明对数据的筛选、统计、结果展示、数据的获取流程等，可直观展示给企业的决策者，利于决策者对企业各生产环节的把控；
19、3、本发明利用机器人自动化，可实现多系统业务操作，集合多系统数据分析，完成各类生产报表的自动化及业务流程的自动化。
1.一种基于bi和业务自动化生成报表的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的生成报表的方法，其特征在于，在步骤1)中，rpa机器人管理平台模块接收来自用户的自然语言指令，通过集成的自然语言处理模块将指令转换编码为机器人任务脚本，从json或xml格式的数据源中抽取数据。
3.根据权利要求1所述的生成报表的方法，其特征在于，在步骤1)中，用户通过图形用户界面设置rpa任务的具体参数，包括数据源地址、登录凭证、抽取频率。
4.根据权利要求3所述的生成报表的方法，其特征在于，在步骤2)中，包括数据的自动标注和分类的步骤：采用自适应机器学习算法智能识别和分类海量数据，使用支持向量机(svm)算法进行分类：从输入的数据集中随机选择训练集，执行初步的数据预处理；使用svm的核函数技术将数据映射到高维空间；在高维空间中找到最优的分类超平面；根据超平面对数据进行标注和分类；对分类结果进行反馈学习，根据错误分类进行算法参数的自适应调整。
5.根据权利要求4所述的生成报表的方法，其特征在于，在步骤2)中，所述数据验证：对接收到的数据进行格式和完整性校验；使用正则表达式检查数据项的有效性，检查包括日期格式、数值范围；不符合规定的数据项将被标记为异常并记录在日志中；所述数据清洗：应用删除规则去除不必要的或冗余的数据字段；填补缺失数据，采用中值、均值或最频繁值填补；标准化数据格式；所述数据转换：将数据转换为可用于机器学习训练的格式；应用数学转换对数据进行标准化或归一化处理；使用编码技术处理类别数据；所述数据加载：将清洗和转换后的数据加载到目标数据库或数据仓库中；对数据进行索引和分区以优化查询性能；定期更新数据仓库以反映最新数据。
6.根据权利要求5所述的生成报表的方法，其特征在于，在步骤2)中，还包括利用预测性分析模型，基于历史数据趋势和模式预测数据变化的步骤：从各数据源收集历史数据，包括销售记录、市场趋势或顾客行为数据；对收集到的数据执行清洗和格式化处理，包括去除异常值、填补缺失值和数据规范化；分析数据和定义相关的特征，包括时间序列特征、类别特征；利用特征选择技术来确定对预测模型影响最大的特征；选择自回归积分滑动平均模型、长短期记忆网络模型或随机森林模型，将历史数据对模型进行训练，调整模型参数直至达到最佳的预测效果；利用验证集测试模型，进行必要的调优；分析模型的预测结果，确定模型是否能准确捕捉到数据的关键趋势和模式；将优化的模型应用于最新数据或近期数据，以产生未来的数据趋势预测；自动生成详细的报表，展示预测的数值、趋势图或可能的业务影响。
7.根据权利要求1所述的生成报表的方法，其特征在于，在步骤2)中，采用rabbitmq或kafka消息队列处理从rpa机器人传输到bi工具数据管理平台的数据流；采用分布式内存计算，数据分析时将原始库数据抽取到高速缓存后进行分析。
8.根据权利要求1所述的生成报表的方法，其特征在于，在步骤3)中，前端展示模块根据用户需求自动生成报表模板，并自动填充数据，rpa机器人管理平台模块自动生成报表，并通过自然语言处理技术解释报表内容；自动生成报表模板的步骤：根据用户在前端展示模块设定的要求，选择相应的报表模板类型；rpa机器人从bi工具数据管理平台获取经过处理的数据，根据报表模板中预设的字段自动匹配并填充数据；利用前端展示框架，结合图表库，生成动态的数据可视化展示。
9.根据权利要求8所述的生成报表的方法，其特征在于，在步骤3)中，自然语言处理的应用，采集关键数据点的文本描述模板，使用模板自动填充具体数据值，生成易于理解的语句。
10.根据权利要求1所述的生成报表的方法，其特征在于，在步骤1)至步骤3)中，各模块均采用elk stack日志管理系统，错误处理机制包括重试逻辑、死信队列处理和警报通知。
