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文档简介

面向商务智能的MIDAS系统的设计与应用的中期报告本报告是面向商务智能的MIDAS系统的中期报告，旨在介绍设计与应用的情况以及解决的问题。一、设计1.功能需求MIDAS系统主要用于数据分析和数据可视化，需要满足以下功能需求：（1）数据导入。支持从本地文件或数据库中导入数据。（2）数据清洗。支持对数据的缺失值、异常值等进行处理。（3）数据分析。支持对数据进行统计分析、聚类、分类等。（4）数据可视化。支持将数据以图表的方式进行展现。（5）报告导出。支持将数据分析结果和图表导出到Excel或PDF文件中。2.技术架构MIDAS系统采用B/S架构。后端采用Java+Spring框架，前端采用Vue.js框架。采用MySQL作为数据存储介质。3.数据库设计数据库中主要包含三个表：用户表、数据表、分析结果表。用户表存储用户信息，数据表存储导入的数据，分析结果表存储每个用户的分析结果。二、应用在实际应用中，我们遇到了以下问题：1.数据分析速度过慢在进行大数据量的统计分析时，数据分析速度过慢，影响用户体验。我们尝试采用分布式计算的方式来进行计算，但是实际效果并不理想。2.图表可读性不佳一些图表在展现数据时可读性不佳，需要调整图表类型或者增加数据标签等。3.数据准确性问题在数据清洗、预处理等环节存在一定的误差，导致数据分析结果的准确性有待提升。三、改进措施针对以上问题，我们采取了以下改进措施：1.采用分布式计算针对数据分析速度过慢的问题，我们采用了分布式计算的方式，将数据分成多个部分进行计算，最后将结果合并。并且在计算中采用了缓存技术，避免重复计算。2.调整图表类型在展现数据时，我们根据实际情况选择合适的图表类型，并增加数据标签，以提高图表可读性。3.增加数据质量控制在数据清洗、预处理等环节，我们增加了一些数据质量控制的方法，如异常值检测、缺失值填充等，以提高数据分析结果的准确性。四、结论在MIDAS系统的设计与应用中，我们遇到了一些问题，但是通过采取适当的改进措施，我们成功地解决了这些问题，并提高

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