基于 Spring Boot + MQ + AIGC 的智能数据分析平台 BI
源代码
http://www.gitpp.com/stupid-ai/dpqq-bi-backend
这个是后端，同时readme提供了前端的代码地址
融合了最近的一些思考，技术趋势，尤其是大模型带来的AIGC的改变
大模型正在迅速改变BI行业，各种功能涌现，我们也希望能做一些有趣的事情：
AIGC部分预设模板并封装用户输入的数据和分析诉求，通过对接 AIGC 接口生成可视化图表 json 配置和分析结论，返回给前端渲染。
这个智能数据分析平台项目目标是实用性的项目，它结合了Spring Boot的强大功能、MQ的消息队列机制以及AIGC（人工智能生成内容）技术，为用户提供了一个高效、自动化的数据分析解决方案，为企业提供智能商业BI服务。
以下是对项目的一些详细介绍：
项目亮点
自动化数据分析：
用户只需导入原始数据集和输入分析诉求，系统即可自动生成可视化图表及分析结论。
这大大降低了数据分析的人工成本，提高了分析效率。
技术栈丰富且先进：
使用了Spring Boot、MyBatis、Redis、Elasticsearch等主流技术。
集成了Knife4j+Swagger自动生成接口文档，方便开发和维护。
数据处理与优化：
使用Easy Excel解析和压缩数据，提高了单次输入数据量并节约了成本。
对用户上传的数据进行了多重校验，保证了系统的安全性。
系统性能与可扩展性：
基于MyBatis构建了自定义SQL，实现了对每份原始数据的分表存储，提高了查询性能。
使用Redisson的RateLimiter实现分布式限流，防止资源滥用。
异步处理与可靠性：
使用自定义IO密集型线程池和任务队列，实现了AIGC的并发执行和异步化。
使用RabbitMQ持久化任务消息，提高了系统的可靠性。
正在努力
性能测试与优化：
可以对分表存储的查询性能进行实际测试，给出具体的性能提升百分比。
对系统的整体性能进行压力测试，确保在高并发情况下系统的稳定性。
用户体验提升：
可以考虑在前端增加进度条或提示信息，让用户知道任务的处理状态。
优化前端界面的交互设计，使其更加直观易用。
安全性增强：
除了对用户上传的数据进行校验外，还可以考虑对系统的接口进行安全性加固，如使用JWT进行身份验证。
对敏感数据进行加密存储和传输。
功能扩展：
可以考虑增加更多类型的数据分析模型和算法，以满足不同用户的需求。
集成更多数据源类型，如数据库、API、文件等。
文档与完善性：
完善项目的README文档，包括项目背景、功能介绍、使用指南、部署说明等。
为项目的关键部分添加注释和说明，方便其他开发者理解和维护。
持续集成与部署：
考虑使用CI/CD工具（如Jenkins、GitLab CI等）实现项目的持续集成和自动部署。
建立版本控制策略，确保项目的可追溯性和稳定性。
希望这个智能数据分析平台开源项目大家能喜欢！能点赞！
通过不断优化和完善，它有望成为一个高效、易用、可靠的数据分析工具，为各行各业的数据分析工作提供有力支持。
基于 Spring Boot + MQ + AIGC 的智能数据分析平台 BI
源代码
http://www.gitpp.com/stupid-ai/dpqq-bi-backend
