# BI-frontend

**Repository Path**: tmlight/bi-frontend

## Basic Information

- **Project Name**: BI-frontend
- **Description**: 毕业设计前端
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-07-02
- **Last Updated**: 2025-02-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 毕业设计

## 基于ChatGPT的智能分析平台

本选题研究的主要内容是基于ChatGPT和SpringBoot的智能分析系统，该系统主要通过用户输入要分析的目标，对用户上传的数据文件进行分析，处理数据文件内容的数据后加上分析目标，进行指定分析，将AI模型分析后的结果进行处理，展示给用户，同时用户可以对原始数据进行编辑后再次重试分析。该系统主要包括智能分析、自定义分析目标，异步分析，目标可视化、数据编辑，图表管理，AI答疑，文件存储，隐私保护和安全控制，用户权限，用户登录，用户管理，积分兑换等13个模块。

### 功能模块

- **自定义分析模块**
    - 该模块主要实现了用户对分析目标自定义化，用户可自定义所需要分析的目标、分析结论的图表的类型等，达到同一数据源可分析出不同的分析结论，更加有针对性。
- **智能分析模块**
    - 该模块主要实现了数据的同步分析功能。通过用户输入的图表名称、分析目标、图表类型和读取用户上传的表格文件，组装起来去调用ChatGPT的AI接口。在此选用数据分析师的AI模型，在此模型下能更加准确分析数据。AI接口将会返回以用户输入的分析目标为主的分析结论和图表。
- **异步分析模块**
    - 该模块主要是在智能分析模块的基础上实现了数据分析的异步化。用户提交分析需求之后，该分析需求会进入分析队列中等待执行，待前面的需求分析完成之后再执行当前的分析需求，保证系统的稳定性，同时用户能实时观看数据分析的进度。当分析出错或者需要更改分析目标的情况下，可修改分析目标进行分析重试。
- **目标可视化模块**
    - 该模块主要是将分析需求的表格文件转换成图表形式展示。通过读取文件的数据，调用ChatGPT的AI接口将数据转换为前端可识别的图表配置，最后将图片配置返回给前端，由前端进行展示，该图表上展示出表格数据中关键数据，用户可以更加直观的观察表格数据增长或下降的趋势等。
- **数据编辑模块**
    - 该模块主要是展示用户上传的表格数据的原始数据，用户可编辑原始数据，然后可根据编辑后的原始数据重新进行数据分析。
- **AI答疑模块**
    - 该模块主要是对接ChatGPT的接口，在用户生成分析结论之后，用户如果分析出来的结论很差想要知道如何优化数，则用户可针对分析出来的结论直接在AI答疑页面进行询问，从而优化数据。
- **文件存储模块**
    - 该模块主要实现了对表格文件存储和读取。当数据分析完成之后将用户上传表格数据存储在服务器上，当用户对进行数据编辑的时候，就从服务器中获取到当前的表格文件，编辑完成之后再保存到服务器中。若用户在图表管理页面将此分析结论删除之后，则数据文件也一并删除。
- **隐私保护和安全控制模块**
    - 该平台应具备隐私保护和安全控制功能，确保用户数据的安全性和保密性。例如，采用加密技术、访问控制策略等措施来保护用户数据的安全性。
- **用户权限模块**
    - 该模块主要实现了用户的权限区分，对用户做了管理员和普通用户的区分，所有用户注册的权限都为普通用户，只能有限次数的进行数据分析。管理员可无限次进行数据分析。
- **用户登录模块**
    - 该模块主要实现了每日签到，通过签到的积分兑换使用的次数。
- **积分兑换模块**
    - 该模块主要实现了管理员对普通用户的管理功能。管理可以分配给普通用户进行数据分析的次数，还能编辑所有用户的用户信息、使用次数等。