标题:
基于 Cognos 的 RAVE 个性化可视化开发（1）
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作者:
look_w
时间:
2018-6-24 15:24
标题:
基于 Cognos 的 RAVE 个性化可视化开发（1）
本文主要介绍通过 VisualizationCustomizer 开发工具开发一个 RAVE 包，并发布使用的过程。我们假设在阅读文本之前， 您已了解了 Cognos 基本报表的开发。本文适合于想通过 Cognos 开发自定义可视化环境的学习者。本文不对 RAVE 的历史和原理做深一步的讲解（请读者参考 ，进行基础部分的学习），这只是一篇实用性的文档，对第一次接触 RAVE 人将大有裨益。
可视化是大数据一个重要的成部分，特别对于一个成熟的商业智能技术来说，可视化技术的灵活度决定了商业智能技术是否具备了大数据价值表现的高级能力，是否能更加多元化的进行数据价值的表达。而 IBM 在开放式可视化这个领域已经进行了多年的尝试，从最早的 IBM 研究院 Visual Communication Lab 做出的 Many Eyes 项目，可以让每个人在线提交自己的数据集，并且可以多元化的选择自己喜欢的可视化图表，到后来大数据可视化受到学术界的热捧，整个基于云服务的大数据可视化思想最后被 IBM 整合进 Watson 分析当中。而 RAVE－Rapidly Adaptive Visualization Engine 正是 IBM 在大数据可视化领域上的又一重要贡献，并且作为 IBM Cognos 在商业智能软件上的独树一帜的特性。
visualization specification 包结构 RAVE 开发的重要部分便是 visualization specification （可视化包）的开发。 visualization specification 语法主要来自于 2005 年由 Wilkonson ，Leland 写的 "Grammar of Graphics" (The Grammar of Graphics (Statistics and Computing )一书中 vizML specification 衍生而来。 一个 specification 是由一系列根据需要组合而成并且用来定义可视化图表的代码语法集合。理论上所有图形都可以根据这种语言来生产 。并且要掌握这种语言，学习者最好掌握 JSON 以及一些基本图表的概念类型，整个语法描述是基于 dojo （基于 SVG 和 CSS 构建）来定义的。
一个 visualization specification 结构主要包括 13 部分（
copyright
，
version
，
description
，
titles
，
localization
，
legendPosition
，
size
，
data
，
augment
，
grammar
，
legends
，
style
，
resource
）， 以下分别对这部分内容做一个简单介绍。
copyright (必须)： 定义 visualization 的相关版权信息。
version
：
（必须）
定义
visualization 版本信息，这个是必须属性， 如果没有定义， visualization 将会报错 。
description
：
visualization 相关描述信息 。
titles
：
定义 visualization 一个或多个相关的标题 。
localization
：定义位置和语言支持属性。
legendPosition
：
定义 visualization 中的默认图例，有一定的语法格式。
size
：
定义 visualization 的长宽等大小属性。
data （必须）:定义 visualization 数据相关属性 。
augment
：
增加数据列中本来没有的列
。
grammar
（必须）
：
定义
visualization 中的语法结构 。
legends
：
指定相关图例
。
style
：
定义图形显示的相关属性
，包括标签、坐标空间、标志符号、柱状图、饼图、文本、
背景、边框等。
本章主要是开发一个实例过程，包括了所有一个实例的所有必须项属性，但并不包含所有的可选项。
RAVE 开发所需的环境 RAVE 需要的开发环境以及工具： Cognos 商业智能系统软件 （版本10.2.2为例，在 Cognos 10版本以后的软件系统版本都支持 RAVE ），开发 工具Visualization_Customizer_10_2_2_x64 如下图：
以及 Java 环境如下 图：
本文所用数据是 Cognos sample 中的数据，因此在重现本文所述的例子时，应该先导入 Cognos 样本数据库 sample 数据库的 GD_DB 数据 。
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以及 Java 环境如下 图： 
本文所用数据是 Cognos sample 中的数据，因此在重现本文所述的例子时，应该先导入 Cognos 样本数据库 sample 数据库的 GD_DB 数据 。