Với mục đích hỗ trợ các cán bộ làm công tác quản lý nông nghiệp (cấp Xã - Huyện – Tỉnh), nông dân nắm bắt kịp thời tình hình dịch hại để có kế hoạch phòng trị kịp thời góp phần tạo vụ mùa bội thu. Mời các bạn tham khảo!
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH
KHOA KỸ THUẬT & CÔNG NGHỆ
BÁO CÁO TỔNG KẾT
ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG
TÊN ĐỀ TÀI XÂY DỰNG WEBSITE THỐNG KÊ TRỰC TUYẾN SỐ LIỆU DỊCH HẠI
TRÊN LÚA TẠI TỈNH TRÀ VINH
CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: Phan Quốc Nghĩa
ĐƠN VỊ: Khoa Kỹ Thuật & Công nghệ
Trà Vinh, ngày tháng năm 2012
Trang 2TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH
KHOA KỸ THUẬT & CÔNG NGHỆ
BÁO CÁO TỔNG KẾT
ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG
TÊN ĐỀ TÀI XÂY DỰNG WEBSITE THỐNG KÊ TRỰC TUYẾN SỐ LIỆU DỊCH HẠI
TRÊN LÚA TẠI TỈNH TRÀ VINH
Xác nhận của cơ quan chủ trì
Trang 3PHẦN I: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
1 Tổng quan về đối tượng nghiên cứu và sự cần thiết của đề tài
Trong những năm gần đây, dịch hại trên lúa thường xuyên xảy ra và gây thiệt hại nghiêm trọng như: rầy nâu, sâu cuốn lá nhỏ, đạo ôn, … Để chống lại sự bộc phát dịch hại, nâng cao năng suất và sản lượng lúa Các nhà khoa học đã nghiên cứu và đưa ra nhiều biện pháp phòng trị hữu hiệu như: lai tạo ra các giống lúa mới có khả năng kháng dịch hại, thực hiện phương pháp quảng canh, gieo trồng né tránh dịch hại, phun thuốc phòng trị dịch hại và nhiều phương pháp khác Dù là áp dụng phương pháp phòng trị nào đi nữa thì việc cung cấp thông tin về dịch hại cho cán bộ quản lý nông nghiệp, cán bộ nghiên cứu và nông dân là một vấn đề mang tính cấp thiết
Hiện tại ở Trà Vinh, việc cung cấp thông tin về dịch hại trên lúa cho các đối tượng nói trên chủ yếu vẫn còn theo cách gởi văn bản trên giấy Với các truyền tải này không hỗ trợ được kịp thời công tác phòng trị dịch hại trên lúa dẫn đến một số địa phương bị dịch hại gây thiệt hại nghiêm trọng làm ảnh hưởng đến đời sống kinh
tế xã hội của người dân
Để đảm bảo việc cung cấp thông tin về dịch hại trên lúa đầy đủ và kịp thời
cho nông dân, cán bộ quản lý nông nghiệp, cán bộ nghiên cứu thì việc xây dựng
website thống kê trực tuyến số liệu dịch hại trên lúa tại tỉnh Trà Vinh là vấn đề
rất cấp thiết và thiết thực Với mục đích hỗ trợ các cán bộ làm công tác quản lý nông nghiệp (cấp Xã - Huyện – Tỉnh), nông dân nắm bắt kịp thời tình hình dịch hại
để có kế hoạch phòng trị kịp thời góp phần tạo vụ mùa bội thu
2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
2.1 Lịch sử phát triển của kỹ thuật OLAP (Online Analytical Processing)
- Năm 1962, các kỹ thuật sơ khởi của OLAP đã được công bố trong quyển
sách “A Programming Language” (APL) của tác giả Ken Iverson Tuy nhiên, APL
quá phức tạp để cho mọi người sử dụng
- Trước năm 1970, các sản phẩm Express đầu tiên của OLAP đã xuất hiện
- Những năm đầu 1980, nhiều ứng dụng OLAP xuất hiện như: Comshare System W cho vấn đề tài chính được giới thiệu (1982), Metaphor - mô hình ROLAP đầu tiên được giới thiệu cho mục đích ứng dụng Markiting (1984), phiên bản đầu tiên của EIS (executive information system) được giới thiệu (1985) - phiên bản này giới thiệu nhiều khái niệm về OLAP mà tồn tại đến ngày nay
- Những năm cuối 1980, bảng tính trở nên có ưu thế cho việc phân tích của người dùng cuối
- Tháng 8 năm 1993, E F Codd, người được công nhận là cha đẻ của mô
hình CSDL quan hệ, đã công bố bài báo có tựa đề “Providing On-Line Analytical
Processing to User Analysts” Bài báo này đã đưa ra thuật ngữ OLAP và đưa ra 12
nguyên tắc cho hệ thống OLAP đồng thời làm cho nhiều người quan tâm đến phân tích đa chiều
Từ 1993 đến nay, nhiều công cụ OLAP ra đời như:
Trang 4Năm 1995 – Oracle cho ra đời phiên bản Express
Năm 1998 – IBM DB2 OLAP Server phát hành
Năm 1999 – Microsoft OLAP Services phát hành
Năm 2002 – Oracle OLAP server phát hành
Năm 2004 – Excel add-ins ra đời
Năm 2005 – Pentaho bán Mondrian (Open source BI) ra thị trường
Năm 2006 – Palo được phát hành
Năm 2007 – Oracle bán Hyperion ra thị trường
Năm 2008 – IBM bán Cognos ra thị trường
Năm 2008 – SAP bán Business Objects ra thị trường
2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước
- Ngày 17 và 18/6/1998 tại Tp.HCM, Oracle tổ chức hội thảo giới thiệu các sản phẩm mới trong đó có các sản phẩm ứng dụng kỹ thuật Data warehouse và Data mining như: Oracle Enterprise, Data Mart Suites
- Tháng 12/1998, Microsoft tổ chức “Hội nghị các ứng dụng năm 1998” tại
Tp Hồ Chí Minh, trong đó chính thức ra mắt sản phẩm chiến lược là Microsoft SQL 7.0, tích hợp dịch vụ phân tích trực tuyến (OLAP) cũng như các dịch vụ chuyển đổi dữ liệu
- Đề tài “Phương pháp triển khai hệ thống thông tin chỉ đạo (EIS) có sử dụng
kỹ thuật phân tích trực tuyến (OLAP) và có thể trao đổi thông tin trên mạng diện rộng” do Trung tâm tin học – Đại học Khoa học Tự nhiên TP.HCM chủ trì và TS
Đồng Thị Bích Thủy là chủ nhiệm đề tài Đề tài được đánh giá rất thành công và đạt được giải thưởng sáng tạo VIFOTEC 2002
- Phần mềm ứng dụng thu thập số liệu và tạo báo cáo nhanh vận tải - RAILFR01 của Vũ Văn Chung, Ngô Thị Thanh Hương - Ban Thống kê - Máy tính,
Tổng công ty đường sắt Việt Nam, năm 2006 Phần mềm sử dụng rất thành công kỹ thuật phân tích trực tuyến OLAP trong việc tạo ra các báo cáo tùy biến phù hợp với nhu cầu phân tích số liệu phục vụ cho ngành đường sắt
- Đề tài “Ứng dụng công nghệ OLAP trong khai thác số liệu thống kê vận tải
đường sắt” của Vũ Văn Chung - Ban Thống kê - Máy tính, Tổng Công ty Đường
sắt Việt Nam, năm 2008 Đề tài đi đến kết luận rằng OLAP là công nghệ hỗ trợ phân tích cần được áp dụng mạnh mẽ trong các hệ thống tin học của ngành Đường sắt Việt Nam để phân tích số liệu và lập báo cáo linh hoạt, phục vụ quá trình đưa ra các quyết định của các cấp quản lý
- Đề tài cấp nhà nước: “Nghiên cứu xây dựng các hệ thống thông tin hỗ trợ
việc phòng chóng dịch hại cây trồng và thủy sản cho vùng kinh tế trọng điểm” (Mã
số: KC.01.15/06-10) do Ts Lê Quyết Thắng – Trưởng Khoa Công nghệ & Truyền thông – Đại học Cần Thơ làm chủ nhiệm Trong đề tài này có sử dụng kỹ thuật Phân tích trực tuyến OLAP để hỗ trợ người dùng thống kê dữ liệu trực tuyến
Trang 52.3 Tình hình nghiên cứu ngoài nước
Ngày càng nhiều dự án, các công trình nghiên cứu, các phần mềm ứng dụng
sử dụng công nghệ OLAP, đặc biệt là trong các hệ thống phân tích dữ liệu hỗ trợ ra quyết định trong kinh doanh (Bussiness Intelligent) Với mong muốn tìm ra được các thông tin quý giá từ kho dữ liệu khổng lồ mà công ty đang lưu trữ Sau đây là một số nghiên cứu thu thập được
- Luận văn cao học “Olap Reporting Application Using Office Web
Components” của Swathi R Kasireddy, Trường Đại Học Akron, tháng 8 năm 2007
Đề tài này mô tả, thiết kế, xây dựng một ứng dụng OLAP Report sử dụng Office Web Components Ứng dụng này cho phép người dùng chọn máy server chứa dữ liệu nguồn, dữ liệu nguồn, khối dữ liệu cần phân tích qua giao diện web Với việc cho phép người dùng chọn để kết nối dữ liệu, ứng dụng có thể chạy trên nhiều dữ liệu nguồn khác nhau, đồng thời phân tích trên nhiều khối dữ liệu khác nhau trong cùng một dữ liệu nguồn Ứng dụng này là một giải pháp che đi sự phức tạp của Analysis Services và giúp người dùng liệt kê khối dữ liệu dễ dàng
- Bài báo “Designing and Implementing OLAP Systems from XML
Documents”, của các tác giả Franck Ravat, Olivier Teste, Ronan Tournier và Gilles
Zurfluh, tháng 6 năm 2008, trong chuyên đề: “New Trends in Data Warehousing
and Data Analysis”, nhà xuất bản Springer Trong bài báo này, tác giả đưa ra một
số yếu điểm của hệ thống OLAP trên CSDL truyền thống và CSDL đa chiều đồng thời cũng đưa ra các ưu điểm của dữ liệu định dạng XML (eXtensible Markup Language) Với mục đích kết hợp dữ liệu giàu định dạng XML vào trong hệ thống OLAP, tác giả mô tả và thiết kế kho dữ liệu cho hệ thống OLAP trên dữ liệu định dạng XML Trên cơ sở lý thuyết được xây dựng, tác giả minh họa bằng demo phân tích các bài báo khoa học và các báo cáo của các dự án nghiên cứu của các nhà nghiên cứu dựa trên chiều thời gian
3 Mục tiêu của đề tài
Xây dựng website hỗ trợ truy cập thông tin dịch hại trên lúa tại tỉnh Trà Vinh
4 Nội dung nghiên cứu
- Nghiên cứu và thiết kế cơ sở dữ liệu tích hợp dữ liệu dịch hại trên lúa
- Nghiên cứu và thiết kế kiến trúc kho dữ liệu và kỹ thuật phân tích trực tuyến OLAP
- Nghiên cứu các mô hình đa chiều của kỹ thuật phân tích trực tuyến OLAP
- Nghiên cứu công cụ trình bày dữ liệu khối dữ liệu đa chiều
- Nghiên cứu các công cụ thiết kế và lập trình web
- Thiết kế website và chạy thử nghiệm
- Đánh giá hiệu quả của website sau thời gian thử nghiệm
Trang 65 Quy trình thực hiện
Quy trình thực hiện đề tài được thực hiện theo thứ tự các công việc sau:
được Thời gian thực hiện
1 Khảo sát hiện trạng và xác định
yêu cầu
Bảng mô tả yêu cầu
20/02/2011 15/03/2011
2 Tìm kiếm giải pháp, phân tích,
thiết kế hệ thống
Mô hình dữ liệu,
mô hình xử lý, giao diện chương trình
16/03/2011 31/03/2011
4 Phân tích, xử lý dữ liệu, nhập
16/4/2011 30/4/2011
5 Thiết kế cơ sở dữ liệu cho hệ
thống
01/05/2011 30/5/2011
6
Phân tích và thiết kế cơ sở dữ
liệu đa chiều phục vụ yêu cầu
tìm kiếm thông tin của người
dùng
1/6/2011 30/6/2011
30/7/2011
tuyến số liệu dịch hại trên lúa Phần mềm
1/8/2011 30/9/2011
Cài đặt website trên máy chủ Đại học Trà Vinh
1/10/2011 30/10/ 2011
10
Đánh giá tính hiệu quả của
website thông qua phiếu khảo
sát của những người sử dụng
trong thời gian chạy thử nghiệm
Kết quả đánh giá qua khảo sát tại các đơn vị có truy cập website
1/11/2011 15/11/2011
11 Viết báo cáo tổng kết đề tài Quyển báo cáo tổng kết đề tài 16/11/2011
30/12/2011
Trang 7PHẦN II: PHƯƠNG PHÁP VÀ KỸ THUẬT THỰC HIỆN
1 Các công cụ lựa chọn cho thiết kế ứng dụng
Microsoft hỗ trợ các nhà xây dựng ứng một hệ thống các công cụ sẵn dùng cho phép xây dựng một ứng dụng OLAP trên môi trường Web nhanh chóng và dễ dàng Các công cụ này được tích hợp trong một môi trường thống nhất và việc kết nối giữa chúng rất dễ thực hiện thông qua giao diện đồ họa Các công cụ này có thể chia thành 3 nhóm chính: nhóm công cụ tổ chức lưu trữ kho dữ liệu, nhóm công cụ
tổ chức lưu trữ CSDL đa chiều và nhóm công cụ hỗ trợ hiển thị khối dữ liệu
1.1 Nhóm công cụ tổ chức lưu trữ kho dữ liệu
Ứng dụng chọn công cụ Microsoft SQL Server 2005 và Microsoft Integration Services 2005 để tổ chức lưu trữ kho dữ liệu:
- Microsoft SQL Server 2005 được dùng để tổ chức lưu trữ kho dữ liệu Công cụ này có khả năng lưu trữ thông tin với dung lượng lớn, hỗ trợ đa môi trường lập trình, cho phép chuyển đổi dữ liệu sang các hệ quản trị CSDL khác dễ dàng Microsoft SQL Server 2005 cho còn phép kết nối dễ dàng với các công cụ hỗ trợ xây dựng CSDL OLAP
- Microsoft Integration Services 2005 là công cụ trích lọc và nạp nhập dữ liệu vào kho dữ liệu được lưu trữ trong SQL Server 2005 Công cụ này cho phép trích lọc và nạp nhập dữ liệu tự động vào kho dữ liệu hoặc trích lọc và nạp nhập dữ liệu theo yêu cầu
1.2 Nhóm công cụ tổ chức lưu trữ cơ sở dữ liệu đa chiều
Đề tài sử dụng SQL Server Analysis Services 2005 làm công cụ xây dựng và quản lý CSDL đa chiều OLAP Công cụ này có thể hỗ trợ cả chức năng quản lý CSDL đa chiều và liệt kê nội dung khối dữ liệu cho phân dữ liệu Tuy nhiên, trong ứng này chúng tôi dùng SQL Server Analysis Services 2005 với mục đích tổ chức quản lý CSDL đa chiều mà không dùng nó cho mục đích liệt kê nội dung khối dữ liệu hỗ trợ phân tích Lý do cho quyết định này là rất khó để một người dùng thông thường có thể hiểu đầy đủ các thành phần trong CSDL đa chiều và thao tác tốt trên giao diện phân tích của dịch vụ này Office Web Components (OWC) được sử dụng
để tránh gây phức tạp cho người dùng phân tích Với công cụ này người dùng không cần phải có hiểu biết sâu về các thành phần OLAP cũng có thể thực hiện thao tác phân tích hiệu quả nhờ vào giao diện thân thiện và uyển chuyển của nó
Trang 81.3 Nhóm công cụ hỗ trợ hiển thị khối dữ liệu
- Microsoft Office Web Components 11.0 là công cụ chính giúp hiển thị dữ liệu khối trong ứng dụng Công cụ này được tích hợp trong các trang web của ứng dụng Các trang này cho phép người dùng thống kê số liệu cũng như vẽ biểu đồ số liệu trực tiếp trên Internet Explorer khi người dùng duyệt web
- Internet Explorer là công cụ chính giúp người phân tích liệt kê nội dung các trang phân tích của ứng dụng Internet Explorer dùng trong ứng dụng này có phiên bản từ 7.0 trở lên
- Microsoft Excel là công cụ kết nối thứ hai giúp người dùng phân tích liệt kê nội dụng các khối dữ liệu từ CSDL đa chiều OLAP tạo nên môi trường làm việc thân thiện cho người dùng
1.4 Sơ đồ kết nối giữa các nhóm công cụ
Hình 1: Trình bày Sơ đồ kết nối giữa các nhóm công cụ
CSDL Quan Hệ (SQL Server 2005)
Báo cáo số liệu (File Excel)
Data Warehouse (SQL Server 2005)
CSDL OLAP (Analysis Services 2005)
Cube Cube
Công cụ trích lọc và nạp nhập (Integration Services 2005)
Hiển thị nội dung khối dữ liệu (Microsoft Office Web Components, Microsoft Internet Explorer)
Microsoft Excel
Trang 92 Xây dựng mô hình OLAP cho ứng dụng
Một trong những vấn đề trọng tâm cần giải quyết để xây dựng ứng dụng thống kê trực tuyến số liệu dịch hại trên lúa là việc lựa chọn và xây dựng mô hình OLAP Xuất phát từ yêu cầu thực tế là hệ thống phải cung cấp thông tin thường xuyên với tốc độ nhanh thông qua giao diện Web nên mô hình MOLAP được chọn trong thiết kế ứng dụng
2.1 Mô hình thực thể kết hợp cho kho dữ liệu
Hình 2: Mô hình thực thể kết hợp cho kho dữ liệu
Tinh
Matinh Tentinh
Khuvuc
Makhuvuc Tenkhuvuc
Xa_phuong
Maxa_phuong Tenxa_phuong
Contrung
Macontrung Tencontrung
Ngay
NgayID Thang Nam
Giai Doan ST
Giaidoan Tengiaidoan
Thongkemau
Soluong
1,1 1,n
1,1 1,n
1,n 1,n
1,n 1,1
1,1
Trang 102.2 Kho dữ liệu thiết kế trên SQL Server 2005
Từ mô hình thực thể kết hợp (hình 2) nhóm đã tiến hành chuyển đổi các bước cần thiết theo lý thuyết phân tích dữ liệu và đã cài đặt nó trên hệ quản trị cơ sở
dữ liệu SQL 2005
Hình 3: Các bảng dữ liệu tổng hợp trong kho dữ liệu DICHBENH
2.3 Xây dựng các khối dữ liệu cho ứng dụng
Dữ liệu phân tích phục vụ đề tài tập trung vào hai mảng chính là số liệu về dịch hại và số liệu mẫu khảo sát dịch hại Trong ứng dụng của đề tài hai khối dữ liệu đa chiều được tạo ra tương ứng với hai mảng dữ liệu đã nêu nhằm cung cấp dữ liệu cho các báo cáo phân tích trực tuyến Nội dung phân tích tập trung vào số liệu dịch hại, diện tích phòng trị và các mẫu khảo sát dịch hại
2.3.1 Khối dữ liệu DICHBENH
Trong thực tế một dịch hại xảy ra trên cây lúa có thể do ảnh hưởng của nhiều yếu tố như: giống lúa, giai đoạn sinh trưởng của cây lúa, nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, loại đất, lượng phân bón, … Tuy nhiên, khi xây dựng khối DICHBENH chỉ trình bày năm chiều cơ bản là: thời gian, địa điểm, thời tiết, giai đoạn sinh trưởng và dịch hại trên lúa Khối này cung cấp các số liệu liên quan đến diện tích nhiễm dịch hại của từng mức độ: nặng, nhẹ, trung bình và diện tích phòng trị
Trang 11Hình 4: Lược đồ trình bày cấu trúc khối DICHBENH 2.3.2 Khối dữ liệu MAUBENH
Khối MAUBENH có cấu trúc ba chiều Khối này cung cấp các số liệu liên quan đến số lượng côn trùng vào bẫy đèn Chi cục Trồng trọt và Bảo vệ thực vật đặt thiết bị gọi là “bẫy đèn” tại các xã và theo dõi số lượng các loại côn trùng mỗi đêm bay vào thiết bị này Dựa trên số liệu quan sát này họ có thể vẽ biểu đồ để dự báo một số dịch hại sắp xảy ra Tuy nhiên, trong cấu trúc khối này chỉ trình bày chiều địa điểm đến cấp huyện do số liệu thực tế của Trà Vinh chỉ ghi nhận chi tiết đến cấp huyện
Hình 5: Lược đồ trình bày cấu trúc khối MAUBENH
Trang 122.4 Cấu trúc phân cấp của các chiều trong khối dữ liệu
Chiều địa điểm cho phép phân tích, tổng hợp theo các mức phân cấp sau: Khu vực, Tỉnh, Huyện, Xã_phường
Hình 6: Cấu trúc phân cấp của chiều địa điểm
Chiều thời gian cho phép phân tích, tổng hợp theo các mức phân cấp sau: Năm, Mùa, Tháng, Tuần
Hình 7: Cấu trúc phân cấp của chiều thời gian
Trang 133 Cấu trúc của ứng dụng web
3.1 Giới thiệu cấu trúc ứng dụng
Hệ thống được xây dựng theo mô hình một website cung cấp thông tin Hình
8 trình bày toàn bộ cấu trúc của hệ thống ứng dụng Để bắt đầu sử dụng ứng dụng người dùng bắt buộc phải đăng nhập vào hệ thông bằng tài khoản và password được cấp bởi người quản trị Hình 9 trình bày cửa sổ đăng nhập của hệ thống Ứng dụng
có hai đối tượng sử dụng là quản trị hệ thống và người dùng phân tích dữ liệu dịch hại
Hình 8: Trình bày cấu trúc của ứng dụng
Hình 9: Cửa sổ đăng nhập của ứng dụng
Trang đăng nhập
Trang chủ quản trị Trang chủ người dùng
Thông báo đăng nhập sai
Trang 14Quản trị hệ thống có đầy đủ các quyền thao tác trên hệ thống như: cập nhật
dữ liệu, thông kê dữ liệu, vẽ biểu đồ thống kê mẫu dịch hại Các hoạt động của quản trị hệ thống được trình bày trong biểu đồ use case (hình 10) Khi người dùng đăng nhập hệ thống với tài khoản quản trị ứng dụng sẽ mở trang giao diện cho quản trị Giao diện này trình bày trong hình 11, trên cửa sổ này quản trị hệ thống có thể thực hiện tất cả các thao tác của ứng dụng
Hình 10: Biểu đồ use case cho quản trị hệ thống
Hình 11: Giao diện hệ thống cho quản trị
Trang 15Mỗi người dùng phân tích chỉ có một số quyền thao tác được người quản trị
hệ thống phân quyền khi tạo tài khoản cấp cho người dùng như: thông kê dữ liệu, vẽ biểu đồ thống kê mẫu dịch hại, xem trợ giúp của hệ thống Các hoạt động của người dùng thông thường được trình bày trong biểu đồ use case (hình 12) Khi người dùng đăng nhập hệ thống với tài khoản người dùng thông thường ứng dụng sẽ mở trang giao diện cho người dùng Giao diện này trình bày trong hình 13, trên cửa sổ này người dùng chỉ thực hiện được các thao tác được người quản trị phân quyền trên tài khoản được cấp
Hình 12: Biểu đồ use case cho người dùng
Hình 13: Giao diện hệ thống cho người dùng
Trang 163.2 Các trang làm việc chính của ứng dụng
Nhằm cung cấp một môi trường thuận tiện hỗ trợ tốt cho người dùng thống
kê dữ liệu dịch hại trên lúa ứng dụng đã xây dựng các trang giao diện web cho phép người dùng tương tác trực tiếp trên dữ liệu OLAP Các trang làm việc chính gồm: trang thống kê dữ liệu, trang vẽ biểu đồ số liệu mẫu dịch hại và trang cập nhật dữ liệu dịch hại
3.2.1 Trang thống kê số liệu dịch hại
Trên trang giao diện thông kê dữ liệu dịch hại (hình 14), người dùng tự tạo ra một báo cáo động theo yêu cầu bằng cách kéo thả các cột cần thiết vào các vùng trong cửa sổ Và người dùng còn có thể chọn các hàm thống kê (sum, max, min, average) để tính các số liệu theo yêu cầu Ngoài ra, người dùng còn có thể xuất dữ liệu sang Microsoft Excel khi có yêu cầu tính toán thêm hoặc muốn định dạng trang đẹp mắt hơn
Hình 14: Giao diện thống kê dữ liệu dịch hại
Ví dụ 1:
Để tổng hợp diện tích nhiễm nặng các dịch hại: Đạo ôn cổ bông, Lùn xoắn
lá, Rầy cánh trắng, Rầy nâu, Sâu cuốn lá nhỏ và Vàng lùn tại tỉnh Trà Vinh trong năm 2008 phân bố theo các mùa trong năm ta thao tác như sau:
- Kéo rê cột Tenthuong (tên dịch hại) từ PivotTable vào vùng Row Field, trích lọc theo tiêu chuẩn là các dịch hại cần tổng hợp trong hình 15
- Kéo rê cột Mua vào vùng Column Field
- Kéo rê cột Dtnhiemnang vào vùng Totals or Detail fields
Drop Totals or Detail Fields Here Drop Row Fields Here
Drop Filter Fields Here Drop Column Fields Here
Trang 17- Kéo rê cột Tentinh vào vùng Filter Fields, trích lọc theo tiêu chuẩn “Trà Vinh”
- Kéo rê cột Nam vào vùng Filter Fields, trích lọc theo tiêu chuẩn “2008”
Hình 15: Minh họa thống kê dữ liệu dịch hại theo mùa
Ví dụ 2:
Để tổng hợp diện tích phòng trị các dịch hại: Cháy bìa lá, Đạo ôn cổ bông, Đạo ôn lá, Rầy nâu và Sâu cuốn lá lớn tại tỉnh Trà Vinh phân bố theo các huyện ta thao tác như sau:
- Kéo rê cột Tenthuong (tên dịch hại) vào vùng Row Field, trích lọc theo tiêu chuẩn là các dịch hại cần tổng hợp trong hình 16
- Kéo rê cột Huyen vào vùng Column Field
- Kéo rê cột Dtphongtri vào vùng Totals or Detail fields
- Kéo rê cột Tentinh vào vùng Filter Fields, trích lọc theo tiêu chuẩn “Trà Vinh”
Hình 16: Minh họa thống kê dữ liệu dịch hại theo huyện
Trang 183.2.2 Trang vẽ biểu đồ thống kê số liệu mẫu dịch hại
Trên trang giao diện vẽ biểu đồ thông kê số liệu dịch hại (hình 17), người dùng có thể tạo ra một biểu đồ động theo yêu cầu bằng cách kéo thả các cột cần thiết vào các vùng trình bày biểu đồ trong cửa sổ Ngoài ra, người dùng còn có thể thực hiện các thao tác khác trên đồ thị như: thêm chú thích, chuyển đổi cách biểu diễn theo dòng hoặc cột và sắp xếp dữ liệu biểu diễn trên biểu đồ
Hình 17: Giao diện vẽ biểu đồ thống kê mẫu dịch hại
Ví dụ 1:
Để vẽ biểu đồ thể hiện số lượng rầy nâu vào bẫy đèn tại các huyện thuộc tỉnh Trà Vinh trong năm 2008 ta thao tác như sau:
- Kéo rê cột Tenhuyen vào vùng Category Fields
- Kéo rê cột Soluong vào vùng Categories
- Kéo rê cột Tentinh vào vùng Filter Fields, trích lọc theo chuẩn “Trà Vinh”
- Kéo rê cột Nam vào vùng Series Fields, trích lọc theo chuẩn “2008”
Hình 18: Biểu đồ thể hiện số lượng rầy nâu vào bẫy đèn
Drop Filter Fields Here
Drop Category Fields Here
Drop Series Fields Here
Trang 19Ví dụ 2:
Để vẽ biểu đồ thể hiện số lượng rầy nâu vào bẫy đèn mỗi ngày trong tháng
05 năm 2008 tại huyện Càng Long ta thao tác như sau:
- Kéo rê cột Ngay vào vùng Category Fields
- Kéo rê cột Soluong vào vùng Categories
- Kéo rê cột Tenhuyen vào vùng Filter Fields, trích lọc theo chuẩn “Càng Long”
- Kéo rê cột Thang vào vùng Filter Fields, trích lọc theo chuẩn “5”
- Kéo rê cột Nam vào vùng Filter Fields, trích lọc theo chuẩn “2008”
- Kéo rê cột Tencontrung vào vùng Series Fields, trích lọc theo chuẩn “Rầy nâu”
Hình 19: Biểu đồ thể hiện số lượng rầy nâu vào bẫy đèn trong 5/2008 tại Càng Long
Trang 20Hình 20: Giao diện nhập dữ liệu dịch hại lúa
4 Yêu cầu kiến trúc của hệ thống
Do ứng dụng xây dựng với mục đích cung cấp thông tin về dịch hại trên lúa nên yêu cầu kiến trúc của hệ thông cũng được chia thành hai phần: phần kiến trúc cho máy khách và kiến trúc cho máy chủ
4.1 Yêu cầu kiến trúc cho máy chủ
Phần cứng:
- Bộ vi xử lý (CPU): Intel Pentium 2.4 GHz hoặc cao hơn
- Bộ nhớ RAM: tối thiểu là 2 GB
Phần mềm:
- Hệ điều hành Windows XP SP2, Windows Vista, Windows Server 2003
- Microsoft SQL Server 2005 bản Developer hoặc Enterprise
- Microsoft SQL Analysis Services 2005
- Microsoft Office web components phiên bản 11
- Internet Explorer Version 7.0 hoặc cao hơn
- Internet Information Services (IIS) 6.0 hoặc cao hơn
- Microsoft NET Framework 3.0 hoặc cao hơn
- Microsoft Office 2003
Trang 214.2 Yêu cầu kiến trúc cho máy khách
Phần cứng:
- Bộ vi xử lý (CPU): Intel Pentium 1 GHz hoặc cao hơn
- Bộ nhớ RAM: tối thiểu là 1 GB
Phần mềm:
- Hệ điều hành Windows XP, Windows Vista, Windows Server 2003
- Microsoft Office 2003
- Internet Explorer Version 7.0 hoặc cao hơn
- Microsoft Office web components phiên bản 11.0 (khi máy khách truy cập ứng dụng lần đầu tiên Microsft Office Web Components được yêu cầu cài đặt nếu nó chưa được cài đặt sẵn)
5 Bảo mật của hệ thống
Dữ liệu của hệ thống được bảo vệ bằng kiến trúc ba tầng: tầng kho dữ liệu, tầng CSDL OLAP, tầng trình bày web
Trong tầng kho dữ liệu dữ liệu được bảo vệ cơ chế bảo mật của SQL Server
2005 Người dùng muốn truy cập dữ liệu trong kho phải đăng nhập đúng tài khoản
và mật khẩu ngoài ra SQL Server 2005 còn cho phép quản trị hệ thống phân quyền truy cập dữ liệu cho các người dùng hệ thống
Trong tầng CSDL OLAP cơ chế bảo mật rất nghiêm ngặt, dữ liệu được bảo
vệ theo ba cấp: kiểm tra mật khẩu khi truy cập CSDL OLAP, kiểm tra quyền truy cập khi truy cập khối dữ liệu và kiểm tra quyền truy cập khi truy cập chiều dữ liệu trong khối
Trong tầng website cơ chế bảo mật cũng thực thi nghiêm ngặt bằng cơ chế xác thực người dùng bằng tài khoản và mật khẩu được cấp Quản trị hệ thống có thể phân quyền truy cập dữ liệu cho người dùng khi cấp tài khoản cho họ Visual Studio 2005 hỗ trợ rất tốt tính năng này
6 Mở rộng phân tích sang Microsoft Excel
Việc thông kê số liệu dịch hại còn có thể thực hiện trên giao diện Excel Thực chất quá trình thống kê số liệu trên Excel giống như thống kê trên các trang giao diện web của ứng dụng do cả Excel và Web đều kết nối cùng một dữ liệu nguồn và cùng sử dụng công cụ Office Web Component để trình bày dữ liệu của khối dữ liệu
Trang 226.1 Kết nối dữ liệu nguồn từ Excel
Thao tác kết nối dữ liệu nguồn OLAP từ tập tin Excel:
- Tạo mới một tập tin Excel rỗng
- Chọn Data → PivotTable and PivotChart Report… xuất hiện hình 21
Hình 21: Cửa sổ lựa chọn loại dữ liệu nguồn kết nối
- Trong hình 21 chọn các nội dung như trên hình, sau đó chọn nút lệnh Next,
xuất hiện hình 22
Hình 22: Cửa sổ lựa chọn nơi lưu trữ dữ liệu nguồn
- Trong hình 22 nút lệnh Get Data để xác định dữ liệu nguồn cần kết nối
trong cửa sổ hình 23
Hình 23: Cửa sổ tạo kết nối dữ liệu nguồn
- Trong hình 23 người dùng có thể tạo mới một kết nối dữ liệu nguồn hoặc
Trang 23chọn một kết nối có sẵn trong tab OLAP Cubes của cửa sổ
6.2 Thống kê dữ liệu trên giao diện Excel
Sau khi việc kết nối dữ liệu nguồn hoàn tất, người dùng có thể thực thi các thông kê dữ liệu giống như thao tác trên giao diện web Tuy nhiên, trên giao diện Excel (hình 24) thiếu đi một số chức năng so với trên giao diện web như: sắp xếp, trích lọc, chọn các hàm thống kê khác Ngược lại, việc biểu diễn dữ liệu dạng đồ thị trên Excel có nhiều thuận lợi do có sự hỗ trợ của chức năng vẽ biểu đồ tuyệt vời của Excel Trên thanh công cụ PivotTable chỉ cần nhấp chuột vào nút lệnh Chart Wizard thì toàn bộ số liệu sẽ được chuyển sang biểu diễn ở dạng đồ thị (hình 25)
Hình 24: Giao diện thống kê dữ liệu trên Excel
Hình 25: Vẽ biểu đồ thống kê trên Excel