随着大数据的迅速发展,大数据给人们带来巨大经济效益的同时,也为大数据分析和挖掘带来了技术上的挑战。大数据基础平台技术繁琐,特别是依托于X86系列处理平台的计算框架特性各异,接口种类繁多,这极大地提高了基于大数据计算平台的智能业务应用开发者的技术难度。如何提高智能业务应用开发的效率,使得基于大数据平台的应用创新能够根据实际业务需求形成可靠的软件及服务,是摆在各行各业大数据应用创新软件服务商面前的一个关键问题。除此之外,重复性的数据处理操作使大数据业务的开发周期过于冗长。本文研究了面向大数据智能业务自动化生成的关键技术,设计并实现了一款可视化的大数据智能业务自动化生成平台,具体工作包括:（1）针对大数据智能分析业务数据种类繁杂的问题,本文设计了基于元数据管理的数据格式描述方法,实现了业务逻辑元数据规范化描述及传播技术框架。将每个子作业定义为完整的数据流,并设计了多种组件连接线类型用于灵活的数据流处理。（2）针对大数据业务生成平台规范化开发及作业代码生成构建问题,本文设计并实现了可视化的作业开发及自动化代码生成技术。将一系列数据处理操作封装为通用化组件,通过拖拉拽的方式进行可视化业务流程开发。本文设计了标准作业和Spark框架作业两种作业模板以满足用户不同的使用场景需求,以及设计了基于JET的代码生成引擎用于作业流程的自动化代码生成。（3）本文通过实际应用案例,验证了业务生成平台的作业生成能力。针对电信客户流失预测分析的实际业务需求在平台中进行可视化流程开发,本文设计与实现了基于Cox比例风险模型的组件,并完成数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估等一系列业务流程。