[發(fā)明專(zhuān)利]基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析方法、裝置及終端設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710942846.0
• 申請(qǐng)日: 2017-10-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110069508A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫雪霏
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京奇虎科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/242
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/242;G06F16/245;G06F16/2455;G06F16/248;G06F16/28
• 代理公司: 北京市立方律師事務(wù)所 11330
• 代理人: 劉延喜

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析方法、裝置及終端設(shè)備，其中，基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析方法包括：接收用戶(hù)通過(guò)可視化界面發(fā)送的數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求；通過(guò)已獲取的多個(gè)多維數(shù)據(jù)集對(duì)數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求進(jìn)行匹配分析處理，并返回相應(yīng)的分析結(jié)果；其中，多維數(shù)據(jù)集是預(yù)先對(duì)大數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚合處理后得到的。本發(fā)明實(shí)施例，通過(guò)多維數(shù)據(jù)集快速、靈活地對(duì)用戶(hù)的數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求進(jìn)行全面地匹配分析處理，從而及時(shí)、準(zhǔn)確地響應(yīng)于用戶(hù)的數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)可以通過(guò)可視化界面直觀地觀察、瀏覽、研究返回的分析結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，本發(fā)明涉及一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析方法、裝置及終端設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著信息數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，政府、企業(yè)等機(jī)構(gòu)累積了大量的業(yè)務(wù)處理和市場(chǎng)變化數(shù)據(jù)，特別是隨著Internet技術(shù)的高速發(fā)展，各行業(yè)的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)的爆炸性增長(zhǎng)趨勢(shì)，一些應(yīng)用能夠達(dá)到百萬(wàn)級(jí)以上，甚至是百萬(wàn)億級(jí)、千萬(wàn)億級(jí)以上的海量數(shù)據(jù)量，例如商業(yè)智能、環(huán)境氣象、數(shù)字城市、生物信息等應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著大量的信息，但是需要合理的處理才能形成有用的可供參考的信息，以便于對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和適時(shí)地做出決策。

然而，面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)體系，可搜索、查詢(xún)的數(shù)據(jù)量越來(lái)越多，從中提取出可供參考的信息的難度也越來(lái)越大，給數(shù)據(jù)分析者針對(duì)某一數(shù)據(jù)的分析帶來(lái)了極大挑戰(zhàn)，采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析手段已難以應(yīng)付海量數(shù)據(jù)，其在分析過(guò)程中，不僅會(huì)浪費(fèi)較多系統(tǒng)資源，而且耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)、效率極低，已無(wú)法滿(mǎn)足數(shù)據(jù)分析者針對(duì)某一數(shù)據(jù)的分析需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的旨在至少能解決上述的技術(shù)缺陷之一，特提出以下技術(shù)方案：

本發(fā)明的實(shí)施例根據(jù)一個(gè)方面，提供了一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析方法，包括：

接收用戶(hù)通過(guò)可視化界面發(fā)送的數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求；

通過(guò)已獲取的多個(gè)多維數(shù)據(jù)集對(duì)所述數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求進(jìn)行匹配分析處理，并返回相應(yīng)的分析結(jié)果；

其中，所述多維數(shù)據(jù)集是預(yù)先對(duì)大數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚合處理后得到的。

優(yōu)選地，所述預(yù)先對(duì)大數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚合處理，包括：

基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中預(yù)存儲(chǔ)的預(yù)定業(yè)務(wù)類(lèi)型的大數(shù)據(jù)樣本，構(gòu)建預(yù)設(shè)模型類(lèi)型的多個(gè)多維數(shù)據(jù)模型；

根據(jù)所述多個(gè)多維數(shù)據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中預(yù)存儲(chǔ)的預(yù)定業(yè)務(wù)類(lèi)型的大數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚合處理，得到多個(gè)多維數(shù)據(jù)集。

優(yōu)選地，所述根據(jù)所述多個(gè)多維數(shù)據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中預(yù)存儲(chǔ)的預(yù)定業(yè)務(wù)類(lèi)型的大數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚合處理，得到多個(gè)多維數(shù)據(jù)集，包括：

根據(jù)所述多個(gè)多維數(shù)據(jù)模型對(duì)所述大數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚合處理，生成對(duì)應(yīng)于多個(gè)維度的多個(gè)數(shù)據(jù)表；

基于所述多個(gè)數(shù)據(jù)表構(gòu)建多個(gè)多維數(shù)據(jù)集。

優(yōu)選地，所述通過(guò)已獲取的多個(gè)多維數(shù)據(jù)集對(duì)所述數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求進(jìn)行匹配分析處理，并返回相應(yīng)的分析結(jié)果，包括：

從所述數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求中提取待分析數(shù)據(jù)；

分析所述待分析數(shù)據(jù)是否與所述多個(gè)多維數(shù)據(jù)集中的任一多維數(shù)據(jù)匹配；

如果分析結(jié)果為匹配，則返回響應(yīng)于所述數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求的分析報(bào)告。

優(yōu)選地，所述預(yù)先對(duì)大數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚合處理，具體包括：

以預(yù)定周期在預(yù)設(shè)時(shí)間區(qū)間對(duì)大數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚合處理；

并將聚合處理結(jié)果存儲(chǔ)至預(yù)定類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)中。

優(yōu)選地，所述預(yù)定類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。

本發(fā)明的實(shí)施例根據(jù)另一個(gè)方面，還提供了一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析裝置，包括：