[發明專利]一種數據預測方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011148696.4
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112256760B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 于沃良;麻曉珍
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/28;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市世聯合知識產權代理有限公司 44385
• 代理人: 汪琳琳

1.一種數據預測方法，其特征在于，包括下述步驟：

接收數據預測請求，根據所述數據預測請求確定模型信息和第一用戶信息，并從數據處理服務器內的全量數據表中獲取預測數據表，其中所述全量數據表由至少兩個初始數據表關聯形成；

根據所述模型信息從模型服務器中獲取預生成的數據挖掘模型，并根據預設的時間間隔獲取所述模型服務器對應的數據庫中與所述第一用戶信息對應的待執行數據預測任務的信息，生成預測資源配置請求，根據所述預測資源配置請求查詢所述模型服務器的閑置資源是否滿足數據預測的需求，若滿足則對獲取的所述待執行數據預測任務分配相應的預測資源，否則拒絕所述預測資源配置請求；

基于所述預測資源和所述數據挖掘模型生成數據預測模型文件，將其發送至至少一個數據存儲服務器，以在所述數據存儲服務器上運行所述數據挖掘模型，根據所述預測數據表從所述數據存儲服務器獲取對應的預測入模特征的特征值輸入所述數據挖掘模型，得到待預測的目標變量的數據值，完成數據預測；

其中，所述數據挖掘模型的生成過程包括：

接收建模請求，根據所述建模請求確定模型算法信息和第二用戶信息，并從所述全量數據表中獲取建模所需的訓練數據表；根據所述第二用戶信息在所述模型服務器中配置對應的建模資源，并根據所述模型算法信息從所述模型服務器中確定待訓練的模型框架，以及基于所述訓練數據表提取建模入模特征和建模目標變量；基于所述建模資源，通過所述待訓練的模型框架、所述建模入模特征和所述建模目標變量進行模型訓練，生成所述數據挖掘模型。

2.根據權利要求1所述的數據預測方法，其特征在于，所述根據所述第二用戶信息在所述模型服務器中配置對應的建模資源包括：

根據預設的時間間隔獲取所述模型服務器對應的數據庫中與所述第二用戶信息對應的待執行建模任務的信息，生成建模資源配置請求；

根據所述建模資源配置請求查詢所述模型服務器的閑置資源是否滿足模型訓練的需求，若滿足則對獲取的所述待執行建模任務分配相應的建模資源，否則拒絕當前所述建模資源配置請求。

3.根據權利要求2所述的數據預測方法，其特征在于，在所述接收建模請求之后，所述方法還包括：

對所述建模請求包含的信息進行鑒權和簽名校驗，若通過則生成具有唯一標識的建模任務，并判斷所述模型服務器對應的數據庫中是否存在同一用戶提交的建模任務，若存在則終止生成的所述建模任務，否則將生成的所述建模任務存入所述模型服務器對應的數據庫中，并發送生成的所述建模任務的唯一標識至用戶。

4.根據權利要求2所述的數據預測方法，其特征在于，在進行模型訓練時，所述方法還包括：接收定時查詢建模任務狀態的請求，根據所述查詢建模任務狀態的請求訪問所述模型服務器查詢模型訓練狀態，并將查詢到的模型訓練狀態實時更新至所述模型服務器對應的數據庫中。

5.根據權利要求1至4任一項所述的數據預測方法，其特征在于，在所述接收數據預測請求之后，所述方法還包括：

對所述數據預測請求包含的信息進行鑒權和簽名校驗，若通過則生成具有唯一標識的數據預測任務，并判斷所述模型服務器對應的數據庫中是否存在同一用戶的數據預測任務，若存在則終止生成的所述數據預測任務，否則將生成的所述數據預測任務存入所述模型服務器對應的數據庫中，并發送生成的所述數據預測任務的唯一標識至用戶。

6.根據權利要求1至4任一項所述的數據預測方法，其特征在于，所述全量數據表的獲取過程包括：

從多個數據源獲取數據進行分析，按照不同數據源或者不同主題生成多個所述初始數據表，并對多個所述初始數據表進行關聯整合，生成所述全量數據表，并輸出支撐數據分析的字段內容和待預測內容；

其中，所述字段內容用作所述建模入模特征或所述預測入模特征，所述待預測內容用作所述建模目標變量或所述待預測的目標變量，基于所述全量數據表選取用作所述建模入模特征的字段內容創建得到新的數據表可生成所述訓練數據表，基于所述全量數據表選取用作所述預測入模特征的字段內容創建得到新的數據表可生成所述預測數據表。