[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)集優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110324339.7
• 申請(qǐng)日: 2021-03-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113032462A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋超;陳佛林;高斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 成都新希望金融信息有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2458
• 分類號(hào): G06F16/2458;G06F17/18
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 唐菲

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)集優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：從數(shù)據(jù)集中提取相關(guān)特征，相關(guān)特征至少包括第一特征和第二特征；對(duì)相關(guān)特征進(jìn)行時(shí)間序列化處理，以獲得相關(guān)特征的指定影響序列，指定影響序列包括第一影響序列即第一特征波動(dòng)序列和第一特征趨勢(shì)序列，第二影響序列即第二特征波動(dòng)序列和第二特征趨勢(shì)序列，將其分別切分為短時(shí)間序列；對(duì)短時(shí)間序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，以確定第一影響序列中的序列和第二影響序列中的序列在時(shí)間條件下的相關(guān)性。該方法能夠提高數(shù)據(jù)分析的精確度，并且從影響具體時(shí)間段以及相互影響等多角度體現(xiàn)兩個(gè)時(shí)間序列間的相關(guān)性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種數(shù)據(jù)集優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，通常會(huì)用去波動(dòng)分析方法(Detrended Cross－CorrelationAnalysis)對(duì)金融等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，但去波動(dòng)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析獲得的相關(guān)性結(jié)果通常只能表示某一數(shù)據(jù)對(duì)另一數(shù)據(jù)的波動(dòng)或趨勢(shì)的影響，無(wú)法準(zhǔn)確判定某一數(shù)據(jù)的變化對(duì)另一數(shù)據(jù)的影響時(shí)間等，存在相關(guān)性分析準(zhǔn)確性較低的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請(qǐng)實(shí)施例的目的在于提供一種數(shù)據(jù)集優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以改善現(xiàn)有技術(shù)中存在的相關(guān)性結(jié)果通常只能表示某一數(shù)據(jù)對(duì)另一數(shù)據(jù)的波動(dòng)或趨勢(shì)的影響，無(wú)法準(zhǔn)確判定某一數(shù)據(jù)的變化對(duì)另一數(shù)據(jù)的影響時(shí)間等，導(dǎo)致相關(guān)性分析準(zhǔn)確性較低的問(wèn)題。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)集優(yōu)化方法，所述方法包括：從數(shù)據(jù)集中提取相關(guān)特征，所述相關(guān)特征至少包括第一特征和第二特征；對(duì)所述相關(guān)特征進(jìn)行時(shí)間序列化處理，以獲得所述相關(guān)特征的指定影響序列，所述指定影響序列包括第一影響序列和第二影響序列，所述第一影響序列包括第一特征波動(dòng)序列和第一特征趨勢(shì)序列，所述第二影響序列包括第二特征波動(dòng)序列和第二特征趨勢(shì)序列；將所述第一特征波動(dòng)序列、所述第一特征趨勢(shì)序列、所述第二特征波動(dòng)序列和所述第二特征趨勢(shì)序列分別切分為短時(shí)間序列；對(duì)所述短時(shí)間序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，以確定所述第一影響序列中的序列和所述第二影響序列中的序列在時(shí)間條件下的相關(guān)性。

在上述實(shí)現(xiàn)方式中，通過(guò)對(duì)第一特征波動(dòng)序列、第一特征趨勢(shì)序列、第二特征波動(dòng)序列和第二特征趨勢(shì)序列進(jìn)行短時(shí)間序列切分，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，確定在短時(shí)間序列的每個(gè)影響期中第一特征波動(dòng)序列和第一特征趨勢(shì)序列對(duì)第二特征波動(dòng)序列和第二特征趨勢(shì)序列的影響，以及第二特征波動(dòng)序列和第二特征趨勢(shì)序列的影響對(duì)第一特征波動(dòng)序列和第一特征趨勢(shì)序列的影響，從而體現(xiàn)了在不同影響期中，第一影響序列和第二影響序列中各特征的相關(guān)性，從而提高了相關(guān)性分析的準(zhǔn)確性。

可選地，所述對(duì)所述相關(guān)特征進(jìn)行時(shí)間序列化處理，以獲得所述相關(guān)特征的指定影響序列，包括：確定指定時(shí)段；基于時(shí)間先后順序，對(duì)所述指定時(shí)段的所述第一特征和所述第二特征進(jìn)行均值和方差處理，獲得基于所述第一特征時(shí)間序列的所述第一特征波動(dòng)序列和所述第一特征趨勢(shì)序列，以及基于所述第二特征時(shí)間序列的所述第二特征波動(dòng)序列和所述第二特征趨勢(shì)序列。

在上述實(shí)現(xiàn)方式中，對(duì)第一特征和第二特征按照時(shí)間先后順序的數(shù)據(jù)進(jìn)行均值和方差處理，以引入波動(dòng)和趨勢(shì)元素，從而使后續(xù)相關(guān)性分析更加準(zhǔn)確。

可選地，所述將所述第一特征波動(dòng)序列、所述第一特征趨勢(shì)序列、所述第二特征波動(dòng)序列和所述第二特征趨勢(shì)序列分別切分為短時(shí)間序列，包括：通過(guò)滑動(dòng)窗口將所述第一特征波動(dòng)序列、所述第一特征趨勢(shì)序列、所述第二特征波動(dòng)序列和所述第二特征趨勢(shì)序列分別切分為短時(shí)間序列。

在上述實(shí)現(xiàn)方式中，通過(guò)滑動(dòng)窗口進(jìn)行短時(shí)間序列切分，多角度劃分整個(gè)長(zhǎng)周期時(shí)間序列為短周期時(shí)間序列進(jìn)行后續(xù)相關(guān)性分析，從而能夠從影響期的角度判定相關(guān)性，提高了相關(guān)分析的準(zhǔn)確度。