[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211413464.6
• 申請(qǐng)日: 2022-11-11
• 公開（公告）號(hào): CN115658775A
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭悅;周子穎;張金玲;龍?jiān)?/a>;蔣成;張正明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2458
• 分類號(hào): G06F16/2458;G06F18/23;G06F18/24;G06N3/02;G06N20/00;G16Y40/10;G16Y40/20
• 代理公司: 北京天昊聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11112
• 代理人: 鄧伯英;羅建民

本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：基于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)，其中，物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)包括人臉數(shù)據(jù)、診斷數(shù)據(jù)、信號(hào)數(shù)據(jù)中的一種或者任意組合；對(duì)采集的物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以得到多維數(shù)據(jù)模型；根據(jù)所述多維數(shù)據(jù)模型進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析。以至少解決相關(guān)技術(shù)中存在的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化程度較低，且無法預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)的問題，適應(yīng)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、趨勢(shì)預(yù)測(cè)方面。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析面臨著極大挑戰(zhàn)。例如，如何挖掘大數(shù)據(jù)所隱藏的巨大價(jià)值，如何說明無法解釋的現(xiàn)象、如何解決傳感器無法測(cè)量的問題，如何預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)。

目前，常規(guī)的數(shù)據(jù)分析方法是將采集的數(shù)據(jù)傳輸至應(yīng)用軟件，人工干預(yù)數(shù)據(jù)分析過程，并輸出分析結(jié)果，數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)化程度較低且無法預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的上述不足，提供一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，以至少解決相關(guān)技術(shù)中存在的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化程度較低，且無法預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)的問題。

第一方面，本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)分析方法，包括：基于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)，其中，物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)包括人臉數(shù)據(jù)、診斷數(shù)據(jù)、信號(hào)數(shù)據(jù)中的一種或者任意組合；對(duì)采集的物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以得到多維數(shù)據(jù)模型；根據(jù)所述多維數(shù)據(jù)模型進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析。

優(yōu)選地，所述對(duì)采集的物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，具體包括：根據(jù)應(yīng)用對(duì)應(yīng)的類別，將采集的物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析，以得到統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，其中，類別包括時(shí)間關(guān)聯(lián)性、流程關(guān)聯(lián)性、數(shù)據(jù)時(shí)效性，統(tǒng)計(jì)分析包括聚類分析、數(shù)據(jù)模型分析；根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果構(gòu)建多維數(shù)據(jù)模型。

優(yōu)選地，所述多維數(shù)據(jù)模型滿足：

其中，f_w,b(x)為多維數(shù)據(jù)模型的輸出，f_w,b(x)的取值范圍為(0,1)，x為多維數(shù)據(jù)模型的輸入，e為自然對(duì)數(shù)底數(shù)，w為多維特征向量，b為實(shí)數(shù)。

優(yōu)選地，在所述基于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)之后，以及在所述對(duì)采集的物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析之前，所述數(shù)據(jù)分析方法還包括：設(shè)置物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)的預(yù)設(shè)閾值；判斷當(dāng)前采集的物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)是否超過預(yù)設(shè)閾值；響應(yīng)于當(dāng)前采集的物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)超過預(yù)設(shè)閾值，發(fā)出告警，并采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析異常原因，其中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括相關(guān)性分析、序列事件分析。

優(yōu)選地，在根據(jù)所述多維數(shù)據(jù)模型進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析之后，所述數(shù)據(jù)分析方法還包括：將所述多維數(shù)據(jù)模型與不同的應(yīng)用結(jié)合，以形成軟件開發(fā)工具包SDK相關(guān)能力基座。

第二方面，本發(fā)明還提一種數(shù)據(jù)分析裝置，包括：采集模塊，用于基于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)，其中，物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)包括人臉數(shù)據(jù)、診斷數(shù)據(jù)、信號(hào)數(shù)據(jù)中的一種或者任意組合。分析模塊，與采集模塊連接，用于對(duì)采集的物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以得到多維數(shù)據(jù)模型。預(yù)測(cè)模塊，與分析模塊連接，用于根據(jù)所述多維數(shù)據(jù)模型進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析。

優(yōu)選地，分析模塊包括分析單元和構(gòu)建單元。

分析單元，用于根據(jù)應(yīng)用對(duì)應(yīng)的類別，將采集的物聯(lián)網(wǎng)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析，以得到統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，其中，類別包括時(shí)間關(guān)聯(lián)性、流程關(guān)聯(lián)性、數(shù)據(jù)時(shí)效性，統(tǒng)計(jì)分析包括聚類分析、數(shù)據(jù)模型分析。構(gòu)建單元，與分析單元連接，用于根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果構(gòu)建多維數(shù)據(jù)模型。

優(yōu)選地，構(gòu)建單元的多維數(shù)據(jù)模型滿足：