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    一種異構數據的分析方法及系統技術方案

    技術編號:40528050 閱讀:13 留言:0更新日期:2024-03-01 13:48
    本申請提供一種異構數據的分析方法,該方法包括以下步驟:將來自不同數據源的異構數據映射到一起;從映射后的異構數據中提取出關鍵的特征;對提取的特征進行選擇;根據選擇后的特征對異構數據進行分類處理;將異構數據可視化處理,以便于更好地理解和分析數據;建立相應的模型,進行數據分析。通過本申請提供的異構數據的分析方法和系統,可對異構數據進行精準分析。

    【技術實現步驟摘要】

    本申請涉及計算機信息系統領域,具體是關于一種異構數據的分析方法及系統。


    技術介紹

    1、異構數據是指由不同類型的數據結構組成的整體。這些數據結構可以是不同的數據類型、數據格式、數據來源或數據源。異構數據通常出現在需要處理不同類型的數據時,需要通過一定的技術手段將它們整合在一起,形成一個完整的數據集。

    2、在數據科學和機器學習中,異構數據是一個非常重要的話題,因為許多數據集不僅包含結構化數據(如數據庫中的數據),還包括非結構化數據(如文本、圖像和音頻)。將這些不同類型的數據整合在一起并對其進行分析和處理是一項非常具有挑戰性的任務。

    3、本申請旨在解決對異構數據進行分析的問題,


    技術實現思路

    1、本申請的目的在于提供一種異構數據的分析方法,可對異構數據進行精準分析,該方法包括如下步驟:

    2、將來自不同數據源的異構數據映射到一起;

    3、從映射后的異構數據中提取出關鍵的特征;

    4、對提取的特征進行選擇;

    5、根據選擇后的特征對異構數據進行分類處理;

    6、將異構數據可視化處理,以便于更好地理解和分析數據;

    7、建立相應的模型,進行數據分析。

    8、如上所述的異構數據的分析方法,其中,在數據映射之前,還包括:

    9、對異構數據進行預處理;

    10、預處理之后的數據執行標準化處理;

    11、對標準化之后的數據進行質量檢查,以發現數據中的異常和錯誤,并確保數據的質量和一致性;

    12、將來自不同數據源的異構數據合并為一致的數據格式,以便于后續的分析和建模。

    13、如上所述的異構數據的分析方法,其中,將來自不同數據源的異構數據映射到一起,包括如下子步驟:

    14、獲得源數據源a和目標數據源b;

    15、讀取映射文件,獲得映射文件中的映射規則;

    16、執行該映射規則,將源數據源a和目標數據源b映射到一起,形成整合后的數據源c。

    17、如上所述的異構數據的分析方法,其中,從映射后的異構數據中提取出關鍵的特征,其中關鍵的特征包括特征值和特征名稱。

    18、如上所述的異構數據的分析方法,其中,對提取的特征進行選擇包括:

    19、對關鍵的特征進行分析,保留有用的特征,排除無用的特征。

    20、如上所述的異構數據的分析方法,其中,對關鍵的特征進行分析包括:

    21、計算各個特征與目標變量之間的相關系數,篩選出與目標變量高度相關的特征。

    22、如上所述的異構數據的分析方法,其中,對關鍵的特征進行分析包括:

    23、計算各個特征的方差,篩選出方差較小的特征。

    24、如上所述的異構數據的分析方法,其中,根據提取的特征對異構數據進行分類處理包括根據某一特征進行分類,以便于后續分析和建模。

    25、如上所述的異構數據的分析方法,其中,建立相應的模型,進行數據分析,包括如下子步驟:

    26、根據時間序列排列數據源中的數據;

    27、判斷排序后的數據是否存在明顯的上升或下降趨勢,如果數據呈現明顯的上升或下降趨勢,則對數據執行差分操作,獲得差分值d;

    28、根據平穩化后的時間序列數據,確定自回歸階數p和移動平均階數q;

    29、使用以下公式建立異構數據的分析模型:

    30、y=c+p*d+q

    31、其中,y是時間序列的觀測值,d是時間序列的差分,c是截距,p是自回歸階數,q是移動平均階數。

    32、一種異構數據的分析系統,該系統執行權利要求1-9之一的方法,該系統包括如下部件:

    33、映射部件,將來自不同數據源的異構數據映射到一起;

    34、提取部件,從映射后的異構數據中提取出關鍵的特征,如特征值、特征名稱等,進行后續分析和建模;

    35、選擇部件,對提取的特征進行選擇;

    36、分類部件,根據提取的特征對異構數據進行分類處理;

    37、處理部件,將異構數據可視化處理,以便于更好地理解和分析數據;分析部件,建立相應的模型,進行數據分析。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種異構數據的分析方法,其特征在于,包括如下步驟:

    2.根據權利要求1所述的異構數據的分析方法,其特征在于,在數據映射之前,還包括:

    3.根據權利要求1所述的異構數據的分析方法,其特征在于,將來自不同數據源的異構數據映射到一起,包括如下子步驟:

    4.根據權利要求1所述的異構數據的分析方法,其特征在于,從映射后的異構數據中提取出關鍵的特征,其中關鍵的特征包括特征值和特征名稱。

    5.根據權利要求1所述的異構數據的分析方法,其特征在于,對提取的特征進行選擇包括:

    6.根據權利要求5所述的異構數據的分析方法,其特征在于,對關鍵的特征進行分析包括:

    7.根據權利要求5所述的異構數據的分析方法,其特征在于,對關鍵的特征進行分析包括:

    8.根據權利要求4所述的異構數據的分析方法,其特征在于,根據提取的特征對異構數據進行分類處理包括根據某一特征進行分類,以便于后續分析和建模。

    9.根據權利要求1所述的異構數據的分析方法,其特征在于,建立相應的模型,進行數據分析,包括如下子步驟:

    10.一種異構數據的分析系統,其特征在于,該系統執行權利要求1-9之一的方法,該系統包括如下部件:

    ...

    【技術特征摘要】

    1.一種異構數據的分析方法,其特征在于,包括如下步驟:

    2.根據權利要求1所述的異構數據的分析方法,其特征在于,在數據映射之前,還包括:

    3.根據權利要求1所述的異構數據的分析方法,其特征在于,將來自不同數據源的異構數據映射到一起,包括如下子步驟:

    4.根據權利要求1所述的異構數據的分析方法,其特征在于,從映射后的異構數據中提取出關鍵的特征,其中關鍵的特征包括特征值和特征名稱。

    5.根據權利要求1所述的異構數據的分析方法,其特征在于,對提取的特征進行選擇包括:

    6.根據權利要求5...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:隗偉,齊成斌,
    申請(專利權)人:北京瑞索咨詢股份有限公司,
    類型:發明
    國別省市:

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