[发明专利]关联对象的数据分析方法

权利要求书

1.一种关联对象的数据分析方法，其特征在于，包括：

1)选择需要进行数据分析的区域，所述区域中包含对象，对象消耗资源；

2)设定分析时间，获取该区域内在所述分析时间中对象的持续活动时间；

3)依据对象的持续活动时间将对象区分为短期对象、中期对象和长期对象；

4)获取所述短期对象、中期对象和长期对象在分析时间中的资源消耗量；

5)计算长期对象与中期对象、以及长期对象与短期对象的资源消耗关系；

6)获取长期对象的预测资源消耗量；

7)基于回归模型和资源消耗关系计算中期对象和短期对象的预测资源消耗量；

8)将长期对象、中期对象和短期对象的预测资源消耗量相加，得到最终预测资源消耗量。

2.如权利要求1所述的关联对象的数据分析方法，其特征在于，所述对象包括消耗资源的用户。

3.如权利要求1所述的关联对象的数据分析方法，其特征在于，持续活动时间不大于所述分析时间的40％的对象为短期对象，持续活动时间在40％～100％之间的对象为中期对象，持续活动时间大于等于所述分析时间的对象为长期对象。

4.如权利要求1所述的关联对象的数据分析方法，其特征在于，所述步骤5)计算长期对象与中期对象、以及长期对象与短期对象的资源消耗关系包括：

由步骤4)获取在分析时间中的短期对象的资源消耗量z_i、中期对象的资源消耗量y_i和长期对象的资源消耗量x_i；

设定长期对象与中期对象的资源消耗关系为y_i＝a₁x_i⁴+b₁x_i³+c₁x_i²+d₁x_i+e₁，拟合参数a₁、b₁、c₁、d₁、e₁；

设定长期对象与短期对象的资源消耗关系为z_i＝a₂x_i⁴+b₂x_i³+c₂x_i²+d₂x_i+e₂，拟合参数a₂、b₂、c₂、d₂、e₂。

5.如权利要求1所述的关联对象的数据分析方法，其特征在于，所述分析时间为5年。

6.一种关联对象的数据分析方法，其特征在于，包括：

a)选择需要进行数据分析的区域，所述区域中包含对象，对象消耗资源；

b)获取该区域内在5年中所有对象的持续活动时间T_i，i＝1，2，...，n，n为对象总数；

c)令对象编号i＝1；

d)判断当前对象的T_i＞2是否成立，若成立，则转入步骤e)；否则，令当前对象为短期对象，转入步骤g)；

e)判断当前对象的T_i≥5是否成立，若成立，则转入步骤f)；否则，令当前对象为中期对象，转入步骤g)；

f)令当前对象为长期对象；

g)判断i＜n是否成立，若成立，则转入步骤d)；否则，i＝i+1，转入步骤h)；

h)获取5年中每年上述长期对象、中期对象和短期对象的资源消耗量x_i、y_i、z_i，其中x_i是每年长期用户的资源消耗量、y_i是每年中期用户的资源消耗量、z_i是每年短期用户的资源消耗量；

i)计算长期对象与中期对象、以及长期对象与短期对象的资源消耗关系既y_i＝a₁x_i⁴+b₁x_i³+c₁x_i²+d₁x_i+e₁、z_i＝a₂x_i⁴+b₂x_i³+c₂x_i²+d₂x_i+e₂；

j)拟合参数a₁、b₁、c₁、d₁、e₁和a₂、b₂、c₂、d₂、e₂；

k)输入被预测年份的对长期对象资源消耗量的预测值A；

l)利用回归公式计算前一年及被预测年份的中期对象和短期对象资源消耗量的预测值；

m)计算中期对象和短期对象资源消耗量的预测值B和C，其中：

B＝B₆+α_B(y₅-B₅)，α_B为中期调整系数，B₅为中期对象第5年的资

源消耗量的预测值，B₆为中期对象被预测年份的资源消耗量的预测值；

C＝C₆+α_C(z₅-C₅)，α_C为短期调整系数，C₅为短期对象第5年的资

源消耗量的预测值，C₆为短期对象被预测年份的资源消耗量的预测值；

n)输出该区域资源消耗量的最终预测值S＝A+B+C。