[发明专利]多维度数据分析模型动态扩展方法和系统

权利要求书

1.一种多维度数据分析模型动态扩展方法，其特征在于，包括：

导入数据集，检测数据集获得检测信息；所述检测信息包括：数据类型、数据内容和数据范围，所述数据类型由属性字段表征，所述数据内容由元素表征，所述数据范围为属性字段所对应的元素的一致程度；

根据检测信息将数据集内的属性字段映射到预先设定的维度模型或建立新的维度，形成动态扩展后的维度模型，具体包括：将数据范围与设定阈值进行比较；当数据范围大于或等于设定阈值时，匹配数据类型和预先设定的维度模型；当数据类型与预先设定的维度模型匹配时，将数据集内的属性字段映射到预先设定的维度模型；否则，建立新的维度；

根据动态扩展后的维度模型建立表征属性字段和所述属性字段所对应的元素之间关系的元素表和表征属性字段和所属维度模型内层级之间关系的关系表。

2.根据权利要求1所述的多维度数据分析模型动态扩展方法，其特征在于，根据检测信息将数据集内的属性字段映射到预先设定的维度模型的方法包括直接映射和间接映射。

3.根据权利要求2所述的多维度数据分析模型动态扩展方法，其特征在于，当数据集内的某一属性字段与其所属的维度模型内某一层级之间满足设定规则时，所述属性字段直接映射到其所属的维度模型内，形成所述层级的子节点或父节点。

4.根据权利要求2所述的维度数据分析模型动态扩展方法，其特征在于，当数据集内的某一属性字段的元素与维度模型内某一层级的元素之间存在多对一或一对多的关系时，将所述属性字段动态增加到其所属的维度模型内，且属性字段为所述层级的父节点或子节点。

5.根据权利要求1所述的多维度数据分析模型动态扩展方法，其特征在于，导入数据集后，采用抽样检测或全样本检测来获得检测信息。

6.一种多维度数据分析模型动态扩展系统，其特征在于，包括：

检测模块，所述检测模块导入数据集，检测数据集获得检测信息；所述检测信息包括：数据类型、数据内容和数据范围，所述数据类型由属性字段表征，所述数据内容由元素表征，所述数据范围为属性字段所对应的元素的一致程度；

动态扩展模块，根据检测信息将数据集内的属性字段映射到预先设定的维度模型或建立新的维度，形成动态扩展后的维度模型，具体为：将数据范围与设定阈值进行比较，当数据范围大于或等于设定阈值时，匹配数据类型和预先设定的维度模型，当数据类型与预先设定的维度模型匹配时，将数据集内的属性字段映射到预先设定的维度模型；否则，建立新的维度；

表组建模块，根据动态扩展后的维度模型建立表征属性字段和所述属性字段所对应的元素之间关系的元素表和表征属性字段和所属维度模型内层级之间关系的关系表。

7.根据权利要求6所述的多维度数据分析模型动态扩展系统，其特征在于，当数据集内的某一属性字段与其所属的维度模型内某一层级之间满足设定规则时，将所述属性字段直接映射到其所属的维度模型内，形成所述层级的子节点或父节点。

8.根据权利要求6所述的多维度数据分析模型动态扩展系统，其特征在于，当数据集内的某一属性字段的元素与维度模型内某一层级的元素之间存在多对一或一对多的关系时，将所述属性字段动态增加到其所属的维度模型内，且属性字段为所述层级的父节点或子节点。