[发明专利]一种数据采集调查及统计模型实现方法

权利要求书

1.一种数据调查采集及统计模型实现方法，其特征在于：所述的方法是将多个数据采集因子构成数据采集模式，根据数据采集特征的不同，将采集分为不同的模式，进而支持合理复用；每个单独的采集都通过套用一个采集模式，决定采集的细节；在采集数据通过调查获取后，统计模块支持根据多维采集因子来过滤、计算、反映统计结果，从而从多个角度展现采集数据，支持上层决策；

所述的采集因子描述了采集过程中关注点的最小单位，可抽象化成一个问题或者一条属性等；每个采集因子都可以包括关注点描述(P)，期待的结果集值域范围(R)，采集类型呈现方式等其他属性集合(O)；由此可以唯一确定一个采集因子的三元组特性结构＜P，R，O＞；其中O属性中可包含若干细节属性，如采集数据时的内容类型限制条件、长度限制条件等。

2.根据权利要求1所述的数据调查采集及统计模型实现方法，其特征在于：根据采集需求灵活组织若干采集因子＜P，R，O＞，形成具有独特的采集特征的采集模式，采集模式可以在每次采集开始时由用户选择性的套用到当前的采集中；所谓采集模式的特征，在于描述该采集模式主要针对的采集条件、关注重点等采集细节，从而可根据其特征，形成可区分的模式集合。

3.根据权利要求1所述的数据调查采集及统计模型实现方法，其特征在于：建立在已经采集到的针对某个采集模式的所有数据，根据需求组合多个采集因子，从而得到一系列属性或者条件，然后再筛选出符合条件的结果集，进一步通过统计代数集中的统计代数进行结果计算与统计；所述的统计代数集是一组可扩展的聚集函数，通过筛选满足自定义条件的结果，并根据聚集函数的处理函数体，将结果集中的数据通过计算，处理成需要的最终数据。

4.根据权利要求2所述的数据调查采集及统计模型实现方法，其特征在于：建立在已经采集到的针对某个采集模式的所有数据，根据需求组合多个采集因子，从而得到一系列属性或者条件，然后再筛选出符合条件的结果集，进一步通过统计代数集中的统计代数进行结果计算与统计；所述的统计代数集是一组可扩展的聚集函数，通过筛选满足自定义条件的结果，并根据聚集函数的处理函数体，将结果集中的数据通过计算，处理成需要的最终数据。

5.根据权利要求1至4任一项所述的数据调查采集及统计模型实现方法，其特征在于：具体实现步骤是：

S1.通过定义三元组＜P，R，O＞来创建采集因子，作为数据采集任务过程中最小的采集任务单元；

S2.将若干所需的采集因子结合，形成一个拥有一定特征的集合，即采集模式；

S3.通过套用采集模式，使得数据调查采集任务拥有明确的采集目标和结果集值域；

S4.数据采集过程，其中每个采集因子都可以对应多个采集结果，每个结果只对应一个采集因子；

S5.完成采集后，可以通过选择若干采集因子及其满足的条件，对结果集中的数据进行筛选；

S6.对筛选后的结果集，采用统计代数集中的聚集函数，计算所需相关结果。