[发明专利]一种数据分析方法和装置

说明书

本发明实施例公开了一种数据分析方法和装置，在接收到数据分析任务时，根据该数据分析任务的类型，可以从对应的矩阵库中确定出该类型对应的特征矩阵，并可以由该特征矩阵对该数据分析任务对应的待分析数据进行处理，可见，从矩阵库获取对应的特征矩阵来用于对一个数据分析任务的处理，以获取所述特征矩阵的输出特征，根据所述输出特征确定所述数据分析任务的分析结果。而不用为这个数据分析任务专门配置特征矩阵，从而省去了原本需要根据所需分析的数据及数据分析任务的需求来配置特征矩阵的时间，提高了数据分析效率。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种数据分析方法和装置。

背景技术

随着数据分析技术的发展，数据的重要性随之提升，对数据进行数据分析的分析结果往往可以作为一些公司决策、发展的重要参考。

数据分析的过程需要使用到特征矩阵和模型对所需分析的数据进行处理，从而得到分析结果。数据分析的分析结果越准确，起到的参考价值就越高。

目前，在进行数据分析的过程中，在执行每一次数据分析任务时，都需要为该数据分析任务专门配置特征矩阵，每次配置特征矩阵都会消耗大量时间，数据分析的效率有待提高。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种数据分析方法和装置，可以节省配置特征矩阵的时间，提高数据分析效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据分析方法，该方法包括：

接收数据分析任务；获取该数据分析任务对应的待分析数据；根据该数据分析任务的类型从矩阵库中确定出该类型对应的特征矩阵；根据该特征矩阵的处理逻辑对该数据进行处理，以获取该特征矩阵的输出特征；根据该输出特征确定该数据分析任务的分析结果。

可见，在接收到数据分析任务时，根据该数据分析任务的类型，可以从对应的矩阵库中确定出该类型对应的特征矩阵，并可以由该特征矩阵对该数据分析任务所需分析的数据进行处理，可见，从矩阵库获取对应的特征矩阵来用于对一个数据分析任务的处理，而不用为这个数据分析任务专门配置特征矩阵，从而省去了原本需要根据所需分析的数据及数据分析任务的需求来配置特征矩阵的时间，提高了数据分析效率。

在第一方面的第一种可能的实现方式中，该矩阵库包括在历史任务的分析过程中所配置的特征矩阵，该历史任务为已完成的数据分析任务，该历史任务的类型与该数据分析任务的类型相同。

可见，将历史任务的特征矩阵应用于数据分析任务的分析中，达到了对特征矩阵重复使用的效果。减少了对该数据分析任务进行数据分析所耗费的时间，进而提高了数据分析的效率。若矩阵库中存放的特征矩阵越全面，特征矩阵对应的数据分析任务的类型越多，则在接收到新的数据分析任务时，从矩阵库中直接重复使用之前保存下来的特征矩阵进行处理的机率越大。

结合第一方面的第一种的实现方式，在第二种可能的实现方式中，还包括：

根据该类型从特征工程库中确定出与该类型对应的特征工程，该特征工程包括从获取所需分析的数据到从特征矩阵得到输出特征之间的数据分析过程；该根据该特征矩阵的处理逻辑对该数据进行处理，获取该特征矩阵的输出特征，包括：按照该特征工程中包括的数据分析过程，根据该特征矩阵的处理逻辑对该数据进行处理，获取该特征矩阵的输出特征。

可见，可以通过预先建立特征工程库，并将历史任务在分析过程中所配置出的特征工程、以及该历史任务的类型与其所配置的特征工程具有的对应关系均保存在该特征工程库中，方便在接收到的数据分析任务时，能够依据该数据分析任务的类型直接从特征工程库中匹配到与该类型对应的特征工程，省去了配置繁琐的数据分析步骤的时间，提高了数据分析效率。

结合第一方面的第二种的实现方式，在第三种可能的实现方式中，该数据分析过程还包括对所需分析的数据进行预处理的过程，该预处理的过程包括数据去重、数据抽样和数据优化中任意一项或多项的组合。