[发明专利]一种数据分析中获取因变量与自变量回归关系的方法

权利要求书

1.一种数据分析中获取因变量与自变量回归关系的方法，其特征在于：所述的方法包括以下几个步骤：

步骤1：对用户输入的因变量与自变量，进行数据标准化处理，并保存该结果备用；

步骤2：对数据进行回归分析，分析出类似的数据特征，从类似的数据特征中进行纵向的自变量选取，通过调用相关的线性分析算法，得出因果关系；

步骤3：对比计算分析出来的结果与实际的结果，获得自变量与因变量的最优关系，将最终的最优结果展示给用户用于最终的选择。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述数据标准化具体步骤为：

步骤一、获取因变量及各自变量，分别求各自因变量、自变量的平均值，作为基准数据β；

步骤二、分别求各自因变量的标准差α，作为扩大系数，扩大系数通过标准差的方式求出，公式为：

$\mathrm{\α}=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{(x_i-\mathrm{\μ})}^2}$

公式中数值x₁，x₂，x₃，......x_N是各自变量的值，其中μ为各自变量的算术平均值；

步骤三、对因变量及各自变量，分别通过公式Z′＝α Z+β求出标准化后的值，Z′为标准数据，β为基准数据，α是扩大系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述数据回归分析具体步骤为：

步骤一、对输入的自变量数据按不同聚类数量，多次进行聚类分析，得出多个按不同聚类数量的分析结果；

步骤二、对某一特定聚类数量的分析结果，按不同的类别，从中选取自变量，分析选取的自变量与因变量的关系，得出回归系数；再通过回测的方法，计算出准确率，选取准确率最高的自变量与因变量的回归关系；对不同的数据类别采用相同的方法获取准确率最高的回归关系；

步骤三、对分类出来的不同的类别的回归关系进行分析，合并自变量一样、回归系数相差不大的类别，形成统一的回归关系；自变量不同或回归系数相差太大的，形成各数据区域独立的回归关系；

步骤四、重复步骤二、步骤三，对不同数据聚类数量的回归关系进行分析，得出各聚类数据下的最优回归关系和回归系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述数据回归分析具体步骤为：

步骤一、对输入的自变量数据按不同聚类数量，多次进行聚类分析，得出多个按不同聚类数量的分析结果；

步骤二、对某一特定聚类数量的分析结果，按不同的类别，从中选取自变量，分析选取的自变量与因变量的关系，得出回归系数；再通过回测的方法，计算出准确率，选取准确率最高的自变量与因变量的回归关系；对不同的数据类别采用相同的方法获取准确率最高的回归关系；

步骤三、对分类出来的不同的类别的回归关系进行分析，合并自变量一样、回归系数相差不大的类别，形成统一的回归关系；自变量不同或回归系数相差太大的，形成各数据区域独立的回归关系；

步骤四、重复步骤二、步骤三，对不同数据聚类数量的回归关系进行分析，得出各聚类数据下的最优回归关系和回归系数。