[发明专利]数据分析方法、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：

获取历史的第一时间段内第一参数的历史数据；

基于所述历史数据，确定第二时间段内的预测变化方向，其中，所述第二时间段晚于所述第一时间段；

结合所述预测变化方向及所述历史数据，计算出第一参数在所述第二时间段内，具有所述预测变化方向的预测值；其中，所述结合所述预测变化方向及所述历史数据，计算出第一参数在所述第二时间段内，具有所述预测变化方向的预测值，包括：以所述历史数据中的第一历史数据及第n+1个子时间段的实际变化方向及实际变化属性为训练样本进行训练，从而获得属性预测模型，其中，所述第一历史数据包括：所述第一时间段内第1个子时间段到第n个子时间段内的所述历史数据；以所述历史数据中的第二历史数据为输入数据及以所预测变化方向，输入到所述属性预测模型，获得所述第二时间段的所述预测变化属性，其中，所述第二历史数据包括：第2个子时间段到第n+1个子时间段内的所述历史数据，n为不小于2的整数；根据所述预测变化属性并结合所述历史数据，计算出第一参数在所述第二时间段内，具有所述预测变化属性的预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述预测变化属性包括：预测变化率、预测变化区间及预测变化率等级的至少其中之一。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述预测变化属性并结合所述历史数据，计算出第一参数在所述第二时间段内，具有所述预测变化属性的预测值，包括：

以所述第一历史数据、所述第n+1个子时间段的实际变化方向、实际变化属性及所述第一参数的实际值进行模型训练，从而获得值预测模型；

以所述第二历史数据，所述预测变化方向、所述预测变化属性作为输入参数，输入到所述值预测模型，获得所述第二时间段的所述预测值。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，

所述基于所述历史数据，确定第二时间段内的预测变化方向，包括：

以所述历史数据中的第一历史数据及第n+1个时间段的预测变化方向为训练样本进行训练，从而获得方向预测模型，其中，所述第一历史数据包括：所述第一时间段内第1个子时间段到第n个子时间段内的所述历史数据；

以所述历史数据中的第二历史数据为输入数据，输入到所述方向预测模型，得到所述第二时间段的所述预测变化方向；其中，所述第二历史数据包括：第2个子时间段到第n+1个子时间段内的所述历史数据，n为不小于2的整数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述基于所述历史数据，确定第二时间段内的预测变化方向，包括：

基于所述第一时间段的起始时刻的所述第一参数的起始值，及所述第一时间段的终止时刻的第二参数的终止值；

基于所述起始值及所述终止值，确定所述第二时间段的整体预测变化方向；

所述结合所述预测变化方向及所述历史数据，确定所述第一参数在所述预测变化方向上的预测变化属性，包括：

结合所述整体预测变化方向，从所述历史数据中筛选出符合所述整体预测变化方向的第一历史数据；

利用所述第一历史数据，确定所述第一参数在所述整体预测变化属性。

6.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，

所述基于所述历史数据，确定第二时间段内的预测变化方向，包括：

基于所述历史数据，将所述第一时间段拆分成多个子时间段；

确定每一个所述子时间段对应的所述历史数据，确定每一个所述子时间段的区域预测变化方向；

所述结合所述区域预测变化方向及所述历史数据，确定所述第一参数在所述预测变化方向上的预测变化属性，包括：

根据所述第二时间段内对应子时间段内，计算出第一参数在所述第二时间段的对应子时间段内，具有所述区域预测变化属性的预测值。