[发明专利]一种数据分析方法及装置

权利要求书

1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：

获取产品在一预定时间段内的销售数据及所述产品的属性集；其中，所述属性集为在所述预定时间段内影响所述销售数据的因素的集合；

基于预设波动阈值以及预设数据格式对所述销售数据进行预处理，以获得决策系统集；其中，所述决策系统集能使前后两个销售数据通过属性建立关联性，进而形成相应的决策规则；

计算所述决策系统集中，每条决策规则中各属性重要度，并将属性重要度为零的属性从所述决策系统中去除，以获得精确的决策系统集；

通过统计分析模型对所述精确的决策系统集中的各决策规则进行统计分析，获得核规则；并根据所述核规则生成指导信息；其中，所述核规则为置信度和支持度与权重之积最大的所述决策规则。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设波动阈值以及预设数据格式对所述销售数据进行预处理，包括：

从所述销售数据中去除冗余数据，以获得样本数据集；其中，所述冗余数据为在所述预设波动阈值之外的销售数据；

将所述样本数据集中的数据按所述预设数据格式进行转换，生成所述决策系统集。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述样本数据集中的数据按所述预设格式进行转换，生成所述决策系统集，包括：

将所述样本数据集中前后相邻的两个销售数据作为一个数据对，并将所述属性集中的属性逐一插入所述数据对之间，以得到对应的决策对；

将从所述样本数据集中得到的各决策对各按所述预设数据格式进行转换，生成所述决策系统集。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述决策系统集中，每条决策规则中各属性的重要度，并将属性重要度为零的属性从所述决策系统中去除，以获得精确的决策系统集，包括：

计算所述决策对对应的决策规则中所有属性的重要度，并将属性的重要度为零的属性去除，以精确所述决策对对应的决策规则，进而获得精确的决策系统集；其中，所述属性的重要度为在所述决策对中，当缺少所述属性之后，导致不能将所述决策对中的销售数据进行准确分类的属性在所述属性集中的占比。

5.如权利要求1-4任一权项所述的方法，其特征在于，所述通过统计分析模型对所述精确的决策系统集中的各决策规则进行统计分析，获得核规则，包括：

基于所述属性集和每条决策规则的各属性重要度，计算每条决策规则中各属性的权重值，其中，属性的权重值与对应属性的重要度成正比，与决策规则中各属性对应的重要度之和成反比；

将所述每条决策规则的各属性的权重值添加到所述精确的决策系统集中，以获得带属性权重的决策系统集；

通过所述统计分析模型，计算所述带属性权重的决策系统集中每条决策规则的权重、置信度、支持度；进一步的将置信度和支持度与权重之积最大的决策规则作为核规则。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述每条决策规则的权重为所述每条决策规则包含的属性的权重值之和。

7.一种数据分析装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取产品在一预定时间段内的销售数据及所述产品的属性集；其中，所述属性集为在所述预定时间段内影响所述销售数据的因素的集合；

预处理单元，用于基于预设波动阈值以及预设数据格式对所述销售数据进行预处理，以获得决策系统集；其中，所述决策系统集能使前后两个销售数据通过属性建立关联性，进而形成相应的决策规则；

计算单元，用于计算所述决策系统集中，每条决策规则中各属性重要度，并将属性重要度为零的属性从所述决策系统中去除，以获得精确的决策系统集；

统计分析单元，用于通过统计分析模型对所述精确的决策系统集中的各决策规则进行统计分析，获得核规则；并根据所述核规则生成指导信息；其中，所述核规则为置信度和支持度与权重之积最大的所述决策规则。