[发明专利]数据处理方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

从目标数据集合中选取数据；

确定所选取的数据中的每一数据出现目标问题的可能因素中每一个因素对应的评价值；

根据所述评价值，确定出现所述目标问题的因素。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从目标数据集合中选取数据，包括：

从所述目标数据集合中随机选取数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所选取的数据中的每一数据出现目标问题的可能因素中每一个因素对应的评价值，包括：

利用决策树，确定所选取的数据中的每一数据出现目标问题的可能因素中每一个因素对应的评价值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评价值，确定出现所述目标问题的因素，包括：

根据所述评价值，对所述每一个因素进行显著性检验；

计算通过所述显著性检验的因素的平均评价值；

根据所述平均评价值，确定出现所述目标问题的因素。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述评价值，对所述每一个因素进行显著性检验，包括：

根据所述评价值，利用T检验算法，对所述每一个因素进行显著性检验。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述平均评价值，确定出现所述目标问题的因素，包括：

将所述平均评价值不小于预设评价值对应的因素，确定为出现所述目标问题的因素。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述平均评价值，确定出现所述目标问题的因素，包括：

将通过显著性检验的因素按照所述平均评价值进行排序；

根据因素排序结果，确定出现所述目标问题的因素。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述平均评价值，确定出现所述目标问题的因素，包括：

将最大的预设数量个平均评价值对应的因素，确定为出现所述目标问题的因素。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所选取的数据中的每一数据出现目标问题的可能因素中每一个因素对应的评价值之前，所述方法还包括：

对所述目标数据集合中出现所述目标问题的数据进行标记。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述从目标数据集合中选取数据，包括：

从所述目标数据集合中选取被标记的数据。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述确定所选取的数据中的每一数据出现目标问题的可能因素中每一个因素对应的评价值，包括：

过滤所选取的数据中未被标记的数据；

确定过滤后得到的被标记的数据中每一数据出现目标问题的可能因素中每一个因素对应的评价值。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从目标数据集合中选取数据之前，所述方法还包括：

从所述目标数据集合的数据中提取出现所述目标问题的可能因素。

13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从目标数据集合中选取数据之前，所述方法还包括：

设置数据选取次数以及每次数据选取的数据数量。

14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从目标数据集合中选取数据之前，所述方法还包括：

设置数据选取的数据数量。