[发明专利]数据分析的方法、装置及设备

权利要求书

1.一种数据的分析方法，其特征在于，包括：

获取可信度评估的任务的配置，所述配置支持编辑；所述配置包括核心字段；

从数据库中筛选出包含所述核心字段的数据表作为待分析数据，所述待分析数据包括N个对象和所述N个对象中每一个对象的至少一个属性，一个对象的一个属性包括至少一个属性值；其中，属性与算法之间存在对应关系，不同的属性允许对应不同的算法，所述算法包括默认算法或用户输入的算法；

根据所述待分析数据中第一对象的第一属性包括的M个属性值，采用所述第一属性对应的算法确定所述M个属性值中每一个属性值的可信度，所述第一对象为所述N个对象中一个对象，所述第一属性为所述第一对象的所有属性中的一个属性，M为正整数；

根据所述待分析数据包括的所有属性值中每一个属性值的可信度，输出所述待分析数据的分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分析数据中第一对象的第一属性包括的M个属性值，确定所述M个属性值中每一个属性值的可信度，包括：

根据属性和算法的对应关系，通过所述第一属性对应的算法确定所述M个属性值中每一个属性值的可信度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述第一属性对应的算法为权威法，所述根据属性和算法的对应关系，通过第一属性对应的算法确定所述M个属性值中每一个属性值的可信度，包括：

从所述M个属性值中确定所述第一对象的所述第一属性的权威属性值，所述第一对象为所述N个对象中的一个对象，所述第一属性为所述第一对象的所有属性中的一个属性；

根据所述M个属性值分别与所述权威属性值的相似度确定所述M个属性值中每一个属性值的可信度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述第一属性对应的算法为时效法，根据属性和算法的对应关系，通过所述第一属性对应的算法确定所述M个属性值中每一个属性值的可信度，包括：

获取所述M个属性值中每一个属性值对应的时间信息，所述第一对象为所述N个对象中的一个对象，所述第一属性为所述第一对象的所有属性中的一个属性，所述第一对象的所述第一属性包括的第一属性值对应的第一时间信息用于指示所述第一属性值的生成时间；

根据所述M个属性值中每一个属性值对应的时间信息确定所述M个属性值中每一个属性值的可信度，其中，与距离当前时间越近的时间信息对应的属性值的可信度越高。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述第一属性对应的算法为投票法，根据属性和算法的对应关系，通过所述第一属性对应的算法确定所述M个属性值中每一个属性值的可信度，包括：

统计所述M个属性值中每一个属性值的出现次数，所述第一对象为所述N个对象中的一个对象，所述第一属性为所述第一对象的所有属性中的一个属性；

根据所述M个属性值中每一个属性值的出现次数确定所述M个属性值中每一个属性值的可信度，其中，出现次数越多的属性值对应的属性值的可信度越高。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述分析结果，包括：

所述第一对象的所述第一属性的所有属性值中可信度最高的属性值；或，

按照可信度高低排列的所述第一对象的所述第一属性的所有属性值。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述待分析数据来源于至少一个数据表，所述根据所述待分析数据包括的所有属性值中每一个属性值的可信度，输出所述待分析数据的分析结果之前，所述方法还包括：

根据所述待分析数据包括的所有属性值中每一个属性值的可信度判断所述待分析数据包括的所有属性值中每一个属性值是否正确；

统计第一数据表中属性值的正确率，所述第一数据表为所述至少一个数据表中的一个数据表；

所述分析结果包括：所述第一数据表中属性值的正确率。