[发明专利]基于大数据和人工智能的数据分析方法及云端数据服务器

权利要求书

1.一种基于大数据和人工智能的数据分析方法，其特征在于，应用于云端数据服务器，所述方法包括以下步骤：

在从智能终端设备的数据库中获取所述智能终端设备在运行时所存储的原始业务数据的同时，并行地提取所述智能终端设备的设备配置参数；

基于提取到的设备配置参数确定用于对所述原始业务数据进行数据格式还原的业务逻辑信息，从所述业务逻辑信息中提取出多个待使用的业务逻辑节点的节点封装参数以及不同业务逻辑节点之间的传递路径信息；根据所述节点封装参数和所述传递路径信息对多个待使用的业务逻辑节点进行筛选得到至少两个目标逻辑节点；其中，所述目标逻辑节点的节点封装参数的参数特征值位于设定数值区间内且不同的目标逻辑节点之间的传递路径信息的数据缺损率小于设定值；

通过所述目标逻辑节点对所述原始业务数据进行数据格式还原，得到待处理业务数据；

根据从预设的通信记录中确定出的目标终端设备的目标设备配置参数确定所述待处理业务数据的数据兼容性分布，以及根据确定出的所述待处理业务数据中的业务标签确定所述待处理业务数据的数据关联性分布；其中，所述数据兼容性分布用于表征待处理业务数据在不同目标终端设备中的数据格式转换耗时和转换失真率，数据关联性分布用于表征待处理业务数据中不同数据集之间的业务关联性；

基于所述数据兼容性分布和所述数据关联性分布对所述待处理业务数据进行关键数据提取，得到关键数据集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述数据兼容性分布和所述数据关联性分布对所述待处理业务数据进行关键数据提取，得到关键数据集，包括：

基于所述数据关联性分布对所述待处理业务数据进行数据集拆分得到多个待处理数据集，根据每个待处理数据集与其他待处理数据集之间的关联系数计算每个待处理数据集的关联性权重；

按照所述关联性权重由大到小的顺序将所述待处理数据集进行排序得到数据集排序序列；

基于所述数据兼容性分布依次对所述数据集排序序列中的每个待处理数据集进行关键数据提取，当每提取一组关键数据时，计算该组关键数据的当前特征识别权重和当前兼容性权重；在当前特征识别权重和当前兼容性权重满足设定条件时，继续按照所述数据集排序序列进行关键数据提取；在当前特征识别权重和当前兼容性权重不满足设定条件时，删除当前组关键数据并进行回滚，对当前组关键数据对应的下一排序序列的待处理数据集进行关键数据提取，直至完成对所述数据集排序序列中所有待处理数据集的关键数据提取。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断当前特征识别权重和当前兼容性权重是否满足设定条件具体包括以下内容：

根据所述数据集排序序列的序列特征分布轨迹确定当前特征识别权重的第一优先级以及当前兼容性权重的第二优先级；

比较所述第一优先级和所述第二优先级的大小；

在所述第一优先级大于所述第二优先级时，判断所述当前特征识别权重是否超过第一预设值；在所述当前特征识别权重未超过所述第一预设值时，判断所述当前兼容性权重是否低于第二预设值，在所述当前兼容性权重低于所述第二预设值时判定所述当前特征识别权重和所述当前兼容性权重满足设定条件；在所述当前兼容性权重大于等于所述第二预设值时判定所述当前特征识别权重和所述当前兼容性权重不满足设定条件；在所述当前特征识别权重超过所述第一预设值时判定所述当前特征识别权重和所述当前兼容性权重不满足设定条件；其中，所述第一预设值和所述第二预设值是根据所述第一优先级和所述第二优先级的差值在第一预设映射列表中的第一映射值确定的；

在所述第一优先级小于等于所述第二优先级时，判断所述当前特征识别权重是否超过第三预设值；在所述当前特征识别权重未超过所述第三预设值时，判断所述当前兼容性权重是否低于第四预设值，在所述当前兼容性权重低于所述第四预设值时判定所述当前特征识别权重和所述当前兼容性权重满足设定条件；在所述当前兼容性权重大于等于所述第四预设值时判定所述当前特征识别权重和所述当前兼容性权重不满足设定条件；在所述当前特征识别权重超过所述第三预设值时判定所述当前特征识别权重和所述当前兼容性权重不满足设定条件；其中，所述第三预设值和所述第四预设值是根据所述第一优先级和所述第二优先级分别在第二预设映射列表中的第二映射值确定的，所述第一预设映射列表与所述第二预设映射列表为互补的列表。