[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

说明书

本公开揭示的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，首先获取原始业务数据以及智能终端设备的设备配置参数，其次基于设备配置参数确定业务逻辑信息并进行筛选得到至少两个目标逻辑节点，然后通过目标逻辑节点对原始业务数据进行数据格式还原得到待处理业务数据，进而根据目标设备配置参数确定待处理业务数据的数据兼容性分布以及根据业务标签确定待处理业务数据的数据关联性分布，最后基于数据兼容性分布和数据关联性分布对待处理业务数据进行关键数据提取得到关键数据集。如此，能够在进行关键数据提取时考虑不同数据集之间的关联性和传递性，从而确保提取到互相之间存在联系的关键数据，提高关键数据的特征识别度和兼容性。

技术领域

本公开涉及大数据分析和人工智能处理技术领域，特别涉及一种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。

背景技术

随着通信技术的快速发展，现代社会也逐渐步入大数据时代。大数据时代具有数据量大、数据类型多样化、数据交互快速以及数据价值深度广等优点，能够应用于现代社会的多个行业，从而提高生产效率和生活质量。

然而，随着数据量的进一步增大，数据处理设备中所存储或使用的数据量也在逐渐增多，这样会导致数据处理设备的运行速度过慢。为改善这一问题，需要对大量数据进行关键数据提取，以实现采用更为精简的数据来替代原始数据，从而提高数据处理设备的运行速度和效率。

但是，常见的对原始数据进行关键数据提取的方法会存在关键数据的特征识别度低且兼容性差的技术问题。

发明内容

为改善相关技术中存在的上述技术问题，本公开提供了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。

第一方面，提供一种基于大数据和人工智能的数据分析方法，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；

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。

在第一方面所述的方案中，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；