[发明专利]一种数据分析模型的建模方法

说明书

本发明公开了一种数据分析模型的建模方法，所属数据分析技术领域，包括以下步骤：步骤一、确定模型目标与数据分析范围；步骤二、根据步骤一中提供的数据分析范围，进行数据关联性分析，遴选数据维度与度量；步骤三、根据步骤二中的执行结果，按照模型目标要求构建初始模型，确定初始模型的基本维度；步骤四、按照步骤三的初始模型，导入测试数据，对模型进行数据拟合运算；步骤五、对步骤四的拟合运算结果进行校验，如果校验结果的正确率超过90％，则可视为模型成立，建模结束，如果不达标，则回到步骤二；步骤六、将模型数据存储于模型库中。本发明利用多种类型数据的自动收集与智能清洗，可以解决数据格式复杂、不统一和收集困难等问题。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种数据分析模型的建模方法。

背景技术

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

随着科技的发展，现在高校为了方便对学校内部各个业务数据进行监控和管理，通过引入一些校内系统，并将校内员工信息和学生信息录入到系统中，且每个用户都有一个实名认证的单独账号，员工和学生可以随时随地登录到校内系统查看学校发布的公告已经校内资讯。

但是校内系统在建设的过程中，需要用到数据分析模型，但是现有的数据分析模型只支持单种类型的数据收集和清洗，且智能化程度低，兼容性比较差，在使用时效率十分低，也不方便对多种类型的数据进行处理。

为此，我们提出一种数据分析模型的建模方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种数据分析模型的建模方法，简述下达到的技术效果。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种数据分析模型的建模方法，包括以下步骤：

步骤一、确定模型目标与数据分析范围；

步骤二、根据步骤一中提供的数据分析范围，进行数据关联性分析，遴选数据维度与度量；

步骤三、根据步骤二中的执行结果，按照模型目标要求构建初始模型，确定初始模型的基本维度；

步骤四、按照步骤三的初始模型，导入测试数据，对模型进行数据拟合运算；

步骤五、对步骤四的拟合运算结果进行校验，如果校验结果的正确率超过90％，则可视为模型成立，建模结束，如果不达标，则回到步骤二；

步骤六、将模型数据存储于模型库中。

进一步地，所述测试数据的样本数量不少于1000套。

进一步地，所述数据导入的格式可以为结构化数据输入格式、非结构化数据输入格式和结构化数据。

进一步地，所述结构化数据输入格式为json文件格式；

所述非结构化数据输入格式为文本文件格式；

所述结构化数据为excel文件。

进一步地，所述数据关联性分析是基于中文NLP技术进行的数据关联性分析。

相比于现有技术，本发明的有益效果在于：