[发明专利]一种报表分析图自动生成及展示方法及系统

权利要求书

1.一种报表分析图自动生成及展示方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：从数据库提取数据；

步骤二：将提取的数据进行清洗；

步骤三：经过清洗之后的数据为异常数据时，提供风控警告，并将异常原因展示给用户；

步骤四：经过清洗之后的数据为正常数据时，经过数据特征识别得到垃圾数据与核心数据；

步骤五：分析核心数据并将分析结果进行展示。

2.根据权利要求1所述的一种报表分析图自动生成及展示方法，其特征在于，所述从数据库提取数据，所述步骤包括：

通过SQL语句从pandas库已封装的函数read_sql连接数据库中提取数据。

3.根据权利要求2所述的一种报表分析图自动生成及展示方法，其特征在于，所述通过SQL语句从pandas库已封装的函数read_sql连接数据库中提取数据，所述步骤包括：

通过SQL语句从Python中pandas库已封装的函数read_sql连接数据库中选择提取的数据。

4.根据权利要求3所述的一种报表分析图自动生成及展示方法，其特征在于，所述将提取的数据进行清洗，所述步骤包括：

从pandas库已封装的函数read_sql连接数据库中提取的数据进行清洗。

5.根据权利要求4所述的一种报表分析图自动生成及展示方法，其特征在于，从pandas库已封装的函数read_sql连接数据库中提取的数据进行清洗，所述步骤包括：

对多个维度的数据进行整理、合并；

去除垃圾信息，优化排列核心信息。

6.根据权利要求5所述的一种报表分析图自动生成及展示方法，其特征在于，所述经过清洗之后的数据为异常数据时，提供风控警告，并将异常原因展示给用户，所述步骤包括：

经过清洗之后的数据存在历史上没有出现过的字段、没有数据的字段以及缺少数据的字段；

通过自定义设置异常指标区分异常程度，并对突变的数据进行识别，提供风控警告，并将异常原因展示给用户。

7.根据权利要求6所述的一种报表分析图自动生成及展示方法，其特征在于，所述经过清洗之后的数据为正常数据时，经过数据特征识别得到垃圾数据与核心数据，所述步骤包括：

经过清洗之后的数据为正常数据时，利用决策树算法生成随机森林，得出数据各个字段的重要等级；

去除等级较低的垃圾数据，保留核心数据。

8.根据权利要求7所述的一种报表分析图自动生成及展示方法，其特征在于，分析核心数据，所述步骤包括：

把等级较高的字段进行单个维度的拓展；

将数据变化的关键区间趋势反馈至用户，并提示数据变化的关键区间趋势的重要程度。

9.根据权利要求8所述的一种报表分析图自动生成及展示方法，其特征在于，分析核心数据并将分析结果进行展示，所述步骤包括：

将现有数据与历史数据进行对比，分析各维度的差异，得出数据演化的趋势，并反馈给用户；

或者

通过对关键数据进行识别，将关联性较高的字段组识别出来，并反馈给用户；或者

将历史数据的所有关键字段输入决策树算法，生成随机森林，训练成一个预测模型；

利用预测模型预测当前的数据，并将预测的结果及概率展示出来。

10.根据权利要求9所述的一种报表分析图自动生成及展示方法，其特征在于，分析核心数据并将分析结果进行展示，所述步骤包括：

利用python中的matplotlib画出统计图并进行展示，展示的方式包括柱状图、折线图、饼状图以及组合图。

11.一种报表分析图自动生成及展示系统，所述步骤包括：

数据提取单元，用于从数据库提取数据；

数据清洗单元，用于将提取的数据进行清洗；

数据第一判断单元，用于经过清洗之后的数据为异常数据时，提供风控警告，并将异常原因展示给用户；

数据第二判断单元，用于经过清洗之后的数据为正常数据时，经过数据特征识别得到垃圾数据与核心数据；

数据分析展示单元，用于分析核心数据并将分析结果进行展示。