[发明专利]一种基于附预链式数据分析预测系统

说明书

本发明涉及一种基于附预链式数据分析预测系统，其包括决策项分析模块、智能预测管理模块、数据模型管理模块、附预链管理模块、多维数据环境模型分析管理；决策项分析模块通过已参数配置的方式链接相应被分析数据源，运用该配置方式获取决策数据、一类数据模型、二类数据模型；智能预测管理模块负责获得分析结论条件和分析结论；数据模型管理模块建立对应数据模型与决策模型；附预链管理模块建立对应附式模型、预式模型、链式模型；多维数据环境模型分析管理进行数据模型环境综合模拟，形成分析结果。本发明发挥机器可重复、可高效、便捷的计算能力，设置实验场景，将数据分析预测单一计算分离，更加有效、便捷、准确的进行数据分析预测。

技术领域

本发明涉及数据分析、数据预测技术，具体涉及一种基于附预链式数据分析预测系统。

背景技术

目前对于数据分析预测，主要是通过人员经验和历史数据对比来进行，建立人员经验函数或参数、建立历史数据对比函数和参数来对未来数据进行预测。人员对行业情况、公司情况要非常清楚才能更好的进行数据分析预测，由于每个行业和公司的情况都各有不同，其很难加以重复性利用，再现性差。相关预测人员一旦离开行业或者进入别的公司后，原来积累的经验都很难被完美的复制进行重复使用。传统的方法是基于对于历史数据的对比，建立计算函数，实际上此函数并无法对可能发生的场景进行预测，把预测这种随机性运算，变成了固定值带入的加减乘除法运算。

另外，传统预测是让结果按照A点到B点移动，形成的A到B点的线为预测结果。以预测开车行为为例：传统分析预测都是依据路线前进的，而不太注重实际路况的变化。这种预测方法往往与实际不符，起不到预测的效果。市场急需一种可以依据路线和道路障碍(环境模型)，车辆车速(主数据模型)，模拟车辆(附数据模型)，行进方向和其它车辆(预数据模型)，行进策略(链数据模型)，进行的综合数据预测分析方法。

综上所述，信息系统使用中业务数据沉积越来越多，对于历史数据使用是数据分析的核心。如何更有效的帮助个人、企业预测财务情况、业务情况便成了数据分析预测行业急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于附预链式数据分析预测系统，它采用数据域决策抽象的方式进行数据、决策分离，建立独立具备分析功能的数据模型，采用附预链式方法，建立点、线、面的分析结果，再将多维多次分析结果形成准确的有效的预测数据。

本发明的目的是这样实现的：一种基于附预链式数据分析预测系统包括决策项分析模块、智能预测管理模块、数据模型管理模块、附预链管理模块、多维数据环境模型分析管理；

所述决策项分析模块用于通过已参数配置的方式链接相应被分析数据源，并运用该配置方式获取决策数据、一类数据模型、二类数据模型；

所述智能预测管理模块用于负责调度决策集、数据集、环境集、规则集，组织分析过程，获得分析结论条件和分析结论；

所述数据模型管理模块依据数据源和决策项参数建立对应数据模型与决策模型；

所述附预链管理模块以基础主数据源、主数据决策、主数据模型、主数据决策模型，建立对应附式模型、预式模型、链式模型；

所述多维数据环境模型分析管理基于环境模型、规则模型、分析标准、决策模型进行数据模型环境综合模拟，并形成分析结果。

优选地，所述附式模型包括附式数据模型和附式决策模型，负责与主模型进行相同决策；所述预式模型依据主模型决策进行预判决策；所述链式模型以附式模型的决策和预式模型的决策为基础，进行决策。