[发明专利]一种数据特征的分析方法及装置

说明书

本申请公开了一种数据特征的分析方法及装置。所述方法包括：根据预设数据分析维度，采集到待分析数据序列；按照设定数据大小，对所述待分析数据序列进行划分，得到多个子数据序列；根据所述多个子数据序列对应的累积离差时间序列，计算得到所述多个子数据序列的重标极差；根据所述重标极差，确定所述待分析数据序列对应的数据分析结果。本申请可以解决传统方式局限于用户数据特性分析中数据各维度特征提取以及自相似普适性算法的问题。

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域，特别是涉及一种数据特征的分析方法及装置。

背景技术

在互联网告诉发展的今天，用户数据特征分析可以对用户的行为进行合理的评估，合理分配用户使用资源，自适应系统可以提高数据分析的普适性和长久适用性。

自适应系统是一种控制系统，它能够修正自己的特性以适应对象和扰动的动特性的变化。自适应控制方法可以做到：在系统运行中，依靠不断采集控制过程信息，确定被控对象的当前实际工作状态，优化性能准则，产生自适应控制规律，从而实时地调整控制器结构或参数，使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态。

目前，如何对数据特征进行有效的分析是亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供一种数据特征的分析方法及装置，以解决现有技术中的还不能对数据特征进行有效分析的问题。

为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种数据特征的分析方法，包括：

根据预设数据分析维度，采集到待分析数据序列；

按照设定数据大小，对所述待分析数据序列进行划分，得到多个子数据序列；

根据所述多个子数据序列对应的累积离差时间序列，计算得到所述多个子数据序列的重标极差；

根据所述重标极差，确定所述待分析数据序列对应的数据分析结果。

可选地，所述按照设定数据大小，对所述待分析数据序列进行划分，得到多个子数据序列，包括：

对所述待分析数据序列进行预处理，得到预处理数据序列；

根据设定数据大小的数据窗口，对所述预处理数据序列进行等量划分，得到所述多个子数据序列。

可选地，所述根据所述多个子数据序列对应的累积离差时间序列，计算得到所述多个子数据序列的重标极差，包括：

对所述多个子数据序列进行累积离差计算，得到所述多个子数据序列对应的累积离差时间序列；

根据所述累积离差时间序列中的最大值和最小值的差值，确定所述累积离差时间序列对应的极差；

根据所述极差和所述多个子数据序列对应的样本标准差，确定所述重标极差。

可选地，所述根据所述重标极差，确定所述待分析数据序列对应的数据分析结果，包括：

根据所述重标极差，绘制得到所述待分析数据序列对应的自相似变化曲线；

根据所述自相似变化曲线对应的变化特征，确定所述待分析数据序列对应的估计偏差；

根据所述估计偏差，确定所述待分析数据序列对应的数据分析结果。

可选地，在所述根据所述自相似变化曲线对应的变化特征，确定所述待分析数据序列对应的估计偏差之后，还包括：

根据所述估计偏差，调整所述设定数据大小，得到调整数据大小；

根据所述调整数据大小，对所述待分析数据进行等量划分，得到多个二次划分子数据序列；

根据所述多个二次划分子数据序列，确定所述待分析数据序列对应的二次数据分析结果。