[发明专利]基于模型训练的数据预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，所述方法应用于数据分析系统，所述方法包括：

所述数据分析系统接收与所述数据分析系统建立通讯连接的数据端发送的第一数据集的信息；所述第一数据集的信息是由所述数据端对基础数据进行第一数据筛选操作后发送的，所述第一数据集包括预设数量的数据，所述第一数据集的信息包括所有所述第一数据的信息，所述第一数据集的信息的模式是静态的模式和/或动态的模式；

所述数据分析系统对所述第一数据集进行第一数据预处理操作，得到所述第一数据集的预处理结果；

所述数据分析系统根据所述第一数据集的预处理结果，对预先确定出的训练模型进行算法配置，并根据所述算法配置对所述训练模型执行训练操作，得到数据预测模型。

2.根据权利要求1所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，所述第一数据集的信息包括所有所述第一数据的来源信息、所有所述第一数据的编程语言类型、所有所述第一数据的名称信息以及所有所述第一数据的数据类型中的至少一种，每个所述第一数据的名称信息包括中文名称和/或英文名称。

3.根据权利要求1所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，在所述数据分析系统根据所述第一数据集的预处理结果，对预先确定出的训练模型进行算法配置，并根据所述算法配置对所述训练模型执行训练操作，得到数据预测模型之后，所述方法还包括：

所述数据分析系统检测是否接收到所述数据端发送的预测数据指令；所述预测数据指令用于请求所述数据分析系统对第二数据集进行预测，所述第二数据集是由所述数据端对基础数据进行第二数据筛选操作后发送的；

当检测出接收到预测数据指令时，所述数据分析系统对所述第二数据集进行第二数据预处理操作，并得到所述第二数据集的预处理结果；

所述数据分析系统将所述第二数据集的预处理结果输入到所述数据预测模型，并对所述第二数据集的预处理结果执行数据反写操作，得到所述数据预测模型的预测结果作为所述第二数据集的预测结果；

以及，所述方法还包括：

所述数据分析系统对所述数据预测模型执行评估操作，得到所述数据预测模型的评估信息。

4.根据权利要求3所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，在所述数据分析系统对所述数据预测模型执行评估操作，得到所述数据预测模型的评估信息之后，所述方法还包括：

所述数据分析系统检测是否接收到所述数据端发送的针对所述评估信息的查看指令；

当检测出接收到针对所述评估信息的查看指令时，所述数据分析系统发送所述评估信息至所述数据端。

5.根据权利要求3或4所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，所述评估信息包括所述数据预测模型的准确率、所述数据预测模型的召回率、所述数据预测模型的相关性系数、所述数据预测模型的显著性检验值、所述数据预测模型的方差比率检验值中的至少一种。

6.根据权利要求3所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，在所述数据分析系统将所述第二数据集的预处理结果输入到所述数据预测模型执行预测操作，得到所述数据预测模型的预测结果作为所述第二数据集的预测结果之后，所述方法还包括：

所述数据分析系统将所述预测结果发送至所述数据端，以触发所述数据端执行相匹配的操作。

7.根据权利要求6所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，所述数据分析系统将所述预测结果发送到所述数据端，以触发所述数据端执行相匹配的操作，包括：

由所述数据端将所述预测结果存储至相匹配的存储位置；所述相匹配的存储位置包括内存、文件以及数据库中的至少一种；

和/或，

由所述数据端根据所述预测结果，对所述预测结果进行设计器的配置，得到所述预测结果的展示图表；所述预测结果的展示图表为静态的结果展示图表和/或动态的结果展示图表。