[发明专利]基于模型训练的数据预测方法及装置

说明书

本发明公开了基于模型训练的数据预测方法及装置，该方法包括：数据分析系统接收与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；数据分析系统对第一数据集进行第一数据预处理操作，得到第一数据集的预处理结果；数据分析系统根据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，并根据算法配置对训练模型执行训练操作，得到数据预测模型。可见，实施本发明能够跨系统地通过模型训练对大量的静态模式以及动态模式的数据进行数据预测，并将数据预测结果进行可视化的展示，可以更加直观地评估数据预测结果，有利于提高预测数据时的准确率。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于模型训练的数据预测方法及装置。

背景技术

随着大数据时代的快速发展，大数据分析在企业发展中起到重要作用，通过高效的大数据分析进行数据预测，企业不仅能够进一步了解用户的个性化需求，为用户提供个性化信息推送，从而实现产品的优化发展，还能够在风险来临之前作出相应的应对策略，从而提升整个企业的安全生产。

当前，传统的数据分析一般只能针对线性相关或者函数相关的数据进行准确预测分析，方法单一且具有局限性。在面对企业发展中处于动态变化的海量数据中，传统的数据分析往往不能满足其动态的分析需求，从而造成在对用户未来需求进行预测时准确率下降，使得企业损失利益。可见，在大数据分析中，如何实现高准确率的数据预测尤为重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于模型训练的数据预测的方法及装置，能够跨系统地通过模型训练对大量的静态模式以及动态模式的数据进行数据预测，并将数据预测结果进行可视化的展示，可以更加直观地评估数据预测结果，有利于提高预测数据时的准确率。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于模型训练的数据预测方法，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。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，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。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，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：