[发明专利]一种数据分析方法、装置、电子设备及介质

说明书

本发明提供一种数据分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，属于数据处理技术领域。所述方法包括：基于物联网设备采集物联网客户数据，其中，物联网客户数据包括人脸数据、诊断数据、信号数据中的一种或者任意组合；对采集的物联网客户数据进行统计分析，以得到多维数据模型；根据所述多维数据模型进行趋势预测分析。以至少解决相关技术中存在的物联网数据的数据分析自动化程度较低，且无法预测未来的趋势的问题，适应于数据分析、数据处理、趋势预测方面。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着物联网技术的发展，大数据的数据分析面临着极大挑战。例如，如何挖掘大数据所隐藏的巨大价值，如何说明无法解释的现象、如何解决传感器无法测量的问题，如何预测未来的趋势。

目前，常规的数据分析方法是将采集的数据传输至应用软件，人工干预数据分析过程，并输出分析结果，数据分析的自动化程度较低且无法预测未来的趋势。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，提供一种数据分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中存在的物联网数据的数据分析自动化程度较低，且无法预测未来的趋势的问题。

第一方面，本发明提供一种数据分析方法，包括：基于物联网设备采集物联网客户数据，其中，物联网客户数据包括人脸数据、诊断数据、信号数据中的一种或者任意组合；对采集的物联网客户数据进行统计分析，以得到多维数据模型；根据所述多维数据模型进行趋势预测分析。

优选地，所述对采集的物联网客户数据进行统计分析，具体包括：根据应用对应的类别，将采集的物联网客户数据进行对应的统计分析，以得到统计分析结果，其中，类别包括时间关联性、流程关联性、数据时效性，统计分析包括聚类分析、数据模型分析；根据所述统计分析结果构建多维数据模型。

优选地，所述多维数据模型满足：

其中，f_w,b(x)为多维数据模型的输出，f_w,b(x)的取值范围为(0,1)，x为多维数据模型的输入，e为自然对数底数，w为多维特征向量，b为实数。

优选地，在所述基于物联网设备采集物联网客户数据之后，以及在所述对采集的物联网客户数据进行统计分析之前，所述数据分析方法还包括：设置物联网客户数据的预设阈值；判断当前采集的物联网客户数据是否超过预设阈值；响应于当前采集的物联网客户数据超过预设阈值，发出告警，并采用数据挖掘技术分析异常原因，其中，数据挖掘技术包括相关性分析、序列事件分析。

优选地，在根据所述多维数据模型进行趋势预测分析之后，所述数据分析方法还包括：将所述多维数据模型与不同的应用结合，以形成软件开发工具包SDK相关能力基座。

第二方面，本发明还提一种数据分析装置，包括：采集模块，用于基于物联网设备采集物联网客户数据，其中，物联网客户数据包括人脸数据、诊断数据、信号数据中的一种或者任意组合。分析模块，与采集模块连接，用于对采集的物联网客户数据进行统计分析，以得到多维数据模型。预测模块，与分析模块连接，用于根据所述多维数据模型进行趋势预测分析。

优选地，分析模块包括分析单元和构建单元。

分析单元，用于根据应用对应的类别，将采集的物联网客户数据进行对应的统计分析，以得到统计分析结果，其中，类别包括时间关联性、流程关联性、数据时效性，统计分析包括聚类分析、数据模型分析。构建单元，与分析单元连接，用于根据所述统计分析结果构建多维数据模型。

优选地，构建单元的多维数据模型满足：