[发明专利]一种数据分析方法及系统有效
| 申请号： | 201910245141.2 | 申请日： | 2019-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN109977151B | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 张帆;路明奎 | 申请（专利权）人： | 北京九章云极科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458 |
| 代理公司： | 11243 北京银龙知识产权代理有限公司 | 代理人： | 许静;安利霞 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种数据分析方法及系统，涉及数据分析领域。该数据分析方法，包括：基于待分析的业务数据和/或业务场景获取基本特征，并确定特征衍生方式；根据确定的特征衍生方式对所述基本特征进行衍生，得到衍生特征；根据所述衍生特征创建业务模型，以执行分析处理操作。上述方案，可以提高业务模型与业务场景和业务需求的契合度，提高数据分析的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 数据分析 衍生方式 业务场景 业务模型 准确度 分析处理 特征创建 业务数据 业务需求 契合度 分析 | ||
【主权项】：
1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：/n基于待分析的业务数据和/或业务场景获取基本特征，并确定特征衍生方式；/n根据确定的特征衍生方式对所述基本特征进行衍生，得到衍生特征；/n根据所述衍生特征创建业务模型，以执行分析处理操作；/n其中，所述特征衍生方式包括下述至少之一：基于业务目标衍生、基于深度学习衍生、基于特征组合衍生、基于时间变量衍生、基于决策树模型衍生及基于数值转换衍生；/n所述根据确定的特征衍生方式对所述基本特征进行衍生，得到衍生特征，包括：/n基于所述基本特征之间的关联关系，对一个基本特征衍生多层深度变量，得到衍生特征；或者，基于所述基本特征的兴趣指标利用深度特征合成的方式，生成衍生特征；/n其中，所述基于所述基本特征之间的关联关系，对一个基本特征衍生多层深度变量，得到衍生特征，具体包括：基于所述基本特征之间的关联关系，组合使用多种特征衍生方式，对一个基本特征衍生多层深度变量，得到衍生特征；/n所述基于所述基本特征的兴趣指标利用深度特征合成的方式，生成衍生特征，具体包括：基于所述基本特征的兴趣指标利用深度特征合成的方式，组合使用多种特征衍生方式，生成衍生特征；/n组合使用的多种特征衍生方式的个数基于业务数据和业务场景确定；/n其中，业务场景的业务特点包括业务特征和属性特点。/n
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