[发明专利]一种基于大数据分析的数据智能分类及协同方法

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的数据智能分类及协同方法，包括S100在企业的工业控制过程中，通过采集端从设定数据、运行数据和评价数据三个维度采集工业控制的数据并发送至后台端，在采集设定数据后添加评价标签，在采集运行数据添加设定标签，在采集评价数据后添加运行标签；S200在后台端收到数据后，截取收到数据的标签并进行更换，将评价标签更换成设定标签，将设定标签更换成运行标签，将运行标签更换成评价标签。本发明标签便于收到数据后的分类协同，减少重复数据，提高数据分类准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的数据智能分类及协同方法。

背景技术

随着互联网的快速发展，企业的网络办公也越来越普遍，由此而来产生的数据量也很巨大，部分企业还在不同地方设立分支机构或子公司，分支机构或子公司的数据需要与企业进行汇合汇总，然后由企业进行总的数据的管理，例如企业的工业控制数据，数据的格式、类型和大小等可以由企业进行统一规定，以方便企业的后续管理。

目前，针对某些行业，需要将不同企业的数据综合起来，通过分析多个企业的数据来得到行业性的指导信息，但是来自于不同企业数据源的数据难以统一，分析这种不统一的数据容易得到错误的指导信息。

发明内容

本发明意在提供一种基于大数据分析的数据智能分类及协同方法，以对来自于不同数据源的数据进行协同。

本方案中的基于大数据分析的数据智能分类及协同方法，括以下内容：

S100，在企业的工业控制过程中，通过采集端从设定数据、运行数据和评价数据三个维度采集工业控制的数据并发送至后台端，在采集设定数据后添加评价标签，在采集运行数据添加设定标签，在采集评价数据后添加运行标签；

S200，在后台端收到数据后，截取收到数据的标签并进行更换，将评价标签更换成设定标签，将设定标签更换成运行标签，将运行标签更换成评价标签。

本法方案的有益效果是：将采集到的各种数据通过添加换位后的标签进行发送，以此来混乱数据，降低数据被截取后被准确识别后的几率，提高数据安全性，并在后台端收到数据后更换标签，标签便于收到数据后进行分类，数据在采集时就自动添加了混淆的标签并在后续自动将标签归位，在提高数据安全性的同时，数据分类更智能。

进一步，所述内容S100中，在采集数据同时通过采集端对工业控制的现场图片进行采集，将现场图片添加实际标签发送至后台端。

有益效果是：在采集数据的同时采集现场图片，通过现场图片来印证工业控制的过程，便于企业收集相应的宣传信息。

进一步，还包括内容S300，由云网络端获取后台端的现场图片和运行数据，通过云网络端将现场图片与购物网络传输的功能图片进行匹配，当匹配成功时，暂停功能图片的传送。

有益效果是：将现场图片与功能图片进行匹配，匹配成功即是现场图片被盗，此时停止功能图片的传送，防止现场图片被盗，减少名不符实的产品宣传，还能减少网络上的重复图片，提高现场图片在网络传播时的协同性，由此来引导企业主动记录工业生产过程中的现场图片，以提高自身产品的宣传效果。

进一步，当匹配成功时，由云网络端获取匹配成功的功能图片的地址信息，将功能图片和地址信息发送至后台端。

有益效果是：将功能图片的地址信息发送至后台端，能够让企业及时知晓有人盗图，便于企业在数据分类过程中监控盗版情况。

进一步，还包括S400，由后台端对三个维度的数据进行两两匹配，当任意两个维度的数据匹配失败时，将匹配失败的数据添加异常标签并进行存储。

有益效果是：将三个维度的数据进行两两匹配，并在匹配失败时添加异常标签进行存储，将存在异常的数据与正常数据分开，便于对不同数据进行分类分析。