[发明专利]一种基于知识图谱的院校数据分析方法

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的院校数据分析方法，涉及数据分析技术领域，包括以下步骤：获取院校信息，并标定院校知识图谱；将获取的院校信息基于院校知识图谱进行处理，其中包括信息提取、信息分类和信息统计，并搭建数据分析模型；基于数据分析模型对目标采集信息进行处理，并将处理后的信息作为数据分析结果。本发明实现多种类型数据的自动收集与智能清洗，解决数据入库、数据合并、数据分解、格式统一的问题，不仅解决大数据量并发处理与运算的问题，而且提高数据处理效率，解决超大数据量的性能瓶颈问题。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，具体来说，涉及一种基于知识图谱的院校数据分析方法。

背景技术

中职学校在智能化校园建设过程中，随着学校管理对信息化要求的提高，尤其是随着诊断与改进工作的全面推进，学校无法通过信息化手段完成围绕着诊改推行要求的规范管理工作，也无法通过信息化平台为诊改数据采集系统提供准确及时的过程数据和应对其余多项数据填报工作。

目前学校已有的各业务管理系统中，数据采集标准不统一，数据口径不唯一，缺乏完整性、真实性和准确性，无法实现数据共享和互通，数据的共享均靠数据表格导入导出，方式陈旧落后。系统间的数据无法完全同步，造成数据管理交叉杂乱，学校数据采集、录入、填报、校对工作烦乱复杂。各业务系统有交叉业务，但系统因建设部门的管理职责问题，绝大多数系统无法对其他业务部门开放，无法进行共享数据分享查看，甚至无法协同管理和流转应用，更无法实时进行数据交换，尚属于按业务条线有壁垒的运行状态。各业务系统因采购时期不同，需求设计和业务流转内容不同，所使用的开发语言、技术框架、系统设计的用户量级均不同，会给后期整合和维护工作造成较高风险。也有系统因无法持续更新而停用，过往资料和业务系统数据没有保存留档；新进更新过的业务系统没有留存老系统历史数据等问题。因此，技术问题造成的系统间协同、集成难以实现问题非常明显。

检索中国发明专利CN109189842A公开了一种大数据分析方法，包括以下步骤：步骤100、数据采集，包括通过网络爬虫或网站公开API的方式从网站上获取数据信息，将非结构化数据从网页中抽取出来并以结构化的方式存储为统一的本地数据文件，或使用特定系统接口的方式采集数据；步骤200、对采集的数据进行清洗、转化、提取；步骤300、对经步骤200处理后的数据进行统计分析和深度挖掘；步骤400、对步骤300处理后的数据以表格、图片和文字的形式进行呈现。通过对数据的采集、存储、处理和分析，然后再将经过分析的数据用文字、图片和表格等方式呈现给用户，达到数据整合的目的，快速直观。但其不能满足标准化数据采集，以及各类采集数据的分析，且存在数据之间协调性较差，适应性低的问题。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于知识图谱的院校数据分析方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于知识图谱的院校数据分析方法，包括以下步骤：

步骤S1，获取院校信息，并标定院校知识图谱；

步骤S2，将获取的院校信息基于院校知识图谱进行处理，其中包括信息提取、信息分类和信息统计，并搭建数据分析模型；

步骤S3，基于数据分析模型对目标采集信息进行处理，并将处理后的信息作为数据分析结果。

进一步的，所述院校知识图谱包括办学条件维度信息、教学水平维度信息、学生成就维度信息、家庭辅助维度信息和社会认可维度信息。

进一步的，步骤所述基于数据分析模型对目标采集信息进行处理，包括数据分类、数据计算、数据存储、维度提取和数据排序。

进一步的，还包括以下步骤：

对处理后数据分析结果进行定量分析，包括数值型数据分析；