[发明专利]分析应用系统和方法

说明书

本申请公开了分析应用系统和方法，应用于智慧监督领域，包括：数据输入模块，用于获得包括基础指标的一级宽表，并根据一级宽表的时间窗，获得分析计算的二级宽表；数据计算模块，用于对二级宽表进行分析建模，获得规则标签的计算规则与模型标签的运算模型；数据输出模块，用于根据规则标签的计算规则、模型标签的运算模型以及二级宽表进行标签的计算和输出，最后输出分析结果。通过上述方式，本申请可以融合海量业务数据，对业务数据进行重新整合和分析，建立自动监控的预警体系，实现监察资源的远程调配。

技术领域

本申请涉及智慧监督技术领域，尤其涉及分析应用系统和方法。

背景技术

“大数据”时代这一新的发展趋势为监督工作带来了新的机遇。无论是主动还是被动，在监督违规违纪乃至贪腐问题线索时，因为人手、信息来源等问题，都具有明显的滞后性和不全面性特征。随着网络信息技术的不断发展，各类腐败行为也更加隐蔽化、智能化，因此利用传统的人工模式在海量的数据中发现贪污腐败行为的共性和规律无疑非常困难。

发明内容

本申请提供分析应用系统和方法，以解决现有技术中人工模式查找腐败行为数据具有局限性的问题。

为解决上述技术问题，本申请提出一种分析应用系统，应用于智慧监督领域，包括：数据输入模块，用于获得包括基础指标的一级宽表，并根据一级宽表的时间窗，获得分析计算的二级宽表；其中，一级宽表是指经过数据清洗和数据聚合后的业务模型数据进行基础指标分析后第一次形成的宽表数据；二级宽表是指在一级宽表的基础上进行数据的数据指标分析后第二次形成的宽表数据；数据计算模块，用于对二级宽表进行分析建模，获得规则标签的计算规则与模型标签的运算模型；其中，分析建模包括数据探索、数据处理、数据分析、建模评估以及规则梳理；数据输出模块，用于根据规则标签的计算规则、模型标签的运算模型以及二级宽表进行标签的计算和输出，最后输出分析结果；其中，计算和输出包括模型开发、规则设计、宽表生成、标签输出以及各个过程的运行频度与周期。

可选地，还包括：数据验证模块，用于验证数据输出模块输出的分析结果是否与业务情况相符，若相符，则通过验证。

可选地，业务模型数据包括营销域、物资域和综合域的数据。

可选地，在数据输入模块中，数据清洗是指删除营销域、物资域和综合域的数据中的重复数据，并将剩下的数据转换成预设格式的数据；数据聚合是指根据不同的业务分析场景，对营销域、物资域和综合域的数据进行数据聚合处理，从而得到业务模型数据。

可选地，在数据计算模块中，数据探索是指对数据输入模块的数据进行数据分布情况、数据趋势的探索分析，最终形成探索报告；数据处理是指对数据进行压缩转换、分箱压缩、抽取样本的操作之后形成新的数据宽表；数据分析是指对数据宽表的数据进行差异分析和相关性分析，形成建模宽表；建模评估是指对建模宽表的数据进行建模测试，并进行模型评估；规则梳理是指根据业务要求，梳理数据计算规则，固化计算代码脚本。

可选地，分析应用系统能够根据业务数据逻辑关系选择业务模型数据的更新频次，其中更新频次包括按需更新、按天更新、按周更新或者按月更新。

为解决上述技术问题，本申请提出一种分析应用方法，应用于智慧监督领域，包括：获得包括基础指标的一级宽表，并根据一级宽表的时间窗，获得分析计算的二级宽表；其中，一级宽表是指经过数据清洗和数据聚合后的业务模型数据进行基础指标分析后第一次形成的宽表数据；二级宽表是指在一级宽表的基础上进行数据的数据指标分析后第二次形成的宽表数据；对二级宽表进行分析建模，获得规则标签的计算规则与模型标签的运算模型；其中，分析建模包括数据探索、数据处理、数据分析、建模评估以及规则梳理；根据规则标签的计算规则、模型标签的运算模型以及二级宽表进行标签的计算和输出，最后输出分析结果；其中，计算和输出包括模型开发、规则设计、宽表生成、标签输出以及各个过程的运行频度与周期。