[发明专利]一种数据分析方法、装置、设备和计算机存储介质

权利要求书

1.一种数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：

从观测数据集中获取训练数据集，所述训练数据集包括内生变量的第一真实值和能够影响所述内生变量的控制变量的第一取值；所述观测数据集包括与商品相关的数据的集合；

将所述训练数据集输入到预测模型中进行训练，得到训练完成的预测模型，利用所述训练完成的预测模型对所述内生变量进行预测，得到内生变量预测值；

利用所述内生变量预测值，对所述内生变量的因果关系进行分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制变量的第一取值包括：能够影响所述内生变量的历史数据和当前数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练完成的预测模型对所述内生变量进行预测，得到内生变量预测值，包括：

从观测数据集中获取估计数据集，所述估计数据集包括所述内生变量的第二真实值和能够影响所述内生变量的控制变量的第二取值；将所述控制变量的第二取值输入到训练完成的预测模型中进行预测，得到内生变量预测值；

所述利用所述内生变量预测值，对所述内生变量的因果关系进行分析，包括：

将所述内生变量的第二真实值和所述内生变量预测值的差值作为工具变量，利用所述工具变量对所述内生变量的因果关系进行分析。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述训练数据集输入到预测模型中进行训练，得到训练完成的预测模型，包括：

将所述训练数据集分别输入到多个预测模型中进行训练，得到多个训练完成的预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练完成的预测模型对所述内生变量进行预测，包括：

从观测数据集中获取测试数据集，将所述测试数据集分别输入到多个训练完成的预测模型，得到多个预测模型的均方误差；

从所述多个预测模型中选择均方误差最小的预测模型对所述内生变量进行预测。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述内生变量包括二元变量和连续变量中的任意一项。

7.一种数据分析装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于从观测数据集中获取训练数据集，所述训练数据集包括内生变量的第一真实值和能够影响所述内生变量的控制变量的第一取值；所述观测数据集包括与商品相关的数据的集合；

得到模块，用于将所述训练数据集输入到预测模型中进行训练，得到训练完成的预测模型，利用所述训练完成的预测模型对所述内生变量进行预测，得到内生变量预测值；

分析模块，用于利用所述内生变量预测值，对所述内生变量的因果关系进行分析。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述得到模块，用于利用所述训练完成的预测模型对所述内生变量进行预测，得到内生变量预测值，包括：

从观测数据集中获取估计数据集，所述估计数据集包括所述内生变量的第二真实值和能够影响所述内生变量的控制变量的第二取值；将所述控制变量的第二取值输入到训练完成的预测模型中进行预测，得到内生变量预测值；

所述利用所述内生变量预测值，对所述内生变量的因果关系进行分析，包括：

将所述内生变量的第二真实值和所述内生变量预测值的差值作为工具变量，利用所述工具变量对所述内生变量的因果关系进行分析。

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述的方法。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的方法。