[发明专利]调查问卷的数据处理方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种调查问卷的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取调查问卷的数据；

从预先设定的数据分析模型库中确定数据分析模型；

采用所述数据分析模型对所述调查问卷的数据进行分析得到分析结果；

根据所述分析结果生成二维可视化视图。

2.根据权利要求1所述的调查问卷的数据处理方法，其特征在于，

所述模型库中设置有模型列表；所述模型列表中设置有每个模型的优先级；

从预先设定的模型库中确定数据分析模型，包括：

按照优先级从高到低的顺序对列表中的每个模型进行排序；

选择优先级最高的模型为目标使用模型。

3.根据权利要求1所述的调查问卷的数据处理方法，其特征在于，

确定每个模型的优先级，包括：

对于任意的一个模型，获取预定历史时间段内的所述模型的使用次数；

如果使用次数大于第一次数阈值，则确定为高优先级；

如果使用次数小于等于第一次数阈值，大于第二次数阈值，则确定为中优先级；

如果使用次数小于等于第二次数阈值，则确定为低优先级。

4.根据权利要求1所述的调查问卷的数据处理方法，其特征在于，

当所述数据分析模型为回归分析模型时，采用所述数据分析模型对所述调查问卷的数据进行分析得到分析结果，包括：

从所述调查问卷的多个不同的题目中确定作为自变量的题目和作为因变量题目；

分别获取所述调查问卷的数据中的多个自变量题目的度量值和因变量题目的度量值；

采用所述回归分析模型计算所述多个自变量题目的度量值和所述因变量题目的相关度；

根据所述分析结果生成二维可视化视图，包括：根据所述多个自变量题目的度量值和所述因变量题目的相关度生成散点图。

5.根据权利要求4所述的调查问卷的数据处理方法，其特征在于，

所述题目的数量为N，N大于等于2；

从所述调查问卷的多个不同的题目中确定作为因变量题目和自变量题目，包括：

获取预定历史时间段内的用户反馈数据；

从所述反馈数据中提取出关键词；

提取出每个题目的关键词；

计算每个题目的关键词和所述反馈数据的关键词的相似度；

确定出最大值的相似度对应的题目为因变量题目。

6.根据权利要求5所述的调查问卷的数据处理方法，其特征在于，

按照相关度从小到大的顺序进行排序；

从排序中确定前M个题目为自变量题目；其中，M小于等于N-1。

7.根据权利要求5所述的调查问卷的数据处理方法，其特征在于，回归模型包括标准回归模型和非标准回归模型；标准回归模型时，将待分析数据输入模型之前，所述方法还包括，对所述待分析数据进行归一化预处理。

8.一种调查问卷的数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取调查问卷的数据；

模型分析模块，用于从预先设定的数据分析模型库中确定数据分析模型；

采用所述数据分析模型对所述调查问卷的数据进行分析得到分析结果；

视图模块，用于根据所述分析结果生成二维可视化视图。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和至少一个存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法。