[发明专利]一种用于数据中台的数据分析方法及系统

说明书

本发明提供了一种用于数据中台的数据分析方法及系统，包括：获取数据中台接收到的数据，对数据进行状态预处理；基于数据属性将状态预处理后的数据划分为功能数据以及特征数据；提取特征数据的第一特征词进行关联分析；提取功能数据的第二特征词进行功能分析；基于关联分析结果以及功能分析结果，确定数据中台接收到的数据存在的数据异常以及数据中台存在的本身异常。通过依次分析特征数据的第一特征词以及功能数据的第二特征词，得到关联分析结果以及功能分析结果，确定数据中台接收到的数据存在的数据异常以及数据中台存在的本身异常，提高数据中台工作效率，确保数据中台正常运行以及数据中台的数据分析工作正常。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，特别涉及一种用于数据中台的数据分析方法及系统。

背景技术

目前，随着科学技术的发展，各大企业都将重点转向数字化，生产、作业数字化代表了一个企业的现代化水平，成为衡量企业发展的重要指标。在企业数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能的数据中台应运而生。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心，实现企业大数据采集、治理、分析挖掘、指标应用等功能。其中，数据中台中的数据分析功能最为重要，而对于数据的异常分析以及对数据中台异常的分析是很少见的。

因此，本发明提供了一种用于数据中台的数据分析方法及系统。

发明内容

本发明提供一种用于数据中台的数据分析方法及系统，用以通过对数据中台收到的数据进行预处理，还通过对功能数据与特征数据的划分，依次分析特征数据的第一特征词以及功能数据的第二特征词，得到关联分析结果以及功能分析结果，确定数据中台接收到的数据存在的数据异常以及数据中台存在的本身异常，提高数据中台工作效率，确保数据中台正常运行以及数据中台的数据分析工作正常。

本发明提供一种用于数据中台的数据分析方法，包括：

步骤1：获取数据中台接收到的数据，对所述数据进行状态预处理；

步骤2：基于数据属性将状态预处理后的数据划分为功能数据以及特征数据；

步骤3：提取特征数据的第一特征词进行关联分析；

步骤4：提取功能数据的第二特征词进行功能分析；

步骤5：基于关联分析结果以及功能分析结果，确定所述数据中台接收到的数据存在的数据异常以及所述数据中台存在的本身异常。

优选的，本发明提供一种用于数据中台的数据分析方法，获取数据中台接收到的数据，对所述数据进行状态预处理，包括：

将数据中台在预设操作行为下接收到的每个数据依次输入到数据熵值计算模型，得到每个数据的数据熵值；

根据数据中台接收数据的时间，对所有数据熵值进行时间排序，并得到每两个相邻数据的熵值差；

提取熵值差大于预设熵值差的第一相邻数据，并剔除所述第一相邻数据中的后一个数据，保留所述第一相邻数据中的前一个数据；

提取熵值差小于或等于预设熵值差的第二相邻数据并保留；

基于保留的数据，构建数据链，并按照数量相等原则将所述数据链划分为若干数据子链。

优选的，本发明提供一种用于数据中台的数据分析方法，基于数据属性将状态预处理后的数据划分为功能数据以及特征数据，包括：

构建功能区域以及特征区域，并将所有数据子链放入所述功能区域；

获取每个数据子链的数据内容，输入到数据子链属性指数计算模型，得到每个数据子链的属性指数；