[发明专利]数据分析模型确定方法及装置

说明书

本发明提供了一种数据分析模型确定方法及装置，方法包括：接收用户输入的分析参数，所述分析参数包括：维度、度量；根据所述分析参数以及预先建立的分析模型与分析参数的映射关系确定相关分析模型；根据预先存储的模型属性参数、模型访问记录参数以及模型访问性能记录参数确定各相关分析模型的模型支持度系数；确定支持度系数最高的模型为最优数据分析模型。本发明自动整和数据模型技术，不需要指定具体要访问的数据模型，只需要设定分析内容相关参数，系统会找到优选的分析模型，在报表的分析过程中，模型的选择会不断优化。

技术领域

本发明涉及数据处理技术，具体的讲是一种数据分析模型确定方法及装置。

背景技术

报表生成过程中，通常是根据明确提出的统计或分析需求，通过系统开发生成一张分析报表。常规的做法是开发人员要根据经验选用一个数据模型来支持该分析报表需求，如果涉及多个模型时可能要产生新的工作量，预先对多模型间数据进行整合。

传统构建报表分析都是访问明确指定的某个数据模型。经过一段时间积累后，分析系统会构建大量的面向不同主题的数据分析模型，但这些不同时期构建的分析模型间彼此是独立的，彼此信息封闭，分析模型之间的数据关联关系也不能被利用，不能发挥分析系统数据整体优势。而需要关联时，通常要重新生成一个大的模型，形成对立很多冗余数据和额外的工作量。另外，进行数据分析时，需要人工选取数据模型，而人工选取数据模型存在人工经验的局限性和错误概率。

发明内容

为发挥整体积累的优势，充分发挥分析系统数据的整体优势，本发明实施例提供了一种数据分析模型确定方法，包括：

接收用户输入的分析参数，所述分析参数包括：维度、度量；

根据所述分析参数以及预先建立的分析模型与分析参数的映射关系确定相关分析模型；

根据预先存储的模型属性参数、模型访问记录参数以及模型访问性能记录参数确定各相关分析模型的模型支持度系数；

确定支持度系数最高的模型为最优数据分析模型。

本发明实施例中，所述的方法还包括：

对预先存储的分析模型的维度、度量进行统一编码；

将相同维度或度量的编码进行归并，建立分析模型与维度、度量编码的映射关系。

本发明实施例中，预先存储的模型属性参数、模型访问记录参数以及模型访问性能记录参数包括：

所述的模型属性参数包括：模型的时间粒度、记录数以及模型维度数量；

所述模型访问记录参数包括：模型的最新访问日期、访问频度；

所述的模型访问性能记录参数包括：访问读取数量、查询耗时历史记录。

本发明实施例中，所述根据预先存储的模型属性参数、模型访问记录参数以及模型访问性能记录参数确定各相关分析模型的模型支持度系数包括：

预先设置所述模型属性参数、模型访问记录参数以及模型访问性能记录参数的权重值；

根据各相关分析模型的参数及其权重值确定各相关分析模型的支持度系数。

同时，本发明还公开一种数据分析模型确定装置，包括：

输入模块，用于接收用户输入的分析参数，所述分析参数包括：维度、度量；

相关模型确定模块，用于根据所述分析参数以及预先建立的分析模型与分析参数的映射关系确定相关分析模型；

支持度系数确定模块，用于根据预先存储的模型属性参数、模型访问记录参数以及模型访问性能记录参数确定各相关分析模型的模型支持度系数；