[发明专利]数据处理方法、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供了一种数据处理方法、电子设备及计算机可读存储介质。该数据处理方法接收对显示界面上数据处理控件的第一操作；响应第一操作，对输入至神经网络模型的数据进行处理，得到处理后的结果数据；接收对显示界面上特征处理控件的第二操作；响应第二操作，计算结果数据的特征值，得到特征值结果；输出特征值结果。上述方法为现有的人工智能算法计算平台提供了一种稳定、可靠的人工智能算法计算和模型管理平台的技术方案，该计算方案能够对于输入源数据、计算过程和输出形式进行界面友好、高效的配置和管理，能够最大程度提升现有系统用户的工作效率。

技术领域

本发明涉及特征值计算领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

现有技术中帮助工程师进行建立人工智能模型、保管模型、训练模型和使用模型进行预测服务的人工智能算法计算平台依赖于上游客户数据管理系统的输入。上游客户数据管理系统所输入的数据是分散于多个维度和多个数据源的，且零碎而缺少统计信息，从而无法保证计算平台的正常、稳定运行，以及保证训练模型和使用模型进行预测服务的精确性。

为了保证计算平台的正常、稳定运行，以及保证训练模型和使用模型进行预测服务的精确性，现有的人工智能算法计算和模型管理平台亟需一种的输入源数据及特征值计算的方案，或者说现在缺少一个对于输入数据源、计算过程和输出形式进行界面友好、高可用高效的配置和管理系统。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种数据处理方法、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中无法保证人工智能算法计算平台的正常、稳定运行，以及保证训练模型和使用模型进行预测服务的精确性的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种数据处理方法，接收对显示界面上数据处理控件的第一操作；响应第一操作，对输入至神经网络模型的数据进行处理，得到处理后的结果数据；接收对显示界面上特征处理控件的第二操作；响应第二操作，计算结果数据的特征值，得到特征值结果；输出特征值结果。

进一步地，响应第一操作，对输入至神经网络模型的数据进行处理，得到处理后的结果数据，包括：响应第一操作，显示包括数据处理子控件的子控件界面，其中，处理子控件包括合并子控件；接收对合并子控件的第三操作；响应第三操作，对输入至神经网络模型的数据进行合并，得到合并后的数据。

进一步地，响应第三操作，对输入至神经网络模型的数据进行合并，得到合并后的数据，包括以下至少之一：响应第三操作，通过将在非本地存储位置存储的历史数据迁移到本地存储位置的方式，对数据进行合并，得到合并后的数据；响应第三操作，通过将在当前时刻之前输入的历史数据与当前时刻输入的数据进行合并，得到合并后的数据；响应第三操作，将不同维度的数据进行合并，得到合并后的数据；响应第三操作，将不同格式的数据进行合并，得到合并后的数据；响应第三操作，将不同标识的数据进行合并，得到合并后的数据。

进一步地，响应第二操作，计算结果数据的特征值，得到特征值结果，包括：响应第二操作，获取触发特征值计算方式的配置信息，其中，配置信息通过显示界面配置得到，特征值计算方式包括以下之一：接收到结果数据时执行特征计算的实时特征计算方式，在输入指令所指示的时间跨度执行特征值计算的定时特征计算方式，其中，输入指令通过显示界面输入；根据配置信息，触发特征值计算方式，计算结果数据的特征值，得到特征值结果。

进一步地，在结果数据的特征值为多个的情况下，多个特征值计算之间是串行的。

进一步地，响应第二操作，计算结果数据的特征值，得到特征值结果，包括：响应第二操作，计算结果数据的中间值，得到中间值结果；对中间值结果进行特征值计算，得到特征值结果。

进一步地，输出特征值结果，包括：在显示界面选择输出控件，其中，不同的输出控件对应不同的输出方式，输出方式包括以下之一：接口输出的方式，文件导出的方式；依据选择的输出控件对应的输出方式，输出特征值结果。