[发明专利]一种基于高校数据的数据分析处理方法及就业趋势数据的数据分析处理方法有效

专利信息
申请号: 201711257697.0 申请日: 2017-12-04
公开(公告)号: CN108052560B 公开(公告)日: 2021-07-27
发明(设计)人: 李兆飞;熊兴中;汤勇 申请(专利权)人: 四川理工学院
主分类号: G06F16/338 分类号: G06F16/338;G06Q10/06;G06Q50/20
代理公司: 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 代理人: 郭彩红
地址: 643000 四川省*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明提供了一种基于高校数据的数据分析处理方法及就业趋势数据的数据分析处理方法,通过比较特征的统计分布来描述为分析类别的特性;由统计频域分布间的欧式距离得到分析类别间的对称欧式距离矩阵;根据所述对称欧式距离矩阵进行可视化聚类比较及分析。能够使用统计特征分布间的标准欧式离进行量化计算得到对称相似距离矩阵并由邻接生成树的形式呈现,使统计特征可以实现直观明了的可视化表征,解决了相关机构和负责人进行决策处理困难的问题,并且具有快速和鲁棒分析的特点。
搜索关键词: 一种 基于 高校 数据 分析 处理 方法 就业 趋势
【主权项】:
1.一种基于高校数据的数据分析处理方法,具体方法步骤为:A、通过比较特征的统计分布来描述为分析类别的特性;B、由统计频域分布间的欧式距离得到分析类别间的对称欧式距离矩阵;C、根据所述对称欧式距离矩阵得出聚类比较及分析的可视化表征;其中,步骤A包括:A1、选择分析类别及其比较特征;A2、根据分析类别及其比较特征,通过SQL查询语言或基本数据统计方法,得出关于比较特征的概率分布;步骤B包括:B1、对所述概率分布进行离散傅里叶变换,得到分析类别的统计频域分布;B2、通过基本欧式距离公式,得到分析类别间的对称欧式距离矩阵;所述分析类别为进行欧式距离比较的分类;所述比较特征是根据分析类比的特性及需求所选择的比较特征。
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