CN108182520A - 一种快速建模的方法及其系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种快速建模的方法及其系统，该方法包括获取数据；根据数据创建若干个分组；获取计算因子；利用计算因子对分组进行处理，形成模型。本发明通过从业务模型获取数据，根据数据创建若干个分组，并根据创建的模型需求获取计算因子，计算因子对分组内的数据子集进行运算处理，搭建成所需的模型，最大限度减少或不依赖数据整合基础性工作，专注于业务模型抽象与再生，快速建模，加载并输出分析结果，提高工作效率。

Description

一种快速建模的方法及其系统
技术领域
本发明涉及建模方法，更具体地说是指一种快速建模的方法及其系统。
背景技术
行业发展离不开决策信息支持，深化大数据应用已成为行业共识。目前大部分是将数据整合后，形成一个数据模型，从数据模型中得知数据之间的关系，从而进行准确的决策。
但是，传统以数据整合为核心的基础数据工作因为准备周期过长，对一些时效性要求更高的行业应用而言，难以在快速取得应用成效，一旦数据出现改变时，需要重新对模型进行建立，存在重复工作，浪费时间的问题。
因此，有必要设计一种快速建模的方法，实现较大限度减少依赖数据整合的基础性工作建立模型，快速搭建跨数据集关联模型，提高工作效率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种快速建模的方法及其系统。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种快速建模的方法，所述方法包括：
获取数据；
根据数据创建若干个分组；
获取计算因子；
利用计算因子对分组进行处理，形成模型。
其进一步技术方案为：获取数据的步骤，包括以下具体步骤：
获取基础数据；
获取临时导入数据；
获取中间结果集。
其进一步技术方案为：根据数据创建若干个分组的步骤，包括以下具体步骤：
设定分组条件；
根据分组条件分别对基础数据、临时导入数据以及中间结果集进行获取满足分组条件的子集，形成分组。
其进一步技术方案为：获取计算因子的步骤，包括以下具体步骤：
预设查询条件；
针对每个组的每个维度进行查询条件的复制，形成计算因子。
其进一步技术方案为：利用计算因子对分组进行处理，形成模型的步骤，包括以下具体步骤：
利用计算因子对分组内的数据子集进行运算，获取运算结果；
整合查询条件、数据子集以及运算结果，形成模型。
本发明还提供了一种快速建模的系统，包括数据获取单元、分组单元、计算因子获取单元以及模型形成单元；
所述数据获取单元，用于获取数据；
所述分组单元，用于根据数据创建若干个分组；
所述计算因子获取单元，用于获取计算因子；
所述模型形成单元，用于利用计算因子对分组进行处理，形成模型。
其进一步技术方案为：所述数据获取单元包括基础数据获取模块、临时数据获取模块以及结果集获取模块；
所述基础数据获取模块，用于获取基础数据；
所述临时数据获取模块，用于获取临时导入数据；
所述结果集获取模块，用于获取中间结果集。
其进一步技术方案为：所述分组单元包括分组条件设定模块以及子集获取模块；
所述分组条件设定模块，用于设定分组条件；
所述子集获取模块，用于根据分组条件分别对基础数据、临时导入数据以及中间结果集进行获取满足分组条件的子集，形成分组。
其进一步技术方案为：所述计算因子获取单元包括查询条件预设模块以及复制模块；
所述查询条件预设模块，用于预设查询条件；
所述复制模块，用于针对每个组的每个维度进行查询条件的复制，形成计算因子。
其进一步技术方案为：所述模型形成模块包括运算模块以及整合模块；
所述运算模块，用于利用计算因子对分组内的数据子集进行运算，获取运算结果；
所述整合模块，用于整合查询条件、数据子集以及运算结果，形成模型。
本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明的一种快速建模的方法，通过从业务模型获取数据，根据数据创建若干个分组，并根据创建的模型需求获取计算因子，计算因子对分组内的数据子集进行运算处理，搭建成所需的模型，最大限度减少或不依赖数据整合基础性工作，专注于业务模型抽象与再生，快速建模，加载并输出分析结果，提高工作效率。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
附图说明
图1为本发明具体实施例提供的一种快速建模的方法的流程图；
图2为本发明具体实施例提供的获取数据的流程图；
图3为本发明具体实施例提供的根据数据创建若干个分组的流程图；
图4为本发明具体实施例提供的获取计算因子的流程图；
图5为本发明具体实施例提供的利用计算因子对分组进行处理并形成模型的流程图；
图6为本发明具体实施例提供的一种快速建模的方法的示意图；
图7为本发明具体实施例一提供的分组定义的示意图一；
图8为本发明具体实施例一提供的分组定义的示意图二；
图9为本发明具体实施例一提供的运算的示意图；
图10为本发明具体实施例二提供的数据设定的示意图；
图11为本发明具体实施例二提供的模型的示意图；
图12为本发明具体实施例二提供的创建分组的示意图一；
图13为本发明具体实施例二提供的创建分组的示意图二；
图14为本发明具体实施例二提供的针对每个组的每个维度进行查询条件的复制的示意图；
图15为本发明具体实施例二提供的运算以结构化语义方式进行定义发布的示意图一；
图16为本发明具体实施例二提供的运算以结构化语义方式进行定义发布的示意图二；
图17为本发明具体实施例二提供的运算以结构化语义方式进行定义发布的示意图三；
图18为本发明具体实施例二提供的运算以结构化语义方式进行定义发布的示意图四；
图19为本发明具体实施例二提供的运算以结构化语义方式进行定义发布的示意图五；
图20为本发明具体实施例二提供的一种快速建模的系统的结构框图。
具体实施方式
为了更充分理解本发明的技术内容，下面结合具体实施例对本发明的技术方案进一步介绍和说明，但不局限于此。
如图1～20所示的具体实施例，本实施例提供的一种快速建模的方法，可以运用在行业发展的决策过程中，实现较大限度减少依赖数据整合的基础性工作建立模型，快速搭建跨数据集关联模型，提高工作效率。
如图1所示，本实施例提供了一种快速建模的方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、获取数据；
S2、根据数据创建若干个分组；
S3、获取计算因子；
S4、利用计算因子对分组进行处理，形成模型。
对于上述的S1步骤，在某些实施例中，获取数据的步骤，包括以下具体步骤：
S11、获取基础数据；
S12、获取临时导入数据；
S13、获取中间结果集。
上述的基础数据包括类别、名称、证件号码等内容，临时导入数据包括新增的条件所对应的数据，中间结果集是由基础数据以及临时导入数据经过分组、建模运算后输出的中间结果集；将中间结果集作为输入数据输入，基于已有的业务模型进行再生，快速建模，加载并输出分析结果和模型。这些数据决定了不同的业务模型，也代表了不同的表格。
更进一步地，对于上述的S2步骤，根据数据创建若干个分组的步骤，包括以下具体步骤：
S21、设定分组条件；
S22、根据分组条件分别对基础数据、临时导入数据以及中间结果集进行获取满足分组条件的子集，形成分组。
如图7所示，实施例一需要形成的模型为从喜欢入住经济型酒店的人群中排除某户籍人员，则其分组条件为旅馆类别为经济型酒店、证件号码为河源籍对应的4416；根据分组条件分别对基础数据、临时导入数据以及中间结果集进行获取满足分组条件的子集，即喜欢入住经济型酒店的人员以及河源籍人员。而该实施例中的计算因子是排除算法，因此，获取如图9所示的模型，简单快捷创建模型，实用性强。
更进一步地，在某些实施例中，上述的S3步骤，获取计算因子的步骤，包括以下具体步骤：
S31、预设查询条件；
S32、针对每个组的每个维度进行查询条件的复制，形成计算因子。
该查询条件主要是为排除、合并还是求差值，根据预设的查询条件可以得知该计算因子的数据是否需要跨表跨业务模型进行获取，一般地，每个业务模型的数据之间进行包含任意维度查询条件的预设与复制，以快速形成最符合需求的计算因子，获取计算因子便可快速求解数据之间的时空关系，搭建模型。
大数据背景下，数据之间隐含的关联关系需要通过模型刻画出来，即在多个数据集之间通过多维分析建模揭示业已存在的逻辑关系，例如：时空关系；这样一个建模过程其实质是以数据集之间的交并差为运算基础。
更进一步地，在某些实施例中，上述的S4步骤，利用计算因子对分组进行处理，形成模型的步骤，包括以下具体步骤：
S41、利用计算因子对分组内的数据子集进行运算，获取运算结果；
S42、整合查询条件、数据子集以及运算结果，形成模型。
利用计算因子所对应的计算规则进行分组内的数据子集的求交集、求并集或者求差，因此形成满足业务要求的新业务模型的数据，将查询条件、数据子集以及运算结果整合在一起，实现可视化快速搭建跨数据集关联模型，也便于后来者观看和根据实际需求调取该模型。
如图10至图19所示，实施例二所要搭建的模型为从去年全市旅业住宿登记记录中找出频繁出现当日入住又当日退房行为的人员；则设定分组条件为入住时间为去年，退房时间为去年，筛选出去年全市旅业住宿登记记录中入住和退房的人员，另外，设定分组条件还包括：姓名、性别、证件号码、户籍地、租期、房屋类别、街道、社区、地址、房租编码、房屋编码、当前租住情况、签约时间，且分别设定这些分组条件为包含任意、不能包含还是精确匹配关系，并将这些分组条件复制到退房时间为去年的分组内，进行该组的筛选，提取出满足要求的数据子集；查询条件为入住时间与退房时间相隔数日为0，两组的证件号码相同，两组房屋编码不同，同样地，可以将查询条件复制到两个组的每个维度进行查询，获取计算因子。利用计算因子进行数据子集的运算，获取出从去年全市旅业住宿登记记录中找出频繁出现当日入住又当日退房行为的人员的名单，且将查询条件、数据子集以及运算结果形成模型。
上述的一种快速建模的方法，通过从业务模型获取数据，根据数据创建若干个分组，并根据创建的模型需求获取计算因子，计算因子对分组内的数据子集进行运算处理，搭建成所需的模型，最大限度减少或不依赖数据整合基础性工作，专注于业务模型抽象与再生，快速建模，加载并输出分析结果，提高工作效率。
如图20所示，本实施例还提供了一种快速建模的系统，其包括数据获取单元1、分组单元2、计算因子获取单元3以及模型形成单元4。
数据获取单元1，用于获取数据。
分组单元2，用于根据数据创建若干个分组。
计算因子获取单元3，用于获取计算因子。
模型形成单元4，用于利用计算因子对分组进行处理，形成模型。
在某些实施例中，上述的数据获取单元1包括基础数据获取模块、临时数据获取模块以及结果集获取模块。
基础数据获取模块，用于获取基础数据。
临时数据获取模块，用于获取临时导入数据。
结果集获取模块，用于获取中间结果集。
上述的基础数据包括类别、名称、证件号码等内容，临时导入数据包括新增的条件所对应的数据，中间结果集是由基础数据以及临时导入数据经过分组、建模运算后输出的中间结果集；将中间结果集作为输入数据输入，基于已有的业务模型进行再生，快速建模，加载并输出分析结果和模型。这些数据决定了不同的业务模型，也代表了不同的表格。
更进一步地，上述的分组单元2包括分组条件设定模块以及子集获取模块。
分组条件设定模块，用于设定分组条件。
子集获取模块，用于根据分组条件分别对基础数据、临时导入数据以及中间结果集进行获取满足分组条件的子集，形成分组。
如图7所示，实施例一需要形成的模型为从喜欢入住经济型酒店的人群中排除某户籍人员，则其分组条件为旅馆类别为经济型酒店、证件号码为河源籍对应的4416；根据分组条件分别对基础数据、临时导入数据以及中间结果集进行获取满足分组条件的子集，即喜欢入住经济型酒店的人员以及河源籍人员。而该实施例中的计算因子是排除算法，因此，获取如图9所示的模型，简单快捷创建模型，实用性强。
更进一步地，在某些实施例中，上述的计算因子获取单元3包括查询条件预设模块以及复制模块。
查询条件预设模块，用于预设查询条件。
复制模块，用于针对每个组的每个维度进行查询条件的复制，形成计算因子。
该查询条件主要是为排除、合并还是求差值，根据预设的查询条件可以得知该计算因子的数据是否需要跨表跨业务模型进行获取，一般地，每个业务模型的数据之间进行包含任意维度查询条件的预设与复制，以快速形成最符合需求的计算因子，获取计算因子便可快速求解数据之间的时空关系，搭建模型。
大数据背景下，数据之间隐含的关联关系需要通过模型刻画出来，即在多个数据集之间通过多维分析建模揭示业已存在的逻辑关系，例如：时空关系；这样一个建模过程其实质是以数据集之间的交并差为运算基础。
更进一步地，在某些实施例中，上述的模型形成模块包括运算模块以及整合模块。
运算模块，用于利用计算因子对分组内的数据子集进行运算，获取运算结果。
整合模块，用于整合查询条件、数据子集以及运算结果，形成模型。
利用计算因子所对应的计算规则进行分组内的数据子集的求交集、求并集或者求差，因此形成满足业务要求的新业务模型的数据，将查询条件、数据子集以及运算结果整合在一起，实现可视化快速搭建跨数据集关联模型，也便于后来者观看和根据实际需求调取该模型。
如图10至图19所示，实施例二所要搭建的模型为从去年全市旅业住宿登记记录中找出频繁出现当日入住又当日退房行为的人员；则设定分组条件为入住时间为去年，退房时间为去年，筛选出去年全市旅业住宿登记记录中入住和退房的人员，另外，设定分组条件还包括：姓名、性别、证件号码、户籍地、租期、房屋类别、街道、社区、地址、房租编码、房屋编码、当前租住情况、签约时间，且分别设定这些分组条件为包含任意、不能包含还是精确匹配关系，并将这些分组条件复制到退房时间为去年的分组内，进行该组的筛选，提取出满足要求的数据子集；查询条件为入住时间与退房时间相隔数日为0，两组的证件号码相同，两组房屋编码不同，同样地，可以将查询条件复制到两个组的每个维度进行查询，获取计算因子。利用计算因子进行数据子集的运算，获取出从去年全市旅业住宿登记记录中找出频繁出现当日入住又当日退房行为的人员的名单，且将查询条件、数据子集以及运算结果形成模型。
上述的一种快速建模的系统，通过从业务模型获取数据，根据数据创建若干个分组，并根据创建的模型需求获取计算因子，计算因子对分组内的数据子集进行运算处理，搭建成所需的模型，最大限度减少或不依赖数据整合基础性工作，专注于业务模型抽象与再生，快速建模，加载并输出分析结果，提高工作效率。
上述仅以实施例来进一步说明本发明的技术内容，以便于读者更容易理解，但不代表本发明的实施方式仅限于此，任何依本发明所做的技术延伸或再创造，均受本发明的保护。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (10)

1.一种快速建模的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取数据；
根据数据创建若干个分组；
获取计算因子；
利用计算因子对分组进行处理，形成模型。
2.根据权利要求1所述的一种快速建模的方法，其特征在于，获取数据的步骤，包括以下具体步骤：
获取基础数据；
获取临时导入数据；
获取中间结果集。
3.根据权利要求2所述的一种快速建模的方法，其特征在于，根据数据创建若干个分组的步骤，包括以下具体步骤：
设定分组条件；
根据分组条件分别对基础数据、临时导入数据以及中间结果集进行获取满足分组条件的子集，形成分组。
4.根据权利要求3所述的一种快速建模的方法，其特征在于，获取计算因子的步骤，包括以下具体步骤：
预设查询条件；
针对每个组的每个维度进行查询条件的复制，形成计算因子。
5.根据权利要求4所述的一种快速建模的方法，其特征在于，利用计算因子对分组进行处理，形成模型的步骤，包括以下具体步骤：
利用计算因子对分组内的数据子集进行运算，获取运算结果；
整合查询条件、数据子集以及运算结果，形成模型。
6.一种快速建模的系统，其特征在于，包括数据获取单元、分组单元、计算因子获取单元以及模型形成单元；
所述数据获取单元，用于获取数据；
所述分组单元，用于根据数据创建若干个分组；
所述计算因子获取单元，用于获取计算因子；
所述模型形成单元，用于利用计算因子对分组进行处理，形成模型。
7.根据权利要求6所述的一种快速建模的系统，其特征在于，所述数据获取单元包括基础数据获取模块、临时数据获取模块以及结果集获取模块；
所述基础数据获取模块，用于获取基础数据；
所述临时数据获取模块，用于获取临时导入数据；
所述结果集获取模块，用于获取中间结果集。
8.根据权利要求7所述的一种快速建模的系统，其特征在于，所述分组单元包括分组条件设定模块以及子集获取模块；
所述分组条件设定模块，用于设定分组条件；
所述子集获取模块，用于根据分组条件分别对基础数据、临时导入数据以及中间结果集进行获取满足分组条件的子集，形成分组。
9.根据权利要求8所述的一种快速建模的系统，其特征在于，所述计算因子获取单元包括查询条件预设模块以及复制模块；
所述查询条件预设模块，用于预设查询条件；
所述复制模块，用于针对每个组的每个维度进行查询条件的复制，形成计算因子。
10.根据权利要求9所述的一种快速建模的系统，其特征在于，所述模型形成模块包括运算模块以及整合模块；
所述运算模块，用于利用计算因子对分组内的数据子集进行运算，获取运算结果；
所述整合模块，用于整合查询条件、数据子集以及运算结果，形成模型。
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