CN108595627A - 一种自助式数据分析建模平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了用于数据源的上传，将数据更新到云平台的数据模块；用于数据前置清洗处理的前置清洗模块；用于对已经处理过的数据或者未曾处理的数据进行图形化展现的前端展现模块；用于搜索清洗后形成的数据源并字段列出的搜索模块；用于长按拖拽数据源的拖拽模块；用于将拖拽数据形成XY轴的关联模块。本发明的优点是：建模速度快，反应快速；合理利用时间，通过前置清洗，清洗数据避免建模的时候再清洗浪费时间。
Description
技术领域
本发明涉及一种自助式数据分析建模平台。
背景技术
近年来，随着信息化技术的迅猛发展，收集、存储、处理和分析的数据量越来越大。面向海量数据的处理越来越火，区别于传统的数据结构化特点，大数据有三个特点，包括海量性、分布性、和异构性。其海量性主要是指数据规模的巨大并且增长速度持续增加；其分布性主要体现在巨大的数据量不能在一台机器上存储计算和分析；其异构性主要体现在数据类型和数据来源的多样化。现有的平台建模时关联后再清洗数据，导致建模耗时，反应速度慢。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种自助式数据分析建模平台。
一种自助式数据分析建模平台，包括:
用于数据源的上传，将数据更新到云平台的数据模块；
用于数据前置清洗处理的前置清洗模块；
用于对已经处理过的数据或者未曾处理的数据进行图形化展现的前端展现模块；
用于搜索清洗后形成的数据源并字段列出的搜索模块；
用于长按拖拽数据源的拖拽模块；
用于将拖拽数据形成XY轴的关联模块。
进一步的，数据存储管理模块：对经过数据处理模块加工处理之后的数据进行存储管理；
用于对数据进行检测与基本的统计工作的数据校验模块；
算法模块，利用数据进行建模，然后利用模型进行预测。
进一步的，还包括用于将数据源封装的封装模块；
数据采集模块：从各类数据源收集数据到数据处理中心，针对所收集的各类数据进行初步加工，即格式检查和标准化处理；
进一步的，还包括数据服务模块：将所述数据存储管理模块存储的数据以各种方式与客户之间进行交互，实现客户对数据的访问需求，所述数据服务模块包括数据共享分发、元数据交换、Web检索服务、数据定制服务、数据直接服务、数据访问服务接口和用户服务管理；数据监控模块：对所述数据采集模块中的数据收集过程、数据处理模块的数据处理、数据服务模块中的数据访问过程进行监控记录和处理。
进一步的，前置清洗模块包括Sql处理子模块、抽样子模块、分类汇总子模块、合并数据子模块、删除重复子模块、数据分区子模块、排序子模块、数据离散化子模块、数据标准化子模块、过滤变量子模块、转置子模块、字段重排子模块、缺失值处理子模块、离群值处理子模块、查找转换子模块、插入变量子模块加权子模块、样本均衡子模块、分词解析子模块：在数据上传后、前端展现前，通过Sql处理子模块用于直接编Sa语句进行执行，抽样子模块用于利用不同的取样方式对数据进行取样处理，分类汇总子模块用于将表内字段变量内容按照均值、计数、求和方式计算，生成相应标签变量列，其中汇总变量与加，行记录追加时请保持列变量名称致，内则将新增变量列；删除重复子模块用于将选定例：排序子模块将选定的变量内容按照升序或者降序排列：数据离散化子模块用于目于将选连续型的变列，按照等宽分箱或者等频分箱法，进行离散化并加以分类：数据标准化子块将选定仅支持数字类型的变列进行0标准化化，结果落到10，间/标准化数据符合标准正态分布，均值为0，标准差为1；过滤变量子模块用于将选定变量列进行删除，转置子模块用于将数据中所有的行和列进行转置即行列转换：字段重排子模块用于将数据处理子模块用于按照异常值识别规则将异常值按设定比例进行删除，识别规则包括标准差和分位数，即距离均值一定倍数的标准差或分位数以外的数据识别为异常数据；查找转换子模块用于将选定变量的内容按照设定条件查找，并替换为目标值；插入变量子模块用于将选定变量进行四则运算，生成新变量列，在算法框中，手动输入变量列的名称，编辑运算式，加权子模块用于将选定变进行加权运算，在权重因子中，输入权重数值，样本均衡子模块用于在选定的数值型变量列中，按照设定条件查找目标数据，并输入权重因子，将目标数据加权处理：分词解析子模块用于将选定的分词字段的文本内容解析后，按照解析后词条生成行记录。
进一步的，数据校验模块包括数据审核子模块、频数分析子模块、描述性统计子模块：数据审核子模块用于统计分析选定变量中的样本指标和检测，指标包括有效值、无效值、空值及其占比：频数分析子模块用于在选定变量中，对所有内容出现的频次进行统计：描述性统计子模块用于对指定变量列进行均值、众数、中位数、总计的统计计算。
进一步的，算法模型模块包括Apriori算法子模块、Kmeans算法子模块、朴素贝叶斯算法子模块，逻辑回归算法子模块、岭回归算法子模块、LAS算法子模块、线性回归算法子模块：Apriori算法子模块用于结合关联字段内容统计频次，将维度字段中的内容进行二频集的概率计算，并得出分析指标如支持度：Kmeans算法子模块用于将已选字段的数据分成n个簇，对其中聚类个数、迭代次数、随机次数参数进行配置，实现数据的聚类功能：朴素贝叶斯子模块、逻辑回归子模块、岭回归算法子模块、LASSO算法子模块、线性回归外法子模块都是用于模拟出分类算法模型对新的数据进行预测。
进一步的，前端展现模块通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，依据已建立好的业务模型进行数据清洗与算法分析，将结果数据集通过连接好的前端展现模块中的图表进行可视化多维度的展现。
一种基于自助式数据分析建模平台的建模方法，步骤如下首先，将需要处理的数据源上传到平台，利用未操作的空隙通过前置清洗模块中的功能节点对数据进行前置清洗，利用前端展现模块的图形化进行最终的数据的展现，展现后的数据通过长按拖拽方式关联到关联模块快速形成建模。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果为：建模速度快，反应快速；合理利用时间，通过前置清洗，清洗数据避免建模的时候再清洗浪费时间。
附图说明
图1为本发明的逻辑示意图。
具体实施方式
下面结合附图1和具体实施例对本发明作进一步解说。
实施例1本发明提出的一种自助式数据分析建模平台，包括:
用于数据源的上传，将数据更新到云平台的数据模块；
用于数据前置清洗处理的前置清洗模块；
用于对已经处理过的数据或者未曾处理的数据进行图形化展现的前端展现模块；
用于搜索清洗后形成的数据源并字段列出的搜索模块；
用于长按拖拽数据源的拖拽模块；
用于将拖拽数据形成XY轴的关联模块。
进一步的，数据存储管理模块：对经过数据处理模块加工处理之后的数据进行存储管理；
用于对数据进行检测与基本的统计工作的数据校验模块；
算法模块，利用数据进行建模，然后利用模型进行预测。
进一步的，还包括用于将数据源封装的封装模块；
数据采集模块：从各类数据源收集数据到数据处理中心，针对所收集的各类数据进行初步加工，即格式检查和标准化处理；
进一步的，还包括数据服务模块：将所述数据存储管理模块存储的数据以各种方式与客户之间进行交互，实现客户对数据的访问需求，所述数据服务模块包括数据共享分发、元数据交换、Web检索服务、数据定制服务、数据直接服务、数据访问服务接口和用户服务管理；数据监控模块：对所述数据采集模块中的数据收集过程、数据处理模块的数据处理、数据服务模块中的数据访问过程进行监控记录和处理。
进一步的，前置清洗模块包括Sql处理子模块、抽样子模块、分类汇总子模块、合并数据子模块、删除重复子模块、数据分区子模块、排序子模块、数据离散化子模块、数据标准化子模块、过滤变量子模块、转置子模块、字段重排子模块、缺失值处理子模块、离群值处理子模块、查找转换子模块、插入变量子模块加权子模块、样本均衡子模块、分词解析子模块：在数据上传后、前端展现前，通过Sql处理子模块用于直接编Sa语句进行执行，抽样子模块用于利用不同的取样方式对数据进行取样处理，分类汇总子模块用于将表内字段变量内容按照均值、计数、求和方式计算，生成相应标签变量列，其中汇总变量与加，行记录追加时请保持列变量名称致，内则将新增变量列；删除重复子模块用于将选定例：排序子模块将选定的变量内容按照升序或者降序排列：数据离散化子模块用于目于将选连续型的变列，按照等宽分箱或者等频分箱法，进行离散化并加以分类：数据标准化子块将选定仅支持数字类型的变列进行0标准化化，结果落到10，间/标准化数据符合标准正态分布，均值为0，标准差为1；过滤变量子模块用于将选定变量列进行删除，转置子模块用于将数据中所有的行和列进行转置即行列转换：字段重排子模块用于将数据处理子模块用于按照异常值识别规则将异常值按设定比例进行删除，识别规则包括标准差和分位数，即距离均值一定倍数的标准差或分位数以外的数据识别为异常数据；查找转换子模块用于将选定变量的内容按照设定条件查找，并替换为目标值；插入变量子模块用于将选定变量进行四则运算，生成新变量列，在算法框中，手动输入变量列的名称，编辑运算式，加权子模块用于将选定变进行加权运算，在权重因子中，输入权重数值，样本均衡子模块用于在选定的数值型变量列中，按照设定条件查找目标数据，并输入权重因子，将目标数据加权处理：分词解析子模块用于将选定的分词字段的文本内容解析后，按照解析后词条生成行记录。
进一步的，数据校验模块包括数据审核子模块、频数分析子模块、描述性统计子模块：数据审核子模块用于统计分析选定变量中的样本指标和检测，指标包括有效值、无效值、空值及其占比：频数分析子模块用于在选定变量中，对所有内容出现的频次进行统计：描述性统计子模块用于对指定变量列进行均值、众数、中位数、总计的统计计算。
进一步的，算法模型模块包括Apriori算法子模块、Kmeans算法子模块、朴素贝叶斯算法子模块，逻辑回归算法子模块、岭回归算法子模块、LAS算法子模块、线性回归算法子模块：Apriori算法子模块用于结合关联字段内容统计频次，将维度字段中的内容进行二频集的概率计算，并得出分析指标如支持度：Kmeans算法子模块用于将已选字段的数据分成n个簇，对其中聚类个数、迭代次数、随机次数参数进行配置，实现数据的聚类功能：朴素贝叶斯子模块、逻辑回归子模块、岭回归算法子模块、LASSO算法子模块、线性回归外法子模块都是用于模拟出分类算法模型对新的数据进行预测。
进一步的，前端展现模块通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，依据已建立好的业务模型进行数据清洗与算法分析，将结果数据集通过连接好的前端展现模块中的图表进行可视化多维度的展现。
一种基于自助式数据分析建模平台的建模方法，步骤如下首先，将需要处理的数据源上传到平台，利用未操作的空隙通过前置清洗模块中的功能节点对数据进行前置清洗，利用前端展现模块的图形化进行最终的数据的展现，展现后的数据通过长按拖拽方式关联到关联模块快速形成建模。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种自助式数据分析建模平台，其特征在于:包括:
用于数据源的上传，将数据更新到云平台的数据模块；
用于数据前置清洗处理的前置清洗模块；
用于对已经处理过的数据或者未曾处理的数据进行图形化展现的前端展现模块；
用于搜索清洗后形成的数据源并字段列出的搜索模块；
用于长按拖拽数据源的拖拽模块；
用于将拖拽数据形成XY轴的关联模块。
2.根据权利要求1所述的一种自助式数据分析建模平台，其特征在于:
数据存储管理模块：对经过数据处理模块加工处理之后的数据进行存储管理；
用于对数据进行检测与基本的统计工作的数据校验模块；
算法模块，利用数据进行建模，然后利用模型进行预测。
3.根据权利要求1所述的一种自助式数据分析建模平台，其特征在于:还包括用于将数据源封装的封装模块；
数据采集模块：从各类数据源收集数据到数据处理中心，针对所收集的各类数据进行初步加工，即格式检查和标准化处理。
4.根据权利要求1所述的一种自助式数据分析建模平台，其特征在于:还包括数据服务模块：将所述数据存储管理模块存储的数据以各种方式与客户之间进行交互，实现客户对数据的访问需求，所述数据服务模块包括数据共享分发、元数据交换、Web检索服务、数据定制服务、数据直接服务、数据访问服务接口和用户服务管理；数据监控模块：对所述数据采集模块中的数据收集过程、数据处理模块的数据处理、数据服务模块中的数据访问过程进行监控记录和处理。
5.根据权利要求1所述的一种自助式数据分析建模平台，其特征在于：所述前置清洗模块包括Sql处理子模块、抽样子模块、分类汇总子模块、合并数据子模块、删除重复子模块、数据分区子模块、排序子模块、数据离散化子模块、数据标准化子模块、过滤变量子模块、转置子模块、字段重排子模块、缺失值处理子模块、离群值处理子模块、查找转换子模块、插入变量子模块加权子模块、样本均衡子模块、分词解析子模块：在数据上传后、前端展现前，通过Sql处理子模块用于直接编Sa语句进行执行，抽样子模块用于利用不同的取样方式对数据进行取样处理，分类汇总子模块用于将表内字段变量内容按照均值、计数、求和方式计算，生成相应标签变量列，其中汇总变量与加，行记录追加时请保持列变量名称致，内则将新增变量列；删除重复子模块用于将选定例：排序子模块将选定的变量内容按照升序或者降序排列：数据离散化子模块用于目于将选连续型的变列，按照等宽分箱或者等频分箱法，进行离散化并加以分类：数据标准化子块将选定仅支持数字类型的变列进行0标准化化，结果落到10，间/标准化数据符合标准正态分布，均值为0，标准差为1；过滤变量子模块用于将选定变量列进行删除，转置子模块用于将数据中所有的行和列进行转置即行列转换：字段重排子模块用于将数据处理子模块用于按照异常值识别规则将异常值按设定比例进行删除，识别规则包括标准差和分位数，即距离均值一定倍数的标准差或分位数以外的数据识别为异常数据；查找转换子模块用于将选定变量的内容按照设定条件查找，并替换为目标值；插入变量子模块用于将选定变量进行四则运算，生成新变量列，在算法框中，手动输入变量列的名称，编辑运算式，加权子模块用于将选定变进行加权运算，在权重因子中，输入权重数值，样本均衡子模块用于在选定的数值型变量列中，按照设定条件查找目标数据，并输入权重因子，将目标数据加权处理：分词解析子模块用于将选定的分词字段的文本内容解析后，按照解析后词条生成行记录。
6.根据权利要求2所述的一种自助式数据分析建模平台，其特征在于：所述数据校验模块包括数据审核子模块、频数分析子模块、描述性统计子模块：数据审核子模块用于统计分析选定变量中的样本指标和检测，指标包括有效值、无效值、空值及其占比：频数分析子模块用于在选定变量中，对所有内容出现的频次进行统计：描述性统计子模块用于对指定变量列进行均值、众数、中位数、总计的统计计算。
7.根据权利要求2所述的一种自助式数据分析建模平台，其特征在于：所述算法模型模块包括Apriori算法子模块、Kmeans算法子模块、朴素贝叶斯算法子模块，逻辑回归算法子模块、岭回归算法子模块、LAS算法子模块、线性回归算法子模块：Apriori算法子模块用于结合关联字段内容统计频次，将维度字段中的内容进行二频集的概率计算，并得出分析指标如支持度：Kmeans算法子模块用于将已选字段的数据分成n个簇，对其中聚类个数、迭代次数、随机次数参数进行配置，实现数据的聚类功能：朴素贝叶斯子模块、逻辑回归子模块、岭回归算法子模块、LASSO算法子模块、线性回归外法子模块都是用于模拟出分类算法模型对新的数据进行预测。
8.根据权利要求1所述的一种自助式数据分析建模平台，其特征在于：所述前端展现模块通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，依据已建立好的业务模型进行数据清洗与算法分析，将结果数据集通过连接好的前端展现模块中的图表进行可视化多维度的展现。
9.一种基于权利要求1所述自助式数据分析建模平台的建模方法，其特征在于：步骤如下首先，将需要处理的数据源上传到平台，利用未操作的空隙通过前置清洗模块中的功能节点对数据进行前置清洗，利用前端展现模块的图形化进行最终的数据的展现，展现后的数据通过长按拖拽方式关联到关联模块快速形成建模。
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2018
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