CN109460429A - 一种基于农业产业数据的自助式分析模型方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于农业产业数据的自助式分析模型方法与系统，所述方法包括：根据用户问题构建模型，该模型包括指标的选择、参数的选择与模型选择；根据模型选择从数据库中调取所需数据，并对调取的数据进行运算与分析，输出分析结果；根据输出结果，判断是否满足用户需求，是，则对决策进行预测，并通过可视化分析做出决策；否则，重新构建模型。所述系统包括数据管理模块、模型构建模块与可视化展示模块。
Description
技术领域
本发明涉及自助式分析模型构建技术领域，尤其涉及一种数据处理技术、机器学习分布式技术、BI可视化构建的基于农业产业数据的自助式分析模型方法与系统。
背景技术
农业生产活动中，自然气象、资源供应、科学技术、市场行情、社会经济条件等与之密切相关，大量的生产决策离不开对该数据的处理分析及未来趋势发展预测。然而农业受地域性、季节性、多样性影响，产生的数据形式多样，结构复杂，准确度不高，同时农业从业人员庞大而分散，科学文化水平参差不齐，传统的分析方法和分析模型受众人群小，难以满足农业部门、企业、从业人员多方面的应用需求，因此亟待开发一种基于农业生产数据的多样化的受众广泛的分析模型系统或技术。
基于农业产业数据的自助式分析模型系统的基本思想是首次引入自助式的概念，提出业务人员自助完成一站式分析服务，包括数据准备，构建机器学习模型，结果预测，可视化展示。系统提供多种可靠的数据处理技术，支持数据按照统一的数据保准存储，业务人员通过拖拽点击，轻松构建分析模型，系统自动调入存储数据，进行后台运算并输出结果，通过BI可视化，呈现深度分析的预测结果，做出决策。
高性能的机器学习分布式计算技术保证了大数据规模机器学习的处理性能和响应速度。多客户场景应用居民消费预测、农产品产量预测、价格预测、关联推荐。预测结果的可视化数据预测结果可直接进行可视化展现。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于农业产业数据的自助式分析模型方法与系统。
本发明的目的通过以下的技术方案来实现：
一种基于农业产业数据的自助式分析模型方法，包括：
根据用户问题构建模型，该模型包括指标的选择、参数的选择与模型选择；
根据模型选择从数据库中调取所需数据，并对调取的数据进行运算与分析，输出分析结果；
根据输出结果，判断是否满足用户需求，是，则对决策进行预测，并通过可视化分析做出决策；否则，重新构建模型。
一种基于农业产业数据的自助式分析模型方法与系统，包括：数据管理模块、模型构建模块与可视化展示模块；所述
数据管理模块，用于将数据统一存储与分类管理，并实时监测与反馈；
模型构建模块，包含统计学算法、机器学习算法与农业经济学模型，用于为用户提供参数、指标筛选、消费预测、农产品产量预测、价格预测及农情气候预测模型的构建；
可视化展示模块，通过BI可视化，赋予深度分析预测结果，并辅助用户分析结果，做出决策。
与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例可以具有如下优点：
数据管理系统中的数据已实施抽取与转换，不存在含糊、不准确、不统一的数据，保证了数据的一致性，为模型构建中数据调取提供了可靠保障。模型构建系统中不仅提供了经典统计学算法(回归分析、时间序列分析)，还涵盖了众多机器学习算法(逻辑回归、K-means聚类、HoltWinters时序分析、关联分析、决策树等)，同时采集农业经济学相关类书籍和博士论文中的方法，为不同类别用户提供多种可调用的模型。且用户可以通过拖拽点击自助选取参数、指标，针对研究问题构建模型，操作简单便捷，受众人群广泛。
附图说明
图1是自助式分析系统模型构建结构流程示意图；
图2是数据处理实施结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述。
如图1所示，为基于农业产业数据的自助式分析模型方法，其特征在于，所述方法包括：
根据用户问题构建模型，该模型包括指标的选择、参数的选择与模型选择；
根据模型选择从数据库中调取所需数据，并对调取的数据进行运算与分析，输出分析结果；
根据输出结果，判断是否满足用户需求，是，则对决策进行预测，并通过可视化分析做出决策；否则，重新构建模型。
基于农业产业数据的自助式分析模型系统，包括：数据管理模块、模型构建模块与可视化展示模块；所述
数据管理模块，用于将数据统一存储与分类管理，并实时监测与反馈；
模型构建模块，包含统计学算法、机器学习算法与农业经济学模型，用于为用户提供参数、指标筛选、消费预测、农产品产量预测、价格预测及农情气候预测模型的构建；
可视化展示模块，通过BI可视化，赋予深度分析预测结果，并辅助用户分析结果，做出决策。
上述数据管理模块采用专业的数据处理技术，智能关联多张表，帮助用户快速完成对数据的分组汇总、拆分、逆透视、去空格等，支持数据的转换清晰，使得各种平台的数据能够按照统一的数据保准存储，例如单位统一，地域统一等。同时将数据进行特性分析，分组存储，管理，实时性能监测与反馈，帮助用户加快数据查询速度，提高数据性能(如图2所示)。
上述模型构建模块提供提供经典统计学算法(回归分析、时间序列分析)，机器学习算法(逻辑回归、K-means聚类、HoltWinters时序分析、关联分析、决策树等)，同时采集农业经济学相关类书籍和博士论文中的方法(包括农业投入产出分析、生产消费函数、经济优化、经济预测与预警、空间计量经济、宏观经济需求管理、产业结构分析、价格分析、人口分析)，用户明确研究问题后，通过拖拽点击，选取所需参数、指标，选择相应模型，后台系统自动调取模型数据，进行计算，输出分析结果。同时可以反复修改备选参数、指标，调整模型，最终进行场景分析，例如消费预测、农产品产量预测、价格预测、关联推荐、农情气候预测等。
上述可视化展示模块预测结果的BI应用，通过BI可视化，呈现深度分析的预测结果，帮助政府各业务部门及时分析结果，做出决策。用户只需简单拖拽，就可以生成样式丰富的可视化图表。在表、图表、仪表盘等的设置过程中，操作的同时，就能看到设置效果，同时导出单个组件，格式包括Word，PDF，PNG，Excel，CSV。
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (5)
1.一种基于农业产业数据的自助式分析模型方法，其特征在于，所述方法包括：
根据用户问题构建模型，该模型包括指标的选择、参数的选择与模型选择；
根据模型选择从数据库中调取所需数据，并对调取的数据进行运算与分析，输出分析结果；
根据输出结果，判断是否满足用户需求，是，则对决策进行预测，并通过可视化分析做出决策；否则，重新构建模型。
2.一种基于农业产业数据的自助式分析模型系统，其特征在于，所述系统包括：数据管理模块、模型构建模块与可视化展示模块；所述
数据管理模块，用于将数据统一存储与分类管理，并实时监测与反馈；
模型构建模块，包含统计学算法、机器学习算法与农业经济学模型，用于为用户提供参数、指标筛选、消费预测、农产品产量预测、价格预测及农情气候预测模型的构建；
可视化展示模块，通过BI可视化，赋予深度分析预测结果，并辅助用户分析结果，做出决策。
3.如权利要求2所述的基于农业产业数据的自助式分析模型系统，其特征在于，所述数据管理模块中的数据实施抽取与转换，保证数据的一致性，方便模型构建模块调取数据。
4.如权利要求2所述的基于农业产业数据的自助式分析模型系统，其特征在于，所述模型构建模块中：
统计学算法包括回归分析和时间序列分析；
机器学习算法包括逻辑回归、K-means聚类、HoltWinters时序分析、关联分析与决策树；
农业经济学模型包括农业投入产出分析、生产消费函数、经济优化、经济预测与预警、空间计量经济、宏观经济需求管理、产业结构分析、价格分析及人口分析。
5.如权利要求2所述的基于农业产业数据的自助式分析模型系统，其特征在于，所述可视化展示模块呈现深度分析预测结果，生成多样式可视化图表，同时提供多格式单个组件导出。
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