CN110245995A - 分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供了一种分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。其中，该分析方法包括：获取待分析数据对象；获取针对待分析数据对象的初始用户观点数据；对初始用户观点数据进行多方面筛选，得到目标用户观点数据；利用至少四种数据分析方法，结合目标用户观点数据，对待分析数据对象进行分析。通过本公开实施例，从多维度上对待分析数据对象进行分析，从而可以解决如何提高对待分析数据对象进行分析的准确性的技术问题。

Description

分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

目前，用户通常采取社区讨论的方式，对诸如金融数据、销售数据等待分析数据对象进行分析。例如，用户可以通过社区讨论的方式，针对待分析数据对象的变化趋势等，阐述相关的心得，或者发表相关的贴子等。

然而，在现有技术中，用户仅仅通过社区讨论的方式来对待分析数据对象进行分析，因而存在分析不准确的缺陷。

因此，提供一种对待分析数据对象分析准确的分析方法是亟待解决的技术问题。

公开内容

本公开实施例的主要目的在于提供一种分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，以解决如何提高对待分析数据对象进行分析的准确性的技术问题。

为了实现上述目的，第一方面，本公开提供了以下技术方案：

一种分析方法，所述方法包括：

获取待分析数据对象；

获取针对所述待分析数据对象的初始用户观点数据；

对所述初始用户观点数据进行多方面筛选，得到目标用户观点数据；

利用至少四种数据分析方法，结合所述目标用户观点数据，对所述待分析数据对象进行分析。

进一步地，所述获取针对所述待分析数据对象的目标用户观点数据的步骤，具体包括：

获取所述初始用户观点数据与所述待分析数据对象之间的第一关联关系数据；其中，所述第一关联关系数据由用户确定；

获取所述初始用户观点数据与所述待分析数据对象之间的第二关联关系数据；其中，所述第二关联关系数据由所述待分析数据对象的运营方确定；

获取与所述待分析数据对象相关的、预定的关键词；

分别根据所述第一关联关系数据、所述第二关联关系数据和所述预定的关键词，从所述初始用户观点数据中筛选出第一候选用户观点数据，作为所述目标用户观点数据。

进一步地，所述获取针对所述待分析数据对象的目标用户观点数据的步骤，具体包括：

获取用户对所述待分析数据对象的兴趣度；其中，所述兴趣度通过所述用户对所述待分析数据对象的浏览次数、转发次数和点赞次数来确定；

获取所述待分析数据对象所处领域内的专家对所述待分析数据对象的观点；

根据所述兴趣度和所述待分析数据对象所处领域内的所述专家对所述待分析数据对象的所述观点，从所述初始用户观点数据中筛选出第二候选用户观点数据，作为所述目标用户观点数据。

进一步地，所述至少四种数据分析方法包括以下中的至少四种：图片分析方法、文字分析方法、表情分析方法、引用话题符号分析方法、小视频分析方法、指标援引分析方法、待分析数据对象领域内专家的援引分析方法、观点援引分析方法、截图辅助线选择分析方法、变化趋势描点分析方法、分享数据情况的分析方法和通过用户发布数据进行分析的方法。

为了实现上述目的，第二方面，本公开提供了以下技术方案：

一种分析装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取待分析数据对象；

第二获取模块，用于获取针对所述待分析数据对象的初始用户观点数据；

筛选模块，用于对所述初始用户观点数据进行多方面筛选，得到目标用户观点数据；

分析模块，用于利用至少四种数据分析装置，结合所述目标用户观点数据，对所述待分析数据对象进行分析。

进一步地，所述第二获取模块具体用于：

获取所述初始用户观点数据与所述待分析数据对象之间的第一关联关系数据；其中，所述第一关联关系数据由用户确定；

获取所述初始用户观点数据与所述待分析数据对象之间的第二关联关系数据；其中，所述第二关联关系数据由所述待分析数据对象的运营方确定；

获取与所述待分析数据对象相关的、预定的关键词；

分别根据所述第一关联关系数据、所述第二关联关系数据和所述预定的关键词，从所述初始用户观点数据中筛选出第一候选用户观点数据，作为所述目标用户观点数据。

进一步地，所述第二获取模块具体用于：

获取用户对所述待分析数据对象的兴趣度；其中，所述兴趣度通过所述用户对所述待分析数据对象的浏览次数、转发次数和点赞次数来确定；

获取所述待分析数据对象所处领域内的专家对所述待分析数据对象的观点；

根据所述兴趣度和所述待分析数据对象所处领域内的所述专家对所述待分析数据对象的所述观点，从所述初始用户观点数据中筛选出第二候选用户观点数据，作为所述目标用户观点数据。

为了实现上述目的，第三方面，本公开提供了以下技术方案：

一种电子设备，其包括处理器和存储器；其中：

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现如第一方面中任意一项所述的方法步骤。

为了实现上述目的，第四方面，本公开提供了以下技术方案：

一种计算机可读存储介质，其特征在于，其用于存储非暂时性计算机可读指令，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行如第一方面中任意一项所述的分析方法。

本公开实施例提供一种分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。其中，该分析方法可以包括：获取待分析数据对象；获取针对待分析数据对象的初始用户观点数据；对初始用户观点数据进行多方面筛选，得到目标用户观点数据；利用至少四种数据分析方法，结合目标用户观点数据，对待分析数据对象进行分析。本公开实施例通过采取上述技术方案，从多方面来筛选初始用户观点数据，以得到目标用户观点数据；然后，利用至少四种数据分析方法，结合该目标用户观点数据，从多维度上对待分析数据对象进行分析，从而可以解决如何提高对待分析数据对象进行分析的准确性的技术问题。

当然，实施本公开的任一产品不一定需要同时实现以上所述的所有优点。

为了能更清楚了解本公开的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本公开的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例,并配合附图，详细说明如下。本公开的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本公开而得以体现。本公开的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。所要求保护的主题不限于解决在背景技术中提及的任何或所有缺点。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，附图作为本公开的一部分，用来对本公开作进一步的理解。下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1为根据一示例性实施例的分析方法的流程示意图；

图2为根据一示例性实施例的分析装置的结构示意图。

上述附图和文字描述并不旨在以任何方式来限制本公开的保护范围，而是通过参考特定实施例，以向本领域技术人员说明本公开的概念。并且，任一附图中的标记和文字仅仅是为了更清楚地说明本公开，不应视为对本公开保护范围的不当限定。

具体实施方式

下面通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合而形成技术方案。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。

还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想，图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而，所属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。本公开的示意性实施例及其说明可以用于解释本公开，但不构成对本公开保护范围的不当限定。

现有技术因为采取单一方式对数据进行分析而存在分析不准确的缺陷。对此，为了解决如何提高对待分析数据对象进行分析的准确性的技术问题，本公开实施例提供一种分析方法。如图1所示，该分析方法主要可以包括以下步骤S100至步骤S120。其中：

S100：获取待分析数据对象。

其中，该待分析数据对象例如可以为金融数据(例如，股票数据、期权数据等)、销量数据等。

S110：获取针对该待分析数据对象的初始用户观点数据。

S120：对该初始用户观点数据进行多方面筛选，得到目标用户观点数据。

在现有技术中，一般通过对用户所涉及话题的索引，来获取用户对待分析数据对象的目标用户观点数据。但是，这种方式较为单一。鉴于此，本公开实施例提出一个可选的实施例，其中，步骤S120具体可以包括以下步骤S121至步骤S124。其中：

S121：获取该初始用户观点数据与该待分析数据对象之间的第一关联关系数据；其中，该第一关联关系数据由用户确定。

其中，第一关联关系数据可以是用户标记的话题数据等。

S122：获取该初始用户观点数据与该待分析数据对象之间的第二关联关系数据；其中，该第二关联关系数据由该待分析数据对象的运营方确定。

S123：获取与该待分析数据对象相关的、预定的关键词。

S124：分别根据第一关联关系数据、第二关联关系数据和预定的关键词，从初始用户观点数据中筛选出第一候选用户观点数据，作为目标用户观点数据。

其中，可以通过预定的关键词进行匹配，从初始用户观点数据中提取关联话题数据，以用于第一候选用户观点数据。

本实施例通过采取上述技术方案，将预定的关键词，作为与待分析数据对象相配套的关键词锚定，并且，结合由用户确定的第一关联关系数据，以及由待分析数据对象的运营方所确定的第二关联关系数据等多个方面，并采取多种方式，来筛选目标用户观点数据，实现了对有价值用户观点数据的筛选，由此可以避免遗漏专业性的用户观点数据。

在现有技术中，用户观点数据通常是淹没在众多观点数据之中的；又因为用户观点数据一般按照时间顺序而排列，而导致时间上最近的用户观点数据会排在靠前位置的缘故；所以，现有技术的方法容易遗漏有价值的用户观点数据，因而会造成数据分析的不准确。鉴于此，本公开提供一个可选的实施例，其中，步骤S120还可以包括以下步骤S126至步骤S128。其中：

S126：获取用户对该待分析数据对象的兴趣度；其中，该兴趣度通过用户对该待分析数据对象的浏览次数、转发次数和点赞次数来确定；

S127：获取该待分析数据对象所处领域内的专家对该待分析数据对象的观点；

S128：根据该兴趣度和该待分析数据对象所处领域内的专家对该待分析数据对象的观点，从初始用户观点数据中筛选出第二候选用户观点数据，作为目标用户观点数据。

在本实施例中，用户对该待分析数据对象的兴趣度代表了用户观点数据的吸引人的程度。待分析数据对象所处领域内的专家对该待分析数据对象的观点具有连续价值，可以提高目标用户观点数据的含金量，可以避免用户因分析得不准确所造成的损失。例如，对于港股老千股等金融数据对象而言，通过本公开实施例，可以避免用户因不准确的目标用户观点数据所造成的损失。

本实施例通过兴趣度和该待分析数据对象所处领域内的专家对该待分析数据对象的观点等多个方面，从初始用户观点数据中筛选出第二候选用户观点数据，作为目标用户观点数据，从而为准确的分析提供了基础保障。

S130：利用至少四种数据分析方法，结合目标用户观点数据，对该待分析数据对象进行分析。

其中，该数据分析方法包括但不限于：图片分析方法、文字分析方法、表情分析方法、引用话题符号分析方法、小视频分析方法、指标援引分析方法、待分析数据对象领域内专家的援引分析方法、观点援引分析方法、截图辅助线选择分析方法、变化趋势描点分析方法、分享数据情况的分析方法和通过用户发布数据进行分析的方法等。其中，图片分析方法是指以图片的形式进行分析，例如，通过图片对个股进行点评等。文字分析方法是指以文字的形式进行分析，例如，通过文字对个股进行点评等。表情分析方法是指以表情符号的形式进行分析，例如，通过表情符号对个股进行点评等。引用话题符号分析方法是指以话题符号的形式进行分析，例如，通过引用的话题符号对个股进行点评等。小视频分析方法是指以小视频的形式进行分析，例如，通过小视频对个股进行点评等。指标援引分析方法是指以指标援引的形式进行分析，例如，通过指标援引对个股进行点评等。待分析数据对象领域内专家的援引分析方法是指以待分析数据对象领域内专家的援引的形式进行分析的方法，例如，通过待分析数据对象领域内专家的援引对个股进行点评等。观点援引分析方法是指以观点援引的形式进行分析的方法，例如，通过其他用户的观点援引对个股进行点评等。截图辅助线选择分析方法是指以待分析数据对象变化趋势图中截图辅助线的形式(例如，对于截取图片进行划线编辑等形式)进行分析的方法，例如，通过待分析数据对象变化趋势图中截图辅助线对个股进行点评等。变化趋势描点分析方法是指以待分析数据对象的变化趋势图中变化趋势描点的形式进行分析的方法，例如，通过待分析数据对象的变化趋势图中变化趋势描点对个股进行点评等。分享数据情况的分析方法是指通过对目标用户观点数据分享情况进行分析的方法，例如，通过对个股分享情况进行点评等。用户观点数据含金量分析方法。通过用户发布数据进行分析的方法是指通过用户发布其所持目标用户观点数据的形式进行分析的方法，例如，通过用户持有个股的盈利策略数据进行分析并对该盈利策略进行编辑点评等。

在实际应用中，上述数据分析方法可以为点评工具推送至用户终端，以供用户进行数据点评。其中，用户终端包括但不限于智能手机、平板电脑、台式计算机、智能电视机、可穿戴设备等。

上述分析可以是评论、点评、评价等。

目前，现有技术一般采用图片、文字和表情三种方法来进行分析。然而，现有技术既没有考虑待分析数据对象变化趋势的影响，也没有考虑有价值的用户观点数据等，更没有对待分析数据对象所述领域的专业性有所体现，由此造成了分析结果不准确的问题。对此，本公开实施例将图片、文字、表情、小视频、指标援引、待分析数据对象领域内专家的援引、截图辅助线选择情况、变化趋势描点、分享数据情况和用户观点数据含金量等综合考虑，来对待分析数据对象进行分析，从而提高了分析准确性。

为了便于理解本公开实施例，下面以具体实施例对本公开进一步详细说明。

本公开实施例提供一种分析方法，其可以包括以下步骤：

S200：获取待分析数据对象；

S201：获取针对待分析数据对象的初始用户观点数据；

S202：获取初始用户观点数据与待分析数据对象之间的第一关联关系数据；其中，第一关联关系数据由用户确定；

S203：获取初始用户观点数据与待分析数据对象之间的第二关联关系数据；其中，第二关联关系数据由待分析数据对象的运营方确定；

S204：获取与待分析数据对象相关的、预定的关键词；

S205：分别根据第一关联关系数据、第二关联关系数据和预定的关键词，从初始用户观点数据中筛选出第一目标用户观点数据；

S206：获取用户对待分析数据对象的兴趣度；其中，兴趣度通过用户对待分析数据对象的浏览次数、转发次数和点赞次数来确定；

S207：获取待分析数据对象所处领域内的专家对待分析数据对象的观点；

S208：根据兴趣度和待分析数据对象所处领域内的专家对待分析数据对象的观点，从初始用户观点数据中筛选出第二目标用户观点数据；

S209：将第一目标用户观点数据和第二目标用户观点数据，作为目标用户观点数据；

S210：利用至少四种数据分析方法，结合该目标用户观点数据，对待分析数据对象进行分析。其中，至少四种数据分析方法包括以下中的至少四种：图片分析方法、文字分析方法、表情分析方法、引用话题符号分析方法、小视频分析方法、指标援引分析方法、待分析数据对象领域内专家的援引分析方法、观点援引分析方法、截图辅助线选择分析方法、变化趋势描点分析方法、分享数据情况的分析方法和通过用户发布数据进行分析的方法。

综上所述，本公开实施例从多方面来筛选初始用户观点数据，以得到目标用户观点数据；然后，利用至少四种数据分析方法，结合该目标用户观点数据，从多维度上对待分析数据对象进行分析，从而可以提高对待分析数据对象进行分析的准确性。

在上文中，虽然按照上述的顺序描述了分析方法实施例中的各个步骤，本领域技术人员应清楚，本公开实施例中的步骤并不必然按照上述顺序执行，其也可以倒序、并行、交叉等其他顺序执行，而且，在上述步骤的基础上，本领域技术人员也可以再加入其他步骤，这些明显变型或等同替换的方式也应包含在本公开的保护范围之内，在此不再赘述。

下面为本公开装置实施例，本公开装置实施例用于执行本公开方法实施例实现的步骤，为了便于说明，仅示出了与本公开实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本公开方法实施例。在本公开各个装置实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

为了解决如何提高对待分析数据对象进行分析的准确性的技术问题，本公开实施例还提供一种分析装置。如图2所示，该装置包括：第一获取模块22、第二获取模块24、筛选模块26和分析模块28。其中，第一获取模块22用于获取待分析数据对象。第二获取模块24用于获取针对待分析数据对象的初始用户观点数据。筛选模块26用于对初始用户观点数据进行多方面筛选，得到目标用户观点数据。分析模块28用于利用至少四种数据分析装置，结合目标用户观点数据，对待分析数据对象进行分析。

在一个可选的实施例中，第二获取模块24具体用于：获取初始用户观点数据与待分析数据对象之间的第一关联关系数据；其中，第一关联关系数据由用户确定；获取初始用户观点数据与待分析数据对象之间的第二关联关系数据；其中，第二关联关系数据由待分析数据对象的运营方确定；获取与待分析数据对象相关的、预定的关键词；分别根据第一关联关系数据、第二关联关系数据和预定的关键词，从初始用户观点数据中筛选出第一候选用户观点数据，作为目标用户观点数据。

在一个可选的实施例中，第二获取模块24具体用于：获取用户对待分析数据对象的兴趣度；其中，兴趣度通过用户对待分析数据对象的浏览次数、转发次数和点赞次数来确定；获取待分析数据对象所处领域内的专家对待分析数据对象的观点；根据兴趣度和待分析数据对象所处领域内的专家对待分析数据对象的观点，从初始用户观点数据中筛选出第二候选用户观点数据，作为目标用户观点数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程及其解决的技术问题和取得的技术效果，可以参考前述方法实施例中的对应过程及其解决的技术问题和取得的技术效果，在此不再赘述。

综上所述，本公开实施例利用第一获取模块22、第二获取模块24和筛选模块26，从多方面来筛选初始用户观点数据，以得到目标用户观点数据；然后，利用分析模块28，通过至少四种数据分析方法，结合该目标用户观点数据，从多维度上对待分析数据对象进行分析，从而可以提高对待分析数据对象进行分析的准确性。

为了解决如何提高对待分析数据对象进行分析的准确性的技术问题，本公开实施例提供一种电子设备，其包括处理器和存储器。其中，该存储器用于存放计算机程序。该处理器用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现上述任一分析方法实施例所述的方法步骤。

该处理器可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field ProgrammableGate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central Processing Unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器还可以包括AI(ArtificialIntelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

该存储器可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器所执行。

在一些示例性的实施例中，该电子设备还可选地包括：外围设备接口和至少一个外围设备。处理器、存储器和外围设备接口之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口相连。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的电子设备的具体工作过程及其解决的技术问题和取得的技术效果，可以参考前述方法实施例中的对应过程及其解决的技术问题和取得的技术效果，在此不再赘述。

为了解决如何提高对待分析数据对象进行分析的准确性的技术问题，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以用于存储非暂时性计算机可读指令，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行如上述任一分析方法实施例所述的步骤。

该计算机可读存储介质可应用于终端，该计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该指令、该程序、该代码集或该指令集由处理器加载并执行以实现。

上述计算机可读存储介质可以包括但不限于随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦写可编程只读存储器(EPROM)、电可擦写可编程只读存储器(EEPROM)、闪存(例如，NOR型闪存或NAND型闪存)、内容可寻址存储器(CAM)、聚合物存储器(例如，铁电聚合物存储器)、相变存储器、双向开关半导体存储器、硅-氧化物-氮化硅-氧化硅-硅(Silicon-Oxide-Nitride-Oxide-Silicon，SONOS)存储器、磁卡或者光卡，亦或是其他任意适当类型的计算机可读存储介质。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的计算机可读存储介质的具体工作过程及其解决的技术问题和取得的技术效果，可以参考前述方法实施例中的对应过程及其解决的技术问题和取得的技术效果，在此不再赘述。

以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

需要说明的是，本文中涉及到的流程图和/或框图不仅仅局限于本文所示的形式，其还可以进行划分和/或组合。

还需要指出的是，在本公开的系统和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。可以不脱离由所附权利要求定义的教导的技术而进行对在此所述的技术的各种改变、替换和更改。此外，本公开的权利要求的范围不限于以上所述的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法和动作的具体方面。可以利用与在此所述的相应方面进行基本相同的功能或者实现基本相同的结果的当前存在的或者稍后要开发的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。因而，所附权利要求包括在其范围内的这样的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。本领域技术人员在考虑说明书及这里公开的具体实施方式后，会容易想到本发明的其它实施方案。本公开旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开所未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正保护范围由权利要求指出。

以上所述仅为本公开的较佳实施例而已，并非用于限定本公开的保护范围。凡在本公开的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进、改变、添加和子组合等，均包含在本公开的保护范围内。

Claims (9)

1.一种分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分析数据对象；

获取针对所述待分析数据对象的初始用户观点数据；

对所述初始用户观点数据进行多方面筛选，得到目标用户观点数据；

利用至少四种数据分析方法，结合所述目标用户观点数据，对所述待分析数据对象进行分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对所述待分析数据对象的目标用户观点数据的步骤，具体包括：

获取所述初始用户观点数据与所述待分析数据对象之间的第一关联关系数据；其中，所述第一关联关系数据由用户确定；

获取所述初始用户观点数据与所述待分析数据对象之间的第二关联关系数据；其中，所述第二关联关系数据由所述待分析数据对象的运营方确定；

获取与所述待分析数据对象相关的、预定的关键词；

分别根据所述第一关联关系数据、所述第二关联关系数据和所述预定的关键词，从所述初始用户观点数据中筛选出第一候选用户观点数据，作为所述目标用户观点数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对所述待分析数据对象的目标用户观点数据的步骤，具体包括：

获取用户对所述待分析数据对象的兴趣度；其中，所述兴趣度通过所述用户对所述待分析数据对象的浏览次数、转发次数和点赞次数来确定；

获取所述待分析数据对象所处领域内的专家对所述待分析数据对象的观点；

根据所述兴趣度和所述待分析数据对象所处领域内的所述专家对所述待分析数据对象的所述观点，从所述初始用户观点数据中筛选出第二候选用户观点数据，作为所述目标用户观点数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少四种数据分析方法包括以下中的至少四种：图片分析方法、文字分析方法、表情分析方法、引用话题符号分析方法、小视频分析方法、指标援引分析方法、待分析数据对象领域内专家的援引分析方法、观点援引分析方法、截图辅助线选择分析方法、变化趋势描点分析方法、分享数据情况的分析方法和通过用户发布数据进行分析的方法。

5.一种分析装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取待分析数据对象；

第二获取模块，用于获取针对所述待分析数据对象的初始用户观点数据；

筛选模块，用于对所述初始用户观点数据进行多方面筛选，得到目标用户观点数据；

分析模块，用于利用至少四种数据分析装置，结合所述目标用户观点数据，对所述待分析数据对象进行分析。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块具体用于：

获取所述初始用户观点数据与所述待分析数据对象之间的第一关联关系数据；其中，所述第一关联关系数据由用户确定；

获取所述初始用户观点数据与所述待分析数据对象之间的第二关联关系数据；其中，所述第二关联关系数据由所述待分析数据对象的运营方确定；

获取与所述待分析数据对象相关的、预定的关键词；

分别根据所述第一关联关系数据、所述第二关联关系数据和所述预定的关键词，从所述初始用户观点数据中筛选出第一候选用户观点数据，作为所述目标用户观点数据。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块具体用于：

获取用户对所述待分析数据对象的兴趣度；其中，所述兴趣度通过所述用户对所述待分析数据对象的浏览次数、转发次数和点赞次数来确定；

获取所述待分析数据对象所处领域内的专家对所述待分析数据对象的观点；

根据所述兴趣度和所述待分析数据对象所处领域内的所述专家对所述待分析数据对象的所述观点，从所述初始用户观点数据中筛选出第二候选用户观点数据，作为所述目标用户观点数据。

8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；其中：

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-4中任意一项所述的方法步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其用于存储非暂时性计算机可读指令，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行如权利要求1-4中任意一项所述的分析方法。