CN110502553A - 一种基于大数据的辅助决策方法 - Google Patents

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    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
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    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification

Abstract

本发明公开了大数据技术领域的一种基于大数据的辅助决策方法，包括数据收集模块、数据分类模块和数据识别模块，建立大数据库后提出决策需求，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，在关键字组合完成后，对大数据库进行关键字识别判断，完成关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制；本发明通过在大数据库的基础上通过数据分类模块将大数据库中的数据分类形成决策机制，根据决策机制的特征建立关键字调用模块，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，在关键字组合完成后，对大数据库进行关键字识别判断，完成关键字组合后通过关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，确定决策方法，实现快速精准定位，快速出具结果。

Description

一种基于大数据的辅助决策方法
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于大数据的辅助决策方法。
背景技术
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。如专利CN201710307496.0公开了一种基于在线数据的继电保护检修辅助决策方法，在一次设备不停电和保护装置不改变运行工况的前提下，通过采集继电保护在线运行信息，充分利用继电保护自检告警信息进行分析，定位保护装置本体的插件异常、二次回路异常和外部异常；并利用断面遥测、遥信等数据的比对，远程检验继电保护装置的交流回路、开入量回路和跳闸出口回路，实现了继电保护装置二次回路异常的在线诊断；同时利用区内故障时录波数据的特征电气量，实现跳闸回路和零序回路的检验。在上述检测项目的基础上给出继电保护装置检修内容的辅助决策，可实现对继电保护系统进行全过程，全方位的检验检测。但是目前在大数据环境下的数据服务模式受限，决策分析过程耗费大量时间。基于此，本发明设计了一种基于大数据的辅助决策方法，以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的辅助决策方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的辅助决策方法，包括数据收集模块、数据分类模块和数据识别模块，具体步骤如下：
第一步，建立大数据库
通过所述数据收集模块收集用户在终端设备上产生的数据，根据所述数据建立大数据库，在所述大数据库的基础上通过数据分类模块将所述大数据库中的数据分类形成决策机制，根据所述决策机制的特征建立关键字调用模块；
第二步，提出决策需求
用户提出所要进行数据挖掘与展示的决策需求；
第三步，确定决策方法
根据所述决策需求，选用数据识别模块，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，完成关键字组合后通过所述关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，确定决策方法；
第四步，进行数据分析
根据所述决策需求调用大数据库中的所述决策机制，进行数据分析；
第五步，进行数据钻取
对数据分析结果进行数据钻取，找到数据根源，形成决策数据。
优选的，所述决策需求包括所涉及的业务点和挖掘目的。
优选的，所述决策需求提出确定后，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，在所述关键字组合完成后，对所述大数据库进行关键字识别判断，完成所述关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，确定选用决策方法后，进行数据分析钻取。
优选的，所述关键字识别判断中若关键字识别成功则通过关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，若关键字识别失败，则返回重新进行关键字组合，通过新生成的关键字组合对所述大数据库进行关键字识别，识别成功则进行下一步，反之则返回上一步进行循环。
优选的，所述大数据库包括实时更新模块，所述实时更新模块信号输出端通过无线通信系统与数据收集模块的信号输入端电性连接。
优选的，所述数据分析结果通过图形化形式进行展示。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过在大数据库的基础上通过数据分类模块将大数据库中的数据分类形成决策机制，根据决策机制的特征建立关键字调用模块，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，在关键字组合完成后，对大数据库进行关键字识别判断，完成关键字组合后通过关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，确定决策方法，实现快速精准定位，快速出具结果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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。
图1为本发明结构示意图。
图2为本发明结构流程图。
图3为本发明大数据库结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种基于大数据的辅助决策方法，包括数据收集模块、数据分类模块和数据识别模块，具体步骤如下：
第一步，建立大数据库
通过数据收集模块收集用户在终端设备上产生的数据，根据数据建立大数据库，在大数据库的基础上通过数据分类模块将大数据库中的数据分类形成决策机制，根据决策机制的特征建立关键字调用模块；
第二步，提出决策需求
用户提出所要进行数据挖掘与展示的决策需求；
第三步，确定决策方法
根据决策需求，选用数据识别模块，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，完成关键字组合后通过关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，确定决策方法；
第四步，进行数据分析
根据决策需求调用大数据库中的决策机制，进行数据分析；
第五步，进行数据钻取
对数据分析结果进行数据钻取，找到数据根源，形成决策数据。
其中，决策需求包括所涉及的业务点和挖掘目的。
决策需求提出确定后，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，在关键字组合完成后，对大数据库进行关键字识别判断，完成关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，确定选用决策方法后，进行数据分析钻取。
关键字识别判断中若关键字识别成功则通过关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，若关键字识别失败，则返回重新进行关键字组合，通过新生成的关键字组合对大数据库进行关键字识别，识别成功则进行下一步，反之则返回上一步进行循环。
大数据库包括实时更新模块，实时更新模块信号输出端通过无线通信系统与数据收集模块的信号输入端电性连接，通过实时更新模块与数据收集模块连接，实现对大数据库的实时更新。
数据分析结果通过图形化形式进行展示。
本实施例的一个具体应用为：通过数据收集模块收集用户在终端设备上产生的数据，根据数据建立大数据库，在大数据库的基础上通过数据分类模块将大数据库中的数据分类形成决策机制，根据决策机制的特征建立关键字调用模块，然后用户提出所要进行数据挖掘与展示的决策需求，决策需求包括所涉及的业务点和挖掘目的，根据决策需求，选用数据识别模块，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，在关键字组合完成后，对大数据库进行关键字识别判断，关键字识别判断中若关键字识别成功则通过关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，若关键字识别失败，则返回重新进行关键字组合，通过新生成的关键字组合对大数据库进行关键字识别，识别成功则进行下一步，反之则返回上一步进行循环，完成关键字组合后通过关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，确定决策方法，实现快速精准定位，快速出具结果，根据决策需求调用大数据库中的决策机制，进行数据分析，数据分析结果通过图形化形式进行展示，对数据分析结果进行数据钻取，找到数据根源，形成决策数据。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.一种基于大数据的辅助决策方法，包括数据收集模块、数据分类模块和数据识别模块，其特征在于，具体步骤如下：
第一步，建立大数据库
通过所述数据收集模块收集用户在终端设备上产生的数据，根据所述数据建立大数据库，在所述大数据库的基础上通过数据分类模块将所述大数据库中的数据分类形成决策机制，根据所述决策机制的特征建立关键字调用模块；
第二步，提出决策需求
用户提出所要进行数据挖掘与展示的决策需求；
第三步，确定决策方法
根据所述决策需求，选用数据识别模块，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，完成关键字组合后通过所述关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，确定决策方法；
第四步，进行数据分析
根据所述决策需求调用大数据库中的所述决策机制，进行数据分析；
第五步，进行数据钻取
对数据分析结果进行数据钻取，找到数据根源，形成决策数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的辅助决策方法，其特征在于：所述决策需求包括所涉及的业务点和挖掘目的。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的辅助决策方法，其特征在于：所述决策需求提出确定后，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，在所述关键字组合完成后，对所述大数据库进行关键字识别判断，完成所述关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，确定选用决策方法后，进行数据分析钻取。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的辅助决策方法，其特征在于：所述关键字识别判断中若关键字识别成功则通过关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，若关键字识别失败，则返回重新进行关键字组合，通过新生成的关键字组合对所述大数据库进行关键字识别，识别成功则进行下一步，反之则返回上一步进行循环。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的辅助决策方法，其特征在于：所述大数据库包括实时更新模块，所述实时更新模块信号输出端通过无线通信系统与数据收集模块的信号输入端电性连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的辅助决策方法，其特征在于：所述数据分析结果通过图形化形式进行展示。
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