CN110633308A - 一种数据挖掘方法、系统及相关装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种数据挖掘方法，包括：获取挖掘任务；根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序；将所述执行顺序以RPC协议提交至任务调度执行器，以使所述任务调度执行器以所述执行顺序运行所述数据挖掘工具，得到任务结果；将所述任务结果按预设任务结果分发方式发出.通过编辑数据挖掘工具的执行顺序，利用任务调度执行器按执行顺序调用数据挖掘工具以执行挖掘任务，不必人工筛选数据挖掘工具并手动操作执行，提高研发和运营人员的工作效率，减轻重复问题浪费大量的人力资源成本。本申请还提供一种数据挖掘系统、一种计算机可读存储介质和一种终端，具有上述有益效果。

Description

一种数据挖掘方法、系统及相关装置
技术领域
本申请涉及大数据领域，特别涉及一种数据挖掘方法、系统及相关装置。
背景技术
当前信息化浪潮高速发展，各行各业的数据量出现几倍甚至几十倍的增长，特别是电信三大运营商能够收集到的用户网络日志数据量更是暴增。那么如何利用挖掘数据的价值，从这些大量的数据中找寻规律，通过分析得出对社会对企业有实际意义的潜在价值值得深入研究思考。
在实际使用过程中，要处理这些日志数据满足大量的产品需求需要大量的人力和大量的具有重复性的工作，很多需要做的统计工作都是研发人员手动进行统计分析后将结果交给产品部门做分析和产品输出，基于此需要对这些通用性的统计分析数和据挖掘工作做成可视化的定制化系统，运营人员只需了解业务而不需要知道具体技术细节即可使用选定的挖掘工具进行自行排序进行任务执行和结果获取。
发明内容
本申请的目的是提供一种数据挖掘方法、数据挖掘系统、一种计算机可读存储介质和一种终端，能够提高数据挖掘效率，降低人力资源成本。
为解决上述技术问题，本申请提供一种数据挖掘方法，具体技术方案如下：
获取挖掘任务；
根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序；
将所述执行顺序以RPC协议提交至任务调度执行器，以使所述任务调度执行器以所述执行顺序运行所述数据挖掘工具，得到任务结果；
将所述任务结果按预设任务结果分发方式发出。
其中，根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序之后，还包括：
保存所述挖掘任务、所述数据挖掘工具和所述执行顺序至数据库。
其中，所述预设任务结果分发方式包括将任务结果存至目标数据库、将所述任务结果写入客户方ftp和将所述任务结果以表格形式发送至目标邮箱中任一种或任几种的组合。
其中，根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序包括：
根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据利用web应用设置数据挖掘工具的执行顺序。
其中，根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序之前，还包括：
获取调用权限；
则根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序包括：
确定所述调用权限内的可操作数据挖掘工具；
根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置所述可操作数据挖掘工具的执行顺序。
本申请还提供一种数据挖掘系统，包括：
获取模块，用于获取挖掘任务；
任务编排器，用于根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序；
任务调度执行器，用于将所述执行顺序以RPC协议提交至任务调度执行器，以使所述任务调度执行器以所述执行顺序运行所述数据挖掘工具，得到任务结果；
任务结果分发器，用于将所述任务结果按预设任务结果分发方式发出。
其中，还包括：
数据保存模块，保存所述挖掘任务、所述数据挖掘工具和所述执行顺序至数据库。
其中，所述任务编排器包括：
可视化设定单元，用于根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据利用web应用设置数据挖掘工具的执行顺序。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的数据挖掘方法的步骤。
本申请还提供一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如上所述的数据挖掘方法的步骤。
本申请提供一种数据挖掘方法，包括：获取挖掘任务；根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序；将所述执行顺序以RPC协议提交至任务调度执行器，以使所述任务调度执行器以所述执行顺序运行所述数据挖掘工具，得到任务结果；将所述任务结果按预设任务结果分发方式发出。
本申请通过编辑数据挖掘工具的执行顺序，利用任务调度执行器按执行顺序调用数据挖掘工具以执行挖掘任务，不必人工筛选数据挖掘工具并手动操作执行，提高研发和运营人员的工作效率，减轻重复问题浪费大量的人力资源成本。本申请还提供一种数据挖掘系统、一种计算机可读存储介质和一种终端，具有上述有益效果，此处不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例所提供的一种数据挖掘方法的流程图；
图2为本申请实施例所提供的一种数据挖掘系统结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参考图1，图1为本申请实施例所提供的一种数据挖掘方法的流程图，该方法包括：
S101：获取挖掘任务；
S102：根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序；
通过在系统中可以预先配置多个数据挖掘工具集合，例如：过滤某地区的所有上网用户工具，年龄段在某一区间的过滤工具，满足某特定url的过滤工具等。
本步骤旨在根据挖掘任务设置数据挖掘工具的执行顺序。具体的，在设置时，先定义挖掘任务的任务名和任务的源数据，源数据可以使用哪些工具读取执行是有选择校验的，然后添加第二个工具、第三个工具等，以此类推直到选择完合适的处理流程。简单来说，并非任一数据挖掘工具适用于所有类型的挖掘任务，因此本步骤在设定数据挖掘工具的同时，还需要兼顾数据挖掘工具的使用可行性。此外，还需要考虑任务名，例如某挖掘任务是某年龄段人群的每月通话分钟数，此时应优先考虑从年龄段在某一区间的过滤工具集合中挑选数据挖掘工具，并设置相应的执行顺序。
优选的，本步骤可以使用任务可视化编排器执行，即根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据利用web应用设置数据挖掘工具的执行顺序。利用web应用系统的可视化特点便于用户清晰的查看到哪些数据挖掘工具被便于执行顺序中，便于掌握数据挖掘进展和挖掘状况。
通常，在设定执行顺序时，还会设定任务结果分发方式，即步骤S104中的预设任务结果分发方式。预设任务结果分发方式包括将任务结果存至目标数据库、将所述任务结果写入客户方ftp和将所述任务结果以表格形式发送至目标邮箱中任一种或任几种的组合，可以选择其中一种执行，也可以任意几种的组合执行，具体的结果分发方式还需要是挖掘任务的重要性及客户需要程度而定，在此不作限定。
此外，得到执行顺序后，为了生成日志便于后续管理和查验，可以保存挖掘任务、数据挖掘工具和执行顺序至数据库。
S103：将所述执行顺序以RPC协议提交至任务调度执行器，以使所述任务调度执行器以所述执行顺序运行所述数据挖掘工具，得到任务结果；
在设定好数据挖掘工具和相应的执行顺序后，即可将执顺序提交至任务调度执行器。RPC协议是一种远程过程调用协议，指通过网络从远程计算机上请求服务而不需要了解底层网络技术协议，采用客户机服务器模式。
通常，在任务调度执行器利用数据挖掘工具执行数据挖掘之前，还需要对挖掘任务及对应的执行顺序作审核，即审核该挖掘任务及对应的执行顺序是否符合数据安全规范，或是否为后续产品所需的数据初步判定。如果审核通过，则可以利用任务调度执行器执行数据挖掘，否则，则需要按照S102重新设定执行顺序以满足数据安全规范等要求。
进一步的，由于任务调度执行器中通常存在相应的数据挖掘工具，可以直接进行调度，因此，本步骤只需要将执行顺序发送至任务调度执行器即可。当然，若任务调度执行器中缺少相应的数据挖掘工具，甚至没有预设对应的数据挖掘工具，则需要将数据挖掘工具按照执行顺序依次提交至任务调度执行器。
任务调度执行器应用数据挖掘工具执行挖掘任务，可以得到任务结果。
S104：将所述任务结果按预设任务结果分发方式发出。
本步骤只需要按照预设任务结果分发方式将任务结果发出即可。
进一步，本申请实施例实际上包括使用大数据处理技术的挖掘工具集合、任务编排器、任务调度执行器和任务结果分发器，其中挖掘工具集合在本申请实施例中默认在进行数据挖掘前已经配置完毕，即在系统中可以预先配置多个数据挖掘工具集合。任务编辑器用于执行步骤S102，优选的，该任务编辑器可以为任务可视化编排器，其用于编辑设定各数据挖掘工具的执行顺序。任务调度执行器用于执行步骤S103，根据执行顺序实现数据挖掘，任务结果分发器用于执行步骤S104，将任务结果按照预设任务结果分发方式发出。需要注意的是，任务编排器、任务调度执行器和任务结果分发器均可以以脚本形式存在。
本申请通过编辑数据挖掘工具的执行顺序，利用任务调度执行器按执行顺序调用数据挖掘工具以执行挖掘任务，不必人工筛选数据挖掘工具并手动操作执行，提高研发和运营人员的工作效率，减轻重复问题浪费大量的人力资源成本。
基于上述实施例，作为优选的实施例，步骤102之前，还可以包括：
获取调用权限；
则步骤102可以包括：
确定所述调用权限内的可操作数据挖掘工具；
根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置所述可操作数据挖掘工具的执行顺序。
基于此，本申请的另一实施例可以如下：
S201：获取挖掘任务和调用权限；
S202：确定所述调用权限内的可操作数据挖掘工具；
S203：根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置所述可操作数据挖掘工具的执行顺序；
S204：将所述执行顺序以RPC协议提交至任务调度执行器，以使所述任务调度执行器以所述执行顺序运行所述数据挖掘工具，得到任务结果；
S205：将所述任务结果按预设任务结果分发方式发出。
在实际数据挖掘工作中，通常数据挖掘工具存在一定的调用权限，即任务执行人员必须满足或拥有该数据挖掘工具的权限，才可以使用该数据挖掘工具，因此，在执行数据挖掘时，可以先获取任务执行人员的调用权限，从该调用权限对应的可操作数据挖掘工具中选择适应的数据挖掘工具执行数据挖掘工作。
下面对本申请实施例提供的一种数据挖掘系统进行介绍，下文描述的数据挖掘系统与上文描述的一种数据挖掘方法可相互对应参照。
参见图2，图2为本申请实施例所提供的一种数据挖掘系统结构示意图，本申请还提供一种数据挖掘系统，包括：
获取模块100，用于获取挖掘任务；
任务编排器200，用于根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序；
任务调度执行器300，用于将所述执行顺序以RPC协议提交至任务调度执行器，以使所述任务调度执行器以所述执行顺序运行所述数据挖掘工具，得到任务结果；
任务结果分发器400，用于将所述任务结果按预设任务结果分发方式发出。
基于上述实施例，作为优选的实施例，还包括：
数据保存模块，保存所述挖掘任务、所述数据挖掘工具和所述执行顺序至数据库。
基于上述实施例，作为优选的实施例，所述任务编排器200包括：
可视化设定单元，用于根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据利用web应用设置数据挖掘工具的执行顺序。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，该计算机程序被执行时可以实现上述实施例所提供的步骤。该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请还提供了一种终端，可以包括存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时，可以实现上述实施例所提供的步骤。当然所述终端还可以包括各种网络接口，电源等组件。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，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部分互相参见即可。对于实施例提供的系统而言，由于其与实施例提供的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，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。

Claims (10)

1.一种数据挖掘方法，其特征在于，包括：
获取挖掘任务；
根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序；
将所述执行顺序以RPC协议提交至任务调度执行器，以使所述任务调度执行器以所述执行顺序运行所述数据挖掘工具，得到任务结果；
将所述任务结果按预设任务结果分发方式发出。
2.根据权利要求1所述的数据挖掘方法，其特征在于，根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序之后，还包括：
保存所述挖掘任务、所述数据挖掘工具和所述执行顺序至数据库。
3.根据权利要求1所述的数据挖掘方法，其特征在于，所述预设任务结果分发方式包括将任务结果存至目标数据库、将所述任务结果写入客户方ftp和将所述任务结果以表格形式发送至目标邮箱中任一种或任几种的组合。
4.根据权利要求1所述的数据挖掘方法，其特征在于，根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序包括：
根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据利用web应用设置数据挖掘工具的执行顺序。
5.根据权利要求1所述的数据挖掘方法，其特征在于，根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序之前，还包括：
获取调用权限；
则根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序包括：
确定所述调用权限内的可操作数据挖掘工具；
根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置所述可操作数据挖掘工具的执行顺序。
6.一种数据挖掘系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取挖掘任务；
任务编排器，用于根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据设置数据挖掘工具的执行顺序；
任务调度执行器，用于将所述执行顺序以RPC协议提交至任务调度执行器，以使所述任务调度执行器以所述执行顺序运行所述数据挖掘工具，得到任务结果；
任务结果分发器，用于将所述任务结果按预设任务结果分发方式发出。
7.根据权利要求6所述的数据挖掘系统，其特征在于，还包括：
数据保存模块，保存所述挖掘任务、所述数据挖掘工具和所述执行顺序至数据库。
8.根据权利要求6所述的数据挖掘系统，其特征在于，所述任务编排器包括：
可视化设定单元，用于根据所述挖掘任务的任务名和任务源数据利用web应用设置数据挖掘工具的执行顺序。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的数据挖掘方法的步骤。
10.一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如权利要求1-5任一项所述的数据挖掘方法的步骤。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1975720A (zh) * 2006-12-27 2007-06-06 章毅 一种基于Web的数据挖掘系统及其控制方法
CN101324901A (zh) * 2008-08-06 2008-12-17 中国电信股份有限公司 数据挖掘方法、平台和系统
CN102521040A (zh) * 2011-12-08 2012-06-27 北京亿赞普网络技术有限公司 数据挖掘方法及系统
CN102567396A (zh) * 2010-12-30 2012-07-11 中国移动通信集团公司 一种基于云计算的数据挖掘方法、系统及装置
CN103024027A (zh) * 2012-12-07 2013-04-03 中国电信股份有限公司云计算分公司 一种基于云计算的数据挖掘实现方法和系统
CN104572929A (zh) * 2014-12-26 2015-04-29 深圳市科漫达智能管理科技有限公司 数据挖掘方法及装置
CN106446238A (zh) * 2016-10-10 2017-02-22 合肥红珊瑚软件服务有限公司 一种以XML为基础的Web数据挖掘系统
CN110019414A (zh) * 2017-12-30 2019-07-16 广州明领基因科技有限公司 基于分布式并行计算的大数据挖掘系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1975720A (zh) * 2006-12-27 2007-06-06 章毅 一种基于Web的数据挖掘系统及其控制方法
CN101324901A (zh) * 2008-08-06 2008-12-17 中国电信股份有限公司 数据挖掘方法、平台和系统
CN102567396A (zh) * 2010-12-30 2012-07-11 中国移动通信集团公司 一种基于云计算的数据挖掘方法、系统及装置
CN102521040A (zh) * 2011-12-08 2012-06-27 北京亿赞普网络技术有限公司 数据挖掘方法及系统
CN103024027A (zh) * 2012-12-07 2013-04-03 中国电信股份有限公司云计算分公司 一种基于云计算的数据挖掘实现方法和系统
CN104572929A (zh) * 2014-12-26 2015-04-29 深圳市科漫达智能管理科技有限公司 数据挖掘方法及装置
CN106446238A (zh) * 2016-10-10 2017-02-22 合肥红珊瑚软件服务有限公司 一种以XML为基础的Web数据挖掘系统
CN110019414A (zh) * 2017-12-30 2019-07-16 广州明领基因科技有限公司 基于分布式并行计算的大数据挖掘系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
何清: ""PDMiner：基于云计算的并行分布式数据挖掘工具平台"", 《中国科学：信息科学》 *
郑宏珍: ""数据挖掘及其工具的选择"", 《计算机应用》 *

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