CN112487265B - 数据处理方法、装置、计算机存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种数据处理方法、装置、计算机存储介质及电子设备，该方法包括：获取缝纫设备的运行数据；对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据；从至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据；对目标类型的业务数据进行识别，确定出业务数据中的特征数据；将特征数据保存在缝纫设备的工艺数据库中。在本申请方案中，根据对缝纫设备的运行数据的分析，得到缝纫设备的特征数据。

Description

数据处理方法、装置、计算机存储介质及电子设备

技术领域

本申请涉及缝纫机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、计算机存储介质及电子设备

背景技术

随着缝制机械产业的发展，目前市面上缝纫工厂或其他工业部门中大量生产用的缝制工件的缝纫机大都采用工业缝纫机进行缝纫作业，并采用智能云平台系统对缝纫设备的运行数据进行分析和存储。

现有的缝纫设备采集的数据比较单一，主要采集缝纫机某一单元的数据，例如主轴、控制器、传感器等单元，无法满足数据进行分析的需求。现有厂商的生产数据均是第三方提供的方式，对于缝纫设备的运行数据没有专门的库用来存储和分析。

由于，缝纫设备采集的数据比较单一，所以无法采集整个缝纫作业过程中缝纫设备各个单元的数据进行分析，无法得到缝纫设备的特征数据。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、计算机存储介质及电子设备，可以解决现有技术方案中数据分析能力较低的问题。所述技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，包括：

获取缝纫设备的运行数据；

对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据；

从所述至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据；

对所述目标类型的业务数据进行识别，确定出所述业务数据中的特征数据；

将所述特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中。

一种可选的实施方式中，所述对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据，包括：

根据翻译算法或贪心算法对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出所述至少一种类型的业务数据。

一种可选的实施方式中，所述从所述至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据，包括：

将所述至少一种类型的业务数据进行数据归集，确定至少一个数据集；

将所述至少一个数据集以及所述目标类型输入隔离分析算法模型，并获取所述隔离分析算法模型输出的所述目标类型的业务数据。

一种可选的实施方式中，在所述对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据之前，所述方法还包括：

对所述缝纫设备的运行数据进行预处理，去除所述缝纫设备的运行数据中的无用数据。

一种可选的实施方式中，所述将所述特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中，包括：

若所述特征数据符合预设的数据规则，则将所述特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中。

一种可选的实施方式中，所述方法还包括：

若所述特征数据不符合预设的数据规则，则对所述特征数据进行整合，生成符合所述预设的数据规则的特征数据；

将所述符合所述预设的数据规则的特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中。

第二方面，本申请实施例提供一种数据处理装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取缝纫设备的运行数据；

分类模块，用于对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据；从所述至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据；

识别模块，用于对所述目标类型的业务数据进行识别，确定出所述业务数据中的特征数据；

存储模块，用于将所述特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中。

一种可选的实施方式中，所述分类模块，还用于根据翻译算法或贪心算法对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出所述至少一种类型的业务数据。

一种可选的实施方式中，所述分类模块，还用于将所述至少一种类型的业务数据进行数据归集，确定至少一个数据集；将所述至少一个数据集以及所述目标类型输入隔离分析算法模型，并获取所述隔离分析算法模型输出的所述目标类型的业务数据。

一种可选的实施方式中，所述装置还包括：

处理模块，用于对所述缝纫设备的运行数据进行预处理，去除所述缝纫设备的运行数据中的无用数据。

一种可选的实时方式中，所述存储模块，还用于若所述特征数据符合预设的数据规则，则将所述特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中。

一种可选的实施方式中，所述存储模块，还用于若所述特征数据不符合预设的数据规则，则对所述特征数据进行整合，生成符合所述预设的数据规则的特征数据；将所述符合所述预设的数据规则的特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-6任意一项的方法步骤。

第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-6任意一项的方法步骤。

在本申请实施例中，获取缝纫设备的运行数据；对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据；从至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据；对目标类型的业务数据进行识别，确定出业务数据中的特征数据；将特征数据保存在缝纫设备的工艺数据库中。与现有技术相比，本申请方案通过对缝纫设备的运行数据进行分析，得到了缝纫设备的特征数据。

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为本申请实施例提供的一种数据处理方法应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的再一种数据处理方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施例方式作进一步地详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅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，都属于本申请保护的范围。

下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，也不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

现有的工业缝纫机智能云平台系统采集的数据比较单一，主要采集缝纫机某一单元的数据，例如主轴、控制器、传感器等单元，无法满足对采集的数据进行分析的需求。现有厂商的生产数据均是第三方提供的方式，对于缝纫设备采集的数据没有专门的库用来存储数据和分析。

由于，工业缝纫机智能云平台系统采集的数据比较单一，所以无法采集整个缝纫作业过程中缝纫设备各个单元的数据进行分析，同时没有对缝纫设备采集的数据进行存储，造成对于缝纫设备采集的数据分析环节的遗漏，因此，现有的技术方案中数据分析能力较低。

为解决上述问题，本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、计算机存储介质及电子设备，通过对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出业务数据，然后对业务数据进行识别，得到特征数据，最后，将特征数据保存在特征库中，与现有技术相比，本申请方案通过对缝纫设备的运行数据进行分析，得到了缝纫设备的特征数据。

下面对本申请实施例的应用场景进行说明。

图1为本申请实施例提供的一种数据处理方法应用场景示意图。如图1所示，包括：缝纫设备001、服务器002。缝纫设备001将采集的运行数据发送给服务器002，服务器002获取缝纫设备001的运行数据，并对运行数据进行分析、存储，将分析结果提供给用户。

本申请实施例中，用于实现服务器的功能的装置可以是服务器设备，也可以是能够支持服务器实现该功能的装置，例如芯片系统，该装置可以被安装在服务器设备中。本申请实施例中，芯片系统可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。

需要说明的是，本申请实施例中涉及应用场景并不构成限制，本申请实施例提供的数据处理方法也可以运用于其他任何数据处理的场景中。

可以理解，上述数据处理方法可以通过本申请实施例提供的数据处理装置实现数据处理装置可以是某个设备的部分或全部，例如为上述服务器的处理器。

下面以数据处理为例，以具体地实施例对本申请实施例的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图2为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图，本实施例的执行主体是服务器，涉及的是服务器对缝纫设备的运行数据分析的具体过程。如图2所示，该方法包括：

S101、获取缝纫设备的运行数据。

在本步骤中，服务器的数据采集模块采集缝纫设备的运行数据。

其中，缝纫设备的运行数据为离散数据，通过在缝纫设备端的端口设置有采集协议，可以将缝纫设备采集到的数据以离散数据的方式发送到服务器端，示例性的，采集协议可以规定主轴转的圈数与缝制针数之间的关系，缝纫设备采集到主轴转的圈数，通过协议得到所对应的针数，此时的针数为离散型的数据，服务器的数据采集模块采集到针数。

此外，缝纫设备的运行数据可以通过第三方提供的形式获取。

S102、对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据。

在本步骤中，当服务器获取缝纫设备的运行数据后，则对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据。

其中，业务数据的类型可以为生产产线类、操作类、日志类、故障类等，在此不做具体的限制，可以根据用户的要求进行具体的分类。

在一些实施例中，服务器对缝纫设备的运行数据进行预处理，去除缝纫设备的运行数据中的无用数据。

其中，无用数据为缝纫过程中与缝纫作业无关的一些数据，示例性的，可以为电源开关信号。

此外，服务器获取缝纫设备的运行数据后，可以根据一定的顺序对缝纫设备的运行数据进行排序。示例性的，可以根据时间顺序对缝纫设备的运行数据进行排序。

本步骤可以理解为，服务器获取到缝纫设备的运行数据后，首先对缝纫设备的运行数据进行预处理，去除缝纫设备的运行数据中的无用数据，然后根据一定的顺序对缝纫设备的运行数据进行排序，随后，通过一定的方式对缝纫设备的运行数据进行分类，最后得到至少一种类型的业务数据。

在一些实施例中，服务器根据翻译算法或贪心算法对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据。

S103、从至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据。

在本步骤中，当服务器对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据后，则从至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据。

需要说明的是，目标类型的业务数据为上一步骤中至少一种类型的业务数据中的一个和/或多个类型的业务数据，具体类型和具体数量根据用户的需求设定，示例性的，可以为生产产线类。

本申请对从至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据的方式不做限制，示例性的，可以采取隔离分析算法模型的方式。

在一些实施例中，服务器从至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据的方式，可以为，服务器将至少一种类型的业务数据进行数据归集，确定至少一个数据集，然后，将至少一个数据集以及目标类型输入隔离分析算法模型，并获取隔离分析算法模型输出的目标类型的业务数据。

数据归集可以通过数据归集脚本的方式实现，或者通过步骤S102中提供的翻译算法、贪心算法的方式，在本申请中不做限制。

具体的，服务器对缝纫设备的运行数据进行数据归集后，确定出至少一个数据集，然后，将至少一个数据集输入隔离分析算法，并且在隔离分析算法中预先输入需要获取的目标类型，随后，获取隔离分析算法输出的目标类型的业务数据。

S104、对目标类型的业务数据进行识别，确定出业务数据中的特征数据。

在本步骤中，当服务器从至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据后，则对目标类型的业务数据进行识别，确定出业务数据中的特征数据。

其中，特征数据是可以对业务数据进行描述和解释的数据。

需要说明的是，在步骤S103中获得的业务数据是可以进行识别数据类型。

本申请对业务数据识别的方式不做限制，示例性的，可以通过人工智能模式识别的方式对业务数据进行识别，或者通过第三方识别接口对业务数据进行识别。

S105、将特征数据保存在缝纫设备的工艺特征库中。

在本步骤中，当服务器目标类型的业务数据进行识别，确定出业务数据中的特征数据后，则将特征数据保存在缝纫设备的工艺特征库中。

本申请对工艺特征库中存储的特征数据的类型不做限制，示例性的，可以有工序数据、产品数据、连接数据、缝制数据、故障数据、标准码数据等。

其中，在工艺特征库中存储有标准码数据，用来与特征数据进行对比，将对比结果提供给用户使用。

在一些实施例中，将特征数据保存在缝纫设备的工艺特征库中时，若特征数据符合预设的数据规则，则将特征数据保存在缝纫设备的工艺数据库中；若特征数据不符合预设的数据规则，则对特征数据进行整合，生成符合预设的数据规则的特征数，在将符合预设的数据规则的特征数据保存在缝纫设备的工艺数据库中。

其中，特征数据符合预设的数据规则指的是满足步骤S101中的采集协议的数据。

本申请实施例提供的数据处理方法，首先，服务器获取缝纫设备的运行数据，对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据，然后，从至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据，对目标类型的业务数据进行识别，确定出业务数据中的特征数据，最后，将特征数据保存在缝纫设备的工艺特征库中。与现有技术相比，本申请方案通过对缝纫设备的运行数据进行分析，得到了缝纫设备的特征数据。

在上述实施例的基础上，下面结合图3对服务器对缝纫设备的运行数据进行分类确定出目标类型的业务数据的具体过程进行说明，图3为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图，如图3所示，本申请实施例提供的数据处理方法可以包括：

S201、获取缝纫设备的运行数据。

S202、根据翻译算法或贪心算法对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据。

S203、将至少一种类型的业务数据进行数据归集，确定至少一个数据集。

S204、将至少一个数据集以及目标类型输入隔离分析算法模型，并获取隔离分析算法模型输出的目标类型的业务数据。

S205、对目标类型的业务数据进行识别，确定出业务数据中的特征数据。

S206、将特征数据保存在缝纫设备的工艺数据库中。

S201-206的技术名词、技术效果、技术特征，以及可选实施方式，可参照图2所示的S101-S105理解，对于重复的内容，在此不再累述。

在上述实施例的基础上，下面结合图4对服务器将特征数据保存在工艺特征库中的情况进行说明，图4为本申请实施例提供的再一种数据处理方法的流程示意图，如图4所示，本申请实施例提供的数据处理方法可以包括：

S301、获取缝纫设备的运行数据。

S302、对缝纫设备的运行数据进行预处理，去除缝纫设备的运行数据中的无用数据。

S303、对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据。

S304、从至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据。

S305、对目标类型的业务数据进行识别，确定出业务数据中的特征数据。

S306、判断特征数据是否符合预设的数据规则。

S307、对特征数据进行整合，生成符合预设的数据规则的特征数据。

在本步骤中，当服务器判断特征数据是否符合预设的数据规则后，用于若否，则对特征数据进行整合，生成符合预设的数据规则的特征数据。

S308、将特征数据保存在缝纫设备的工艺特征库中。

在本步骤中，当服务器判断特征数据是否符合预设的数据规则后，用于若是，则将特征数据保存在缝纫设备的工艺特征库中。

相应的，当执行步骤S307，服务器对特征数据进行整合，生成符合预设的数据规则的特征数据后，则将特征数据保存在缝纫设备的工艺特征库中。

S301-308的技术名词、技术效果、技术特征，以及可选实施方式，可参照图2所示的S101-S105理解，对于重复的内容，在此不再累述。

下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。

请参见图5，图5为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。该数据处理装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现。如图5所示，该数据处理装置400包括获取模块401、分类模块402、识别模块403、存储模块404和处理模块405。

获取模块401，用于获取缝纫设备的运行数据；

分类模块402，用于对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据；从至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据；

识别模块403，用于对目标类型的业务数据进行识别，确定出业务数据中的特征数据；

存储模块404，用于将特征数据保存在缝纫设备的工艺数据库中。

一种可选的实施方式中，分类模块402，还用于根据翻译算法或贪心算法对缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据。

一种可选的实施方式中，分类模块402，还用于将至少一种类型的业务数据进行数据归集，确定至少一个数据集；将至少一个数据集以及目标类型输入隔离分析算法模型，并获取隔离分析算法模型输出的目标类型的业务数据。

一种可选的实施方式中，数据处理装置400还包括：处理模块405，用于对缝纫设备的运行数据进行预处理，去除缝纫设备的运行数据中的无用数据。

一种可选的实时方式中，存储模块404，还用于若特征数据符合预设的数据规则，则将特征数据保存在缝纫设备的工艺数据库中。

一种可选的实施方式中，存储模块405，还用于若特征数据不符合预设的数据规则，则对特征数据进行整合，生成符合预设的数据规则的特征数据；将符合预设的数据规则的特征数据保存在缝纫设备的工艺数据库中。

需要说明的是，上述实施例提供的数据处理装置在执行数据处理方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的数据处理装置与数据处理方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质可以存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行如上述图1-图4所示实施例的方法步骤，具体执行过程可以参见图1-图4所示实施例的具体说明，在此不进行赘述。

存储介质所在设备可以是服务器。

请参见图6，图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图6所示，该电子设备500可以包括：至少一个处理器501和存储器502。图6示出的是以一个处理器为例的电子设备。

存储器502，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。

存储器502可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

处理器501用于执行存储器502存储的计算机执行指令，以实现上述数据处理方法；

其中，处理器501可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

可选的，在具体实现上，如果通信接口、存储器502和处理器501独立实现，则通信接口、存储器502和处理器501可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended IndustryStandard Architecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果通信接口、存储器502和处理器501集成在一块芯片上实现，则通信接口、存储器502和处理器501可以通过内部接口完成通信。

本申请实施例还提供了一种芯片，包括处理器和接口。其中接口用于输入输出处理器所处理的数据或指令。处理器用于执行以上方法实施例中提供的方法。该芯片可以应用于数据处理装置中。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，具体的，该计算机可读存储介质中存储有程序信息，程序信息用于上述数据处理方法。

本申请实施例还提供一种程序，该程序在被处理器执行时用于执行以上方法实施例提供的数据处理方法。

本申请实施例还提供一种程序产品，例如计算机可读存储介质，该程序产品中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例提供的数据处理方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取缝纫设备的运行数据；

对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据；

从所述至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据；

对所述目标类型的业务数据进行识别，确定出所述业务数据中的特征数据；所述特征数据是对所述业务数据进行描述和解释的数据；

若所述特征数据符合预设的数据规则，则将所述特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中；

若所述特征数据不符合预设的数据规则，则对所述特征数据进行整合，生成符合所述预设的数据规则的特征数据；

将所述符合所述预设的数据规则的特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中；

所述从所述至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据，包括：

将所述至少一种类型的业务数据进行数据归集，确定至少一个数据集；

将所述至少一个数据集输入隔离分析算法模型，并在所述隔离分析算法模型中预先输入需要获取的目标类型，获取所述隔离分析算法模型输出的所述目标类型的业务数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据，包括：

根据翻译算法或贪心算法对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出所述至少一种类型的业务数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据之前，所述方法还包括：

对所述缝纫设备的运行数据进行预处理，去除所述缝纫设备的运行数据中的无用数据。

4.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取缝纫设备的运行数据；

分类模块，用于对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出至少一种类型的业务数据；从所述至少一种类型的业务数据中确定出目标类型的业务数据；特征数据是对所述业务数据进行描述和解释的数据；

识别模块，用于对所述目标类型的业务数据进行识别，确定出所述业务数据中的特征数据；

存储模块，用于若所述特征数据符合预设的数据规则，则将所述特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中；

所述存储模块，还用于若所述特征数据不符合预设的数据规则，则对所述特征数据进行整合，生成符合所述预设的数据规则的特征数据；将所述符合所述预设的数据规则的特征数据保存在所述缝纫设备的工艺数据库中；

所述分类模块，还用于将所述至少一种类型的业务数据进行数据归集，确定至少一个数据集；将所述至少一个数据集输入隔离分析算法模型，并在所述隔离分析算法模型中预先输入需要获取的目标类型，获取所述隔离分析算法模型输出的所述目标类型的业务数据。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述分类模块，还用于根据翻译算法或贪心算法对所述缝纫设备的运行数据进行分类，确定出所述至少一种类型的业务数据。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

处理模块，用于对所述缝纫设备的运行数据进行预处理，去除所述缝纫设备的运行数据中的无用数据。

7.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-3任意一项的方法步骤。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-3任意一项的方法步骤。