CN113485991A - 一种区块链大数据分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了数据分析技术的一种区块链大数据分析方法,包括数据收集、数据分类、数据分析、数据筛选、数据比对、数据存储、异常通报。包括以下步骤；S1、数据收集阶段包括：基于区块链信息、网络数据收集和人工数据输入；S2、数据分类阶段包括：根据数据类型对数据进行分类；S3、数据分析阶段包括块：对超出预定值数据进行分析，解析数据超标原因及影响；S4、数据筛选阶段包括：筛选异常信息，并对异常信息进行记录存档；S5、数据比对阶段包括：调取往期信息，对异常信息进行数据比对，二次分析数据异常原因。本发明的有益效果是：本发明可对区域内人员流动数据进行分析，在传染性疾病防控期间，可对异常人员流动数据进行分析，并发出警报。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，具体是一种区块链大数据分析方法。
背景技术
数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。随着物联网技术的不断发展和成熟，在生活及生产过程中，其作用逐步提升，如外来人口控制、资源调度、疾病预防等方面，物联网系统发挥着越来越重要的作业。
随着社会发展，人员流动性逐渐增大，人员流通带动经济增长的同时，也容易造成一些传染性疾病的扩散，为保证正常生活及生产需要，无法对流动性人员作出全面的运动范围限制，导致人员流动区域的风险因素增大。因此，本领域技术人员提供了一种区块链大数据分析方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种区块链大数据分析方法，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：
一种区块链大数据分析方法,包括数据收集、数据分类、数据分析、数据筛选、数据比对、数据存储、异常通报。包括以下步骤；
S1、数据收集阶段包括：基于区块链信息、网络数据收集和人工数据输入；
S2、数据分类阶段包括：根据数据类型对数据进行分类；
S3、数据分析阶段包块：对超出预定值数据进行分析，解析数据超标原因及影响；
S4、数据筛选阶段包括：筛选异常信息，并对异常信息进行记录存档；
S5、数据比对阶段包括：调取往期信息，对异常信息进行数据比对，二次分析数据异常原因；
S6、数据存储阶段包括：对异常数据及对比数据进行存档；
S7、异常通报阶段包括：将异常数据及分析所得原因和结果通报至控制中心和查询终端。
优选的：所述S1中数据收集阶段因将处理器与分析数据线上登记渠道进行连接，使处理器可对线上登记数据进行调取、收集。
优选的：所述S2中数据分类阶段根据收集数据及比对项目对数据进行详细分类，同时排除非分析数据项目，减少处理器负担。
优选的：所述S3中数据预定值因比对往期数据，对分析数据的预定值区间进行设定。
优选的：所述S4中对分析数据进行二次筛选，未超过预定数值的数据排出，进一步减少处理器压力。
优选的：所述S5中通过调取往期数据及数据来源区块链近期对分析数据可能造成影响的事件进行调取，并逐一排除影响源。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过数据收集步骤对人员往来及过往人员信息进行收集，并将信息传输至数据分类模块内，通过数据分类模块对收集信息进行分类，排出无用数据，对重点分析数据进行筛选，然后通过对重点数据的分析，进行逐一排出，然后筛选过往数据，通过过往数据对重点数据进行比对，分析人员来往原因，若发现异常，则通报至数据终端进行提醒。本发明可对区域内人员流动数据进行分析，在传染性疾病防控期间，可对异常人员流动数据进行分析，并发出警报。
附图说明
图1为本发明的模块结构示意图。
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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中，一种区块链大数据分析方法，包括数据收集、数据分类、数据分析、数据筛选、数据比对、数据存储、异常通报；包括以下步骤：
S1、数据收集阶段包括：基于区块链信息、网络数据收集和人工数据输入；
S2、数据分类阶段包括：根据数据类型对数据进行分类；
S3、数据分析阶段包块：对超出预定值数据进行分析，解析数据超标原因及影响；
S4、数据筛选阶段包括：筛选异常信息，并对异常信息进行记录存档；
S5、数据比对阶段包括：调取往期信息，对异常信息进行数据比对，二次分析数据异常原因；
S6、数据存储阶段包括：对异常数据及对比数据进行存档；
S7、异常通报阶段包括：将异常数据及分析所得原因和结果通报至控制中心和查询终端。
S1中数据收集阶段因将处理器与分析数据线上登记渠道进行连接，使处理器可对线上登记数据进行调取、收集。
S2中数据分类阶段根据收集数据及比对项目对数据进行详细分类，同时排除非分析数据项目，减少处理器负担。
S3中数据预定值因比对往期数据，对分析数据的预定值区间进行设定。
S4中对分析数据进行二次筛选，未超过预定数值的数据排出，进一步减少处理器压力。
S5中通过调取往期数据及数据来源区块链近期对分析数据可能造成影响的事件进行调取，并逐一排除影响源。
本发明的工作原理是：基于区块链技术完成数据收集，通过数据收集模块对线上提交数据和线下输入数据进行收集，然后将收集的数据进行分析，排出无用数据，对重点监测数据进行分析，若分析数据值超过预设值，则重点标注，然后筛选往期数据，通过往期数据对现有数据进行过比对，若比对异常，则直接发出警报，若比对无异常，则将数据进行存储，便于后期查看。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种区块链大数据分析方法，包括数据收集、数据分类、数据分析、数据筛选、数据比对、数据存储、异常通报，其特征在于，包括以下步骤：
S1、数据收集阶段包括：基于区块链信息、网络数据收集和人工数据输入；
S2、数据分类阶段包括：根据数据类型对数据进行分类；
S3、数据分析阶段包块：对超出预定值数据进行分析，解析数据超标原因及影响；
S4、数据筛选阶段包括：筛选异常信息，并对异常信息进行记录存档；
S5、数据比对阶段包括：调取往期信息，对异常信息进行数据比对，二次分析数据异常原因；
S6、数据存储阶段包括：对异常数据及对比数据进行存档；
S7、异常通报阶段包括：将异常数据及分析所得原因和结果通报至控制中心和查询终端。
2.根据权利要求1所述的一种区块链大数据分析方法，其特征在于：所述S1中数据收集阶段因将处理器与分析数据线上登记渠道进行连接，使处理器可对线上登记数据进行调取、收集。
3.根据权利要求1所述的一种区块链大数据分析方法，其特征在于：所述S2中数据分类阶段根据收集数据及比对项目对数据进行详细分类，同时排除非分析数据项目，减少处理器负担。
4.根据权利要求1所述的一种区块链大数据分析方法，其特征在于：所述S3中数据预定值因比对往期数据，对分析数据的预定值区间进行设定。
5.根据权利要求1所述的一种区块链大数据分析方法，其特征在于：所述S4中对分析数据进行二次筛选，未超过预定数值的数据排出，进一步减少处理器压力。
6.根据权利要求1所述的一种区块链大数据分析方法，其特征在于：所述S5中通过调取往期数据及数据来源区块链近期对分析数据可能造成影响的事件进行调取，并逐一排除影响源。
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