CN113962578A - 数据分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种数据分析方法及装置，属于数据处理技术领域。本申请在获取云配置信息时，既可以在平台本地获取，也可以在移动终端生成配置信息后发送至平台而得，通过该种方式提供了一种基于移动终端生成配置信息的方式，实现了配置信息的移动化，用户可以在任何地方任何时间通过移动终端配置信息，增加了配置信息的灵活性。通过将数据分析图表以及数据分析结果推送至移动终端，使得用户可以随时随地查看数据分析结果，实现了查看数据分析结果的移动化。

Description

数据分析方法及装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种数据分析方法及装置。

背景技术

随着社会信息化和智能化水平的提高，使用大数据分析系统训练业务模型，并使用训练好的业务模型实现大数据业务智能化处理也逐渐成为大数据行业的通用手段。数据分析技术由于其可以充分支持实现从不同角度、从全面宏观到局部微观的动态分析过程，在企业(公共组织)的管理业务决策和分析中越来越受到重视。但也正是由于数据分析技术的灵活性，其面对普通用户的易用性一直是个问题，这在一定程度上制约了数据分析技术的应用和推广。

目前的数据分析方法在进行数据分析的信息配置时，只能在平台进行，配置信息的方式比较呆板。另外，在目前的方案中，用户如果需要查看数据分析结果，也只能在登录平台后进行，在使用中存在极大的不便。

发明内容

本发明提供了一种数据分析方法及装置。本发明的技术方案如下：

第一方面，提供了一种数据分析方法，其包括：

当平台检测到数据分析服务开启后，判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案；

如果不需要添加新的数据分析方案或修改以前的数据分析方案，则获取待分析数据源；

获取数据分析的云配置信息，所述云配置信息预先存储于平台本地或由移动终端生成配置信息后发送至所述平台而得；

根据所述云配置信息搭建数据分析模型；

通过所述数据分析模型分析所述待分析数据源得到分析结果；

根据所述分析结果绘制数据分析图表以及整理数据分析结果；

将所述数据分析图表以及所述数据分析结果推送至所述移动终端，使所述移动终端展示所述数据分析图表和所述数据分析结果。

可选地，所述判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案之后，还包括：

如果需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案，则配置产品的基本属性，所述基本属性包括型号、目标产值和缺陷值；

配置所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

根据所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系和所述工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息。

可选地，所述判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案之后，还包括：

如果需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案，则选择需要添加或修改的配置类型；

配置数据分析维度方案；

配置产品的基本属性，所述基本属性包括型号、目标产值和缺陷值；

配置所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

根据所述配置类型，所述数据分析维度方案，所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系和所述工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息。

可选地，所述获取数据分析的云配置信息，包括：

从所述平台本地获取预先生成的云配置信息；

或者，接收并存储所述移动终端生成的配置信息，得到云配置信息。

可选地，所述通过所述数据分析模型分析所述待分析数据源得到分析结果，包括：

通过所述数据分析模型分析所述待分析数据源，得到产品的目标产值和缺陷值；

根据所述产品的目标产值和缺陷值，确定产品的直通率；

根据所述产品的目标产值和缺陷值、所述直通率得出指导产品生产的指标，将所得指标作为一种分析结果。

第二方面，提供了一种数据分析装置，其包括：

判断单元，配置为当平台检测到数据分析服务开启后，判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案；

第一获取单元，配置为如果不需要添加新的数据分析方案或修改以前的数据分析方案，则获取待分析数据源；

第二获取单元，配置为获取数据分析的云配置信息，所述云配置信息预先存储于平台本地或由移动终端生成配置信息后发送至所述平台而得；

模型搭建单元，配置为根据所述云配置信息搭建数据分析模型；

分析单元，配置为通过所述数据分析模型分析所述待分析数据源得到分析结果；

结果整理单元，配置为根据所述分析结果绘制数据分析图表以及整理数据分析结果；

推送单元，配置为将所述数据分析图表以及所述数据分析结果推送至所述移动终端，使所述移动终端展示所述数据分析图表和所述数据分析结果。

可选地，所述装置还包括：

第一配置单元，配置为如果需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案，则配置产品的基本属性，所述基本属性包括型号、目标产值和缺陷值；

第二配置单元，配置为配置所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第三配置单元，配置为配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第一生成单元，配置为根据所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系和所述工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息。

可选地，所述装置还包括：

选择单元，配置为如果需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案，则选择需要添加或修改的配置类型；

第四配置单元，配置为配置数据分析维度方案；

第五配置单元，配置为配置产品的基本属性，所述基本属性包括型号、目标产值和缺陷值；

第六配置单元，配置为配置所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第七配置单元，配置为配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第二生成单元，配置为根据所述配置类型，所述数据分析维度方案，所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系和所述工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息。

可选地，所述第二获取单元配置为：从所述平台本地获取预先生成的云配置信息；或者，接收并存储所述移动终端生成的配置信息，得到云配置信息。

可选地，所述分析单元配置为：

通过所述数据分析模型分析所述待分析数据源，得到产品的目标产值和缺陷值；根据所述产品的目标产值和缺陷值，确定产品的直通率；根据所述产品的目标产值和缺陷值、所述直通率得出指导产品生产的指标，将所得指标作为一种分析结果。

第三方面，提供了一种数据分析装置，其包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；

所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行上述第一方面所述的方法。

第四方面，提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行上述第一方面所述的方法。

根据说明书实施例提供的方法和装置，在获取云配置信息时，既可以在平台本地获取，也可以在移动终端生成配置信息后发送至平台而得，通过该种方式提供了一种基于移动终端生成配置信息的方式，实现了配置信息的移动化，用户可以在任何地方任何时间通过移动终端配置信息，增加了配置信息的灵活性。通过将数据分析图表以及数据分析结果推送至移动终端，使得用户可以随时随地查看数据分析结果，实现了查看数据分析结果的移动化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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是本发明一个实施例提供的数据分析方法的流程图。

图2是本发明一个实施例提供的数据分析方法的流程图。

图3是本发明一个实施例提供的数据分析方法的流程图。

图4是本发明一个实施例提供的数据分析装置的框图。

图5是本发明一个实施例提供的数据分析装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种数据分析方法，该方法可以通过任何具有计算、处理能力的装置、设备、平台或设备集群来执行，本发明实施例以平台执行该方法进行举例说明。如图1所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤101、当平台检测到数据分析服务开启后，判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案。

其中，在判断是否需要添加新的数据分析方案时，当增加了新的生产线、数据项改变(例如，以前的数据项为生产时间和产品规格，现在的数据项为产量和尺寸)、或需要分析的数据元素等发生变化等时，确定需要添加新的数据分析方案。在判断是否需要修改以前的数据分析方案时，当增加了数据分析元素、删除了数据分析元素或者改变某个数据分析元素后，确定需要修改以前的数据分析方案。

步骤103、如果不需要添加新的数据分析方案或修改以前的数据分析方案，则获取待分析数据源。

其中，待分析数据源可以为某条生产线在一段时间内采集的数据中的部分或全部数据。

步骤105、获取数据分析的云配置信息。

其中，云配置信息可以包括产品的基本属性，如型号、目标产值和缺陷值，还可以包括产品的生产时间、产线名称和产地等，还可以包括工作流以及工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系等。

云配置信息预先生成并存储于平台本地或由移动终端生成配置信息后发送至平台而得。也就是说，在本发明实施例中，云配置信息可以预先存储在平台本地，也可以是移动终端在生成配置信息后，将配置信息发送至平台，云台保存移动终端生成的配置信息而得到云配置信息。平台生成云配置信息的方式和移动终端生成配置信息的方式相同，具体方式在下述实施例中进行叙述。

在此基础上，本发明实施例在获取数据分析的云配置信息时，可以有两种方式：1、从平台本地获取预先生成的云配置信息。2、接收并存储移动终端生成的配置信息，得到云配置信息。其中，移动终端在生成配置信息时，可以通过其上安装的应用或某常用应用中嵌入的小程序来实现。

步骤107、根据云配置信息搭建数据分析模型。

其中，数据分析模型为分析数据所用到一些算法、规则、工具或模板等。

步骤109、通过数据分析模型分析待分析数据源得到分析结果。

步骤111、根据分析结果绘制数据分析图表以及整理数据分析结果。

步骤113、将数据分析图表以及数据分析结果推送至移动终端，使移动终端展示数据分析图表和数据分析结果。

数据分析结果可以为由数据分析图表直观得出的结果，或者通过对待分析数据源进行某些计算或统计后得到的结果。

具体地，移动终端可以通过其上安装的应用或某常用应用中嵌入的小程序来展示数据分析图表和数据分析结果。

本发明实施例提供的方法，在获取云配置信息时，既可以在平台本地获取，也可以在移动终端生成配置信息后发送至平台而得，通过该种方式提供了一种基于移动终端生成配置信息的方式，实现了配置信息的移动化，用户可以在任何地方任何时间通过移动终端配置信息，增加了配置信息的灵活性。通过将数据分析图表以及数据分析结果推送至移动终端，使得用户可以随时随地查看数据分析结果，实现了查看数据分析结果的移动化。

本发明实施例提供了一种数据分析方法，该方法可以通过任何具有计算、处理能力的装置、设备、平台或设备集群来执行，本发明实施例以平台执行该方法进行举例说明。如图2所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤201、当平台检测到数据分析服务开启后，判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案；如果不需要添加新的数据分析方案或修改以前的数据分析方案，则执行步骤203；如果需要添加新的数据分析方案或修改以前的数据分析方案，则跳至步骤215。

步骤203、获取待分析数据源。

步骤205、获取数据分析的云配置信息。

步骤207、根据云配置信息搭建数据分析模型。

步骤209、通过数据分析模型分析待分析数据源得到分析结果。

步骤211、根据分析结果绘制数据分析图表以及整理数据分析结果。

步骤213、将数据分析图表以及数据分析结果推送至移动终端，使移动终端展示数据分析图表和数据分析结果。

步骤215、配置产品的基本属性，基本属性包括型号、目标产值和缺陷值。

步骤217、配置型号、目标产值和缺陷值之间的关系。

其中，型号、目标产值和缺陷值之间的关系举例说明如下：

例如，产品的型号为AB899，对应的匹配的目标产值是800-1000，对应的缺陷值是1-10，如果产品的目标产值在匹配范围内，则从产品的目标产值维度来做数据分析，代表型号AB899的产品符合目标产值的天数+1；如果缺陷值在匹配范围内，则从产品的质量维度来做数据分析，代表型号AB899的产品不符合质量的产品数+1。

步骤219、配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系。

配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系举例说明如下：

例如，在A条工作线制作一种型号的产品的时候，进行目标产值维度的数据分析和质量维度的数据分析；在B条工作线制作一种型号的产品的时候，进行目标产值维度的数据分析和质量维度的数据分析。工作流由A条工作线和B条工作线组成，需要同时判断A条工作线以及B条工作线的目标产值维度的数据分析和质量维度的数据分析，结合两条工作线的内容来判断工作量的目标产值维度的数据分析以及质量维度的数据分析。

步骤221、根据型号、目标产值和缺陷值之间的关系和工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息后，跳至步骤205。

上述步骤215至步骤221为平台添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案生成云配置信息的具体实现方式。当然，步骤215至步骤221也可以由移动终端完成，当这些步骤由移动终端完成时，移动终端通过这些步骤生成配置信息。

本发明实施例提供的方法，在获取云配置信息时，既可以在平台本地获取，也可以在移动终端生成配置信息后发送至平台而得，通过该种方式提供了一种基于移动终端生成配置信息的方式，实现了配置信息的移动化，用户可以在任何地方任何时间通过移动终端配置信息，增加了配置信息的灵活性。通过将数据分析图表以及数据分析结果推送至移动终端，使得用户可以随时随地查看数据分析结果，实现了查看数据分析结果的移动化。通过配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系并基于该关系生成云配置信息，使得后续基于该云配置信息进行数据分析能够提升数据分析的效率。

本发明实施例提供了一种数据分析方法，该方法可以通过任何具有计算、处理能力的装置、设备、平台或设备集群来执行，本发明实施例以平台执行该方法进行举例说明。如图3所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤301、当平台检测到数据分析服务开启后，判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案；如果不需要添加新的数据分析方案或修改以前的数据分析方案，则执行步骤303；如果需要添加新的数据分析方案或修改以前的数据分析方案，则跳至步骤315。

步骤303、获取待分析数据源。

步骤305、获取数据分析的云配置信息。

步骤307、根据云配置信息搭建数据分析模型。

步骤309、通过数据分析模型分析待分析数据源得到分析结果。

步骤311、根据分析结果绘制数据分析图表以及整理数据分析结果。

步骤313、将数据分析图表以及数据分析结果推送至移动终端，使移动终端展示数据分析图表和数据分析结果。

步骤315、选择需要添加或修改的配置类型。

配置类型是指产品的分类，如服装、鞋帽等。通过配置类型，使得在进行数据分析时，可以基于配置类型来实现，使得数据分析方法能够适用不同类型的数据，能够扩大数据分析方法的应用范围。

步骤317、配置数据分析维度方案。

数据分析维度方案是指分析数据的角度，例如时间维度方向、质量维度方向、产量维度方向等。不同的数据源可能需要从不同的维度进行数据分析，因此，本发明实施例通过配置数据分析维度方案，使得数据分析方法能够适用不同类型的数据，并能够供不同用户操作，从而可以降低数据分析操作的难度。

步骤319、配置产品的基本属性，基本属性包括型号、目标产值和缺陷值。

步骤321、配置型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

步骤323、配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

步骤325、根据配置类型，数据分析维度方案，型号、目标产值和缺陷值之间的关系和工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息后，跳至步骤205。

本发明实施例提供的方法，在获取云配置信息时，既可以在平台本地获取，也可以在移动终端生成配置信息后发送至平台而得，通过该种方式提供了一种基于移动终端生成配置信息的方式，实现了配置信息的移动化，用户可以在任何地方任何时间通过移动终端配置信息，增加了配置信息的灵活性。通过将数据分析图表以及数据分析结果推送至移动终端，使得用户可以随时随地查看数据分析结果，实现了查看数据分析结果的移动化。通过在生成云配置信息时配置数据分析维度方案，能够降低数据分析操作的难度。

在上述实施例中，步骤109、步骤209或者步骤309的一种实现方式可以为：通过所述数据分析模型分析待分析数据源，得到产品的目标产值和缺陷值；根据产品的目标产值和缺陷值，确定产品的直通率；根据产品的目标产值和缺陷值、直通率得出指导产品生产的指标，将所得指标作为一种分析结果。

直通率简单的来说就是一项产品通过几道工序以后，能够成功通过出厂检测，满足质量标准的比率；即描述产品从第一道工序开始到最后一道工序一次性合格的参数，通过直通率能够了解产品生产过程中在所有工序下产品直达到成品的能力，是反映企业质量控制能力的一个参数，体现企业在满足顾客产品要求的一种能力，直通率越高，能力越强。

在直通率领域，生产的目标产值和缺陷值是两个主要关注的数据，通过对目标产值和缺陷值的数据分析，可以直观的表现出产品的直通率。通过缺陷值的数据分析，可以清晰地显示在每一道工序或者一个工作流中，出现缺陷的范围是多少，出现缺陷较多的工序是哪一部分，以方便整改。同时可以根据目标产值、缺陷值以及直通率的关系，可以进行原材料的预估，可以较精准的进行原材料的备料，保证原材料的充足，同时可以根据这三者的关系，较精准的评估工期。本发明实施例根据产品的目标产值和缺陷值、直通率得出的指导产品生产的指标可以为预估原材料用量、预估工期等。

根据产品的目标产值和缺陷值、直通率得出指导产品生产的指标，可以快速的定位到需要提升和整改的工序，为提升产品质量和产品效率提供原始对比数据；通过对目标产值和缺陷值的对比图，可以确定出每条产线的最佳目标产值；根据目标产值和缺陷值的数据分析，可以更精准的实现原材料的备料；根据目标产值和缺陷值的数据分析，可以更精准的评估产品的生产周期；可以提升企业控制能力，提升企业对产品的把控力。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

为详细说明本发明之技术内容以下兹例举一系列一种采集数据的方法的场景详予说明。

美菱工厂单片机板生产线运行一个月，需要对一个月内的数据进行数据分析，从产量的维度来进行数据分析，具体步骤如下：

1.1、平台开启数据分析的服务。

1.2、平台判断目前没有单片机板产量维度的数据分析方案。

1.3、通过平台添加单片机板产量维度的数据分析方案。

1.4、配置型号、目标产值、工作流信息。

1.5、将待分析数据源导入。

1.6、根据配置的型号、目标产值、工作流信息生成数据分析模型以及对应的数据结果图表模板。

1.7、根据数据分析模型对待分析数据源进行数据分析。

1.8、根据分析结果绘制数据分析图表以及整理数据分析结果。

1.9、将数据分析图表以及整理数据分析结果推送到公众号，客户进入公众号，打开小程序远程查看数据分析结果。

美菱工厂售卖机生产线运行一个月，需要对一个月内的数据进行数据分析，从质量的维度来进行数据分析，售卖机生产流包括售卖机主机板和售卖机硬件组装两条生产线，具体步骤如下：

2.1、平台开启数据分析的服务。

2.2、平台判断目前没有售卖机质量的维度的数据分析方案。

2.3、通过平台添加售卖机质量维度的数据分析方案。

2.4、配置型号、目标产值、工作流信息，配置工作流由售卖机主机板和售卖机硬件组装两条生产线组成。

2.5、将待分析数据源导入。

2.6、根据配置的型号、目标产值、工作流信息生成数据分析模型以及对应的数据结果图表模板。

2.7、根据售卖机主机板的数据分析模型对待分析数据源进行数据分析，根据售卖机硬件组装的数据分析模型对待分析数据源进行数据分析。

2.8、根据售卖机主机板和售卖机安装的数据分析结果整合一个数据分析结果，并绘制数据分析图表，以及整理数据分析结果。

2.9、将结果推送到公众号，客户进入公众号，打开小程序远程查看数据分析结果。

本发明实施例提供了一种数据分析装置，图4示出根据一个实施例的该数据分析装置的示意性框图。可以理解，该数据分析装置可以为任何具有计算、处理能力的装置、设备、平台或设备集群。本发明实施例以该装置为平台进行举例说明。如图4所示，该数据分析装置400包括：

判断单元401，配置为当平台检测到数据分析服务开启后，判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案；

第一获取单元403，配置为如果不需要添加新的数据分析方案或修改以前的数据分析方案，则获取待分析数据源；

第二获取单元405，配置为获取数据分析的云配置信息，云配置信息预先存储于平台本地或由移动终端生成配置信息后发送至平台而得；

模型搭建单元407，配置为根据云配置信息搭建数据分析模型；

分析单元409，配置为通过数据分析模型分析待分析数据源得到分析结果；

结果整理单元411，配置为根据分析结果绘制数据分析图表以及整理数据分析结果；

推送单元413，配置为将数据分析图表以及数据分析结果推送至移动终端，使移动终端展示数据分析图表和数据分析结果。

可选地，数据分析装置还包括：

第一配置单元，配置为如果需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案，则配置产品的基本属性，基本属性包括型号、目标产值和缺陷值；

第二配置单元，配置为配置型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第三配置单元，配置为配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第一生成单元，配置为根据型号、目标产值和缺陷值之间的关系和工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息。

可选地，数据分析装置还包括：

选择单元，配置为如果需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案，则选择需要添加或修改的配置类型；

第四配置单元，配置为配置数据分析维度方案；

第五配置单元，配置为配置产品的基本属性，基本属性包括型号、目标产值和缺陷值；

第六配置单元，配置为配置型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第七配置单元，配置为配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第二生成单元，配置为根据配置类型，数据分析维度方案，型号、目标产值和缺陷值之间的关系和工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息。

可选地，第二获取单元405配置为：从平台本地获取预先生成的云配置信息；或者，接收并存储移动终端生成的配置信息，得到云配置信息。

可选地，分析单元409配置为：通过数据分析模型分析待分析数据源，得到产品的目标产值和缺陷值；根据产品的目标产值和缺陷值，确定产品的直通率；根据产品的目标产值和缺陷值、直通率得出指导产品生产的指标，将所得指标作为一种分析结果。

本发明实施例提供的装置，在获取云配置信息时，既可以在平台本地获取，也可以在移动终端生成配置信息后发送至平台而得，通过该种方式提供了一种基于移动终端生成配置信息的方式，实现了配置信息的移动化，用户可以在任何地方任何时间通过移动终端配置信息，增加了配置信息的灵活性。通过将数据分析图表以及数据分析结果推送至移动终端，使得用户可以随时随地查看数据分析结果，实现了查看数据分析结果的移动化。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对数据分析装置的具体限定。在本发明的另一些实施例中，数据分析装置可以包括比图示更多或者更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或者软件和硬件的组合来实现。

上述装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本发明实施例还提供了一种数据分析装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；

所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行本发明任一实施例中的数据分析方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行本发明任一实施例中的数据分析方法。具体地，可以提供配有存储介质的系统或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。

在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。

用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。

此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。

此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。

需要说明的是，上述各流程和各系统结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。

以上各实施例中，硬件单元可以通过机械方式或电气方式实现。例如，一个硬件单元可以包括永久性专用的电路或逻辑(如专门的处理器，FPGA或ASIC)来完成相应操作。硬件单元还可以包括可编程逻辑或电路(如通用处理器或其它可编程处理器)，可以由软件进行临时的设置以完成相应操作。具体的实现方式(机械方式、或专用的永久性电路、或者临时设置的电路)可以基于成本和时间上的考虑来确定。

上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的代码审核手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：

当平台检测到数据分析服务开启后，判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案；

如果不需要添加新的数据分析方案或修改以前的数据分析方案，则获取待分析数据源；

获取数据分析的云配置信息，所述云配置信息预先存储于平台本地或由移动终端生成配置信息后发送至所述平台而得；

根据所述云配置信息搭建数据分析模型；

通过所述数据分析模型分析所述待分析数据源得到分析结果；

根据所述分析结果绘制数据分析图表以及整理数据分析结果；

将所述数据分析图表以及所述数据分析结果推送至所述移动终端，使所述移动终端展示所述数据分析图表和所述数据分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案之后，还包括：

如果需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案，则配置产品的基本属性，所述基本属性包括型号、目标产值和缺陷值；

配置所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

根据所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系和所述工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案之后，还包括：

如果需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案，则选择需要添加或修改的配置类型；

配置数据分析维度方案；

配置产品的基本属性，所述基本属性包括型号、目标产值和缺陷值；

配置所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

根据所述配置类型，所述数据分析维度方案，所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系和所述工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取数据分析的云配置信息，包括：

从所述平台本地获取预先生成的云配置信息；

或者，接收并存储所述移动终端生成的配置信息，得到云配置信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述数据分析模型分析所述待分析数据源得到分析结果，包括：

通过所述数据分析模型分析所述待分析数据源，得到产品的目标产值和缺陷值；

根据所述产品的目标产值和缺陷值，确定产品的直通率；

根据所述产品的目标产值和缺陷值、所述直通率得出指导产品生产的指标，将所得指标作为一种分析结果。

6.一种数据分析装置，其特征在于，包括：

判断单元，配置为当平台检测到数据分析服务开启后，判断是否需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案；

第一获取单元，配置为如果不需要添加新的数据分析方案或修改以前的数据分析方案，则获取待分析数据源；

第二获取单元，配置为获取数据分析的云配置信息，所述云配置信息预先存储于平台本地或由移动终端生成配置信息后发送至所述平台而得；

模型搭建单元，配置为根据所述云配置信息搭建数据分析模型；

分析单元，配置为通过所述数据分析模型分析所述待分析数据源得到分析结果；

结果整理单元，配置为根据所述分析结果绘制数据分析图表以及整理数据分析结果；

推送单元，配置为将所述数据分析图表以及所述数据分析结果推送至所述移动终端，使所述移动终端展示所述数据分析图表和所述数据分析结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一配置单元，配置为如果需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案，则配置产品的基本属性，所述基本属性包括型号、目标产值和缺陷值；

第二配置单元，配置为配置所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第三配置单元，配置为配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第一生成单元，配置为根据所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系和所述工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

选择单元，配置为如果需要添加新的数据分析方案或者修改以前的数据分析方案，则选择需要添加或修改的配置类型；

第四配置单元，配置为配置数据分析维度方案；

第五配置单元，配置为配置产品的基本属性，所述基本属性包括型号、目标产值和缺陷值；

第六配置单元，配置为配置所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第七配置单元，配置为配置工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系；

第二生成单元，配置为根据所述配置类型，所述数据分析维度方案，所述型号、目标产值和缺陷值之间的关系和所述工作流中型号、目标产值和缺陷值之间的关系，生成云配置信息。

9.一种数据分析装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；

所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至5中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行权利要求1至5任一所述的方法。

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