CN114564264A - 数据分析方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种数据分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：从多个终端设备获取待处理数据；依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面；依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果。本申请通过终端设备中获取到待处理数据，及待处理数据的类别，对预设可视化页面进行可视化配置，经过对应的数据分析，得到待展示可视化页面，实现将配置得到的数据可视化页面展示给用户，降低用户分析健康数据的门框，解决不同源数据分析问题，提高现在健康数据的使用效率。
Description
技术领域
本发明属于数据分析技术领域，尤其涉及一种健康数据可视化的数据分析方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着生活水平的不断提高，健康被越来越多的人关注，人们越来越多地注意通过体检或健康调查等途径及时准确的了解自己健康状况。随着互联网的快速发展与普及，各种各样的健康设备被广泛的使用，各种类型的数据被记录下来。这一类健康数据不同于体检或健康调查的数据，一方面，这一类数据主要存储在用户端，并且数据量非常大，如果不能降低数据分析的门槛，使得用户能够在就医之前对自己的健康状况有一定了解，这些记录的数据将毫无价值。另一方面，这类数据对于不同的用户来说，数据的种类和质量都不一样。
因此，如何帮助各种用户对自己的健康数据有统一的理解，是本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出了一种数据分析方法、装置、电子设备及存储介质。
基于本发明实施例的一个方面，公开一种数据分析方法，包括：
从多个终端设备获取待处理数据；
依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面；
依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果。
在另一个实施例中，所述从多个终端设备获取待处理数据，包括：
获取与待处理数据的数据源的接口连接信息；
依据所述数据源的接口连接信息，获取向所述数据源的接口发送的数据获取请求信息；
依据所述向所述数据源的接口发送的数据获取请求信息，获取所述数据源发送的数据获取请求的响应信息；
依据所述数据源发送的数据获取请求的响应信息，获取数据源发送的待处理数据。
在另一个实施例中，所述获取与待处理数据的数据源的接口连接信息，包括：
获取与待处理数据的数据源的超文本传输协议接口、套接字接口、文件传输协议接口、Java数据库连接接口、对象全连接程序控制接口中的一种或多种。
在另一个实施例中，所述依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面，包括：
获取待处理数据及待处理数据的类别信息；
依据待处理数据及待处理数据的类别信息，设置所述可视化页面的配置信息；
依据所述可视化页面的配置信息，将所述待处理数据推送到待展示可视化页面。
在另一个实施例中，所述依据待处理数据及待处理数据的类别信息，设置所述可视化页面的配置信息，包括：
依据待处理数据的类别信息，设置与待处理数据类别对应的可视化页面的页面菜单；
依据所述待处理数据的类别信息所属的待处理数据，设置与所述待处理数据的类别信息所属的待处理数据对应的所述可视化页面的页面菜单的页面内容；
依据所述可视化页面的页面菜单及所述可视化页面的页面菜单的页面内容，完成所述可视化页面的配置信息。
在另一个实施例中，所述依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果，包括：
依据所述处理数据的待展示可视化页面，获取与所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法；
依据所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法，分析所述处理数据的待展示可视化页面所属的待处理数据，获取预设的数据分析结果；
依据所述预设的分析结果，调整所述述可视化页面的页面菜单及所述可视化页面的页面菜单的页面内容。
在另一个实施例中，所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法包括：
卷积神经网络和/或循环神经网络。
本申请实施例提供了一种数据分析装置，包括：
获取模块，用于从多个终端设备获取待处理数据；
可视化页面展示模块，用于依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面；
数据分析模块，用于依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果。
本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请任意实施例所提供的数据分析方法的步骤。
本申请实施例提供了一种存储介质，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本申请任意实施例所提供的数据分析方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
采用本发明的数据分析方法、装置、电子设备及存储介质通过终端设备中获取到待处理数据，及待处理数据的类别，对预设可视化页面进行可视化配置，经过对应的数据分析，得到待展示可视化页面，实现将配置得到的数据可视化页面展示给用户，降低用户分析健康数据的门框，解决不同源数据分析问题，提高现在健康数据的使用效率。
附图说明
图1为本发明实施例中提供的数据分析方法的应用场景；
图2为本发明提出的数据分析方法的流程图；
图3为一个实施例中数据分析装置的结构框图；
图4为一个实施例中电子设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例只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。
下面结合附图和实施例对本发明提供的一种数据分析方法、装置、电子设备及存储介质进行更详细地说明。
本申请提供的数据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该数据分析方法应用于数据分析装置中。该数据分析装置可以配置在终端102或者服务器104，或者部分配置在终端102，部分配置在服务器104中，由终端102与服务器104交互完成数据分析方法。
其中，终端102与服务器104可以通过网络进行通信。
其中，终端102可以但不限于是各种数据获取的设备，比如医学影像资料、医学图片、医疗检测数据，也可以是可穿戴设备日常监测的人体健康数据等等，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种数据分析方法，本实施例主要以该方法应用于图1中的终端102来举例说明，可以知晓的是，本实施例的数据分析方法也可以采用一部分在终端102，一部分在服务器104共同部署的方式，通过终端102与服务器104的共同工作，完成数据分析方法的各个步骤。
在一个具体的实施例中，如图2所示，所述数据分析方法包括：
步骤101，从多个终端设备获取待处理数据。
具体的，在本申请的实施例中，待处理数据为医疗数据，这些终端设备可以是人们日常所用的用于监测人体健康的可穿戴设备，也可以是医院的医疗设备所采集的人体健康数据信息，这些待处理数据可以是图片数据，也可以是一些相关参数信息，其采集人体健康的数据可以是人体各器官的健康数据，也可以是人体日常生理参数的健康数据。
具体的，在本申请的一个实施例中，所述从多个终端设备获取待处理数据，包括：
获取与待处理数据的数据源的接口连接信息；具体的，由于待处理数据中的医疗数据的来源有多种多样，因此，获取待处理数据必须先获取这些数据采集设备的接口信息，通过采用与这些数据采集设备相同通讯协议的接口单元，建立与数据采集设备的通讯连接，从而为获取这些数据采集设备的医疗数据做好准备。
依据所述数据源的接口连接信息，获取向所述数据源的接口发送的数据获取请求信息；具体的，在与数据采集设备的接口连接完成之后，自动向数据源，也就是数据采集设备发送数据获取的请求，具体的，数据源为存储原始医疗数据信息的载体，可以是一些数据采集设备，也可以是一些存储器。
依据所述向所述数据源的接口发送的数据获取请求信息，获取所述数据源发送的数据获取请求的响应信息；在数据源接收到数据获取的请求信息以后，根据相应的权限，响应请求。
依据所述数据源发送的数据获取请求的响应信息，获取数据源发送的待处理数据。
在本申请的实施例中，不同的终端设备采集的数据可以是不同类别的数据，数据源的接口用于接收待处理数据，针对不同的数据接口，通过响应的接口协议，即可获取终端设备上的数据。
在本申请的实施例中，获取与待处理数据的数据源的接口包括：超文本传输协议接口(HyperText Transfer Protocol，HTTP)、套接字接口(socket)、文件传输协议接口(File Transfer Protocol，FTP)、Java数据库连接接口(Java Database Connectivity，JDBC)、对象全连接程序控制接口(Object Linkingand Embedding for Process Control，OPC)中的一种或多种。特别的，对于一些特殊的接口形式，可以通过专用的接口线路和相应的接口协议，实现待处理数据的获取。
在本申请的实施例中，待处理数据可以是离散类数据，也可以是连续类数据。具体的，比如，采集的人体血压数据，为一个个的离散类数据，比如，采集的人体的心电图数据，为连续类数据。
步骤102，依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面。
具体的，由于获取的医疗数据信息可以区分为不同的类别，比如，可以是人体生理数据，如身高、体重、血压、视力、听力等，也可以是图像数据，比如核磁、彩超、CT图像等，也可以是生化数据，比如血检数据、尿检数据等，比如，也可以进行如下分类，若待处理数据为血压，则该待处理数据的类别可以为离散类数据，若待处理数据为用户的个人信息，如身高、体重等，则该待处理数据的类别为身体基础数据。通过将待处理数据区分为不同的类别，可以实现数据处理的分类处置和快捷化处理。
具体的，在本申请的一个实施例中，所述依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面，包括：
获取待处理数据及待处理数据的类别信息；具体的，通过获取待处理数据的类别信息，可以设计待展示可视化页面，每个待展示可视化页面对应一个待处理数据的类别，在每个待展示可视化页面的页面内容上展示该类别下的待处理数据，比如，某一个待处理数据的类别为医疗图像数据，那么该待展示可视化页面就可以实医疗图像数据的可视化页面，如果该类别下的图像数据包括核磁图像数据、彩超图像数据、CT图像数据等，那么该待展示可视化页面的显示内容就可以包括核磁图像数据、彩超图像数据、CT图像数据等。
依据待处理数据及待处理数据的类别信息，设置所述可视化页面的配置信息；具体的，由于待处理数据的类别信息不同，不同的待处理数据的类别下所包含的待处理数据不同，因此，需要配置可视化页面，对不同的待处理数据的类别，每个待处理数据的类别下的待处理数据，均需要按照其参数性质配置不同的信息。
依据所述可视化页面的配置信息，将所述待处理数据推送到待展示可视化页面。具体的，在完成可视化页面的配置之后，相应的待处理数据推送到相应的待展示可视化区域以后即可进行可视化展示。
通过对待处理数据的类别进行区分，获取不同类别的待处理数据对应的可视化页面，这样可以精准的实现待处理数据的可视化页面显示。
具体的，在本申请的一个实施例中，所述依据待处理数据及待处理数据的类别信息，设置所述可视化页面的配置信息，包括：
依据待处理数据的类别信息，设置与待处理数据类别对应的可视化页面的页面菜单；所述可视化页面的页面菜单与待处理数据向对应，每一个待处理数据的类别对应一个可视化页面，每一个待处理数据的类别下的待处理数据对应相应可视化页面的页面菜单。
依据所述待处理数据的类别信息所属的待处理数据，设置与所述待处理数据的类别信息所属的待处理数据对应的所述可视化页面的页面菜单的页面内容；
依据所述可视化页面的页面菜单及所述可视化页面的页面菜单的页面内容，完成所述可视化页面的配置信息。
具体的，根据预设的可视化页面的页面显示区域与待处理数据的类别信息间的对应关系，确定所述可视化页面的页面显示区域下预设可视化页面中的各页面区域对应的待处理数据的类别，并从所述待处理数据中获取与所述目标数据类别对应的目标数据；
确定每一可视化页面的页面显示区域对应的目标数据的展示方法，对可视化页面的页面显示区域下预设可视化页面进行可视化配置，得到待展示的可视化页面。
步骤103，依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果。
具体的，通过神经网络分析待处理数据，获取预设的数据分析结果，再将分析结果返回到可视化页面，丰富可视化页面的显示效果。
具体的，在本申请的一个实施例中，所述依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果，包括：
依据所述处理数据的待展示可视化页面，获取与所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法；由于每个待展示的可视化页面对应一个待处理数据的类型，因此，一个类型的待处理数据可以用同样的神经网络算法区处理，在本申请的实施例中，所采用的神经网络算法是现有技术，在此不进行讨论，通过神经网络算法以后，可以对获取一个待处理数据的类型的预设的数据分析结果，比如医疗影像数据，如果想要某一个医疗影像数据的清晰度或分析其病理阴影，通过神经网络算法处理以后可以获得预设的医疗影像数据中的病理阴影情况。
依据所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法，分析所述处理数据的待展示可视化页面所属的待处理数据，获取预设的数据分析结果；
依据所述预设的分析结果，调整所述述可视化页面的页面菜单及所述可视化页面的页面菜单的页面内容。具体的，此时可视化页面的页面内容就是通过神经网络算法处理以后获取的处理后的数据，比如，某一医疗影像数据，经过处理以后，分析出其中的病理阴影图像，那么，此时调整后的可视化页面显示的内容就是病理阴影图像。通过这些算法和可视化页面显示以后，能够灵活的比较待处理数据与处理后数据之间的区别，达到分析病情的目的。
在本申请的实施例中，神经网络算法可以是卷积神经网络和/或循环神经网络。
本申请实施例的数据分析方法通过终端设备中获取到待处理数据，及待处理数据的类别，对预设可视化页面进行可视化配置，经过对应的数据分析，得到待展示可视化页面，实现将配置得到的数据可视化页面展示给用户，降低用户分析健康数据的门框，解决不同源数据分析问题，提高现在健康数据的使用效率。
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种数据分析装置，所述装置包括：获取模块、可视化页面展示模块、数据分析模块。
获取模块，用于从多个终端设备获取待处理数据；可视化页面展示模块，用于依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面；数据分析模块，用于依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果。
具体的，在本申请的另一个实施例中，本申请的数据分析装置通过获取模块获取与待处理数据的数据源的接口连接信息；依据所述数据源的接口连接信息，获取向所述数据源的接口发送的数据获取请求信息；依据所述向所述数据源的接口发送的数据获取请求信息，获取所述数据源发送的数据获取请求的响应信息；依据所述数据源发送的数据获取请求的响应信息，获取数据源发送的待处理数据。
具体的，在本申请的另一个实施例中，本申请的数据分析装置通过获取与待处理数据的数据源的接口包括超文本传输协议接口、套接字接口、文件传输协议接口、Java数据库连接接口、对象全连接程序控制接口中的一种或多种。
具体的，在本申请的另一个实施例中，本申请的数据分析装置通过可视化页面展示模块获取待处理数据及待处理数据的类别信息；依据待处理数据及待处理数据的类别信息，设置所述可视化页面的配置信息；依据所述可视化页面的配置信息，将所述待处理数据推送到待展示可视化页面。
具体的，在本申请的另一个实施例中，本申请的数据分析装置通过可视化页面展示模块依据待处理数据的类别信息，设置与待处理数据类别对应的可视化页面的页面菜单；依据所述待处理数据的类别信息所属的待处理数据，设置与所述待处理数据的类别信息所属的待处理数据对应的所述可视化页面的页面菜单的页面内容；依据所述可视化页面的页面菜单及所述可视化页面的页面菜单的页面内容，完成所述可视化页面的配置信息。
具体的，在本申请的另一个实施例中，本申请的数据分析装置通过数据分析模块依据所述处理数据的待展示可视化页面，获取与所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法；依据所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法，分析所述处理数据的待展示可视化页面所属的待处理数据，获取预设的数据分析结果；依据所述预设的分析结果，调整所述述可视化页面的页面菜单及所述可视化页面的页面菜单的页面内容。
本申请实施例的数据分析装置通过终端设备中获取到待处理数据，及待处理数据的类别，对预设可视化页面进行可视化配置，经过对应的数据分析，得到待展示可视化页面，实现将配置得到的数据可视化页面展示给用户，降低用户分析健康数据的门框，解决不同源数据分析问题，提高现在健康数据的使用效率。
在一个实施例中，提供了一种电子设备，该电子设备内部结构图可以如图4所示。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、近场通信(NFC)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据分析方法。该电子设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该电子设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是电子设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请提供的数据分析装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图3所示的电子设备上运行。电子设备的存储器中可存储组成该数据分析装置的各个程序模块，比如，图3所示的获取模块、可视化页面展示模块、数据分析模块。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的数据分析方法中的步骤。
例如，图4所示的电子设备可以通过3所示的数据分析装置的获取模块，用于从多个终端设备获取待处理数据；可视化页面展示模块，用于依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面；数据分析模块，用于依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，实现以下步骤：获取与待处理数据的数据源的接口连接信息；依据所述数据源的接口连接信息，获取向所述数据源的接口发送的数据获取请求信息；依据所述向所述数据源的接口发送的数据获取请求信息，获取所述数据源发送的数据获取请求的响应信息；依据所述数据源发送的数据获取请求的响应信息，获取数据源发送的待处理数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，实现以下步骤：获取待处理数据及待处理数据的类别信息；依据待处理数据及待处理数据的类别信息，设置所述可视化页面的配置信息；依据所述可视化页面的配置信息，将所述待处理数据推送到待展示可视化页面。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，实现以下步骤：依据待处理数据的类别信息，设置与待处理数据类别对应的可视化页面的页面菜单；依据所述待处理数据的类别信息所属的待处理数据，设置与所述待处理数据的类别信息所属的待处理数据对应的所述可视化页面的页面菜单的页面内容；依据所述可视化页面的页面菜单及所述可视化页面的页面菜单的页面内容，完成所述可视化页面的配置信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，实现以下步骤：依据所述处理数据的待展示可视化页面，获取与所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法；依据所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法，分析所述处理数据的待展示可视化页面所属的待处理数据，获取预设的数据分析结果；依据所述预设的分析结果，调整所述述可视化页面的页面菜单及所述可视化页面的页面菜单的页面内容。
本申请处理器执行计算机程序时通过终端设备中获取到待处理数据，及待处理数据的类别，对预设可视化页面进行可视化配置，经过对应的数据分析，得到待展示可视化页面，实现将配置得到的数据可视化页面展示给用户，降低用户分析健康数据的门框，解决不同源数据分析问题，提高现在健康数据的使用效率。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)和动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：
从多个终端设备获取待处理数据；
依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面；
依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果。
2.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述从多个终端设备获取待处理数据，包括：
获取与待处理数据的数据源的接口连接信息；
依据所述数据源的接口连接信息，获取向所述数据源的接口发送的数据获取请求信息；
依据所述向所述数据源的接口发送的数据获取请求信息，获取所述数据源发送的数据获取请求的响应信息；
依据所述数据源发送的数据获取请求的响应信息，获取数据源发送的待处理数据。
3.根据权利要求2所述的数据分析方法，其特征在于，所述获取与待处理数据的数据源的接口连接信息，包括：
获取与待处理数据的数据源的超文本传输协议接口、套接字接口、文件传输协议接口、Java数据库连接接口、对象全连接程序控制接口中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面，包括：
获取待处理数据及待处理数据的类别信息；
依据待处理数据及待处理数据的类别信息，设置所述可视化页面的配置信息；
依据所述可视化页面的配置信息，将所述待处理数据推送到待展示可视化页面。
5.根据权利要求4所述的数据分析方法，其特征在于，所述依据待处理数据及待处理数据的类别信息，设置所述可视化页面的配置信息，包括：
依据待处理数据的类别信息，设置与待处理数据类别对应的可视化页面的页面菜单；
依据所述待处理数据的类别信息所属的待处理数据，设置与所述待处理数据的类别信息所属的待处理数据对应的所述可视化页面的页面菜单的页面内容；
依据所述可视化页面的页面菜单及所述可视化页面的页面菜单的页面内容，完成所述可视化页面的配置信息。
6.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果，包括：
依据所述处理数据的待展示可视化页面，获取与所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法；
依据所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法，分析所述处理数据的待展示可视化页面所属的待处理数据，获取预设的数据分析结果；
依据所述预设的分析结果，调整所述述可视化页面的页面菜单及所述可视化页面的页面菜单的页面内容。
7.根据权利要求6所述的数据分析方法，其特征在于，所述处理数据的待展示可视化页面对应的神经网络算法包括：
卷积神经网络和/或循环神经网络。
8.一种数据分析装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于从多个终端设备获取待处理数据；
可视化页面展示模块，用于依据所述待处理数据及待处理数据的类别信息，获取待处理数据的待展示可视化页面；
数据分析模块，用于依据所述待处理数据的待展示可视化页面，进行神经网络分析，获取预设的数据分析结果。
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一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权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210161614.2A CN114564264A (zh) | 2022-02-22 | 2022-02-22 | 数据分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
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