CN115775613A - 基于数据分析的数据响应方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于数据分析的数据响应方法，该方法包括：接收用户的预约信息；根据用户基本信息获取历史生理参数信息，判断历史生理参数信息是否为空，若不为空，则基于历史生理参数信息的异常状态构建待测项目列表，待测项目列表包括若干待测项目；在预约时刻后根据待测项目列表的实际顺序完成待测项目的检查，获取检查结果；将检查结果和预设的标准参数范围进行对比，根据对比结果选择若干训练内容；基于用户对训练内容的掌握情况调整训练内容。通过历史生理参数信息构建待测列表并根据检查结果选择训练内容，使用户可直接进行检查并进行针对训练，提高检查效率。

Description

基于数据分析的数据响应方法

技术领域

本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于数据分析的数据响应方法。

背景技术

心理测评在当今社会是普遍的一种科学诊断方法，通过科学的方法测试个体的心理行为能力和差异，充分对个体的心理进行分析，随着科技的发展，心理测评也越来越精确，全面分析出个体的心理状态。

申请号为202011384264.3的专利公开的一种心理测评结果的评估方法包括：获取测评对象针对心理测评问卷填写的测评数据，以及所述测评对象在填写所述心理测评问卷的过程中的行为数据；将所述测评数据和所述行为数据输入至心理状态预测模型中，得到所述测评对象的心理状态预测结果；根据所述心理状态预测结果和所述测评对象的心理测评结果是否一致，对所述心理测评结果进行评估，所述心理测评结果是至少根据所述测评数据得到的心理测评结果。

现有技术通过将获得的测评对象的填写的测评数据和行为数据输入至心理状态预测模型得到心理状态预测结果，再对预测结果进行评估，只是确认了测评结果的真实性，具有局限性，不能及时解决测评对象的问题，效率不高。

发明内容

为此，本发明提供一种基于数据分析的数据响应方法，可以解决不能及时解决测评对象的问题，效率不高的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于数据分析的数据响应方法，该方法包括：

接收用户的预约信息，所述预约信息包括用户基本信息和预约时刻；

根据用户基本信息获取历史生理参数信息，判断历史生理参数信息是否为空，若不为空，则基于所述历史生理参数信息的异常状态构建待测项目列表，所述待测项目列表包括若干待测项目；

在所述预约时刻后根据所述待测项目列表的实际顺序完成待测项目的检查，获取检查结果；

将检查结果和预设的标准参数范围进行对比，根据对比结果选择若干训练内容；

基于用户对所述训练内容的掌握情况调整所述训练内容。

进一步地，在获取所述历史生理参数信息时，若判断历史生理参数信息不为空，则根据所述用户基本信息中的身份证号获取历史生理参数信息，所述历史生理参数信息包含历史生理参数和状态信息，状态信息为正常状态和异常状态，根据历史生理参数信息中的异常状态确定待测项目，对若干待测项目进行排序，计算异常状态的历史生理参数与对应的正常生理参数的差值，根据差值大小将对应的待测项目进行排序，差值越大，对应的待测项目排序顺序越前，若差值相等，则根据待测项目的拼音首字母按汉语拼音方案的字母表顺序将差值相等的待测项目进行排序，将排序后的若干待测项目构建成待测项目列表。

进一步地，根据用户基本信息获取历史生理参数信息时，若判断历史生理参数信息为空，则获取用户的待反馈信息，待反馈信息包括若干测试项和各个测试项的分数，将测试项的分数与预设分数进行比较，若测试项的分数大于预设分数，则将该测试项进行标记，对标记后的测试项的内容进行关键词提取，根据预设关键词库将测试项的内容中的目标关键词进行提取，将目标关键词与预设项目表进行匹配，所述预设项目表包括若干待测项目，每个待测项目对应多个目标关键词，将目标关键词与待测项目的目标关键词进行匹配，将匹配到的目标关键词对应的待测项目构建待测项目列表，该待测项目列表中的若干待测项目的排序顺序是根据待测项目的拼音首字母按汉语拼音方案的字母表顺序将待测项目进行排序。

进一步地，在将检查结果和预设的标准参数范围进行对比时，所述待测项目包括设备待测项目和人工待测项目，检查结果包括设备检查结果和人工检查结果，设备检查结果包括若干测试项目和测试参数A，将测试参数A与对应的测试项目的标准参数范围进行对比，其中，标准参数范围为A1～A2，AI＜A2，

若A＜A1，则判定该测试项目异常；

若A1≤A≤A2，则判定该测试项目正常；

若A＞A2，则判定该测试项目异常。

进一步地，在判定所述测试项目异常时，根据异常测试项目获取异常测试项目对应的预设训练内容列表，所述预设训练内容列表包括若干训练内容，每个训练内容对应一个异常参数范围，若A＜A1，则选择该异常参数范围对应的训练内容，若A＞A2，则选择该异常参数范围对应的训练内容，得到设备检查结果的训练内容。

进一步地，在将所述检查结果中的人工检查结果和预设的标准参数范围进行对比时，所述人工检查结果包括人工测试表和视频，所述人工测试表为测试人员对用户的测试项目的检查结果，人工测试表包括测试项目和异常状态，根据异常测试项目的名称匹配预设训练内容列表中对应的训练内容；

对视频进行语音识别，获取语音识别内容的平均音高、平均语速和语音文本，获取用户基本信息的年龄和性别，根据年龄和性别获取标准音高范围和标准语速范围，将平均音高和平均语速分别与标准音高范围和标准语速范围进行对比，若平均音高或平均语速在标准音高范围或标准语速范围，则判定该用户的音高或语速正常，若平均音高或平均语速不在标准音高范围或标准语速范围，则判定该用户的音高或语速异常；

根据异常关键词表对所述语音文本进行异常关键词提取和筛选，筛除重复的异常关键词，获取筛选后的异常关键词数量E，将异常关键词数量E与预设异常关键词数量E0进行比较，

若E＞E0，则判定该用户的语音内容异常；

若E≤E0，则判定该用户的语音内容正常；

对所述视频中的用户的动作进行识别，根据目标动作库识别视频中的目标动作，计算目标动作的出现频率P，P＝N/T，其中N为目标动作的出现次数，T为视频总时长，将出现频率P与预设出现频率P0进行比较，

若P＞P0，则判定用户的目标动作异常；

若P≤P0，则判定用户的目标动作正常。

进一步地，根据异常音高、异常语速、异常语音内容和异常目标动作的名称匹配预设训练内容列表中对应的训练内容，将根据所述人工测试表选取的训练内容和根据视频选取的训练内容进行组合和筛选，得到人工检查结果的训练内容，将设备检查结果的训练内容和人工检查结果的训练内容组合生成训练内容列表。

进一步地，在完成待测项目的检查，获取检查结果后，将检查结果发送至用户端，将用户端的历史生理参数信息进行替换，所述检查结果将作为用户端更新的历史生理参数信息。

进一步地，获取用户对训练内容列表中训练内容的掌握情况，获取训练内容的测试结果，将测试结果的分数G与预设分数范围G1～G2进行比较，其中，G1＜G2，

若G＞G2，则判定用户对该训练内容掌握等级为一级；

若G1≤G≤G2，则判定用户对该训练内容掌握等级为二级；

若G＜G1，则判定用户对该训练内容掌握等级为三级；

其中，掌握等级大小为一级＞二级＞三级。

进一步地，在调整所述训练内容时，用户对该训练内容的训练是阶段性的，每个阶段的训练深度不同，当判定用户对该训练内容掌握等级为一级时，则结束所有阶段的训练内容；当判定用户对该训练内容掌握等级为二级时，则直接进行最后一个阶段的训练内容；当判定用户对该训练内容掌握等级为三级，则不调整训练内容。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，根据历史生理参数信息的异常状态构建待测项目列表，使待测项目更加准确和有针对性，获取根据待测项目列表进行各个待测项目的检查结果，根据检查结果选择对应的训练内容并及时调整训练内容，根据待测项目可直接进行检查，提高检查效率，及时调整训练内容，及时解决用户的遇到的问题，提升用户的训练效果。

尤其，通过基于获取到的历史生理参数信息的状态信息构建待测项目列表，待测项目列表中的若干待测项目已经过排序，根据历史生理参数与正常生理参数的差值进行排序，差值大的待测项目排序越靠前，通过排序使待测项目列表中的待测项目更加规整，且可使状态严重的待测项目优先进行检查，提高检查效率。

尤其，通过在获取的历史生理参数信息为空时，获取用户的待反馈信息，通过根据待反馈信息中各问题的评分情况和目标关键词构建待测项目列表，在没有历史生理参数信息时，通过待反馈获得待测项目，使在进行检查时可直接根据待测项目进行检查，节约在检查时在得出待测项目的时间，提高检查效率。

尤其，通过将所述检查结果中的设备检查结果的测试参数与标准参数范围进行对比，判断该项目是否异常，便于后续根据异常项目选取针对性的训练内容，提高检查效率。

尤其，在判定所述测试项目异常时，获取该异常项目对应的预设训练内容列表，根据异常项目的参数所在的异常参数范围，选择该异常参数范围对应的训练内容，通过预设训练内容列表给不同参数范围的异常项目选取对应的训练内容，使用户的训练内容更全面和有针对性，及时解决用户遇到的问题，提高用户的训练效果。

尤其，通过将所述人工检查结果中的视频进行语音识别，根据获取的语音的平均音高、平均语速、语音文本和动作和标准信息进行比较，判断用户的音高、语速、语音内容和动作是否异常，更精准地分析出问题所在，进而选取对应的训练内容对用户进行训练，及时解决用户的遇到的问题，提高训练效果，提高检查效率。

尤其，通过人工测试表选取的训练内容和根据视频选取的训练内容进行组合和筛选，筛除人工检查中的选取的训练内容，并将设备检查结果的训练内容和人工检查结果的训练内容组合生成训练内容列表，通过全面的测试检查，使用户的训练内容更加全面，及时解决用户遇到的问题，提高用户的训练效果，提高检查效率。

尤其，通过用户对各训练内容的掌握等级，及时调整其训练内容，实现了根据用户情况更新适合的训练内容，可以促使通过更加适合和针对性的训练内容对用户进行训练，及时解决用户的问题，提高用户的训练效果。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于数据分析的数据响应方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1所示，本发明实施例提供的基于数据分析的数据响应方法包括：

步骤S110，接收用户的预约信息，所述预约信息包括用户基本信息和预约时刻；

步骤S120，根据用户基本信息获取历史生理参数信息，判断历史生理参数信息是否为空，若不为空，则基于所述历史生理参数信息的异常状态构建待测项目列表，所述待测项目列表包括若干待测项目；

步骤S130，在所述预约时刻后根据所述待测项目列表的实际顺序完成待测项目的检查，获取检查结果；

步骤S140，将检查结果和预设的标准参数范围进行对比，根据对比结果选择若干训练内容；

步骤S150，基于用户对所述训练内容的掌握情况调整所述训练内容。

具体而言，本发明实施例根据历史生理参数信息的异常状态构建待测项目列表，使待测项目更加准确和有针对性，获取根据待测项目列表进行各个待测项目的检查结果，根据检查结果选择对应的训练内容并及时调整训练内容，根据待测项目可直接进行检查，提高检查效率，及时调整训练内容，及时解决用户的遇到的问题，提升用户的训练效果。

具体而言，在获取所述历史生理参数信息时，若判断历史生理参数信息不为空，则根据所述用户基本信息中的身份证号获取历史生理参数信息，所述历史生理参数信息包含历史生理参数和状态信息，状态信息为正常状态和异常状态，根据历史生理参数信息中的异常状态确定待测项目，对若干待测项目进行排序，计算异常状态的历史生理参数与对应的正常生理参数的差值，根据差值大小将对应的待测项目进行排序，差值越大，对应的待测项目排序顺序越前，若差值相等，则根据待测项目的拼音首字母按汉语拼音方案的字母表顺序将差值相等的待测项目进行排序，将排序后的若干待测项目构建成待测项目列表。

具体而言，所述预约信息是用户在用户端进行预约生成的，计算差值时，正常生理参数是一个范围，若历史生理参数大于正常生理参数的最大值，则计算历史生理参数和最大值的差值，若历史生理参数小于正常生理参数的最小值，则计算历史生理参数和最小值的差值。

具体而言，本发明实施例通过基于获取到的历史生理参数信息的状态信息构建待测项目列表，待测项目列表中的若干待测项目已经过排序，根据历史生理参数与正常生理参数的差值进行排序，差值大的待测项目排序越靠前，通过排序使待测项目列表中的待测项目更加规整，且可使状态严重的待测项目优先进行检查，提高检查效率。

具体而言，根据用户基本信息获取历史生理参数信息时，若判断历史生理参数信息为空，则获取用户的待反馈信息，待反馈信息包括若干测试项和各个测试项的分数，将测试项的分数与预设分数进行比较，若测试项的分数大于预设分数，则将该测试项进行标记，对标记后的测试项的内容进行关键词提取，根据预设关键词库将测试项的内容中的目标关键词进行提取，将目标关键词与预设项目表进行匹配，所述预设项目表包括若干待测项目，每个待测项目对应多个目标关键词，将目标关键词与待测项目的目标关键词进行匹配，将匹配到的目标关键词对应的待测项目构建待测项目列表，该待测项目列表中的若干待测项目的排序顺序是根据待测项目的拼音首字母按汉语拼音方案的字母表顺序将待测项目进行排序。

具体而言，所述待反馈信息为用户在用户端做的检测问卷信息，若判断历史生理参数信息为空时，则用户端将强制用户做一个检测问卷并进行评分，根据检测问卷的评分生成待反馈信息。

具体而言，本发明实施例通过在获取的历史生理参数信息为空时，获取用户的待反馈信息，通过根据待反馈信息中各问题的评分情况和目标关键词构建待测项目列表，在没有历史生理参数信息时，通过待反馈获得待测项目，使在进行检查时可直接根据待测项目进行检查，节约在检查时在得出待测项目的时间，提高检查效率。

具体而言，在完成待测项目的检查，获取检查结果后，将检查结果发送至用户端，将用户端的历史生理参数信息进行替换，所述检查结果将作为用户端更新的历史生理参数信息。

具体而言，本发明实施例通过将本次的检查结果发送至用户端，将用户已有的历史生理参数信息进行替换，检查结果作为新的历史生理参数信息，及时更新历史生理参数信息，使用户下次预约检查时的参考信息是最新信息，使构建的待测项目列表更加准确，避免做一些没必要的检查，提高检查效率。

具体而言，在将检查结果和预设的标准参数范围进行对比时，所述待测项目包括设备待测项目和人工待测项目，检查结果包括设备检查结果和人工检查结果，设备检查结果包括若干测试项目和测试参数A，将测试参数A与对应的测试项目的标准参数范围进行对比，其中，标准参数范围为A1～A2，AI＜A2，

若A＜A1，则判定该测试项目异常；

若A1≤A≤A2，则判定该测试项目正常；

若A＞A2，则判定该测试项目异常。

具体而言，本发明实施例通过将所述检查结果中的设备检查结果的测试参数与标准参数范围进行对比，判断该项目是否异常，便于后续根据异常项目选取针对性的训练内容，提高检查效率。

具体而言，在判定所述测试项目异常时，根据异常测试项目获取异常测试项目对应的预设训练内容列表，所述预设训练内容列表包括若干训练内容，每个训练内容对应一个异常参数范围，若A＜A1，则选择该异常参数范围对应的训练内容，若A＞A2，则选择该异常参数范围对应的训练内容，得到设备检查结果的训练内容。

具体而言，本发明实施例在判定所述测试项目异常时，获取该异常项目对应的预设训练内容列表，根据异常项目的参数所在的异常参数范围，选择该异常参数范围对应的训练内容，通过预设训练内容列表给不同参数范围的异常项目选取对应的训练内容，使用户的训练内容更全面和有针对性，及时解决用户的遇到的问题，提高用户的训练效果。

具体而言，在将所述检查结果中的人工检查结果和预设的标准参数范围进行对比时，所述人工检查结果包括人工测试表和视频，所述人工测试表为测试人员对用户的测试项目的检查结果，人工测试表包括测试项目和异常状态，根据异常测试项目的名称匹配预设训练内容列表中对应的训练内容；

对视频进行语音识别，获取语音识别内容的平均音高、平均语速和语音文本，获取用户基本信息的年龄和性别，根据年龄和性别获取标准音高范围和标准语速范围，将平均音高和平均语速分别与标准音高范围和标准语速范围进行对比，若平均音高或平均语速在标准音高范围或标准语速范围，则判定该用户的音高或语速正常，若平均音高或平均语速不在标准音高范围或标准语速范围，则判定该用户的音高或语速异常；

根据异常关键词表对所述语音文本进行异常关键词提取和筛选，筛除重复的异常关键词，获取筛选后的异常关键词数量E，将异常关键词数量E与预设异常关键词数量E0进行比较，

若E＞E0，则判定该用户的语音内容异常；

若E≤E0，则判定该用户的语音内容正常；

对所述视频中的用户的动作进行识别，根据目标动作库识别视频中的目标动作，计算目标动作的出现频率P，P＝N/T，其中N为目标动作的出现次数，T为视频总时长，将出现频率P与预设出现频率P0进行比较，

若P＞P0，则判定用户的目标动作异常；

若P≤P0，则判定用户的目标动作正常。

具体而言，目标动作可以为头部、胳膊、腿部和脚部晃动，即注意力不集中和多动症的表现。

具体而言，本发明实施例通过将所述人工检查结果中的视频进行语音识别，根据获取的语音的平均音高、平均语速、语音文本和动作和标准信息进行比较，判断用户的音高、语速、语音内容和动作是否异常，更精准地分析出问题所在，进而选取对应的训练内容对用户进行训练，及时解决用户遇到的问题，提高训练效果，提高检查效率。

具体而言，根据异常音高、异常语速、异常语音内容和异常目标动作的名称匹配预设训练内容列表中对应的训练内容，将根据所述人工测试表选取的训练内容和根据视频选取的训练内容进行组合和筛选，得到人工检查结果的训练内容，将设备检查结果的训练内容和人工检查结果的训练内容组合生成训练内容列表。

具体而言，本发明实施例通过人工测试表选取的训练内容和根据视频选取的训练内容进行组合和筛选，筛除人工检查中的选取的训练内容，并将设备检查结果的训练内容和人工检查结果的训练内容组合成训练内容列表，通过全面的测试检查，使用户的训练内容更加全面，及时解决用户遇到的问题，提高用户的训练效果，提高检查效率。

具体而言，获取用户对训练内容列表中训练内容的掌握情况，获取训练内容的测试结果，将测试结果的分数G与预设分数范围G1～G2进行比较，其中，G1＜G2，

若G＞G2，则判定用户对该训练内容掌握等级为一级；

若G1≤G≤G2，则判定用户对该训练内容掌握等级为二级；

若G＜G1，则判定用户对该训练内容掌握等级为三级；

其中，掌握等级大小为一级＞二级＞三级。

具体而言，在用户每完成一个训练内容时，针对该训练内容对用户进行内容测试，测试形式为题目问答。

具体而言，本发明实施例通过根据用户对训练内容的测试结果来判断用户对该训练内容的掌握情况，实时了解用户的训练掌握情况，进而根据掌握情况及时调整训练内容，及时解决用户遇到的心理问题，提高用户的训练效果。

具体而言，在调整所述训练内容时，用户对该训练内容的训练是阶段性的，每个阶段的训练深度不同，当判定用户对该训练内容掌握等级为一级时，则结束所有阶段的训练内容；当判定用户对该训练内容掌握等级为二级时，则直接进行最后一个阶段的训练内容；当判定用户对该训练内容掌握等级为三级，则不调整训练内容。

具体而言，同一个训练内容的训练包括若干阶段，每个阶段的该训练内容的深度是由浅到深。

具体而言，本发明实施例通过用户对各训练内容的掌握等级，及时调整其训练内容，实现了根据用户情况更新适合的训练内容，可以促使通过更加适合和针对性的训练内容对用户进行训练，及时解决用户的问题，提高用户的训练效果。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数据分析的数据响应方法，其特征在于，包括：

接收用户的预约信息，所述预约信息包括用户基本信息和预约时刻；

根据用户基本信息获取历史生理参数信息，判断历史生理参数信息是否为空，若不为空，则基于所述历史生理参数信息的异常状态构建待测项目列表，所述待测项目列表包括若干待测项目；

在所述预约时刻后根据所述待测项目列表的实际顺序完成待测项目的检查，获取检查结果；

将检查结果和预设的标准参数范围进行对比，根据对比结果选择若干训练内容；

基于用户对所述训练内容的掌握情况调整所述训练内容。

2.根据权利要求1所述的基于数据分析的数据响应方法，其特征在于，在获取所述历史生理参数信息时，若判断历史生理参数信息不为空，则根据所述用户基本信息中的身份证号获取历史生理参数信息，所述历史生理参数信息包含历史生理参数和状态信息，状态信息为正常状态和异常状态，根据历史生理参数信息中的异常状态确定待测项目，对若干待测项目进行排序，计算异常状态的历史生理参数与对应的正常生理参数的差值，根据差值大小将对应的待测项目进行排序，差值越大，对应的待测项目排序顺序越前，若差值相等，则根据待测项目的拼音首字母按汉语拼音方案的字母表顺序将差值相等的待测项目进行排序，将排序后的若干待测项目构建成待测项目列表。

3.根据权利要求2所述的基于数据分析的数据响应方法，其特征在于，根据用户基本信息获取历史生理参数信息时，若判断历史生理参数信息为空，则获取用户的待反馈信息，待反馈信息包括若干测试项和各个测试项的分数，将测试项的分数与预设分数进行比较，若测试项的分数大于预设分数，则将该测试项进行标记，对标记后的测试项的内容进行关键词提取，根据预设关键词库将测试项的内容中的目标关键词进行提取，将目标关键词与预设项目表进行匹配，所述预设项目表包括若干待测项目，每个待测项目对应多个目标关键词，将目标关键词与待测项目的目标关键词进行匹配，将匹配到的目标关键词对应的待测项目构建待测项目列表，该待测项目列表中的若干待测项目的排序顺序是根据待测项目的拼音首字母按汉语拼音方案的字母表顺序将待测项目进行排序。

4.根据权利要求3所述的基于数据分析的数据响应方法，其特征在于，在将检查结果和预设的标准参数范围进行对比时，所述待测项目包括设备待测项目和人工待测项目，检查结果包括设备检查结果和人工检查结果，设备检查结果包括若干测试项目和测试参数A，将测试参数A与对应的测试项目的标准参数范围进行对比，其中，标准参数范围为A1～A2，AI＜A2，

若A＜A1，则判定该测试项目异常；

若A1≤A≤A2，则判定该测试项目正常；

若A＞A2，则判定该测试项目异常。

5.根据权利要求4所述的基于数据分析的数据响应方法，其特征在于，在判定所述测试项目异常时，根据异常测试项目获取异常测试项目对应的预设训练内容列表，所述预设训练内容列表包括若干训练内容，每个训练内容对应一个异常参数范围，若A＜A1，则选择该异常参数范围对应的训练内容，若A＞A2，则选择该异常参数范围对应的训练内容，得到设备检查结果的训练内容。

6.根据权利要求5所述的基于数据分析的数据响应方法，其特征在于，在将所述检查结果中的人工检查结果和预设的标准参数范围进行对比时，所述人工检查结果包括人工测试表和视频，所述人工测试表为测试人员对用户的测试项目的检查结果，人工测试表包括测试项目和异常状态，根据异常测试项目的名称匹配预设训练内容列表中对应的训练内容；

对视频进行语音识别，获取语音识别内容的平均音高、平均语速和语音文本，获取用户基本信息的年龄和性别，根据年龄和性别获取标准音高范围和标准语速范围，将平均音高和平均语速分别与标准音高范围和标准语速范围进行对比，若平均音高或平均语速在标准音高范围或标准语速范围，则判定该用户的音高或语速正常，若平均音高或平均语速不在标准音高范围或标准语速范围，则判定该用户的音高或语速异常；

根据异常关键词表对所述语音文本进行异常关键词提取和筛选，筛除重复的异常关键词，获取筛选后的异常关键词数量E，将异常关键词数量E与预设异常关键词数量E0进行比较，

若E＞E0，则判定该用户的语音内容异常；

若E≤E0，则判定该用户的语音内容正常；

对所述视频中的用户的动作进行识别，根据目标动作库识别视频中的目标动作，计算目标动作的出现频率P，P＝N/T，其中N为目标动作的出现次数，T为视频总时长，将出现频率P与预设出现频率P0进行比较，

若P＞P0，则判定用户的目标动作异常；

若P≤P0，则判定用户的目标动作正常。

7.根据权利要求6所述的基于数据分析的数据响应方法，其特征在于，根据异常音高、异常语速、异常语音内容和异常目标动作的名称匹配预设训练内容列表中对应的训练内容，将根据所述人工测试表选取的训练内容和根据视频选取的训练内容进行组合和筛选，得到人工检查结果的训练内容，将设备检查结果的训练内容和人工检查结果的训练内容组合生成训练内容列表。

8.根据权利要求7所述的基于数据分析的数据响应方法，其特征在于，在完成待测项目的检查，获取检查结果后，将检查结果发送至用户端，将用户端的历史生理参数信息进行替换，所述检查结果将作为用户端更新的历史生理参数信息。

9.根据权利要求8所述的基于数据分析的数据响应方法，其特征在于，获取用户对训练内容列表中训练内容的掌握情况，获取训练内容的测试结果，将测试结果的分数G与预设分数范围G1～G2进行比较，其中，G1＜G2，

若G＞G2，则判定用户对该训练内容掌握等级为一级；

若G1≤G≤G2，则判定用户对该训练内容掌握等级为二级；

若G＜G1，则判定用户对该训练内容掌握等级为三级；

其中，掌握等级大小为一级＞二级＞三级。

10.根据权利要求9所述的基于数据分析的数据响应方法，其特征在于，在调整所述训练内容时，用户对该训练内容的训练是阶段性的，每个阶段的训练深度不同，当判定用户对该训练内容掌握等级为一级时，则结束所有阶段的训练内容；当判定用户对该训练内容掌握等级为二级时，则直接进行最后一个阶段的训练内容；当判定用户对该训练内容掌握等级为三级，则不调整训练内容。

Images