CN117973704A - 基于大数据的数据分析处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理的技术领域，公开了一种基于大数据的数据分析处理方法及系统。所述基于大数据的数据分析处理方法包括：获取与物业管理相关联的多维度数据；基于所述多维度数据，从数据库中选取与所述多维度数据相匹配的目标大数据分析模型；将所述多维度数据输入至目标大数据分析模型，得到多个不同维度的目标特征向量；本发明通过对管理决策文档进行多层次的加密处理，显著提高了数据的安全性，有效避免了数据泄露、篡改等安全风险。

Description

基于大数据的数据分析处理方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理的技术领域，尤其涉及一种基于大数据的数据分析处理方法及系统。

背景技术

随着互联网技术和大数据分析技术的迅速发展，大数据在物业管理领域的应用越来越广泛。通过分析和处理物业管理中产生的海量数据，可以有效提升物业管理的效率和品质，为业主提供更加个性化、高质量的服务。目前，物业管理领域涉及到的数据类型繁多，包括业主信息、物业状态、服务反馈等多维度数据，这些数据对于提高物业管理效率、优化服务内容具有重要价值。

现有技术中，一些解决方案通过建立基本的数据分析模型来处理物业管理中的数据，试图通过简单的数据分析找出物业管理的关键问题和业主的主要需求。这些系统往往采用传统的数据统计和分析方法，如线性回归、逻辑回归等算法，对物业管理相关数据进行处理和分析，以支持物业管理的决策制定。然而，现有技术存在明显的技术缺陷。首先，传统的数据分析模型在处理大规模多维度数据时，其分析能力受到限制，难以准确识别数据中的关键特征和模式，这使得得到的决策支持数据的可靠性和有效性有限。其次，现有技术常无法有效地进行数据的深度挖掘和复杂序列分类，导致无法充分利用物业管理中的多维度数据，限制了数据分析结果的应用价值。最后，由于缺乏高度定制化的数据分析模型，现有技术无法满足针对不同物业管理场景的个性化数据分析需求，影响了物业管理决策的精准性和实用性。

因此，亟需一种基于大数据的数据分析处理方法，解决上述提到的问题。

发明内容

本发明提供了一种基于大数据的数据分析处理方法及系统，用于解决如何实现提高物业管理数据分析的效率和准确率，为物业管理工作的决策制定提供有力的数据支持的技术问题。

本发明第一方面提供了一种基于大数据的数据分析处理方法，所述基于大数据的数据分析处理方法包括：

获取与物业管理相关联的多维度数据；

基于所述多维度数据，从数据库中选取与所述多维度数据相匹配的目标大数据分析模型；其中，所述数据库中提前存储有多个不同的大数据分析模型以及所述多维度数据与目标大数据分析模型的匹配规则；

将所述多维度数据输入至目标大数据分析模型，得到多个不同维度的目标特征向量；其中，所述目标大数据分析模型用于对多维度数据进行识别挖掘和序列分类；每个目标特征向量表示多维度数据的不同序列分类的向量表征；

基于各个目标特征向量，确定多维度数据的特征点集合；根据所述特征点集合，对多维度数据进行聚类分析，得到物业管理决策支持数据；

将所述物业管理决策支持数据输入至训练后的物业管理决策评估模型中，得到物业管理决策评估结果；其中，所述物业管理决策评估结果用于指导物业管理的实际操作和决策制定。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述多维度数据至少包括住户满意度调查数据、设施维护记录、安全巡检报告、能源消耗数据、财务报表、市场趋势分析数据、人流动态监测数据以及环境监测数据。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述物业管理决策评估模型的训练过程，包括：

收集与物业管理相关的训练数据；其中，所述训练数据至少包括住户满意度调查数据、设施维护记录、安全巡检报告、能源消耗数据、财务报表、市场趋势分析数据、人流动态监测数据以及环境监测数据；

将所述训练数据输入到一个预先构建的深度学习网络中；其中，所述预先构建的深度学习网络至少包括住户满意度分析子模型、设施维护评估子模型、安全管理子模型、能源效率分析子模型、财务状况分析子模型、市场趋势适应子模型、人流监测分析子模型、环境监测子模型；

基于所述住户满意度分析子模型，通过分析住户满意度调查数据，评估住户满意度和需求，输出住户满意度指标；基于所述设施维护评估子模型，通过分析设施维护记录，评估设施的运行状态和维修效率，输出设施维护指标；

基于所述安全管理子模型，通过分析安全巡检报告，评估物业的安全状况，输出安全管理指标；基于所述能源效率分析子模型，通过分析能源消耗数据，输出能源管理指标；

基于所述财务状况分析子模型，通过分析财务报表，评估物业管理的经济效益，输出财务健康指标；基于所述市场趋势适应子模型，通过分析市场趋势分析数据，输出市场适应指标；

基于所述人流监测分析子模型，通过分析人流动态监测数据，评估物业内的人流分布和动态，输出人流管理指标；基于所述环境监测子模型，通过分析环境监测数据，评估物业内部及周边环境的质量，输出环境指标；

根据所构建的深度学习网络各子模型的输出与预设性能标准值之间的偏差，计算误差值；通过预定的优化算法调整深度学习网络的参数，逐步缩小误差值，最终得到一个经过训练的物业管理决策评估模型；其中，所述经过训练的物业管理决策评估模型是用于提高物业管理决策效率的机器学习模型。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述预设性能标准包括在最优状态下的实际住户满意度调查数据、实际设施维护记录、实际安全巡检报告、实际能源消耗数据、实际财务报表、实际市场趋势分析数据、实际人流动态监测数据以及实际环境监测数据。

可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，得到物业管理决策评估结果的步骤之后，包括：

对所述物业管理决策评估结果进行归档处理，生成初始管理决策文档；

采用预设的安全协议对所述初始管理决策文档进行首轮加密处理，生成首轮加密后的决策文档；

利用预设的层次化数据处理框架对所述首轮加密后的决策文档进行序列化编码，得到层次化编码决策文档；其中，所述层次化数据处理框架基于预设的编码机制，用于将所述首轮加密后的决策文档封装成高度安全的数据格式；

在预设的加密算法库中，动态选择两个互补的加密算法，分别作为初级加密算法和高级加密算法；其中，所述初级加密算法与所述高级加密算法都与首轮加密处理过程中使用的安全协议不同；

通过所选定的初级加密算法对所述层次化编码决策文档进行二次加密，生成次级加密数据；采用所选定的高级加密算法对次级加密数据进行深层加密处理，得到最终加密的决策文档；

基于预设的数据隔离技术，将所述最终加密的决策文档安全存储于物业管理信息系统的数据库中。

本发明第二方面提供了一种基于大数据的数据分析处理系统，所述基于大数据的数据分析处理系统包括：

获取模块，用于获取与物业管理相关联的多维度数据；

选取模块，用于基于所述多维度数据，从数据库中选取与所述多维度数据相匹配的目标大数据分析模型；其中，所述数据库中提前存储有多个不同的大数据分析模型以及所述多维度数据与目标大数据分析模型的匹配规则；

输入模块，用于将所述多维度数据输入至目标大数据分析模型，得到多个不同维度的目标特征向量；其中，所述目标大数据分析模型用于对多维度数据进行识别挖掘和序列分类；每个目标特征向量表示多维度数据的不同序列分类的向量表征；

分析模块，用于基于各个目标特征向量，确定多维度数据的特征点集合；根据所述特征点集合，对多维度数据进行聚类分析，得到物业管理决策支持数据；

预测模块，用于将所述物业管理决策支持数据输入至训练后的物业管理决策评估模型中，得到物业管理决策评估结果；其中，所述物业管理决策评估结果用于指导物业管理的实际操作和决策制定。

本发明第三方面提供了一种基于大数据的数据分析处理设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于大数据的数据分析处理设备执行上述的基于大数据的数据分析处理方法。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于大数据的数据分析处理方法。

本发明提供的技术方案中，有益效果：本发明提供一种基于大数据的数据分析处理方法及系统，通过获取与物业管理相关联的多维度数据；基于所述多维度数据，从数据库中选取与所述多维度数据相匹配的目标大数据分析模型；将所述多维度数据输入至目标大数据分析模型，得到多个不同维度的目标特征向量；基于各个目标特征向量，确定多维度数据的特征点集合；根据所述特征点集合，对多维度数据进行聚类分析，得到物业管理决策支持数据；将所述物业管理决策支持数据输入至训练后的物业管理决策评估模型中，得到物业管理决策评估结果；本发明通过获取与物业管理相关联的多维度数据，并从数据库中选取与这些数据相匹配的目标大数据分析模型，本发明能够对物业管理中的海量数据进行深度挖掘和精准分类。此外，通过基于各个目标特征向量确定的特征点集合进行聚类分析，本发明进一步优化了物业管理决策支持数据的生成过程，使得得到的物业管理决策评估结果更为精确和实用。本发明不仅提高了物业管理数据分析的效率和准确率，还为物业管理工作的决策制定提供了有力的数据支持，有助于实现更加精细化、智能化的物业管理。

附图说明

图1为本发明实施例中基于大数据的数据分析处理方法的一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中基于大数据的数据分析处理系统的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种基于大数据的数据分析处理方法及系统。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中基于大数据的数据分析处理方法的一个实施例包括：

步骤101、获取与物业管理相关联的多维度数据；

可以理解的是，本发明的执行主体可以为基于大数据的数据分析处理系统，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，步骤101的具体实现如下：

获取与物业管理相关联的多维度数据：

a. 数据源识别：确定各种数据源，包括物业设备传感器数据、人员出入记录、楼宇结构信息等。

b. 数据整合：将不同数据源的数据整合到一个数据平台中，确保数据的一致性和完整性。

c. 数据抽取：从整合后的数据平台中抽取与物业管理相关的多维度数据，包括设备状态、人员流动、能耗信息等。

d. 数据清洗：对抽取的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值等问题，以保证数据质量。

e. 数据关联：将不同维度的数据进行关联，建立数据之间的关系，形成一个综合的数据视图。

举例说明：通过识别各种数据源，将物业设备传感器数据、人员出入记录、楼宇结构信息等整合到一个数据平台中，抽取并清洗相关数据，然后关联不同数据维度，获取与物业管理相关的多维度数据。

步骤102、基于所述多维度数据，从数据库中选取与所述多维度数据相匹配的目标大数据分析模型；其中，所述数据库中提前存储有多个不同的大数据分析模型以及所述多维度数据与目标大数据分析模型的匹配规则；

具体的，从数据库中选取与多维度数据相匹配的目标大数据分析模型的实现步骤如下：

数据模型匹配查询： a. 在数据库中存储多个不同的大数据分析模型以及与之相关的匹配规则。 b. 根据多维度数据的特征、业务需求和模型适用性等匹配规则，构建查询语句，以便从数据库中检索符合条件的数据模型。

数据模型筛选： a. 查询数据库，获取符合多维度数据特征、业务需求和模型适用性规则的大数据分析模型列表。 b. 根据预设的优先级排序规则，对模型列表进行排序，选取前几个符合条件且优先级最高的模型作为备选。

模型适配性评估： a. 针对备选的数据模型，进行适配性评估，分析其在处理多维度数据时的性能、准确性和适用范围。 b. 结合实际场景和需求，对各模型进行综合评估，确保最终选取的模型在当前环境下能够最有效地处理多维度数据。

模型选取与应用： a. 根据最终评估结果，选择最符合多维度数据特征和业务需求的目标大数据分析模型。 b. 将选取的模型应用于数据分析和处理，以得出有意义的结论和决策支持。

实现选取目标大数据分析模型的具体步骤如下：

a. 模型选择逻辑：

分析多维度数据特性：

对多维度数据进行全面的数据探索和分析，了解数据的结构、关系、变化趋势等特性。

根据多维度数据的维度信息、数据量、数据质量等因素，评估不同模型在处理这些数据时的适用性。

确定应用场景和需求：

定义清晰的业务目标和分析需求，明确想要从多维度数据中获得的信息和指导。

根据应用场景的特点和需求的复杂度，确定选取模型的范围和优先级。

利用匹配规则：

根据数据库中存储的匹配规则，结合多维度数据的特性和应用场景，查找符合条件的大数据分析模型候选集。

b. 模型应用准则：

数据模型效能评估：

对候选模型进行效能评估，包括模型的准确性、性能、可扩展性等方面的分析。

比较模型在处理多维度数据时的表现，选择能够最有效处理数据和发现潜在关联的模型。

结合实际情况：

根据多维度数据的具体情况、数据质量、业务需求等因素，最终确定最适合的大数据分析模型。

保证选取的模型能够在实际应用中产生有用的分析结果，并能够为业务决策提供有力支持。

步骤103、将所述多维度数据输入至目标大数据分析模型，得到多个不同维度的目标特征向量；其中，所述目标大数据分析模型用于对多维度数据进行识别挖掘和序列分类；每个目标特征向量表示多维度数据的不同序列分类的向量表征；

具体的，选择合适的目标大数据分析模型，

序列分类模型：例如时间序列分析模型或序列预测模型，在多维度数据中用于分类或预测序列模式

识别挖掘模型：例如关联规则挖掘或异常检测模型，用于发现数据之间的潜在关系和异常模式将经过数据预处理和特征工程处理的多维度数据输入到选定的模型中，确保数据格式和结构符合模型的要求。

模型训练：使用样本数据训练目标模型，训练过程中模型会学习数据之间的关系，对序列进行分类或关联规则挖掘。

应用训练好的模型对新数据进行预测或识别：

对数据进行识别挖掘：模型可以发现数据集中的潜在规律、关联和异常模式，提供对数据的深层次理解和洞察。

对数据进行序列分类：模型可以对数据中的不同序列进行分类，产生多个不同维度的目标特征向量，每个特征向量代表一个特定序列分类的特征表征。

生成目标特征向量：根据模型输出的结果，生成多个不同维度的目标特征向量，其中每个特征向量包含了对应序列分类的特征信息。

步骤104、基于各个目标特征向量，确定多维度数据的特征点集合；根据所述特征点集合，对多维度数据进行聚类分析，得到物业管理决策支持数据；

具体的，根据前一步中生成的不同维度的目标特征向量，确定每个特征向量中的关键特征点，这些特征点可以代表多维度数据的重要特征。

特征点聚类的实现步骤如下：

确定特征点集合：利用前一步骤提取的目标特征向量，确定每个特征向量中的关键特征点，形成特征点集合。

选择聚类算法：根据数据特点和聚类目的，选择合适的聚类算法。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。

特征点归一化：对特征点进行标准化或归一化处理，确保不同特征之间的数值范围一致，消除数据量纲的影响。

初始化聚类中心：对选定的聚类算法，初始化聚类中心点，可以随机选择或根据某种规则确定初始中心点。

迭代聚类过程：

计算每个特征点与各个聚类中心的距离，将特征点分配到距离最近的簇中。

更新聚类中心位置，重新计算每个簇的中心点，以寻找更好的聚类中心。

收敛判定：迭代过程中，当聚类中心不再发生明显变化时，或达到预设的迭代次数，则停止迭代，认为算法已经收敛。

得到聚类结果：聚类完成后，将数据点归类为不同的簇，每个簇包含具有相似特征的数据点。

结果分析：分析每个簇的特征和范围，解释每个簇所代表的数据模式，为物业管理决策提供数据支持和指导。

基于聚类分析结果，为物业管理提供数据支持。例如，可以根据不同簇的特征，制定针对不同类别的物业管理策略、规划资源分配、制定服务方案等。

步骤105、将所述物业管理决策支持数据输入至训练后的物业管理决策评估模型中，得到物业管理决策评估结果；其中，所述物业管理决策评估结果用于指导物业管理的实际操作和决策制定。

具体的，输入决策支持数据：将经过聚类分析得到的物业管理决策支持数据输入至训练后的物业管理决策评估模型中。这些数据可能包括不同簇的特征信息、相应的决策指标和历史决策数据。

物业管理决策评估：运用训练后的物业管理决策评估模型，对输入数据进行评估和分析，得出物业管理决策的综合评估结果。这个结果可以帮助量化不同决策方案的优劣，为实际操作和决策制定提供依据。

制定操作计划：根据评估结果，制定物业管理的具体操作计划和决策方案。比如，对于不同类型的物业管理问题，可以根据评估结果调整资源分配、改进服务策略、优化运营流程等。

实现决策指导：将物业管理决策评估结果应用于实际操作中，指导物业管理的具体实施和决策制定。这样可以提高决策的准确性和效率，优化管理流程，改善服务质量。

本发明实施例中基于大数据的数据分析处理方法的另一个实施例包括：

所述多维度数据至少包括住户满意度调查数据、设施维护记录、安全巡检报告、能源消耗数据、财务报表、市场趋势分析数据、人流动态监测数据以及环境监测数据。

本发明实施例中基于大数据的数据分析处理方法的另一个实施例包括：所述物业管理决策评估模型的训练过程，包括：

收集与物业管理相关的训练数据；其中，所述训练数据至少包括住户满意度调查数据、设施维护记录、安全巡检报告、能源消耗数据、财务报表、市场趋势分析数据、人流动态监测数据以及环境监测数据；

将所述训练数据输入到一个预先构建的深度学习网络中；其中，所述预先构建的深度学习网络至少包括住户满意度分析子模型、设施维护评估子模型、安全管理子模型、能源效率分析子模型、财务状况分析子模型、市场趋势适应子模型、人流监测分析子模型、环境监测子模型；

基于所述住户满意度分析子模型，通过分析住户满意度调查数据，评估住户满意度和需求，输出住户满意度指标；基于所述设施维护评估子模型，通过分析设施维护记录，评估设施的运行状态和维修效率，输出设施维护指标；

基于所述安全管理子模型，通过分析安全巡检报告，评估物业的安全状况，输出安全管理指标；基于所述能源效率分析子模型，通过分析能源消耗数据，输出能源管理指标；

基于所述财务状况分析子模型，通过分析财务报表，评估物业管理的经济效益，输出财务健康指标；基于所述市场趋势适应子模型，通过分析市场趋势分析数据，输出市场适应指标；

基于所述人流监测分析子模型，通过分析人流动态监测数据，评估物业内的人流分布和动态，输出人流管理指标；基于所述环境监测子模型，通过分析环境监测数据，评估物业内部及周边环境的质量，输出环境指标；

根据所构建的深度学习网络各子模型的输出与预设性能标准值之间的偏差，计算误差值；通过预定的优化算法调整深度学习网络的参数，逐步缩小误差值，最终得到一个经过训练的物业管理决策评估模型；其中，所述经过训练的物业管理决策评估模型是用于提高物业管理决策效率的机器学习模型。

具体的，重要术语的解释：

物业管理决策评估模型: 通过深度学习网络构建的用于评估物业管理状况并支持决策的模型。

住户满意度调查数据: 对住户满意度和需求进行调查和记录的数据。

深度学习网络: 一种人工神经网络，具有多个隐层，适用于处理复杂的非线性关系和大规模数据。

子模型: 深度学习网络中独立处理特定数据类型或任务的部分。

优化算法: 一种数学方法，用于调整深度学习网络参数以最小化误差。

机器学习模型: 通过机器学习算法从数据中学习并做出预测或决策的模型。

应用场景：

该技术方案适用于物业管理领域，通过结合大数据分析和深度学习网络构建物业管理决策评估模型。这种模型可以通过多种数据源和子模型综合评估物业的运行状况，提供数据支持和指导物业管理决策。

具体的进一步细化：

收集来自不同来源如住户满意度调查数据、设施维护记录等的训练数据。

将训练数据输入包括住户满意度分析子模型、设施维护评估子模型等在内的预先构建的深度学习网络中。

基于各子模型，如安全管理子模型、能源效率分析子模型等，评估相应领域的状态并输出相应指标。

通过计算各子模型输出与预设性能标准值的偏差，计算误差值，并通过优化算法调整网络参数以缩小误差。

通过训练得到一个物业管理决策评估模型，用于提高物业管理决策效率。

有益效果的推导：

综合评估能力增强：通过使用深度学习网络整合多种数据源和子模型，可以全面评估物业管理情况，提高决策依据和准确性。

决策效率提升：利用物业管理决策评估模型可以快速、准确地评估物业各方面的情况，帮助管理者做出更有效的决策和优化管理策略。

精细化管理：通过对住户满意度、设施维护、安全管理等方面进行精确评估，可以针对性地改进和优化管理措施，提升物业整体管理水平。

本发明实施例中基于大数据的数据分析处理方法的另一个实施例包括：

所述预设性能标准包括在最优状态下的实际住户满意度调查数据、实际设施维护记录、实际安全巡检报告、实际能源消耗数据、实际财务报表、实际市场趋势分析数据、实际人流动态监测数据以及实际环境监测数据。

本发明实施例中基于大数据的数据分析处理方法的另一个实施例包括：

得到物业管理决策评估结果的步骤之后，包括：

对所述物业管理决策评估结果进行归档处理，生成初始管理决策文档；

采用预设的安全协议对所述初始管理决策文档进行首轮加密处理，生成首轮加密后的决策文档；

利用预设的层次化数据处理框架对所述首轮加密后的决策文档进行序列化编码，得到层次化编码决策文档；其中，所述层次化数据处理框架基于预设的编码机制，用于将所述首轮加密后的决策文档封装成高度安全的数据格式；

在预设的加密算法库中，动态选择两个互补的加密算法，分别作为初级加密算法和高级加密算法；其中，所述初级加密算法与所述高级加密算法都与首轮加密处理过程中使用的安全协议不同；

通过所选定的初级加密算法对所述层次化编码决策文档进行二次加密，生成次级加密数据；采用所选定的高级加密算法对次级加密数据进行深层加密处理，得到最终加密的决策文档；

基于预设的数据隔离技术，将所述最终加密的决策文档安全存储于物业管理信息系统的数据库中。

具体的，重要术语的解释：

初始管理决策文档：物业管理决策制定后生成的原始文档，记载了决策的内容与依据。

层次化数据处理框架：一种处理数据的框架，能够根据预设的编码机制，将数据按层次进行编码和加密，以提高数据的安全性。

序列化编码：将数据结构或对象状态转换为可以存储或传输的格式的过程，在反序列化时，可以恢复到原始状态。

初级加密算法与高级加密算法：用于对数据进行加密处理的算法，初级加密算法提供基础安全保护，而高级加密算法提供更高级别的安全保障。

数据隔离技术：一种数据保护技术，通过逻辑或物理手段将敏感数据与其他数据分开存储，以防止未授权访问。

应用场景：

此技术方案适用于物业管理信息系统，特别是在需要保护物业管理决策过程和结果的敏感数据时。在物业管理公司制定战略计划、日常运营决策以及紧急事件响应策略时，通过对决策文件的多层加密保护，确保信息的安全性和隐私性。

具体的进一步细化：

以一个物业管理公司为例，该公司决定采用新的技术方案来提高其管理决策文件的安全性：

文档归档与初步加密：公司首先将物业管理决策评估结果编撰成初始管理决策文档，并使用预设的安全协议（如SSL/TLS）进行首轮加密处理，确保文档在传输或存储初期的安全。

层次化编码处理：接着，公司采用专门设计的层次化数据处理框架，对首轮加密后的决策文档进行序列化编码，将其变为一种高度安全的数据格式，防止数据被篡改。

二次加密与高级加密：之后，通过在加密算法库中选择两个互补的算法，对编码后的决策文档再次加密。例如，初级加密算法可能是AES，而高级加密算法可以是RSA，以确保在不同层面上对数据进行保护。

安全存储：最终，公司利用数据隔离技术，将经过多重加密的决策文档安全地存储在物业管理信息系统数据库中。使用专用访问控制和身份验证机制保证只有授权人员可以访问这些加密的文档。

技术方案推导的有益效果：

提高数据安全性：通过对管理决策文档进行多层次的加密处理，显著提高了数据的安全性，有效避免了数据泄露、篡改等安全风险。

增强隐私保护：采用高级加密算法确保了敏感信息的隐私性，即使数据在传输过程中被截获，未授权者也无法解密读取信息内容。

支持合规需求：符合数据保护法规要求，为物业管理公司处理和存储敏感数据提供了一个遵循行业标准和法律规定的解决方案。

提升企业形象：通过实施先进的数据安全技术，提升了物业管理公司的专业形象，增强了客户对公司管理能力的信心。

上面对本发明实施例中基于大数据的数据分析处理方法进行了描述，下面对本发明实施例中基于大数据的数据分析处理系统进行描述，请参阅图2，本发明实施例中基于大数据的数据分析处理系统一个实施例包括：

获取模块，用于获取与物业管理相关联的多维度数据；

选取模块，用于基于所述多维度数据，从数据库中选取与所述多维度数据相匹配的目标大数据分析模型；其中，所述数据库中提前存储有多个不同的大数据分析模型以及所述多维度数据与目标大数据分析模型的匹配规则；

输入模块，用于将所述多维度数据输入至目标大数据分析模型，得到多个不同维度的目标特征向量；其中，所述目标大数据分析模型用于对多维度数据进行识别挖掘和序列分类；每个目标特征向量表示多维度数据的不同序列分类的向量表征；

分析模块，用于基于各个目标特征向量，确定多维度数据的特征点集合；根据所述特征点集合，对多维度数据进行聚类分析，得到物业管理决策支持数据；

预测模块，用于将所述物业管理决策支持数据输入至训练后的物业管理决策评估模型中，得到物业管理决策评估结果；其中，所述物业管理决策评估结果用于指导物业管理的实际操作和决策制定。

本发明还提供一种基于大数据的数据分析处理设备，所述基于大数据的数据分析处理设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述基于大数据的数据分析处理方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于大数据的数据分析处理方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上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精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于大数据的数据分析处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取与物业管理相关联的多维度数据；

基于所述多维度数据，从数据库中选取与所述多维度数据相匹配的目标大数据分析模型；其中，所述数据库中提前存储有多个不同的大数据分析模型以及所述多维度数据与目标大数据分析模型的匹配规则；

将所述多维度数据输入至目标大数据分析模型，得到多个不同维度的目标特征向量；其中，所述目标大数据分析模型用于对多维度数据进行识别挖掘和序列分类；每个目标特征向量表示多维度数据的不同序列分类的向量表征；

基于各个目标特征向量，确定多维度数据的特征点集合；根据所述特征点集合，对多维度数据进行聚类分析，得到物业管理决策支持数据；

将所述物业管理决策支持数据输入至训练后的物业管理决策评估模型中，得到物业管理决策评估结果；其中，所述物业管理决策评估结果用于指导物业管理的实际操作和决策制定。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的数据分析处理方法，其特征在于，所述多维度数据至少包括住户满意度调查数据、设施维护记录、安全巡检报告、能源消耗数据、财务报表、市场趋势分析数据、人流动态监测数据以及环境监测数据。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的数据分析处理方法，其特征在于，所述物业管理决策评估模型的训练过程，包括：

收集与物业管理相关的训练数据；其中，所述训练数据至少包括住户满意度调查数据、设施维护记录、安全巡检报告、能源消耗数据、财务报表、市场趋势分析数据、人流动态监测数据以及环境监测数据；

将所述训练数据输入到一个预先构建的深度学习网络中；其中，所述预先构建的深度学习网络至少包括住户满意度分析子模型、设施维护评估子模型、安全管理子模型、能源效率分析子模型、财务状况分析子模型、市场趋势适应子模型、人流监测分析子模型、环境监测子模型；

基于所述住户满意度分析子模型，通过分析住户满意度调查数据，评估住户满意度和需求，输出住户满意度指标；基于所述设施维护评估子模型，通过分析设施维护记录，评估设施的运行状态和维修效率，输出设施维护指标；

基于所述安全管理子模型，通过分析安全巡检报告，评估物业的安全状况，输出安全管理指标；基于所述能源效率分析子模型，通过分析能源消耗数据，输出能源管理指标；

基于所述财务状况分析子模型，通过分析财务报表，评估物业管理的经济效益，输出财务健康指标；基于所述市场趋势适应子模型，通过分析市场趋势分析数据，输出市场适应指标；

基于所述人流监测分析子模型，通过分析人流动态监测数据，评估物业内的人流分布和动态，输出人流管理指标；基于所述环境监测子模型，通过分析环境监测数据，评估物业内部及周边环境的质量，输出环境指标；

根据所构建的深度学习网络各子模型的输出与预设性能标准值之间的偏差，计算误差值；通过预定的优化算法调整深度学习网络的参数，逐步缩小误差值，最终得到一个经过训练的物业管理决策评估模型；其中，所述经过训练的物业管理决策评估模型是用于提高物业管理决策效率的机器学习模型。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的数据分析处理方法，其特征在于，所述预设性能标准包括在最优状态下的实际住户满意度调查数据、实际设施维护记录、实际安全巡检报告、实际能源消耗数据、实际财务报表、实际市场趋势分析数据、实际人流动态监测数据以及实际环境监测数据。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的数据分析处理方法，其特征在于，得到物业管理决策评估结果的步骤之后，包括：

对所述物业管理决策评估结果进行归档处理，生成初始管理决策文档；

采用预设的安全协议对所述初始管理决策文档进行首轮加密处理，生成首轮加密后的决策文档；

利用预设的层次化数据处理框架对所述首轮加密后的决策文档进行序列化编码，得到层次化编码决策文档；其中，所述层次化数据处理框架基于预设的编码机制，用于将所述首轮加密后的决策文档封装成高度安全的数据格式；

在预设的加密算法库中，动态选择两个互补的加密算法，分别作为初级加密算法和高级加密算法；其中，所述初级加密算法与所述高级加密算法都与首轮加密处理过程中使用的安全协议不同；

通过所选定的初级加密算法对所述层次化编码决策文档进行二次加密，生成次级加密数据；采用所选定的高级加密算法对次级加密数据进行深层加密处理，得到最终加密的决策文档；

基于预设的数据隔离技术，将所述最终加密的决策文档安全存储于物业管理信息系统的数据库中。

6.一种基于大数据的数据分析处理系统，其特征在于，所述基于大数据的数据分析处理系统包括：

获取模块，用于获取与物业管理相关联的多维度数据；

选取模块，用于基于所述多维度数据，从数据库中选取与所述多维度数据相匹配的目标大数据分析模型；其中，所述数据库中提前存储有多个不同的大数据分析模型以及所述多维度数据与目标大数据分析模型的匹配规则；

输入模块，用于将所述多维度数据输入至目标大数据分析模型，得到多个不同维度的目标特征向量；其中，所述目标大数据分析模型用于对多维度数据进行识别挖掘和序列分类；每个目标特征向量表示多维度数据的不同序列分类的向量表征；

分析模块，用于基于各个目标特征向量，确定多维度数据的特征点集合；根据所述特征点集合，对多维度数据进行聚类分析，得到物业管理决策支持数据；

预测模块，用于将所述物业管理决策支持数据输入至训练后的物业管理决策评估模型中，得到物业管理决策评估结果；其中，所述物业管理决策评估结果用于指导物业管理的实际操作和决策制定。

7.一种基于大数据的数据分析处理设备，其特征在于，所述基于大数据的数据分析处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于大数据的数据分析处理设备执行如权利要求1-5中任一项所述的基于大数据的数据分析处理方法。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于大数据的数据分析处理方法。