CN111901158B - 一种智能家居配网故障数据分析方法、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能家居配网故障数据分析方法、设备及存储介质，其中分析方法包括步骤S1：接收终端推送的配网数据，对所述配网数据进行预处理；步骤S2：将预处理后的所述配网数据实时分区***Hive数据仓库中；步骤S3：对存储于Hive数据仓库中的所述配网数据进行故障分析，若判断所述配网数据中出现故障数据，则将所述故障数据标签化；步骤S4：利用Sqoop工具每隔设定时间实时将标签化的配网数据增量导出至MySQL数据库中。本发明通过故障码对故障数据进行关联，把配网数据标签化，促进配网失败原因的定位，提高定位精准度。

Description

一种智能家居配网故障数据分析方法、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及大数据分析领域，尤其涉及一种智能家居配网故障数据分析方法、设备及存储介质。
背景技术
随着科技的进步和生活水平的提高，人们越来越追求更加安全、舒适、便捷的居家生活环境，因此智能家居逐渐走入人们的视野并得到较广泛的应用，在现代家庭中已经可以实现对家电设备进行智能化控制。智能家居配网是实现“智能化”至关重要的一步。为了给予用户更友好的配网体验，对用户配网故障数据进行分析尤为重要。但是，配网所推送的数据较为零散，缺乏归纳，使得后台无法快速分辨故障数据，导致故障数据分析过程效率低下，无法及时获知客户配网过程中所发生的故障问题，影响服务客户的实时性及质量。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种智能家居配网故障数据分析方法，通过故障码对故障数据进行关联，把配网数据标签化，促进配网失败原因的定位，提高定位精准度。
本发明的目的之二在于提供一种电子设备。
本发明的目的之三在于提供一种存储介质。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现：
一种智能家居配网故障数据分析方法，包括：
步骤S1：接收终端推送的配网数据，对所述配网数据进行预处理；
步骤S2：将预处理后的所述配网数据实时分区***Hive数据仓库中；
步骤S3：对存储于Hive数据仓库中的所述配网数据进行故障分析，若判断所述配网数据中出现故障数据，则将所述故障数据标签化；
步骤S4：利用Sqoop工具每隔设定时间实时将标签化的配网数据增量导出至MySQL数据库中。
进一步地，所述步骤S1中对所述配网数据进行预处理的方法为解析所述配网数据并将其转换为Json格式。
进一步地，所述步骤S3中还包括对Hive数据仓库中的数据进行清洗。
进一步地，所述步骤S3中将所述故障数据标签化的方法为：
将所述故障数据与故障码数据进行关联分析，使所述故障数据上标识有故障码。
进一步地，所述步骤S3中对所述故障数据标签化后，还包括根据故障码对所述配网数据进行分类。
进一步地，所述步骤S3中根据故障码对所述配网数据进行分类后，还包括对所述故障数据进行故障原因分析以获取配网失败原因。
进一步地，根据配网失败原因的不同对所述故障数据的故障码进行二次标签化，并对二次标签化后的所述故障数据进行二次分类。
进一步地，所述步骤S4具体为每分钟实时将标签化的配网数据增量导出至MySQL数据库中。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现：
一种电子设备，其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的智能家居配网故障数据分析方法。
本发明的目的之三采用如下技术方案实现：
一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的智能家居配网故障数据分析方法。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
(1)对配网故障数据标识故障码，把故障码就配网结果进行分类，促进定位配网失败的原因，使得定位更加精确；把配网数据标签化，促进配网失败原因的定位以及对应的解决方法，能够高效地把配网失败的解决方法反馈给用户；
(2)故障码把配网数据标签化，利用故障码对配网数据分类管理，使得配网数据能够更好地用于指导智能家居配网管理的战略性资源配置与战术***营销对策应用，优化设备配网方案以及对应的客服服务，使得设备配网体验更加友好。
附图说明
图1为本发明实施例一的流程示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
实施例一
本实施例提供一种智能家居配网故障数据分析方法，参照图1所示，具体包括如下步骤：
步骤S1：接收终端推送的配网数据，对所述配网数据进行预处理。
本实施例中采用一服务器与终端APP服务器相连，以实时接收来自终端APP上采集的用户数据，其中用户数据中就包括有配网数据，而所述配网数据中包含有用户在配网失败时所产生的故障数据。
收集所述配网数据后对所述配网数据进行预处理，即将所述配网数据进行解析并转换为Json格式，易于后期计算机对数据进行解析和生成。
步骤S2：将预处理后的所述配网数据实时分区***Hive数据仓库中。
Hive数据仓库可将结构化的数据文件映射为一张数据库表，Json数据解析后实时分区***到Hive数据仓库中进行保存，并在Hive中进行清洗等预处理。
步骤S3：对存储于Hive数据仓库中的所述配网数据进行故障分析，若判断所述配网数据中出现故障数据，则将所述故障数据标签化。
存储在Hive数据仓库中的所述配网数据按照配网业务规则进行故障分析，以判断所述配网数据中是否存在故障数据，将不符合配网业务规则的数据定义为故障数据，若存在故障数据，则将所述故障数据与故障码数据进行关联分析，使所述故障数据上标识有故障码。
对所述故障数据标签化后，需根据故障码对所述配网数据进行分类，使得故障数据可集中分类在同一文件夹中。
所述故障数据被分类归纳后，集中对分类后的所述故障数据进行故障原因分析，此外，根据分析所得的故障原因对应生成配网失败的解决方案，该解决方案用于反馈至用户，实现故障原因反馈高效性。
与此同时，利用故障码对配网数据进行分类，并对配网失败原因进行分析后，还可进一步根据配网失败的原因对所述故障数据进行二次标签化，即将已经分类出来的所述故障数据按照配网失败原因进一步分类，以提高配网失败原因的定位精确度。
在进行第一次标签化时，可将所有的故障数据与同一的故障码进行关联，以便后续将故障数据从众多的配网数据中快速分类取出；而第二次标签化时，则可针对不同故障原因设立不同的故障码，将第一次分类后的故障数据根据各自的故障原因标记不同的故障码，再存储在Hive数据仓库中进行保存。
步骤S4：利用Sqoop工具每隔设定时间实时将标签化的配网数据增量导出至MySQL数据库中。
在本实施例中，按照每分钟实时将Hive数据仓库中已标签的配网数据增量导出至MySQL数据库中，分钟级计算分析配网数据，能够快速、实时地分析并判断配网异常。
实施例二
本实施例提供一种电子设备，其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例一中的智能家居配网故障数据分析方法。另外，本实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的智能家居配网故障数据分析方法。
本实施例中的设备及存储介质与前述实施例中的方法是基于同一发明构思下的两个方面，在前面已经对方法实施过程作了详细的描述，所以本领域技术人员可根据前述描述清楚地了解本实施中的***的结构及实施过程，为了说明书的简洁，在此就不再赘述。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (6)

1.一种智能家居配网故障数据分析方法，其特征在于，包括：
步骤S1：接收终端推送的配网数据，对所述配网数据进行预处理；
步骤S2：将预处理后的所述配网数据实时分区***Hive数据仓库中；
步骤S3：对存储于Hive数据仓库中的所述配网数据进行故障分析，若判断所述配网数据中出现故障数据，则将所述故障数据标签化，即将所述故障数据与故障码数据进行关联分析，使所述故障数据上标识有故障码，再根据故障码对所述配网数据进行分类；并对所述故障数据进行故障原因分析以获取配网失败原因，根据配网失败原因的不同对所述故障数据的故障码进行二次标签化，并对二次标签化后的所述故障数据进行二次分类；
步骤S4：利用Sqoop工具每隔设定时间实时将标签化的配网数据增量导出至MySQL数据库中。
2.根据权利要求1所述的智能家居配网故障数据分析方法，其特征在于，所述步骤S1中对所述配网数据进行预处理的方法为解析所述配网数据并将其转换为Json格式。
3.根据权利要求1所述的智能家居配网故障数据分析方法，其特征在于，所述步骤S3中还包括对Hive数据仓库中的数据进行清洗。
4.根据权利要求1所述的智能家居配网故障数据分析方法，其特征在于，所述步骤S4具体为每分钟实时将标签化的配网数据增量导出至MySQL数据库中。
5.一种电子设备，其特征在于，其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～4任一所述的智能家居配网故障数据分析方法。
6.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1～4任一所述的智能家居配网故障数据分析方法。
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