TWI798170B - 資料分析方法及裝置 - Google Patents

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Abstract

本發明提供了一種資料分析方法及裝置，通過建構資料分析流程中各處理節點對應的處理模型，將各處理模型按照依賴關係依次連接，利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行處理以得到目標資料。本發明中各處理模型按照依賴關係直接連接，上一個處理模型的輸出可以直接輸入到下一個處理模型中，中間資料不再進行落地，節省資源，並且省略中間資料的加載過程，提高了資料分析效率。

Description

資料分析方法及裝置
本發明屬資料處理領域，尤其關於一種資料分析方法及裝置。
資料分析過程中往往包含大量的資料清洗、特徵平滑、特徵規範化、特徵提煉、特徵選擇等處理節點。在傳統資料分析中，對於每一個處理節點，都會產生對應的中間資料，產生的中間資料需要進行落地處理，由於中間資料用於作為下一個處理節點的上游資料依賴，下一個資料節點需要加載上一個資料節點落地後的中間資料作為其輸入。
在傳統資料分析中，上下兩個處理節點通過落地的中間資料進行鏈接，資料每經過一個處理節點就需要做一次資料加載和落地，對於海量資料或者複雜的資料分析過程來說，中間資料的資料量巨大，不僅導致計算資源、輸入輸出(IO)的資源浪費，而且資料加載和落地也會嚴重影響資料分析的效率。
本發明提供一種資料分析方法及裝置，用於解決現有資料分析中資料每經過一個處理節點就需要做一次資料加載和落地，不僅導致資源費，且影響資料分析的效率的問題。
為了實現上述目的，本發明提供了一種資料分析方法，包括：建構資料分析流程中各處理節點對應的處理模型；將各處理模型按照依賴關係依次連接產生處理模組；利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行處理以得到目標資料。
為了實現上述目的，本發明提供了一種資料分析裝置，包括：建構模組，用於建構資料分析流程中各處理節點對應的處理模型；連接模組，用於將各處理模型按照依賴關係進行連接；處理模組，用於利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行以處理以得到目標資料。
本發明提供的資料分析方法及裝置，通過建構資料分析流程中各處理節點對應的處理模型，將各處理模型按照依賴關係依次連接，利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行處理以得到目標資料。本發明中各處理模型按照依賴關係直接連接，上一個處理模型的輸出可以直接輸 入到下一個處理模型中，中間資料不再進行落地，節省資源，並且省略中間資料的加載過程，提高了資料分析效率。
101~103‧‧‧步驟
201~206‧‧‧步驟
301~307‧‧‧步驟
11‧‧‧建構模組
12‧‧‧連接模組
13‧‧‧處理模組
14‧‧‧獲取模組
15‧‧‧解析模組
16‧‧‧效果驗證模組
17‧‧‧落地模組
131‧‧‧資料校驗單元
132‧‧‧獲取單元
133‧‧‧格式轉換單元
134‧‧‧處理單元
圖1為本發明實施例一的資料分析方法的流程示意圖；圖2為本發明實施例二的資料分析方法的流程示意圖；圖3為本發明實施例二的DAG圖；圖4為本發明實施例二的資料分析方法的應用示例示意圖之一；圖5為本發明實施例三的資料分析方法的流程示意圖；圖6為本發明實施例四的資料分析裝置的結構示意圖；圖7為本發明實施例五的資料分析裝置的結構示意圖。
下面結合圖式對本發明實施例提供的評估指標獲取方法及裝置進行詳細描述。
實施例一
如圖1所示，其為本發明實施例一的資料分析方法的流程示意圖。該資料分析方法包括以下步驟：
S101、建構資料分析流程中各處理節點對應的處理模型。
首先，對設定的資料分析流程進行分析，獲取每個資料分析流程中各處理節點，在獲取到各處理節點後，能夠依據各處理節點的功能，建構每個處理節點相應的處理模型。
例如，該資料分析流程中包括有特徵平滑、特徵歸一化、特徵提取、特徵選擇等處理節點，這些處理節點都有特定的處理功能，這些處理節點能夠對輸入的資料進行處理以得到一個相應的結果，這個結果在資料分析流程中就是中間資料。例如特徵歸一化用於將原始資料基於每個特徵的均值和標準差進行歸一化處理，歸一化處理後的資料就是該特徵歸一化的中間資料。本實施例中，為了避免產生中間資料，將特徵歸一化這個處理節點進行模型化，特徵歸一化處理模型對輸入的資料具有資料轉換功能，該處理模型能夠記錄每個特徵均值和標準差，能夠對原始資料進行轉換。
S102、將各處理模型按照依賴關係進行連接。
在對資料分析流程進行分析時，需要獲取到各處理模型的依賴關係，當建構出各處理節點對應的處理模型後，按照處理節點之間的依賴關係，將各處理模型依次有序地串聯起。為了使各處理模型能夠直接連接，需要設置有資 料介面，本實施例中，各處理模型的資料介面是統一的，經過資料介面依據依賴關係將各處理模型進行順次連接後，資料分析流程就可以轉換成一個有序的執行邏輯。
S103、利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行處理以得到目標資料。
當各處理模型的連接後，將能夠有序地執行邏輯，可以將待處理的原始資料輸入到連接後的各處理模型中，原始資料首先進入處於執行邏輯頂端的處理模型中，然後經過處理模型後的資料依次進入下一個處理模型，直到進入到處於執行邏輯尾部的處理模型中，該處理模型最後輸出的資料就是目標資料。
本實施例提供的資料分析方法，將處理模型按照依賴關係連接，上一個處理模型的輸出可以直接通過資料介面輸入到下一個處理模型中，中間資料不再進行落地，節省資源，而且由於上一個處理模型產生的中間資料直接進入下一個處理模型，避免了中間資料的加載過程，提高了資料分析效率。
實施例二
如圖2所示，其為本發明實施例二的資料分析方法的流程示意圖。該資料分析方法包括以下步驟：
S201、獲取資料分析流程的無回路有向DAG圖。
資料分析流程是由一系列的處理節點組成的，對資料分析流程進行特徵分析，能夠獲取到該資料分析流程的無 回路有向圖(Directed Acyclic Graph，簡稱DAG圖)，DAG圖可以串聯出一系列有序的處理節點。
S202、解析DAG圖獲取資料分析流程的相關資訊。
其中，該相關資訊中包括：處理節點的邏輯功能、處理節點之間的依賴關係以及各處理模型儲存地址。
對DAG圖進行解析獲取到該資料分析流程的相關資訊，其中，該相關資訊中包括資料分析流程中包括的處理節點的邏輯功能、處理節點之間的依賴關係和各處理模型儲存地址。相關資訊中還可以包括輸入資料資訊、輸出資料資訊以及用戶配置參數等。這些相關資訊可以產生一個具有節點依賴關係的可擴展標記語言(Extensible Markup Language，簡稱XML)文件，將該XML文件保存到資料庫備份中並提交到後台。
S203、根據該相關資訊中每個處理節點的邏輯功能建構對應的處理模型。
在獲取到每個處理節點的邏輯功能後，根據處理節點的邏輯功能建構對應的處理模型。例如，一個資料縮放處理節點用於將大於設定範圍的資料進行縮小，將小於預設範圍的資料進行放大，根據這個處理節點的邏輯功能就可以建構相應的資料縮放模型。
S204、根據該相關資訊中處理節點之間的依賴關係將各處理模型通過資料介面連接。
在產生各處理節點對應的處理模型後，根據該相關資訊中處理節點之間的依賴關係，將各處理模型通過資料介 面直接連接。具體地，後台接收到對DAG圖解析得到的XML文件後，能夠獲取到分析DAG圖中處理節點之間的依賴關係。後台根據處理節點之間的依賴關係對各處理模型的代碼程式自動組裝，即後台根據處理節點之間的依賴關係對各處理模型的代碼程式進行DAG化，將組裝後的代碼程式保存並編譯成可運行文件。然後基於已經設計好的資料介面，將各處理模組的代碼依次組裝，組成完成後，對每個處理模型進行初始化。為了實現處理模型的直接連接，對資料介面進行了統一化處理，從而可以方便地把一系列的代碼組合起來，在根據依賴關係進行串聯後，資料分析流程轉換成程式層面的一個有序的執行邏輯。
一般情況下，代碼程式的重新組合會引入新的程式缺陷(bug)，導致部署時風險較大，並且需要進行再次測試，導致資源的重複。本實施例中，將資料分析流程在代碼層面進行了DAG化，能夠減少程式缺陷的數量，可以一體化將各處理模型的可運行代碼程式打包直接部署到線上環境，這將極大的減少線上部署的風險。
S205、根據該相關資訊中各處理模型儲存地址將各處理模型進行落地儲存。
在產生處理模型後，為了避免處理模型的重複計算，可以根據相關資訊中各處理模型的儲存地址，將各處理模型進行落地儲存，提高處理模型的複用率。實際應用中，處理模型的大小規模遠遠小於中間資料的大小，不僅能夠節省資源，而且有利於資料分析的效率。
S206、將待處理的原始資料輸入到連接後的處理模型中進行處理以得到目標資料。
在產生將處理模型進行連接後，將待處理原始資料進行輸入，經過連接後的處理模型的處理，得到最終的目標資料。本實施例中，對原始資料進行處理的過程在記憶體中完成，進而不用落地每個處理模型的中間資料。
為了更好地理解上述本實施例提供的資料分析方法，下面舉例進行說明：
對原始資料的資料分析流程包括以下處理節點：資料規範、資料縮放和資料平滑。對該資料分析流程進行分析，得到該資料分析流程的DAG圖，如圖3所示，在該DAG圖中每個處理節點輸出的資料為中間資料，例如資料縮放處理節點輸出的中間資料為縮放後資料，資料平滑處理節點輸出的中間資料為平滑後資料。
對DAG圖進行解析，可以獲取到該資料分析流程中各處理節點之間的相關資訊，其中相關資訊中包括：處理節點的邏輯功能、處理節點之間的依賴關係以及各處理模型儲存地址。在該示例中，處理節點之間的依賴關係為：資料規範依賴資料平滑，資料平滑依賴資料縮放。
為了在資料分析過程中不再產生中間資料，避免中間資料的落地和加載，根據資料分析流程中各處理節點的邏輯功能，為每個處理節點建構對應的處理模型，這些處理模型具有相應的資料轉換功能。具體包括：資料縮放模型、資料平滑模型和資料規範模型。進一步地，按照處理 節點之間的依賴關係，將各處理模型通過資料介面連接起來，如圖4所示。在將處理模型連接後，形成了一個有序的執行邏輯，將原始資料輸入到連接後的處理模型中，這樣上述連接後的處理模型構成的執行邏輯就開始對原始資料進行處理，得到最終的目標資料。各處理模型對原始資料的處理過程可以在記憶體中完成，避免產生中間資料。進一步地，可以將建構的這些處理模型進行落地，可以根據用戶配置的儲存地址進行儲存，以便於這些處理模型的複用。
本實施例提供的資料分析方法，通過獲取資料分析流程的DAG圖，對DAG圖進行解析，根據解析結果建構各處理模型，以及將各處理模型按照依賴關係連接，利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行處理以得到目標資料。本實施例中處理模型之間直接連接，上一個處理模型的輸出可以直接輸入到下一個處理模型中，中間資料不再進行落地，節省資源，並且省略中間資料的加載過程，提高了資料分析效率。
實施例三
如圖5所示，其為本發明實施例三的資料分析方法的流程示意圖。在上述實施例的基礎之上，利用連接後的處理模型對待處理原始資料進行處理以得到目標資料包括以下步驟：
S301、對原始資料進行資料校驗。
在獲取到原始資料後，需要對原始資料進行資料校驗，首先檢測用戶是否存有相應的處理模型，如果儲存有相應的處理模型，判斷該原始資料是否未做過更改，具體地，根據相關資訊中的輸入資料資訊和輸出資料資訊，如果原始資料未做過更改，說明不需要對已儲存的處理模型進行更新，只需要直接獲取到儲存的各處理模型，則執行步驟S302，否則執行步驟S303。
S302、當原始資料通過資料校驗時，依據該相關資訊中各處理模型的儲存地址獲取各處理模型。
當原始資料通過資料校驗時，說明儲存的處理模型不需要更新，則可以根據相關資訊中各處理模型的儲存地址獲取到各處理模型
S303、當原始資料未通過資料校驗時，重新建構各處理模型。
在對原始資料進行資料校驗時，當判斷出原始資料做過更改時，需要對儲存的各處理模型進行更新，如果未檢測到已儲存的處理模型，則對原始資料的資料分析流程進行分析，建構相應的處理模型。
S304、將各處理模型按照依賴關係進行連接。
將各處理模型按照處理節點之間的依賴關係進行連接，形成一個有序地執行邏輯。
S305、將原始資料進行格式轉換得到輸入資料。
為了保證資料介面的統一性，需要對原始資料機械能格式轉換，產生格式統一的輸入資料，本實施例中，將原 始資料統一轉換成向量(Vector)或者矩陣(Matrix)格式的輸入資料。
S306、將輸入資料輸入到連接後的處理模型中得到目標資料。
將處理模型按照依賴關係進行連接，形成了一個有序的執行邏輯，將原始資料輸入到連接後的處理模型中，這樣上述由連接的處理模型構成的執行邏輯就開始對原始資料進行處理，得到最終的目標資料。
S307、根據預設的效果驗證條件對目標資料進行效果驗證。
用戶可以根據自身的需求，預設一定的效果驗證條件，根據設定的效果驗證條件對目標資料的處理效果進行驗證。例如，提供資料處理前後的效果對比，用戶能夠非常直觀地看到資料在處理前和處理後的效果對比。
實施例四
如圖6所示，其為本發明實施例四的資料分析裝置的結構示意圖。該資料分析裝置包括：建構模組11、連接模組12和處理模組13。
其中，建構模組11，用於建構資料分析流程中各處理節點對應的處理模型。
連接模組12，用於將各處理模型按照依賴關係進行連接。
處理模組13，用於利用連接後的處理模型對待處理 的原始資料進行處理以得到目標資料。
本實施例提供的資料分析裝置，將處理模型按照依賴關係連接，上一個處理模型的輸出可以直接通過資料介面輸入到下一個處理模型中，中間資料不再進行落地，節省資源，而且由於上一個處理模型產生的中間資料直接進入下一個處理模型，避免了中間資料的加載過程，提高了資料分析效率。
實施例五
如圖7所示，其為本發明實施例五的資料分析裝置的結構示意圖。該資料分析裝置除了包括上述實施例四中的建構模組11、連接模組12和處理模組13之外，還包括：獲取模組14、解析模組15、效果驗證模組16和落地模組17。
獲取模組14，用於獲取該資料分析流程的無回路有向DAG圖；解析模組15，用於解析該DAG圖獲取資料分析流程的相關資訊。
其中，該相關資訊中包括：處理節點的邏輯功能、處理節點之間的依賴關係以及各處理模型儲存地址。
本實施例中處理模組一種可選的結構方式包括：資料校驗單元131、獲取單元132、格式轉換單元133和處理單元134。
其中，資料校驗單元131，用於對該原始資料進行資 料校驗。
獲取單元132，用於當原始資料通過校驗時依據該相關資訊中各處理模型的儲存地址獲取各處理模型。
格式轉換單元133，用於將該原始資料進行格式轉換得到輸入資料。
處理單元134，用於將輸入資料依次輸入到連接後的處理模型中進行處理以得到該目標資料。
進一步地，資料分析裝置還包括：效果驗證模組16。
效果驗證模組16，用於根據預設的效果驗證條件對目標資料進行效果驗證。
建構模組11，具體用於根據該相關資訊中每個處理節點的該邏輯功能建構對應的該處理模型。
連接模組12，具體用於根據該相關資訊中處理節點之間的依賴關係將各處理模型通過資料介面連接。
進一步地，資料分析裝置還包括：落地模組17。
落地模組17，用於根據該相關資訊中各處理模型儲存地址將各處理模型進行落地儲存。
本實施例中，通過獲取資料分析流程的DAG圖，對DAG圖進行解析，根據解析結果建構各處理模型，以及將各處理模型按照依賴關係連接，利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行處理以得到目標資料。本實施例中處理模型之間直接連接，上一個處理模型的輸出可以直接輸入到下一個處理模型中，中間資料不再進行落地，節 省資源，並且省略中間資料的加載過程，提高了資料分析效率。
進一步地，可以將建構的這些處理模型進行落地，可以根據用戶配置的儲存地址進行儲存，以便於這些處理模型的複用。
本領域普通技術人員可以理解：實現上述各方法實施例的全部或部分步驟可以通過程式指令相關的硬體來完成。前述的程式可以儲存於一計算機可讀取儲存介質中。該程式在執行時，執行包括上述各方法實施例的步驟；而前述的儲存介質包括：ROM、RAM、磁碟或者光碟等各種可以儲存程式代碼的介質。
最後應說明的是：以上各實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述各實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特徵進行等同替換；而這些修改或者替換，並不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的範圍。

Claims (14)

  1. 一種資料分析方法，其特徵在於，包括：建構資料分析流程中各處理節點對應的處理模型；將各處理模型按照處理節點之間的依賴關係進行連接；利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行處理以得到目標資料，其中，該利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行處理以得到目標資料，包括：對該原始資料進行資料校驗。
  2. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，該建構資料分析流程中各處理節點的處理模型之前，包括：獲取該資料分析流程的無回路有向DAG圖；解析該DAG圖獲取該資料分析流程的相關資訊；其中，該相關資訊中包括：處理節點的邏輯功能、處理節點之間的依賴關係以及各處理模型儲存地址。
  3. 根據申請專利範圍第2項所述的方法，其中，該利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行處理以得到目標資料，還包括：當原始資料通過資料校驗時，依據該相關資訊中各處理模型的儲存地址獲取各處理模型；將該原始資料進行格式轉換得到輸入資料；將該輸入資料輸入到連接後的處理模型中進行處理以得到該目標資料。
  4. 根據申請專利範圍第3項所述的方法，其中，該將該輸入資料輸入到連接後的處理模型中得到該目標資料之後，還包括：根據預設的效果驗證條件對目標資料進行效果驗證。
  5. 根據申請專利範圍第1-4項中任一項所述的方法，其中，該建構資料分析流程中各處理節點對應的處理模型，包括：根據該相關資訊中每個處理節點的該邏輯功能建構對應的該處理模型。
  6. 根據申請專利範圍第1-4項中任一項所述的方法，其中，該將各處理模型按照處理節點之間的依賴關係進行連接，包括：根據該相關資訊中處理節點之間的依賴關係將各處理模型通過資料介面連接。
  7. 根據申請專利範圍第1-4項中任一項所述的方法，其中，該建構資料分析流程中各處理節點對應的處理模型之後，包括：根據該相關資訊中各處理模型儲存地址將各處理模型進行落地儲存。
  8. 一種資料分析裝置，其特徵在於，包括：建構模組，用於建構資料分析流程中各處理節點對應的處理模型；連接模組，用於將各處理模型按照依賴關係進行連接； 處理模組，用於利用連接後的處理模型對待處理的原始資料進行處理以得到目標資料，其中，該處理模組包括：資料校驗單元，用於對該原始資料進行資料校驗。
  9. 根據申請專利範圍第8項所述的裝置，其中，還包括：獲取模組，用於獲取該資料分析流程的無回路有向DAG圖；解析模組，用於解析該DAG圖獲取該資料分析流程的相關資訊；其中，該相關資訊中包括：處理節點的邏輯功能、處理節點之間的依賴關係以及各處理模型儲存地址。
  10. 根據申請專利範圍第9項所述的裝置，其中，該處理模組還包括：獲取單元，用於當原始資料通過校驗時依據該相關資訊中各處理模型的儲存地址獲取各處理模型；格式轉換單元，用於將該原始資料進行格式轉換得到輸入資料；處理單元，用於將該輸入資料依次輸入到連接後的處理模型中進行處理以得到該目標資料。
  11. 根據申請專利範圍第10項所述的裝置，其中，還包括：效果驗證模組，用於根據預設的效果驗證條件對目標 資料進行效果驗證。
  12. 根據申請專利範圍第8-11項中任一項所述的裝置，其中，該建構模組，具體用於根據該相關資訊中每個處理節點的該邏輯功能建構對應的該處理模型。
  13. 根據申請專利範圍第8-11項中任一項所述的裝置，其中，該將各處理模型按照處理模型之間的依賴關係進行連接，包括：根據該相關資訊中處理節點之間的依賴關係將各處理模型通過資料介面連接。
  14. 根據申請專利範圍第8-11項中任一項所述的裝置，其中，還包括：落地模組，用於根據該相關資訊中各處理模型儲存地址將各處理模型進行落地儲存。
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