【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及預(yù)測(cè)分析，尤其涉及一種大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。
技術(shù)介紹
1、預(yù)測(cè)分析是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)來(lái)分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以預(yù)測(cè)未來(lái)或未知事件的發(fā)展趨勢(shì)的
這個(gè)領(lǐng)域的核心目的是通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型來(lái)估計(jì)數(shù)據(jù)的未來(lái)行為，支持決策過(guò)程。在業(yè)務(wù)環(huán)境中，預(yù)測(cè)分析幫助企業(yè)識(shí)別機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)，改進(jìn)資源分配，優(yōu)化營(yíng)銷活動(dòng)，并提高客戶服務(wù)效率。常見(jiàn)的應(yīng)用包括銷售預(yù)測(cè)、客戶行為分析、庫(kù)存管理、金融市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。
2、其中，大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)變化的趨勢(shì)，應(yīng)用于需要處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集的平臺(tái)。這種方法通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)集，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的變化和走向。可以幫助組織更好地理解數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期趨勢(shì)，對(duì)業(yè)務(wù)決策、市場(chǎng)分析和資源配置等方面提供科學(xué)依據(jù)。
3、現(xiàn)有預(yù)測(cè)分析技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，面臨處理速度慢與準(zhǔn)確度不足的問(wèn)題。特別是在數(shù)據(jù)源多樣化與數(shù)據(jù)量日益增加的背景下，傳統(tǒng)方法難以有效地從復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系中提取有用信息，限制數(shù)據(jù)分析的深度和廣度。現(xiàn)有技術(shù)在預(yù)測(cè)模型的適應(yīng)性和靈活性方面也存在明顯不足，難以及時(shí)調(diào)整模型以應(yīng)對(duì)快速變化的數(shù)據(jù)特性和外部環(huán)境。這種剛性的分析框架使得預(yù)測(cè)結(jié)果缺乏針對(duì)性和前瞻性，影響企業(yè)在資源配置和市場(chǎng)策略制定上的效率。例如，缺乏有效的異常檢測(cè)機(jī)制和動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)能力，會(huì)導(dǎo)致在應(yīng)對(duì)突發(fā)市場(chǎng)變動(dòng)時(shí)響應(yīng)遲緩，進(jìn)而錯(cuò)失商機(jī)或面臨不必要的風(fēng)險(xiǎn)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采用了如下技術(shù)方案：一種大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：
3、s1：收集差異化來(lái)源的數(shù)據(jù)集，記錄大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的業(yè)務(wù)事件數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間戳和事件類型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和排序，得到優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀；
4、s2：基于所述優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀，選擇關(guān)鍵變量，記錄事件發(fā)生時(shí)間、事件強(qiáng)度和節(jié)點(diǎn)連接數(shù)量，將變量作為節(jié)點(diǎn)屬性，分析數(shù)據(jù)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)程度，構(gòu)建依賴圖結(jié)構(gòu)；
5、s3：采用所述依賴圖結(jié)構(gòu)，設(shè)置節(jié)點(diǎn)間的權(quán)重和邊的連接強(qiáng)度，利用數(shù)據(jù)特性對(duì)圖卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)設(shè)定和訓(xùn)練，分析節(jié)點(diǎn)的連接特征和傳播路徑，獲取異常模式特征；
6、s4：通過(guò)所述異常模式特征，檢測(cè)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)，采用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)未來(lái)一周內(nèi)的變化和異常發(fā)展，構(gòu)建趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型；
7、s5：基于所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行模型參數(shù)和圖結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)調(diào)整，根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)特性和環(huán)境變化，查驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的一致性，形成優(yōu)化后的圖結(jié)構(gòu)；
8、s6：利用所述優(yōu)化后的圖結(jié)構(gòu)，繼續(xù)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中數(shù)據(jù)流的變化，驗(yàn)證模型對(duì)實(shí)時(shí)情況的響應(yīng)能力和預(yù)測(cè)范圍，生成模型性能評(píng)估結(jié)果。
9、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，所述優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀包括多事件的時(shí)間戳、類型、關(guān)聯(lián)參與節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵信息，所述依賴圖結(jié)構(gòu)包括節(jié)點(diǎn)之間依賴關(guān)系、事件發(fā)生時(shí)間、事件強(qiáng)度和節(jié)點(diǎn)連接數(shù)量的網(wǎng)絡(luò)圖，所述異常模式特征包括識(shí)別的非常規(guī)節(jié)點(diǎn)活動(dòng)、異常信號(hào)傳播路徑和潛在的數(shù)據(jù)泄漏點(diǎn)，所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型包括基于歷史數(shù)據(jù)分析得到的未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和預(yù)測(cè)的變化范圍，所述優(yōu)化后的圖結(jié)構(gòu)包括調(diào)整后的節(jié)點(diǎn)屬性、重新配置的網(wǎng)絡(luò)連接和數(shù)據(jù)處理能力，所述模型性能評(píng)估結(jié)果包括數(shù)據(jù)流變化響應(yīng)速度、預(yù)測(cè)一致性和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控能力。
10、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，收集差異化來(lái)源的數(shù)據(jù)集，記錄大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的業(yè)務(wù)事件數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間戳和事件類型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和排序，得到優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀的步驟具體為：
11、s101：從多個(gè)數(shù)據(jù)源自動(dòng)收集業(yè)務(wù)事件數(shù)據(jù)，同步導(dǎo)入到大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，對(duì)數(shù)據(jù)格式進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)整查驗(yàn)數(shù)據(jù)的一致性，并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，規(guī)避不完整和無(wú)效記錄，生成處理后的數(shù)據(jù)集；
12、s102：從所述處理后的數(shù)據(jù)集中遍歷數(shù)據(jù)項(xiàng)，提取數(shù)據(jù)中的時(shí)間戳和事件類型，采用時(shí)間戳進(jìn)行升序排序，并根據(jù)事件類型將數(shù)據(jù)分組，生成時(shí)間序列分類數(shù)據(jù)；
13、s103：通過(guò)所述時(shí)間序列分類數(shù)據(jù)，采用決策樹算法，調(diào)整每組數(shù)據(jù)內(nèi)部的排序規(guī)則，根據(jù)事件發(fā)生頻率和時(shí)間進(jìn)行排序優(yōu)化，優(yōu)化數(shù)據(jù)檢索的效率，生成優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀。
14、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，所述決策樹算法的公式如下：
15、，
16、其中，s為平均排序指數(shù)，代表第i個(gè)事件的發(fā)生頻率，代表第i個(gè)事件發(fā)生的時(shí)間，和是調(diào)整頻率和時(shí)間重要性的權(quán)重系數(shù)，n是事件的總數(shù)。
17、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，基于所述優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀，選擇關(guān)鍵變量，記錄事件發(fā)生時(shí)間、事件強(qiáng)度和節(jié)點(diǎn)連接數(shù)量，將變量作為節(jié)點(diǎn)屬性，分析數(shù)據(jù)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)程度，構(gòu)建依賴圖結(jié)構(gòu)的步驟具體為：
18、s201：從所述優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀中篩選關(guān)鍵變量，包括事件發(fā)生時(shí)間、事件強(qiáng)度和節(jié)點(diǎn)連接數(shù)量，使用變量定義每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的屬性，確定每個(gè)事件節(jié)點(diǎn)的基本特征，生成節(jié)點(diǎn)屬性集；
19、s202：分析所述節(jié)點(diǎn)屬性集中數(shù)據(jù)點(diǎn)間的潛在聯(lián)系，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算事件時(shí)間、強(qiáng)度和連接數(shù)量之間的關(guān)聯(lián)性，確定數(shù)據(jù)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，生成關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果；
20、s203：基于所述關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果，利用每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表事件，節(jié)點(diǎn)之間的邊反映事件間的關(guān)聯(lián)程度，生成依賴圖結(jié)構(gòu)。
21、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，采用所述依賴圖結(jié)構(gòu)，設(shè)置節(jié)點(diǎn)間的權(quán)重和邊的連接強(qiáng)度，利用數(shù)據(jù)特性對(duì)圖卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)設(shè)定和訓(xùn)練，分析節(jié)點(diǎn)的連接特征和傳播路徑，獲取異常模式特征的步驟具體為：
22、s301：基于所述依賴圖結(jié)構(gòu)，為每個(gè)節(jié)點(diǎn)與邊的連接設(shè)置權(quán)重和強(qiáng)度，根據(jù)數(shù)據(jù)中的事件強(qiáng)度和節(jié)點(diǎn)連接數(shù)量調(diào)整權(quán)重值，優(yōu)化信息流動(dòng)性和響應(yīng)度，生成權(quán)重設(shè)定圖；
23、s302：利用所述權(quán)重設(shè)定圖，對(duì)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，包括學(xué)習(xí)率、激活函數(shù)類型和網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，依據(jù)節(jié)點(diǎn)的連接特征和傳播路徑調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，生成訓(xùn)練參數(shù)配置；
24、s303：使用所述訓(xùn)練參數(shù)配置，分析節(jié)點(diǎn)之間的連接特征和信號(hào)傳播路徑，識(shí)別并記錄不符合常規(guī)模式的節(jié)點(diǎn)行為和連接模式，生成異常模式特征。
25、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步方案，通過(guò)所述異常模式特征，檢測(cè)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)，采用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)未來(lái)一周內(nèi)的變化和異常發(fā)展，構(gòu)建趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的步驟具體為：
26、s401：分析所述異常模式特征，評(píng)估差異化節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，結(jié)合數(shù)據(jù)記錄，對(duì)異常模式進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)更新，捕捉變化的早期信號(hào)，生成動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)模型；
27、s402：利用所述動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)模型，應(yīng)用時(shí)間序列分析方法，預(yù)測(cè)未來(lái)一周內(nèi)的數(shù)據(jù)變化和異常發(fā)展，調(diào)整分析頻率和參數(shù)靈敏度，生成預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)；
28、s403：基于所述預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)，設(shè)定模型的響應(yīng)閾值和警報(bào)機(jī)制，響應(yīng)數(shù)據(jù)異常和趨勢(shì)變化，構(gòu)建趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。
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【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀包括多事件的時(shí)間戳、類型、關(guān)聯(lián)參與節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵信息，所述依賴圖結(jié)構(gòu)包括節(jié)點(diǎn)之間依賴關(guān)系、事件發(fā)生時(shí)間、事件強(qiáng)度和節(jié)點(diǎn)連接數(shù)量的網(wǎng)絡(luò)圖，所述異常模式特征包括識(shí)別的非常規(guī)節(jié)點(diǎn)活動(dòng)、異常信號(hào)傳播路徑和潛在的數(shù)據(jù)泄漏點(diǎn)，所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型包括基于歷史數(shù)據(jù)分析得到的未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和預(yù)測(cè)的變化范圍，所述優(yōu)化后的圖結(jié)構(gòu)包括調(diào)整后的節(jié)點(diǎn)屬性、重新配置的網(wǎng)絡(luò)連接和數(shù)據(jù)處理能力，所述模型性能評(píng)估結(jié)果包括數(shù)據(jù)流變化響應(yīng)速度、預(yù)測(cè)一致性和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控能力。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，收集差異化來(lái)源的數(shù)據(jù)集，記錄大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的業(yè)務(wù)事件數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間戳和事件類型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和排序，得到優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀的步驟具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述決策樹算法的公式如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，采用所述依賴圖結(jié)構(gòu)，設(shè)置節(jié)點(diǎn)間的權(quán)重和邊的連接強(qiáng)度，利用數(shù)據(jù)特性對(duì)圖卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)設(shè)定和訓(xùn)練，分析節(jié)點(diǎn)的連接特征和傳播路徑，獲取異常模式特征的步驟具體為：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)所述異常模式特征，檢測(cè)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)，采用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)未來(lái)一周內(nèi)的變化和異常發(fā)展，構(gòu)建趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的步驟具體為：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，基于所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行模型參數(shù)和圖結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)調(diào)整，根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)特性和環(huán)境變化，查驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的一致性，形成優(yōu)化后的圖結(jié)構(gòu)的步驟具體為：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，利用所述優(yōu)化后的圖結(jié)構(gòu)，繼續(xù)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中數(shù)據(jù)流的變化，驗(yàn)證模型對(duì)實(shí)時(shí)情況的響應(yīng)能力和預(yù)測(cè)范圍，生成模型性能評(píng)估結(jié)果的步驟具體為：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述滑動(dòng)窗口技術(shù)的公式如下：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀包括多事件的時(shí)間戳、類型、關(guān)聯(lián)參與節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵信息，所述依賴圖結(jié)構(gòu)包括節(jié)點(diǎn)之間依賴關(guān)系、事件發(fā)生時(shí)間、事件強(qiáng)度和節(jié)點(diǎn)連接數(shù)量的網(wǎng)絡(luò)圖，所述異常模式特征包括識(shí)別的非常規(guī)節(jié)點(diǎn)活動(dòng)、異常信號(hào)傳播路徑和潛在的數(shù)據(jù)泄漏點(diǎn)，所述趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型包括基于歷史數(shù)據(jù)分析得到的未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和預(yù)測(cè)的變化范圍，所述優(yōu)化后的圖結(jié)構(gòu)包括調(diào)整后的節(jié)點(diǎn)屬性、重新配置的網(wǎng)絡(luò)連接和數(shù)據(jù)處理能力，所述模型性能評(píng)估結(jié)果包括數(shù)據(jù)流變化響應(yīng)速度、預(yù)測(cè)一致性和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控能力。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，收集差異化來(lái)源的數(shù)據(jù)集，記錄大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的業(yè)務(wù)事件數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間戳和事件類型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和排序，得到優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀的步驟具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述決策樹算法的公式如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，基于所述優(yōu)化排序數(shù)據(jù)幀，選擇關(guān)鍵變量，記錄事件發(fā)生時(shí)間、事件強(qiáng)度和節(jié)點(diǎn)連接...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：薛林桐，楊紹杰，黃鑫，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京法伯宏業(yè)科技發(fā)展有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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