【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，尤其涉及一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統。
技術介紹
1、隨著大數據技術的快速發展，海量數據的存儲和處理能力已成為信息化社會的重要支撐。為了滿足業務需求，企業常采用離線數據分析方法對歷史數據進行深入挖掘和分析。
2、現有的離線數據分析系統通常基于分布式計算框架，通過手動配置數據源、設計分析流程以及編寫分析代碼完成離線數據處理。然而，這些系統存在顯著的局限性：數據源配置過程復雜，缺乏統一的標準化管理，增加了操作難度；數據分析流程的設計多依賴人工，難以復用已有的分析邏輯，導致效率低下；缺乏自動化的流程優化和代碼生成機制，導致離線數據分析效率不高，難以滿足業務需求。基于上述現有技術方案的不足，亟需一種能夠簡化數據配置、自動化分析流程設計并優化分析效率的離線數據分析系統，以解決現有技術的缺陷。
3、因此，本專利技術提供一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，用以通過模塊化設計實現了數據源的高效配置、數據分析組件的自動化確定、分析流程的快速構建與優化，并結合業務邏輯生成高效的數據分析代碼，大幅提升了數據分析的自動化水平和執行效率，減少了人工干預和錯誤率，同時增強了流程的靈活性與復用性，適用于大規模離線數據分析場景。
2、本專利技術提供一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，包括：
3、數據配置模塊：獲取業務需求并進行分
4、組件確定模塊：對配置后的數據源進行初始分析，基于初始分析結果確定若干個數據分析組件；
5、流程構建模塊：對所有數據分析組件進行封裝，并基于預設的分析流程模板對數據分析組件進行整合，進而構建若干個初始數據分析流程；
6、流程優化模塊：基于初始數據分析流程生成業務處理邏輯，并基于業務處理邏輯對初始數據分析流程進行編排，進而生成最終數據分析流程；
7、代碼執行模塊：對預設的任務進行分析，并結合最終數據分析流程生成數據分析代碼，進而執行數據分析代碼進行數據分析。
8、本專利技術提供一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，數據配置模塊，包括：
9、目標確定單元：通過預設低代碼平臺對用戶進行界面引導，進而確定用戶的分析目標；
10、需求確定單元：獲取用戶在預設低代碼平臺輸入的初始業務需求，進而結合用戶的分析目標確定用戶的業務需求；
11、需求分析單元：對用戶的業務需求進行分析，進而確定若干個接入的數據源；
12、數據配置單元：確定每個數據源的類型，進而基于預設的類型-配置方式數據表確定每個數據源的配置方式，進而基于每個數據源的配置方式對相應數據源進行配置。
13、本專利技術提供一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，組件確定模塊，包括：
14、系數確定單元：對配置后的數據源進行初始分析，進而確定每個數據源的組件匹配系數；
15、組件確定單元：基于每個數據源的組件匹配系數以及預設的系數-組件數據庫確定每個數據源對應的若干個初始數據分析組件；
16、系數分析單元：當出現組件匹配系數相同的數據源的個數大于預設個數時，將數據源的組件匹配系數相同的每個數據源確定為第一數據源；
17、復雜分析單元：對所有第一數據源進行復雜分析，進而確定每個第一數據源的復雜組件匹配系數；
18、系數匹配單元：從復雜系數-碰撞組件數據庫獲取與復雜組件匹配系數匹配的若干個數據流碰撞組件；
19、組件組合單元：基于每個第一數據源對應的若干個數據流碰撞組件以及初始數據分析組件，確定每個第一數據源對應的數據分析組件。
20、本專利技術提供一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，系數確定單元，包括：
21、對配置后的數據源進行初始分析，進而確定每個數據源的組件匹配系數：
22、；其中，為第i個數據源的組件匹配系數，為第i個數據源的歷史組件平均使用頻率系數，為第i個數據源的數據缺失值，為第i個數據源的數據總值，為第i個數據源的數據異常值，為第i個數據源的規模系數，為預設的最大規模系數，為第i個數據源的歷史組件使用頻率對應的權重，為第i個數據源的質量對應的權重，為第i個數據源的規模對應的權重，為數據源的數據缺失值的預設調節系數，為數據源的數據異常值的預設調節系數。
23、本專利技術提供一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，初始數據分析組件，包括：數據預處理組件、特征工程組件、模型選擇組件、數據可視化組件以及模型評估組件。
24、本專利技術提供一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，流程構建模塊，包括：
25、接口配置單元：基于預設配置裝置為每個數據分析組件配置統一的輸入輸出接口，進而確定每個數據分析組件的輸入輸出要求；
26、參數確定單元：獲取每個數據分析組件的特性，并基于預設的特性-參數數據表確定每個數據分析組件的初始參數；
27、模板檢索單元：從預設的分析流程模板庫中檢索符合業務需求的若干個分析流程模板；
28、模板獲取單元：基于每個數據分析組件的特性、輸入輸出要求以及業務需求，從預設的分析流程模板庫中進行檢索，進而獲取若干個分析流程模板；
29、流程構建單元：將所有數據分析組件按照每個分析流程模板中定義的步驟順序排列，進而初步構建若干個分析流程；
30、結果確定單元：對有連接關系的數據分析組件進行依賴分析，進而確定所有有連接關系的數據分析組件之間的匹配結果；
31、組件匹配單元：若有連接關系的數據分析組件不匹配，則基于預設調整方式對不匹配的數據分析組件進行調整，直至所有有連接關系的數據分析組件匹配；
32、流程生成單元：將所有數據分析組件按照預設的分析流程模板整合，進而生成若干個初始數據分析流程。
33、本專利技術提供一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，分析流程模板，包括：清洗流程模板、特征工程流程模板以及模型訓練流程模板；
34、初始數據分析流程，包括：組件鏈條流程、數據流向圖流程和組件間的詳細配置信息流程。
35、本專利技術提供一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，流程優化模塊，包括：
36、關系獲取單元：對業務需求進行解析，進而提取關鍵的流程映射關系；
37、流程分析單元：對初始數據分析流程進行分析，進而獲取初始數據分析流程的輸入輸出關系；
38、邏輯構建單元：基于關鍵的流程映射關系以及初始數據分析流程的輸入輸出關系構建業務處理邏輯；
39、流程編排單元：基于業務處理邏輯對初始數據分析流程進行編排進而生成最終數據分析流程。
40、與現有技術相比，本申請的有益效果如下：...
【技術保護點】
1.一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，數據配置模塊，包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，組件確定模塊，包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，系數確定單元，包括：
5.根據權利要求3所述的一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，初始數據分析組件，包括：數據預處理組件、特征工程組件、模型選擇組件、數據可視化組件以及模型評估組件。
6.根據權利要求1所述的一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，流程構建模塊，包括：
7.根據權利要求6所述的一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，
8.根據權利要求1所述的一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，流程優化模塊，包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，數據配置模塊，包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，組件確定模塊，包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于大數據離線計算框架的離線數據分析系統，其特征在于，系數確定單元，包括：
5.根據權利要求3所述的一種基于大數據離...
【專利技術屬性】
技術研發人員：安亞飛，要永浩，張茜涵，張碩宇，鄭祥宇，
申請(專利權)人：北京云馳未來科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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