【技術實現步驟摘要】
本公開的實施例涉及數據處理以及相關，具體地，涉及適用于一種數據智能解讀的實現方法、裝置、設備和存儲介質。
技術介紹
1、現有的數據分析工具雖然能夠提供圖表和統計結果，但在自動化分析和數據解讀方面存在一定的局限，特別是在檢測數據趨勢、異常和分類分布等復雜分析任務時，往往需要專家的參與。
2、現有技術的不足主要體現在以下幾個方面：
3、數據的清洗、聚合和分析大多需要人工干預，導致效率較低。
4、在數據量大且復雜的情況下，現有的異常檢測方法難以有效地識別異常點。
5、現有技術在分析數據的長期和短期趨勢時，其準確性和靈活性受到限制。
6、現有工具缺乏靈活的參數定制能力，難以滿足不同業務場景的多樣化需求。
技術實現思路
1、本文中描述的實施例提供了一種數據智能解讀的實現方法、裝置、設備和存儲介質，解決現有技術存在的問題。
2、根據本公開的第一方面，提供了一種數據智能解讀的實現方法，包括：
3、從數據庫中提取商戶相關的銷售數據；
4、對提取的所述銷售數據進行清洗和聚合在內的預處理操作，以生成預處理后的數據；
5、基于接收到的時間范圍信息，對特定時間段的所述預處理后的數據進行統計分析，得到第一分析結果；
6、將所述預處理后的數據按照時間順序整理為時間序列，形成時間序列數據，并對其進行平穩性檢驗，得到第二分析結果；
7、基于所述預處理后的數據，檢查整體銷售趨勢，提取最
8、基于所述時間序列數據，進行異常值檢測，得到異常分析結果并將其作為第四分析結果；
9、通過分類方法對所述預處理后的數據進行分類維度分布分析，提取占比的最高與最低的分類作為第五分析結果；
10、結合所述第一分析結果、所述第二分析結果、所述第三分析結果、所述第四分析結果和所述第五分析結果，通過可視化分析生成綜合報告，所述綜合報告用于解讀所述銷售數據。
11、在本公開的一些實施例中，所述對提取的所述銷售數據進行清洗和聚合在內的預處理操作的步驟，包括：
12、利用pandas庫進行數據清洗，包括：處理缺失值、去除重復項和格式化數據，其中，所述處理缺失值，采用均值填充或中位數填充的方式；
13、利用pandas庫進行聚合處理，以生成所需的統計信息，所述統計信息包括：總銷售額和各類商品售出數量。
14、在本公開的一些實施例中，所述對時間序列數據進行平穩性檢驗的步驟，包括：
15、對所述時間序列數據進行adf檢驗，以測試平穩性；
16、計算時間序列的均值和方差；
17、對所述時間序列的均值和方差進行kpss檢驗，以確定所述時間序列的均值和方差是否隨時間變化。
18、在本公開的一些實施例中，所述基于所述預處理后的數據，檢查整體銷售趨勢的步驟，包括：
19、從所述預處理后的數據中獲取日期和銷售額；
20、計算日期的天數差，并將其作為自變量；
21、利用線性回歸模型，根據所述銷售數據中的所述日期的天數差和所述銷售額，計算得到銷售趨勢的斜率，所述斜率的正負值將指示銷售額的增長或下降趨勢，斜率的絕對值則表示變化的速率；
22、通過計算所述斜率的p值，以評估趨勢的顯著性；
23、通過分析斜率的符號及其大小，結合顯著性檢驗結果，判斷所述整體銷售趨勢是上升、下降還是平穩。
24、在本公開的一些實施例中，所述基于所述預處理后的數據，提取最長趨勢的步驟，包括：
25、從所述預處理后的數據中獲取日期和銷售額；
26、按所述日期計算所述銷售額的百分比變化，并標記每一天的趨勢；
27、將連續的相同趨勢進行分組，計算每個趨勢的起始和結束日期，以及每個趨勢期間銷售額的變化百分比，得到最長上升趨勢和最長下降趨勢；
28、識別并得到最長的上升趨勢和最長的下降趨勢。
29、在本公開的一些實施例中，所述基于所述時間序列數據，進行異常值檢測的步驟，包括：
30、計算所述處理后的數據的第一四分位數和第三分位數；
31、基于所述第一四分位數和所述第三分位數，計算四分位距iqr；
32、基于所述第一四分位數、所述第三分位數和所述四分位距，計算下邊界和上邊界，確定異常值范圍；
33、過濾出超出所述下邊界和所述上邊界的異常值，并記錄所述異常值出現的時間和具體數值。
34、在本公開的一些實施例中，通過分類方法對所述預處理后的數據進行分類維度分布分析，提取占比最高與最低的分類作為第五分析結果的步驟，包括：
35、從所述預處理數據中提取分類銷售額和總銷售額；
36、計算每個分類銷售額占總銷售額的百分比作為占比；
37、按照所述占比的大小進行排序；
38、提取所述占比的最高和最低的分類，作為第五分析結果；
39、支持用戶根據具體需求自定義分析維度，按不同標準進行數據分類。
40、根據本公開的第二方面，提供了一種數據智能解讀的實現裝置，包括：
41、提取模塊，用于從數據庫中提取商戶相關的銷售數據；
42、處理模塊，用于對提取的所述銷售數據進行清洗和聚合在內的預處理操作，以生成預處理后的數據；
43、統計模塊，用于基于接收到的時間范圍信息，對特定時間段的所述預處理后的數據進行統計分析，得到第一分析結果；
44、測試模塊，用于將所述預處理后的數據按照時間順序整理為時間序列，形成時間序列數據，并對其進行平穩性檢驗，得到第二分析結果；
45、第一分析模塊，用于基于所述預處理后的數據，檢查整體銷售趨勢，提取最長趨勢，得到第三分析結果，其中，所述最長趨勢包括最長上升趨勢和最長下降趨勢；
46、檢測模塊，用于基于所述時間序列數據，進行異常值檢測，得到異常分析結果并將其作為第四分析結果；
47、第二分析模塊，用于通過分類方法對所述預處理后的數據進行分類維度分布分析，提取占比最高與最低的分類作為第五分析結果；
48、生成模塊，用于結合所述第一分析結果、所述第二分析結果、所述第三分析結果、所述第四分析結果和所述第五分析結果，通過可視化分析生成綜合報告，以提供全面的銷售數據解讀。
49、根據本公開的第三方面，提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，存儲器中存儲有計算機程序，處理器執行計算機程序時實現如以上任意一個實施例中方法的步驟。
50、根據本公開的第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執行時實現如以上任意一個實施例中方法的步驟。
51、本公開實施例提供的數據智能解讀的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種數據智能解讀的實現方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對提取的所述銷售數據進行清洗和聚合在內的預處理操作的步驟，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對時間序列數據進行平穩性檢驗的步驟，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述預處理后的數據，檢查整體銷售趨勢的步驟，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述預處理后的數據，提取最長趨勢的步驟，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述時間序列數據，進行異常值檢測的步驟，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過分類方法對所述預處理后的數據進行分類維度分布分析，提取占比最高與最低的分類作為第五分析結果的步驟，包括：
8.一種數據智能解讀的實現裝置，其特征在于，包括：
9.一種計算機設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如
...【技術特征摘要】
1.一種數據智能解讀的實現方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對提取的所述銷售數據進行清洗和聚合在內的預處理操作的步驟，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對時間序列數據進行平穩性檢驗的步驟，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述預處理后的數據，檢查整體銷售趨勢的步驟，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述預處理后的數據，提取最長趨勢的步驟，包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：殷新偉，王國標，來彬彬，孫玉萍，
申請(專利權)人：江蘇中侖數字科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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