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一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng)的制作方法

文檔序號:40651108發(fā)布日期:2025-01-10 18:57閱讀:7來源:國知局
一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng)的制作方法

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理,具體為一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng)通常是指為特定領(lǐng)域或行業(yè)設(shè)計和開發(fā)的數(shù)據(jù)管理和分析解決方案。這些系統(tǒng)旨在幫助組織有效地收集、存儲、處理和分析特定類型的數(shù)據(jù),以支持決策制定、問題解決和業(yè)務(wù)優(yōu)化。

2、現(xiàn)如今特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)系統(tǒng)依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù),但數(shù)據(jù)可能受到錯誤、遺漏、重復(fù)或不一致等問題的影響,這些問題可能導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確,進而影響決策的正確性,且多個數(shù)據(jù)源和系統(tǒng)之間進行數(shù)據(jù)集成可能是一項復(fù)雜的任務(wù),不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、結(jié)構(gòu)和語義差異,可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)集成過程中出現(xiàn)困難和錯誤,因此會直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性的降低。

3、針對上述問題,為此,提出一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng)。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),解決了背景技術(shù)中數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性降低的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),包括

3、s1,數(shù)據(jù)收集和獲取模塊,收集和記錄的變量和特征,并根據(jù)需求和可用資源,確定適合的數(shù)據(jù)收集方法,對收集的數(shù)據(jù)進行清洗,對獲取數(shù)據(jù)中的缺失值進行進一步的分析之前,檢測并處理數(shù)據(jù)中的缺失值,刪除包含缺失值的數(shù)據(jù)行,檢測并處理數(shù)據(jù)中的異常值,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的格式和數(shù)據(jù)類型,以便后續(xù)的分析,將數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以消除單位、比例和范圍的差異;

4、構(gòu)建關(guān)鍵詞列表模塊,對要匹配的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,從數(shù)據(jù)中提取用于關(guān)鍵詞匹配的特征,進行詞頻、詞性特征分析,并進行標(biāo)記;

5、關(guān)鍵詞匹配模塊,對于匹配到關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù),可以根據(jù)需要進行標(biāo)記,標(biāo)記添加特定的標(biāo)簽、注釋和分類標(biāo)簽,進一步對標(biāo)記的數(shù)據(jù)進行整理、過濾、聚合;

6、s2,數(shù)據(jù)建模,確定數(shù)據(jù)實體,描述數(shù)據(jù)模型中的實體、屬性關(guān)系,根據(jù)規(guī)范化原則,對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理,消除冗余、重復(fù)和不一致性,并在選定的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中創(chuàng)建和實施數(shù)據(jù)模型;

7、數(shù)據(jù)劃分單元,根據(jù)選定的統(tǒng)計分析方法,對訓(xùn)練集進行模型訓(xùn)練并估計模型參數(shù),在回歸分析中,收集自變量和因變量的數(shù)據(jù),并將其分成訓(xùn)練集和測試集,根據(jù)測試結(jié)果,進行模型優(yōu)化和改進;

8、s3,數(shù)據(jù)結(jié)果可視化模塊,制定數(shù)據(jù)圖表,支持用戶對數(shù)據(jù)進行篩選和排序、提供圖表間的聯(lián)動,并對展示的圖表進行整理,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性,將數(shù)據(jù)存儲在合適的數(shù)據(jù)庫中。

9、優(yōu)選的,輸入單元,原始數(shù)據(jù)集(包含需要處理的文本數(shù)據(jù))關(guān)鍵詞列表(xyz),輸出標(biāo)記為a的數(shù)據(jù)集;

10、關(guān)鍵詞匹配算法:

11、預(yù)處理數(shù)據(jù)集,包括文本清洗、分詞;

12、初始化空列表a_data,用于存儲標(biāo)記為a的數(shù)據(jù);遍歷數(shù)據(jù)集中的每一條數(shù)據(jù):a.對當(dāng)前數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞匹配:對數(shù)據(jù)中的詞項逐一與關(guān)鍵詞列表進行匹配;

13、如果找到匹配的關(guān)鍵詞,則將該數(shù)據(jù)標(biāo)記為a,并將其添加到a_data列表中;b.繼續(xù)遍歷下一條數(shù)據(jù);返回a_data列表作為輸出結(jié)果,其中包含了所有標(biāo)記為a的數(shù)據(jù)。

14、優(yōu)選的,數(shù)據(jù)處理標(biāo)記a的數(shù)據(jù)清洗,將文本中的特殊字符和標(biāo)點符號去除或替換為空白字符,同時將文本中的字母統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為小寫或大寫,以消除大小寫造成的差異,數(shù)據(jù)中包含html標(biāo)簽或url鏈接進行過濾和清除。

15、優(yōu)選的,數(shù)據(jù)處理a的數(shù)據(jù)對于包含日期、時間或數(shù)字的文本,可以進行規(guī)范化處理,統(tǒng)一格式以提高一致性,對存在的異常值或錯誤數(shù)據(jù),可以根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則進行刪除、修復(fù)或標(biāo)記這些數(shù)據(jù),根據(jù)需求,將數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換為csv或json格式。

16、優(yōu)選的,標(biāo)記為a的數(shù)據(jù)中提取特征和目標(biāo)變量,特征變量作為自變量,目標(biāo)變量作為因變量,找到特征變量的最小值min_va?l和最大值max_va,對每個特征變量x;

17、歸一化處理公式:x_normalized=(x-min_val)/(max_val-min_val);

18、計算特征變量的均值mean_va?l?ue和標(biāo)準(zhǔn)差stddev;

19、對每個特征變量x;

20、標(biāo)準(zhǔn)化處理公式:x_standardized=(x-mean_value)/stddev。

21、優(yōu)選的,收集多樣性的數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集,其中70%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練,15%的數(shù)據(jù)用于驗證,15%的數(shù)據(jù)用于測試。

22、優(yōu)選的,根據(jù)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù),建立合適的回歸模型并確定模型參數(shù),對建立好的模型進行評估,以驗證其預(yù)測性能;

23、建立回歸模型算法公式:

24、線性回歸:線性回歸通過線性關(guān)系建立自變量x和因變量y之間的關(guān)系,其算法公式為:

25、y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε

26、其中,y表示因變量,x1、x2…x表示自變量,β0、β1、β2、…、β表示模型的系數(shù),ε表示誤差項。

27、優(yōu)選的,使用驗證集對訓(xùn)練后的模型進行驗證,將驗證集輸入到已訓(xùn)練的模型中,得到模型的預(yù)測結(jié)果,然后,將模型的預(yù)測結(jié)果與驗證集的真實標(biāo)簽進行比較,評估模型的性能,根據(jù)驗證集的評估結(jié)果,調(diào)整模型的超參數(shù)。

28、優(yōu)選的,將原始數(shù)據(jù)集表示為特征矩陣x和目標(biāo)向量y,其中x包含了訓(xùn)練樣本的特征信息,y包含了對應(yīng)的目標(biāo)標(biāo)簽,將數(shù)據(jù)集按照一定比例劃分為訓(xùn)練集和驗證集,使用交叉驗證進行劃分。

29、優(yōu)選的,為模型的參數(shù)(權(quán)重和偏置)賦予初始值,將訓(xùn)練集的特征數(shù)據(jù)輸入到模型中,通過模型的前向傳播計算得到預(yù)測結(jié)果,模型的預(yù)測結(jié)果與訓(xùn)練集的實際標(biāo)簽進行比較,計算損失函數(shù)的值,衡量模型的預(yù)測誤差,使用反向傳播算法計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度,并使用優(yōu)化算法根據(jù)損失函數(shù)梯度的方向來更新模型的參數(shù),反復(fù)進行前向傳播、計算損失、反向傳播和參數(shù)更新的過程,直到達到收斂條件停止。

30、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果如下:

31、1、本發(fā)明提供的一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng)通過對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理、歸一化處理、標(biāo)準(zhǔn)化處理和清洗處理,有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性,減少數(shù)據(jù)預(yù)處理的時間和復(fù)雜性,并通過構(gòu)建關(guān)鍵詞列表、進行詞頻、詞性特征分析和關(guān)鍵詞匹配算法等實現(xiàn)對數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞匹配,提高了數(shù)據(jù)檢索的準(zhǔn)確性和效率,同時也能夠?qū)ζヅ涞降臄?shù)據(jù)進行標(biāo)記和分類,數(shù)據(jù)建模模塊和數(shù)據(jù)劃分單元,可以進行模型訓(xùn)練、參數(shù)估計和優(yōu)化,進一步提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力,支持用戶對數(shù)據(jù)進行篩選、排序和聯(lián)動操作,同時可視化數(shù)據(jù)結(jié)果,提高數(shù)據(jù)可讀性和可操作性。



技術(shù)特征:

1.一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),其特征在于,包括

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),其特征在于:輸入單元,原始數(shù)據(jù)集包含需要處理的文本數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞列表,輸出標(biāo)記為a的數(shù)據(jù)集;

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),其特征在于:數(shù)據(jù)處理標(biāo)記a的數(shù)據(jù)清洗,將文本中的特殊字符和標(biāo)點符號去除或替換為空白字符,同時將文本中的字母統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為小寫或大寫,以消除大小寫造成的差異,數(shù)據(jù)中包含html標(biāo)簽或url鏈接進行過濾和清除。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),其特征在于:數(shù)據(jù)處理a的數(shù)據(jù)對于包含日期、時間或數(shù)字的文本,可以進行規(guī)范化處理,統(tǒng)一格式以提高一致性,對存在的異常值或錯誤數(shù)據(jù),可以根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則進行刪除、修復(fù)或標(biāo)記這些數(shù)據(jù),根據(jù)需求,將數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換為csv或json格式。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),其特征在于:標(biāo)記為a的數(shù)據(jù)中提取特征和目標(biāo)變量,特征變量作為自變量,目標(biāo)變量作為因變量,找到特征變量的最小值min_val和最大值max_va,對每個特征變量x;

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),其特征在于:收集多樣性的數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集,其中70%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練,15%的數(shù)據(jù)用于驗證,15%的數(shù)據(jù)用于測試。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),其特征在于:根據(jù)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù),建立合適的回歸模型并確定模型參數(shù),對建立好的模型進行評估,以驗證其預(yù)測性能;

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),其特征在于:使用驗證集對訓(xùn)練后的模型進行驗證,將驗證集輸入到已訓(xùn)練的模型中,得到模型的預(yù)測結(jié)果,然后,將模型的預(yù)測結(jié)果與驗證集的真實標(biāo)簽進行比較,評估模型的性能,根據(jù)驗證集的評估結(jié)果,調(diào)整模型的超參數(shù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),其特征在于:將原始數(shù)據(jù)集表示為特征矩陣x和目標(biāo)向量y,其中x包含了訓(xùn)練樣本的特征信息,y包含了對應(yīng)的目標(biāo)標(biāo)簽,將數(shù)據(jù)集按照一定比例劃分為訓(xùn)練集和驗證集,使用交叉驗證進行劃分。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),其特征在于:為模型的參數(shù)權(quán)重和偏置賦予初始值,將訓(xùn)練集的特征數(shù)據(jù)輸入到模型中,通過模型的前向傳播計算得到預(yù)測結(jié)果,模型的預(yù)測結(jié)果與訓(xùn)練集的實際標(biāo)簽進行比較,計算損失函數(shù)的值,衡量模型的預(yù)測誤差,使用反向傳播算法計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度,并使用優(yōu)化算法根據(jù)損失函數(shù)梯度的方向來更新模型的參數(shù),反復(fù)進行前向傳播、計算損失、反向傳播和參數(shù)更新的過程,直到達到收斂條件停止。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)登記特定數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)源和系統(tǒng)之間進行數(shù)據(jù)集成可能是一項復(fù)雜的任務(wù),不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、結(jié)構(gòu)和語義差異,可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)集成過程中出現(xiàn)困難和錯誤,因此會直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性的降低,本發(fā)明通過有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性,減少數(shù)據(jù)預(yù)處理的時間和復(fù)雜性,并通過構(gòu)建關(guān)鍵詞列表、進行詞頻、詞性特征分析和關(guān)鍵詞匹配算法等實現(xiàn)對數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞匹配,提高了數(shù)據(jù)檢索的準(zhǔn)確性和效率,同時也能夠?qū)ζヅ涞降臄?shù)據(jù)進行標(biāo)記和分類,數(shù)據(jù)建模模塊和數(shù)據(jù)劃分單元,可以進行模型訓(xùn)練、參數(shù)估計和優(yōu)化,進一步提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力。

技術(shù)研發(fā)人員:強鋒,黃聰,馬利
受保護的技術(shù)使用者:深圳微言科技有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/9
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