数据分析模型的创建方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种数据分析模型的创建方法、装置、计算机设备和存储介质，展示多个基础模型选项，根据对该多个基础模型选项的选择操作确定初始数据分析模型，该初始数据分析模型携带待训练的模型参数值，然后确定初始数据分析模型的标签和数据特征，并获取与该标签和数据特征相匹配的测试数据集，最后利用该测试数据集对初始数据分析模型的模型参数值进行训练，从而创建数据分析模型。该方案能够基于用户对初始数据分析模型选取，以及对该模型的标签和数据特征的选择获取相应的测试数据集自动完成对模型参数值的训练，从而能够高效且灵活地创建出用户所需要的数据分析模型，便于用户通过该数据分析模型对相关业务领域中感兴趣的数据进行分析。

Data analysis model creation method, device, computer equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
数据分析模型的创建方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及一种数据分析模型的创建方法、数据分析模型的创建装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
大数据作为云计算中的核心能力和资源，长期以来通常是面对于大数据开发人员，用于机器学习和模型训练。而在具体的业务领域当中，通常需要利用平台提供的大数据资源对相关的数据进行分析，例如可以基于对数据的分析思想进行转化，创建成相应的评估算法或模型，从而大大提到对数据进行分析处理的效率。传统技术中，数据分析模型的创建过程需要业务领域的从业人员学习相关编程语言并进行手动编程，而由于对数据进行分析所涉及的数据分析模型不同且模型的种类数量繁多，大大提高了创建模型的工作量，导致采用这种技术创建数据分析模型的效率较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统技术创建数据分析模型的效率较低的技术问题，提供一种数据分析模型的创建方法、数据分析模型的创建装置、计算机设备和计算机可读存储介质。一种数据分析模型的创建方法，包括步骤：<br>展示多个基础模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据分析模型的创建方法，其特征在于，包括步骤：/n展示多个基础模型选项；/n根据对所述多个基础模型选项的选择操作确定初始数据分析模型；所述初始数据分析模型携带待训练的模型参数值；/n确定所述初始数据分析模型的标签和数据特征；/n获取与所述标签和数据特征相匹配的测试数据集；/n利用所述测试数据集对所述初始数据分析模型的模型参数值进行训练，得到数据分析模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据分析模型的创建方法，其特征在于，包括步骤：
展示多个基础模型选项；
根据对所述多个基础模型选项的选择操作确定初始数据分析模型；所述初始数据分析模型携带待训练的模型参数值；
确定所述初始数据分析模型的标签和数据特征；
获取与所述标签和数据特征相匹配的测试数据集；
利用所述测试数据集对所述初始数据分析模型的模型参数值进行训练，得到数据分析模型。


2.根据权利要求1所述的数据分析模型的创建方法，其特征在于，所述确定所述初始数据分析模型的标签和数据特征的步骤包括：
展示数据特征的候选列表；所述候选列表包括多个数据特征选项；
根据对所述多个数据特征选项的选择操作，确定所述数据特征。


3.根据权利要求2所述的数据分析模型的创建方法，其特征在于，所述根据对所述多个数据特征选项的选择操作，确定所述数据特征的步骤包括：
获取所述初始数据分析模型的预设数据特征数量；
根据对所述多个数据特征选项的选择操作，确定第一数据特征；
若所述第一数据特征的数据特征数量与所述预设数据特征数量相同，则将所述第一数据特征设为所述数据特征。


4.根据权利要求3所述的数据分析模型的创建方法，其特征在于，还包括步骤：
若否，则产生数据特征设置失败的提示信息。


5.根据权利要求2所述的数据分析模型的创建方法，其特征在于，所述数据分析模型用于对设备数据进行分析；
在所述展示数据特征的候选列表的步骤之前，还包括：
展示多个设备类型，根据对所述多个设备类型的选择操作确定目标设备类型；
展示所述目标设备类型的多个设备型号，根据对所述多个设备型号的选择操作确定目标设备；
根据所述目标设备的设备特征参数生成所述多个数据特征选项，得到所述候选列表。


6.根据权利要求1所述的数据分析模型的创建方法，其特征在于，所述获取与所述标签和数据特征相匹配的测试数据集的步骤包括：
确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍育珂，郎朗，张茂华，
申请(专利权)人：数字广东网络建设有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44