【技术实现步骤摘要】
数据分析模型确定方法、装置及存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种数据分析模型确定方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
目前，在对数据进行分析，以进行，例如产品定价时可以通过精算师计算，也可以通过预构建的模型辅助分析。现有技术中，用于数据分析的评估模型，大多采用传统的预测算法或数据归类计算，虽然可以达到对数据分析和评估的目的，但是预测算法或数据归类计算过于单一并且缺乏必要的市场数据作为支撑，导致评估模型的平稳性不高，进而造成评估模型对数据分析的精准度不高的问题保单分析。
技术实现思路
本专利技术提供一种数据分析模型确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高数据分析模型的平稳性，提高数据分析的精准度。为实现上述目的，本专利技术提供的一种数据分析模型确定方法，包括：获取时间序列数据集；对所述时间序列数据集进行平稳性检验，得到分析数据集，所述分析数据集包含所述时间序列数据集中的平稳数据集和所述时间序列数据集中的非平稳数据集；判断所述...
【技术保护点】
1.一种数据分析模型确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取时间序列数据集；/n对所述时间序列数据集进行平稳性检验，得到分析数据集，所述分析数据集包含所述时间序列数据集中的平稳数据集和所述时间序列数据集中的非平稳数据集；/n判断所述非平稳数据集是否包含其他平稳数据；/n若所述非平稳数据集包含其他平稳数据，将所述平稳数据集和所述非平稳数据集包含的其他平稳数据进行拟合优化，生成数据分析模型；/n获取待分析的原始数据集，利用所述数据分析模型对所述原始数据集进行分析计算，得到对所述待分析的原始数据集的预设类型的分析结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种数据分析模型确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取时间序列数据集；
对所述时间序列数据集进行平稳性检验，得到分析数据集，所述分析数据集包含所述时间序列数据集中的平稳数据集和所述时间序列数据集中的非平稳数据集；
判断所述非平稳数据集是否包含其他平稳数据；
若所述非平稳数据集包含其他平稳数据，将所述平稳数据集和所述非平稳数据集包含的其他平稳数据进行拟合优化，生成数据分析模型；
获取待分析的原始数据集，利用所述数据分析模型对所述原始数据集进行分析计算，得到对所述待分析的原始数据集的预设类型的分析结果。
2.如权利要求1所述的数据分析模型确定方法，其特征在于，所述对所述时间序列数据集进行平稳性检验，得到分析数据集包括：
利用分析函数对所述时间序列数据集进行平稳性检验；
将平稳性检验的结果进行平稳性分类，得到分析数据集。
3.如权利要求1所述的数据分析模型确定方法，其特征在于，所述判断所述非平稳数据集是否包含其他平稳数据，包括：
利用差分函数对所述非平稳数据集包含的数据进行差分计算；
判断差分计算结果中是否包含不为空的平稳数据子集；
若差分计算结果中包含不为空的平稳数据子集，则确定所述非平稳数据集包含其他平稳数据，以及确定所述平稳数据子集为其他平稳数据。
4.如权利要求1所述的数据分析模型确定方法，其特征在于，所述将所述平稳数据集和所述非平稳数据集包含的其他平稳数据进行拟合优化，生成数据分析模型包括：
利用线性回归函数对所述平稳数据集和所述非平稳数据集包含的其他平稳数据进行拟合计算，得到拟合数据集；
将所述拟合数据集映射至所述线性回归函数，生成分析函数；
对所述分析函数进行对数计算，得到似然函数；
将所述似然函数和所述分析函数进行组合，生成数据分析模型。
5.如权利要求4所述的数据分析模型确定方法，其特征在于，所述线性回归函数为：
其中，z表示所述平稳数据集和所述非平稳数据集包含的其他平稳数据中的数据，g(z)的取值范围为区间[0,1]。
6.如权利要求1所述的数据分析模型确定方法，其特征在于，所述获取待分析的原始数据集，利用所述数据分析模型对所述原始数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：许家幸，陈真，汪海祥，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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