一种基于计算机的信息分析系统技术方案

本发明专利技术涉及数据分析领域，具体涉及一种基于计算机的信息分析系统，包括：数据挖掘模块，用于根据自定义的目标数据挖掘标准实现目标数据的主动挖掘；数据分类模块，用于基于ANN算法实现目标数据的分类，形成参数集；特征提取模块，用于基于Hadoop运行预设的特征参数提取算法实现各参数集的特征参数的提取；综合分析模块，用于基于Hadoop运行预设的数据分析模型根据所述特征参数实现目标数据的分析，输出数据分析结果；数据可视化分析模块，基于Tableau Desktop实现目标数据以及数据分析结果的可视化分析。本发明专利技术实现了目标数据的自动分析，从而可以将纷繁多样的海量数据转换成具有信息和商业价值的可用数据。和商业价值的可用数据。和商业价值的可用数据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机的信息分析系统


[0001]本专利技术涉及数据分析领域，具体涉及一种基于计算机的信息分析系统。

技术介绍

[0002]在大数据条件下，企业的每个系统都会产生成千上万的数据，虽然现在有很多传统的日志或者其他专业工具能够帮助企业分析这些数据，但传统的产品工具对数据的处理目前仅仅停留在各自割裂、简易的图表与简单列示查询的方式，这些数据并没有很好的呈现为可视化的关联，关键数据的提取以及数据关联关系的建立等均需依靠人工进行，费时费力的同时，容易出错，遗漏。

技术实现思路

[0003]为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于计算机的信息分析系统，实现了目标数据的自动分析，从而可以将纷繁多样的海量数据转换成具有信息和商业价值的可用数据。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：一种基于计算机的信息分析系统，包括：数据挖掘模块，用于根据自定义的目标数据挖掘标准实现目标数据的主动挖掘；数据分类模块，用于基于ANN算法实现目标数据的分类，形成参数集；特征提取模块，用于基于Hadoop运行预设的特征参数提取算法实现各参数集的特征参数的提取；综合分析模块，用于基于Hadoop运行预设的数据分析模型根据所述特征参数实现目标数据的分析，输出数据分析结果；数据可视化分析模块，基于Tableau Desktop实现目标数据以及数据分析结果的可视化分析。
[0005]进一步地，所述数据挖掘模块首先根据自定义的数据挖掘标准经数据挖掘模块构建数据挖掘模型参数集，然后基于数据挖掘模型参数集训练构建对应的目标数据挖掘模型，然后基于数据挖掘模块和/网络爬虫模块基于目标数据挖掘模型在目标数据库和/目标网络基站实现目标数据的主动挖掘。
[0006]进一步地，所述ANN算法基于所述数据分析模型对应的训练集参数标准训练所得。
[0007]进一步地，还包括：工作状态监测模块，用于通过脚本录制的方式实现数据挖掘模块、数据分类模块、特征提取模块、综合分析模块工作流程的录制，并基于预设的监测模型实现各模块工作状态和进度的评估。
[0008]进一步地，还包括：数据分析目标自定义模块，用于以填空、勾选的方式实现数据分析目标的自定义；数据分析流程规划模块，用于根据所述数据分析目标实现数据挖掘模块、数据分类模块、特征提取模块、综合分析模块、数据可视化分析模块工作流程的规划。
[0009]进一步地，所述工作状态监测模块在接收到数据分析流程规划时启动，同时数据挖掘模块启动，工作状态监测模块基于各模块的工作流程规划实现各模块工作进度的评估，然后根据前一个模块的进度评估的结果，依次启动数据分类模块、特征提取模块、综合分析模块、数据可视化分析模块完成目标数据的自动分析。
[0010]进一步地，还包括：数据分析报表编制模块，用于基于预设的模板实现数据分析报表的编制。
[0011]进一步地，所述数据分析报表内载目标数据访问超链接、综合分析结果访问超链接以及可视化分析结果访问超链接，其中，可视化分析结果访问超链接内载可视化分析结果以及可视化分析模块的工作流程脚本数据，通过可视化分析模块的工作流程脚本数据的回放可以实现可视化分析模块分析过程的可视化回放。
[0012]本专利技术具有以下有益效果：1）实现了目标数据的自动分析，从而可以将纷繁多样的海量数据转换成具有信息和商业价值的可用数据。
[0013]2）尽可能的减少了人为参与环节，从而可以大大提高数据分析结果的准确性。
附图说明
[0014]图1为本专利技术实施例1一种基于计算机的信息分析系统的系统框图。
具体实施方式
[0015]为了使本专利技术的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0016]实施例1如图1所示，本专利技术实施例的一种基于计算机的信息分析系统，包括：数据分析目标自定义模块，用于以填空、勾选的方式实现数据分析目标的自定义；数据分析流程规划模块，用于根据所述数据分析目标实现数据挖掘模块、数据分类模块、特征提取模块、综合分析模块、数据可视化分析模块工作流程的规划；数据挖掘模块，用于根据自定义的目标数据挖掘标准实现目标数据的主动挖掘；数据分类模块，用于基于ANN算法实现目标数据的分类，形成参数集；特征提取模块，用于基于Hadoop运行预设的特征参数提取算法实现各参数集的特征参数的提取；综合分析模块，用于基于Hadoop运行预设的数据分析模型根据所述特征参数实现目标数据的分析，输出数据分析结果；数据可视化分析模块，基于Tableau Desktop实现目标数据以及数据分析结果的可视化分析；工作状态监测模块，用于通过脚本录制的方式实现数据挖掘模块、数据分类模块、特征提取模块、综合分析模块工作流程的录制，并基于预设的监测模型实现各模块工作状态和进度的评估；数据分析报表编制模块，用于基于预设的模板实现数据分析报表的编制。
[0017]本实施例中，所述数据挖掘模块首先根据自定义的数据挖掘标准经数据挖掘模块构建数据挖掘模型参数集，然后基于数据挖掘模型参数集训练构建对应的目标数据挖掘模型，然后基于数据挖掘模块和/网络爬虫模块基于目标数据挖掘模型在目标数据库和/目标网络基站实现目标数据的主动挖掘。
[0018]本实施例中，所述ANN算法基于所述数据分析模型对应的训练集参数标准训练所得。
[0019]本实施例中，所述工作状态监测模块在接收到数据分析流程规划时启动，同时数据挖掘模块启动，工作状态监测模块基于各模块的工作流程规划实现各模块工作进度的评估，然后根据前一个模块的进度评估的结果，依次启动数据分类模块、特征提取模块、综合分析模块、数据可视化分析模块、数据分析报表编制模块完成目标数据的自动分析。
[0020]本实施例中，所述数据分析报表内载目标数据访问超链接、综合分析结果访问超链接以及可视化分析结果访问超链接，其中，可视化分析结果访问超链接内载可视化分析结果以及可视化分析模块的工作流程脚本数据，通过可视化分析模块的工作流程脚本数据的回放可以实现可视化分析模块分析过程的可视化回放。
[0021]以上所述仅是本专利技术的优选实施方式，应当指出，对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本专利技术的保护范围。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机的信息分析系统，其特征在于，包括：数据挖掘模块，用于根据自定义的目标数据挖掘标准实现目标数据的主动挖掘；数据分类模块，用于基于ANN算法实现目标数据的分类，形成参数集；特征提取模块，用于基于Hadoop运行预设的特征参数提取算法实现各参数集的特征参数的提取；综合分析模块，用于基于Hadoop运行预设的数据分析模型根据所述特征参数实现目标数据的分析，输出数据分析结果；数据可视化分析模块，基于Tableau Desktop实现目标数据以及数据分析结果的可视化分析。2.如权利要求1所述的一种基于计算机的信息分析系统，其特征在于，所述数据挖掘模块首先根据自定义的数据挖掘标准经数据挖掘模块构建数据挖掘模型参数集，然后基于数据挖掘模型参数集训练构建对应的目标数据挖掘模型，然后基于数据挖掘模块和/网络爬虫模块基于目标数据挖掘模型在目标数据库和/目标网络基站实现目标数据的主动挖掘。3.如权利要求1所述的一种基于计算机的信息分析系统，其特征在于，所述ANN算法基于所述数据分析模型对应的训练集参数标准训练所得。4.如权利要求1所述的一种基于计算机的信息分析系统，其特征在于，还包括：工作状态监测模块，用于通过脚本录制的方式实现数据挖掘模块、数据分类模块、特征提取模块、综合分析模块工作流程的录制，并基于预设的监测模...

【专利技术属性】
技术研发人员：石锐，刘斌，刘春茂，宋江照，庞世昱，周炜明，赵冉，刘兴龙，余小飞，
申请(专利权)人：河南工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：