【技术实现步骤摘要】
数据分析的方法、装置、电子设备和可读介质
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种数据分析的方法、装置、电子设备和可读介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的快速发展，越来越多的业务和服务转移到互联网上办理或者利用计算机来进行办理。在服务过程中会积累大量业务相关的数据，如何对积累下的数据进行分析来获取业务相关的信息成为热门方向。
[0003]在相关技术中，对业务数据进行分析的方法会采用机器学习模型进行，利用专家标注好的数据来对机器模型进行训练，再利用训练好的机器模型来进行数据分析。
[0004]然而，上述的方式需要专家对大量数据进行分析和标注以用于训练，才能得到准确的机器模型，因此需要投入的人力较多，因此提高方案的人工成本，影响方案的整体效率。
技术实现思路
[0005]基于上述技术问题，本申请提供一种数据分析的方法、装置、电子设备和可读介质，可以降低数据分析方案的人力成本，提高数据分析方案的整体效率。
[0006]本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：获取M个业务特征序列和N个业务指标序列，所述M和N为大于或等于1的整数，所述业务特征序列是基于待分析数据生成的，所述业务指标序列是基于所述待分析数据所产生的数据结果生成的；根据所述M个业务特征序列和所述N个业务指标序列生成归因概率矩阵，所述归因概率矩阵包括M
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N个元素，每个元素表示对应的业务指标序列受对应的业务特征序列影响的概率；根据所述归因概率矩阵中与每个业务指标序列对应的行或列中的元素，确定所述M个业务特征序列对于每个业务指标序列的特征排序；根据所述M个业务特征序列对于各个业务指标序列的特征排序，分析所述M个业务特征序列对各个业务指标序列的影响，得到数据分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述M个业务特征序列对于各个业务指标序列的特征排序，分析所述M个业务特征序列对各个业务指标序列的影响，得到数据分析结果，包括：对于每个业务指标序列，按照所述特征排序依次分析所述M个业务特征序列，确定对所述业务指标序列产生影响的业务特征序列；根据所确定的业务特征序列，重新计算所述归因概率矩阵，得到修正归因矩阵；根据所确定的业务特征序列和所述修正归因矩阵确定所述数据分析结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述M个业务特征序列和所述N个业务指标序列为第T个时间周期中收集的数据，T为大于1的整数；所述根据所确定的业务特征序列和所述修正归因矩阵确定所述数据分析结果，包括：从区块链中获取历史归因矩阵，所述历史归因矩阵是根据所述M个业务特征序列和所述N个业务指标序列在第T
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1个时间周期中对应的历史数据生成的；根据所述修正归因矩阵，对所述历史归因矩阵进行概率修正，得到历史修正矩阵；将所述修正归因矩阵和所述历史修正矩阵确定为数据分析结果并在所述区块链中打包上链。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述修正归因矩阵，对所述历史归因矩阵进行概率修正，得到历史修正矩阵，包括：根据所述修正归因矩阵中所述M个业务特征序列对所述N个业务指标序列的影响，确定修正概率；根据所述修正概率对所述历史归因矩阵中的对应概率进行概率修正，得到历史修正矩阵。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于每个业务指标序列，按照所述特征排序依次分析所述M个业务特征序列，确定对所述业务指标序列产生影响的业务特征序列，包括：按照每个业务指标序列对应的所述特征排序依次分析各个业务特征序列对每个业务指标序列的影响；对于每个业务指标序列，若存在业务特征序列的影响满足归因分析条件，则将满足所述归因分析条件的业务特征序列确定为对所述业务指标序列产生影响的业务特征序列，以
得到对所述N个业务指标序列产生影响的N个业务特征序列。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所确定的业务特征序列，重新计算所述归因概率矩阵，得到修正归因矩阵，包括：根据所确定的产生影响的业务特征序列，生成特征影响序列，所述特征影响序列中包括M个元素，每个元素表示对应业务特征序列的变化程度；根据所确定的产生影响的业务特征序列和所述N个业务指标序列，生成指标影响矩阵，所述指标影响矩阵包括M
×
N个元素，每个元素表示对应的业务指标序列的变化情况与对应的业务特征序列的变化情况之间的对应关系；根据所述特征影响序列和所述指标影响矩阵进行概率计算，以生成修正归因矩阵。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个业务特征序列中包含多个业务特征值；所述根据所述M个业务特征序列和所述N个业务指标序列生成归因概率矩阵，包括：根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟子宏，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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