【技术实现步骤摘要】
一种数据分析方法和装置
[0001]本申请为2016年09月27日提交的申请号为201610854748.7的专利技术专利申请的分案申请。
[0002]本专利技术涉及数据处理领域，特别是涉及一种数据分析方法和装置。
技术介绍
[0003]随着数据分析技术的发展，数据的重要性随之提升，对数据进行数据分析的分析结果往往可以作为一些公司决策、发展的重要参考。
[0004]数据分析的过程需要使用到特征矩阵和模型对所需分析的数据进行处理，从而得到分析结果。数据分析的分析结果越准确，起到的参考价值就越高。
[0005]目前，在进行数据分析的过程中，在执行每一次数据分析任务时，都需要为该数据分析任务专门配置特征矩阵，每次配置特征矩阵都会消耗大量时间，数据分析的效率有待提高。
技术实现思路
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种数据分析方法和装置，可以节省配置特征矩阵的时间，提高数据分析效率。
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供了一种数据分析方法，该方法包括：
【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，所述方法包括：接收数据分析任务；获取所述数据分析任务对应的待分析数据；根据所述数据分析任务的类型得到所述类型对应的特征矩阵；根据所述特征矩阵的处理逻辑对所述数据进行处理，以获取所述特征矩阵的输出特征；根据所述输出特征确定所述数据分析任务的分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征矩阵是根据所属数据分析任务的类型，基于矩阵库得到的，所述矩阵库包括在历史任务的分析过程中所配置的特征矩阵，所述历史任务为已完成的数据分析任务，所述历史任务的类型与所述数据分析任务的类型相同。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述类型从特征工程库中确定出与所述类型对应的特征工程，所述特征工程包括从获取所需分析的数据到从特征矩阵得到输出特征之间的数据分析过程；所述根据所述特征矩阵的处理逻辑对所述数据进行处理，获取所述特征矩阵的输出特征，包括：按照所述特征工程中包括的数据分析过程，根据所述特征矩阵的处理逻辑对所述数据进行处理，获取所述特征矩阵的输出特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数据分析过程还包括对所需分析的数据进行预处理的过程，所述预处理的过程包括数据去重、数据抽样和数据优化中任意一项或多项的组合。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述矩阵库中包括的所述特征矩阵是根据特征库中保存的特征与处理逻辑所配置得到的，所述特征库中保存的特征为根据历史数据所构建得到的。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述历史数据属于电信领域，则所述特征库中保存的特征为根据所述领域中数据所构建得到的，包括：所述特征库中保存的特征为基于数据所携带的属性，对所述电信领域中的数据进行构建得到的，所述属性包括用户属性、位置属性、业务属性、终端属性和网络属性中任意一项或多项的组合。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述输出特征确定所述数据分析任务的分析结果，包括：从模型库中查找与所述数据分析任务的类型相匹配的模型；根据查找到的模型对所述输出特征进行处理，以得到所述分析结果。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述模型库包括在历史任务的分析过程中所配置的模型，所述历史任务为已完成的数据分析任务，所述历史任务的类型与所述数据分析任务的类型相同。9.一种数据分析装置，其特征在于，所述装置...
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