【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的审计模型构建方法、装置、设备和介质
[0001]本专利技术涉及审计
，特别涉及一种基于机器学习的审计模型构建方法、装置、设备和介质。
技术介绍
[0002]在处理庞大的电网数据时，会适当采用审计模型对其进行辅助处理，但由于现有的审计模型的形式多为使用文档文件(如excel、word)等形式记录模型思路、规则等要素信息，并形成一份模型清单，再将清单共享给他人使用，这种方法不仅需要工作人员专门维护模型清单，而且收集的审计模型往往都存在关键信息缺失、描述不准确等问题，导致构建的审计模型与数据分析需求不匹配，进而影响数据分析结果的置信度。
[0003]因此，如何构建信息完整且与数据分析需求匹配的审计模型是目前需要解决的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种基于机器学习的审计模型构建方法、装置、设备和介质，旨在构建信息完整且与数据分析需求匹配的审计模型。
[0005]为了实现上述专利技术目的，本专利技术第一方面提出一种基于机器学习的审计模型构建方法，所述方法包括：
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的审计模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：接收数据分析申请，并判断所述数据分析申请中是否存在源数据；若是，则根据所述数据分析申请获取模型配置，所述模型配置包括模型目录、模型参数以及模型属性；将所述模型配置归并至预先搭建的模型框架中，得到审计模型。2.根据权利要求1所述的基于机器学习的审计模型构建方法，其特征在于，所述接收数据分析申请之后，还包括：对所述数据分析申请进行解析，获取数据分析需求清单；按照分析需求紧急程度对所述数据分析需求清单中的分析申请进行排序，得到排序数据分析需求清单。3.根据权利要求1所述的基于机器学习的审计模型构建方法，其特征在于，所述判断所述数据分析申请中是否存在源数据之后，还包括：若所述数据分析申请中存在源数据，则根据预设的存储规则将所述源数据存储至预设的数据存储库中，并将所述数据存储库推送至数据处理中心。4.根据权利要求1所述的基于机器学习的审计模型构建方法，其特征在于，所述判断所述数据分析申请中是否存在源数据之后，还包括：若所述数据分析申请中不存在源数据，则根据预设的数据采集策略采集源数据，并根据预设的存储规则将所述源数据存储至预设的数据存储库中，以及将所述数据存储库推送至数据处理中心。5.根据权利要求1所述的基于机器学习的审计模型构建方法，其特征在于，所述得到审计模型之后，还包括：对所述审计模型进行核验，判断所述审计模型的配置信息是否完整；若所述配置信息完整，则检查所述审计模型是否正...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓志勇，戴烨元，龙敏丽，
申请(专利权)人：广东卓维网络有限公司，
类型：发明
国别省市：
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