一种AI场景的行业模型快速构建方法技术

本申请涉及一种AI场景的行业模型快速构建方法，通过特征参数以及模型参数配置，所配置的参数包括：指定输入的数据集M、特征构建维度、自动化特征选择信息、模型参数以及模型库参数，通过配置参数文件实现数据特征的自动化构建，并根据模型参数自动选择对应的模型进行业务场景数据的AI预测并输出，利用模型库中已有模型直接学习生成的数据特征，以此实现模型训练得到对应的行业模型，部署后可用于业务预测，能够快速为不同AI项目的业务场景搭建对应的行业模板(模型)，能够快速用于现场业务预测并提供可落地的业务预测特征，供现场用户进行销量预测分析，提高业务分析的效率。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及业务数据处理，尤其涉及一种ai场景的行业模型快速构建方法、系统和电子设备。

技术介绍

1、在ai行业中，需要为ai场景中的项目业务数据进行特征分析，为项目中的ai场景落地提供快速且有效的数据特征分析指标，比如在销售场景中，需要满足能够快速为用户提供不同销量特征的指标分析特征。

2、而在现有的特征分析方法中，主要包括以下几种：

3、1.分布分析：用于解释数据的分布类型和分布特征，显示其分布情况。对于定量的数据，可以通过求极差、决定组距与组数、决定分点、绘制频率分布图等方法进行分布分析。对于定性的数据，可以根据变量的分类类型来确定分组，并使用图形对信息进行显示。

4、2.对比分析：将两个相互联系的指标进行比较，横纵向比较，时间序列比较。对比分析包括绝对数比较和相对数比较。

5、3.统计分析：通过寻找数据的代表值或者中心值(如算数平均数、位置平均数、众数等)来衡量数据。同时，统计分析还可以用来检测数据中的离群值，如通过计算极差、标准差等方法。

6、4.贡献度分析(帕累托分析)：即帕累托法则，也本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种AI场景的行业模型快速构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种AI场景的行业模型快速构建方法，其特征在于，按照特征构建维度生成对应的数据特征，包括如下类型的基础销量特征：

3.根据权利要求2所述的一种AI场景的行业模型快速构建方法，其特征在于，按照特征构建维度生成对应的数据特征，还包括如下类型的日期特征：

4.根据权利要求2所述的一种AI场景的行业模型快速构建方法，其特征在于，按照特征构建维度生成对应的数据特征，还包括如下类型的促销销量特征：

5.根据权利要求2所述的一种AI场景的行业模型快速构建方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种ai场景的行业模型快速构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种ai场景的行业模型快速构建方法，其特征在于，按照特征构建维度生成对应的数据特征，包括如下类型的基础销量特征：

3.根据权利要求2所述的一种ai场景的行业模型快速构建方法，其特征在于，按照特征构建维度生成对应的数据特征，还包括如下类型的日期特征：

4.根据权利要求2所述的一种ai场景的行业模型快速构建方法，其特征在于，按照特征构建维度生成对应的数据特征，还包括如下类型的促销销量特征：

5.根据权利要求2所述的一种ai场景的行业模型快速构建方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：张进，谢志翔，姚军勇，
申请(专利权)人：杭州观远数据有限公司，
类型：发明
国别省市：