【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据归因，尤其是涉及一种数据根因分析方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、随着大数据时代的到来，数据的量和复杂性不断增加，如何从海量数据中提取有价值的信息和知识成为了一个重要的问题。根因分析可以通过对数据的深入挖掘和分析，揭示出问题的根本原因和关键影响因素，为决策提供更有价值的信息和支持。而对于各类加工制造行业来说，如何通过根因分析根据大量业务数据确定造成表面问题的根本原因，对于业务决策来说十分有帮助。
2、现有加工制造行业根因分析方式通常人工逐层进行业务数据的排查，进而从表面问题入手逐步深入分析各环节以找到表面问题的根本原因。然而，由于这种分析方式通常仅考虑单个因素或单个维度的作用而无法考虑多个因素或多个维度的联合作用，因而这种分析方式可能会忽略不同元素之间的关联关系(例如不同变量之间的相互作用、不同因素之间的相互影响等)，进而导致根因分析结果不够准确、不够全面，从而影响基于根因分析结果进行的业务决策。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种数...
【技术保护点】
1.一种数据根因分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各指标数据样本确定各生产指标间的关联关系，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于各生产指标间的关联度，从全部生产指标中确定相互关联的第一生产指标和/或不相关联的第二生产指标，包括以下中之一：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于各生产指标间的关联关系以及各子指标数据样本的影响系数和预设值，确定所述表面问题的根因，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于各生产指标间的关联关系以及各第一...
【技术特征摘要】
1.一种数据根因分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各指标数据样本确定各生产指标间的关联关系，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于各生产指标间的关联度，从全部生产指标中确定相互关联的第一生产指标和/或不相关联的第二生产指标，包括以下中之一：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于各生产指标间的关联关系以及各子指标数据样本的影响系数和预设值，确定所述表面问题的根因，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于各生产指标间的关联关系以及各第一子指标数据样本的生产指标变化情况，确定所述表面问题的根因，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基...
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