一种数据分析方法及数据分析系统技术方案

本申请公开了一种数据分析方法及数据分析系统，属于数据分析技术领域。数据采集模块、数据预处理模块、深度学习模型模块、特征提取模块、预测输出模块及模型优化模块，本申请通过收集并预处理时间序列数据，设计并构建具有长短期记忆层和注意力机制的深度神经网络模型，使用该模型对预处理后的数据进行训练，优化模型参数，应用训练完成的模型对未知时间序列数据进行预测，结合误差反馈机制不断迭代优化模型性能，通过设计新颖的神经网络架构以及优化的训练过程，显著提高了预测精度和泛化能力。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据分析，更具体地说，涉及一种数据分析方法及数据分析系统。

技术介绍

1、产品质量数据分析，是各个生产形企业都在努力实现、且逐步优化的状态。但是，海量的数据，如何快速的识别出自己想要的内容及形式，不同公司所采取的方式不同，大多数企业使用的是excel表，minitab等简单的工具进行实现。例如采用excel表，简单的统计分析可以进行，但是当数据量逐渐增多，并需要进行多种分析时，往往难以胜任，不能够快速有效的进行大数据分析。

2、现有技术公开号为cn 115129776 a的文献提供数据分析系统及方法，该专利技术包括：录入模块，用于项目信息及项目数据的录入；数据比对模块，用于根据录入的项目信息自动匹配目标数据，并进行项目数据与目标数据的比对；归纳整理模块，用于将所述项目信息、项目数据、目标数据及比对结果传递至数据获取文件夹，定时更新所述数据获取文件夹，并生成项目报告。由此，本专利技术能够实现对项目信息的自动识别，并进行自动匹配分析，并由此获得项目分析报告，可以有效降低人力成本，提高分析效率，获得较佳的分析结果。>

3、上述中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据分析系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种数据分析系统，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的一种数据分析系统，其特征在于：所述数据采集模块配备数据缓存机制，暂时存储大量的数据并同步至主数据库，保证系统的稳定性和响应速度。

4.根据权利要求1所述的一种数据分析系统，其特征在于：针对时间序列数据中存在的空缺或不完整的记录，采取填充或者删除；

5.根据权利要求1所述的一种数据分析系统，其特征在于：长短期记忆网络单元通过细胞状态和门控机制解决普通RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够捕获长期依赖关系，提取时间序列中...

【技术特征摘要】

1.一种数据分析系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种数据分析系统，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的一种数据分析系统，其特征在于：所述数据采集模块配备数据缓存机制，暂时存储大量的数据并同步至主数据库，保证系统的稳定性和响应速度。

4.根据权利要求1所述的一种数据分析系统，其特征在于：针对时间序列数据中存在的空缺或不完整的记录，采取填充或者删除；

5.根据权利要求1所述的一种数据分析系统，其特征在于：长短期记忆网络单元通过细胞状态和门控机制解决普通rnn中存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够捕获长期依赖关系，提取时间序列中的关键信息；

6.根据权利要求1所述的一种数据分析系统，其特征在于：特征提取模块借...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈毅祥，
申请(专利权)人：萍乡学院，
类型：发明
国别省市：