一种基于多维数据的数据处理方法技术

本发明专利技术涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于多维数据的数据处理方法，包括获取目标数据库的历史识别数据，对获取的历史识别数据进行数据清洗，并对数据清洗后的数据进行预处理和筛选得到异常识别数据；将异常识别数据进行分组标记，对每个异常识别数据进行有效性计算以及可靠性计算，得到对应的效度和信度；将异常识别数据的信度与预设的信度临界阈值比较分析得到偏差数据；对偏差数据进行偏差发生率的计算和分析，并根据分析结果动态制定偏差数据管理评估准则；本发明专利技术用于解决现有技术方案中不能对异常的识别数据偏差进行分析并智能管理的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据分析，尤其涉及一种基于多维数据的数据处理方法。

技术介绍

1、人工智能要是指利用人工智能技术和算法来对输入的数据进行分析、判断和分类的过程，它可以识别和理解图像、语音、文本、视频等各种形式的数据，并从中提取有用的信息和模式。

2、但是，目前的技术无法对识别数据的偏差异常进行主动高效地监测分析，且难以进行针对性的管理来提高数据识别的监测效果。为此，本专利技术提出了一种基于多维数据的数据处理方法，通过对获取的历史识别数据进行处理筛选得到异常识别数据，对异常识别数据进行效度和信度的计算和分析得到偏差数据，并针对偏差数据进行评估管理，以便可以及时高效的提高异常数据的监管处理效果。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是为了解决
技术介绍
中的问题，而提出的一种基于多维数据的数据处理方法。

2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：

3、一种基于多维数据的数据处理方法，包括：

4、获取目标数据库的历史识别数据，对获取的历史识别数据进行数据清洗，并对数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.获取目标数据库的历史识别数据，对获取的历史识别数据进行数据清洗，并对数据清洗后的数据进行预处理和筛选得到异常识别数据；

2.根据权利要求1所述的一种基于多维数据的数据处理方法，其特征在于，将异常识别数据的信度XD与预设的信度临界阈值XD0比较分析；若XD大于XD0，则判定异常识别数据的信度失效并生成失效标签，根据失效标签将对应的异常识别数据标记为偏差数据；若XD不大于XD0，则判定异常识别数据的信度有效并生成有效标签。

【技术特征摘要】

1.获取目标数据库的历史识别数据，对获取的历史识别数据进行数据清洗，并对数据清洗后的数据进行预处理和筛选得到异常识别数据；

2.根据权利要求1所述的一种基于多维数据的数据处理方法，其特征在于，将异常识别数据的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张婷婷，
申请(专利权)人：吉林省日圆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：