基于AI模型的数据指标快速查询方法技术

本发明专利技术涉及数据查询技术领域，其公开了基于AI模型的数据指标快速查询方法，包括步骤数据收集、数据预处理、特征选择、索引构建、数据查询；本发明专利技术能整合多数据源数值型数据构建规范数据矩阵，整理样本数量、清洗异常值，提升数据质量；通过特征选择步骤，去除冗余特征，聚焦关键特征，保障后续分析精准；查询效率方面，索引构建按时间分数据块并构建特征值范围索引，可快速定位候选块，缩小查询范围；分层查询机制先粗筛再精确查找，保证查询既高效又准确；适用于数值型数据的整套流程可应对多数据源情况，在数据分析、智能决策等多领域适用，助力业务高效开展。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据查询，具体涉及基于ai模型的数据指标快速查询方法。

技术介绍

1、传统的数据查询方法在面对大规模、复杂结构的数据集时，往往面临诸多挑战。首先，传统方法通常需要对整个数据集进行全面扫描，这在数据量巨大的情况下会导致查询效率极低，耗费大量的时间和计算资源。例如，在一些大型企业的数据库中，存储了数以亿计的交易记录、客户信息等数据，当需要查询特定条件的数据时，如查找特定时间段内消费金额大于某一数值且地理位置在特定区域的客户信息，传统查询方式可能需要遍历整个数据库，这使得查询响应时间可能长达数小时甚至数天，严重影响了业务的及时性和决策的效率。

2、其次，传统数据查询缺乏有效的数据特征筛选机制。在未对数据特征进行深入分析和筛选的情况下，直接在原始数据集中进行查询，会引入大量无关的数据特征，进一步加重查询的负担并降低查询的准确性。例如，在一个医疗数据集中，当查询某种疾病的相关数据时，像患者的姓名、身高这些数据特征对于疾病的关联性可能较低，但传统查询方法无法自动区分并排除这些无关特征，从而影响了查询结果的针对性和有效性。</p>

3、为了本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于AI模型的数据指标快速查询方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于AI模型的数据指标快速查询方法，其特征在于，在构建数据矩阵时，每一行代表一个数据样本，每一列代表一个数据特征；

3.根据权利要求2所述的基于AI模型的数据指标快速查询方法，其特征在于，数据矩阵构建方式如下：

4.根据权利要求3所述的基于AI模型的数据指标快速查询方法，其特征在于，在StepY2中，异常值清洗替换方式如下：

5.根据权利要求2所述的基于AI模型的数据指标快速查询方法，其特征在于，特征选择的方式如下：

6.根据权利要求5所...

【技术特征摘要】

1.基于ai模型的数据指标快速查询方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于ai模型的数据指标快速查询方法，其特征在于，在构建数据矩阵时，每一行代表一个数据样本，每一列代表一个数据特征；

3.根据权利要求2所述的基于ai模型的数据指标快速查询方法，其特征在于，数据矩阵构建方式如下：

4.根据权利要求3所述的基于ai模型的数据指标快速查询方法，其特征在于，在stepy2中，异常值清洗替换方式如下：

5.根据权利要求2所述的基于ai模型的数据指标快速查询方法，其特征在于，特征选择的方式如下：

6.根据权利要求5所述的基于ai模型的...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋胜坤，张祺，陶飞，
申请(专利权)人：苏州兴财通用网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：