[发明专利]数据挖掘方法和装置

说明书

本发明涉及一种数据挖掘方法和装置，从数据源获取实时数据，对实时数据进行数据清洗，得到清洗后的实时数据，根据清洗后的实时数据建立数据仓库。根据数据仓库中的实时数据，通过预设数据挖掘模型对预设时间段的数据进行预测，生成第一预测结果并输出，其中，预设数据挖掘模型是通过对历史数据进行分析建模并确定的多个数据挖掘模型中准确性最高的数据挖掘模型。因为通过多个不同的数据挖掘模型，对历史数据进行了分析建模，所以挑选出的模型会更加符合历史数据的特异性，从而提高对不同客户的不同数据的预测准确性，可以处理客户个性化需求。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，特别是涉及一种数据挖掘方法和装置。

背景技术

近些年来，由于全球信息技术的迅速发展和互联网的快速普及造成了数据过量和信息爆炸，人们迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识并加以利用。这就需要用到数据挖掘技术。数据挖掘技术一般是指从大量的数据中通过算法搜索出隐藏信息的方法。数据挖掘技术广泛应用在很多行业，如金融业、通信业、交通业、大型零售业及保险业等行业。

传统的数据挖掘软件因为标准化的分析，不能处理个性化的需求，不能给用户带来很高的满意度。因此，急需开发出一种可以处理客户个性化需求的数据挖掘方法。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种可以处理客户个性化需求的数据挖掘方法和装置。

一种数据挖掘方法，所述方法包括：

从数据源获取实时数据；

对所述实时数据进行数据清洗，得到清洗后的实时数据，根据所述清洗后的实时数据建立数据仓库；

根据所述数据仓库中的实时数据，通过预设数据挖掘模型对预设时间段的数据进行预测，生成第一预测结果并输出；

其中，所述预设数据挖掘模型是通过对历史数据进行分析建模并确定的多个数据挖掘模型中准确性最高的数据挖掘模型。

一种数据挖掘装置，所述装置包括：

实时数据获取模块，用于从数据源获取实时数据；

数据仓库建立模块，用于对所述实时数据进行数据清洗，得到清洗后的实时数据，根据所述清洗后的实时数据建立数据仓库；

预测模块，用于根据所述数据仓库中的实时数据，通过预设数据挖掘模型对预设时间段的数据进行预测，生成第一预测结果并输出，其中，所述预设数据挖掘模型是通过对历史数据进行分析建模并确定的多个数据挖掘模型中准确性最高的数据挖掘模型。

上述数据挖掘方法和装置，从数据源获取实时数据，对实时数据进行数据清洗，得到清洗后的实时数据，根据清洗后的实时数据建立数据仓库。根据数据仓库中的实时数据，通过预设数据挖掘模型对预设时间段的数据进行预测，生成第一预测结果并输出。其中，预设数据挖掘模型是通过对历史数据进行分析建模并确定的多个数据挖掘模型中准确性最高的数据挖掘模型。选取多个不同的数据挖掘模型，对历史数据进行分析建模，从而挑选出准确性最高的数据挖掘模型作为预设数据挖掘模型。因为通过多个不同的数据挖掘模型，对历史数据进行了分析建模，所以挑选出的模型会更加符合历史数据的特异性，从而提高对不同客户的不同数据的预测准确性，可以处理客户个性化需求。

附图说明

图1为一个实施例中数据挖掘方法的应用环境图；

图2为一个实施例中服务器的内部结构图；

图3为一个实施例中数据挖掘方法的流程图；

图4为另一个实施例中数据挖掘方法的流程图；

图5为图4中选择模型群并建立模型方法的流程图；

图6为一个实施例中数据挖掘装置的结构示意图；