[发明专利]一种用于构建数据分析流程的数据分析服务推荐方法及系统

说明书

本发明提供一种用于构建数据分析流程的数据分析服务推荐方法，包括：S1、获取待分析数据集以及待分析数据集对应的数据分析任务描述信息；S2、响应于数据分析服务的首次推荐需求，根据待分析数据集对应的数据分析任务描述信息、待分析数据集的特征，从数据分析服务集合中为待分析数据集进行第一步单步服务推荐，获得第一步单步服务推荐集合。本发明通过在数据分析流程构建过程中为用户提供即时服务推荐，指导用户进行决策分析，可以支持没有数据分析专业知识的普通业务用户也能方便地使用数据分析服务来完成业务需求，大大降低数据分析的难度，有效节约人力成本，提高数据分析的质量和效率。

技术领域

本发明涉及数据分析领域，具体来说，涉及基于机器学习的数据分析服务组合流程的构建方法，更具体地说，涉及一种用于构建数据分析流程的数据分析服务推荐方法及系统。

背景技术

数据分析往往需要通过组合多个服务以构建数据分析流程来实现。一个数据分析流程中包含多个数据分析服务以及服务之间的顺序执行关系。数据分析服务是数据分析算法的封装，如数据预处理、特征选取、分类、回归、评估等，通过封装相应算法提供接口供调用。在流程运行时，按照顺序执行关系依次调用每个数据分析服务，对所需分析的数据集进行处理，每一步的输出作为下一步的输入，最终得到数据分析结果。但是，现有技术下，在构建数据分析流程时，存在服务选择难、参数优化难的问题，根据不同的数据集选择合适的服务以及优化参数是一件非常麻烦的事情，而且往往在数据分析过程中需要探索多次才能得到最终结果。例如某省交通管理部门想要通过分析高速公路收费站过车数据来预测近期交通流量，进而提前设置车道来缓解交通拥堵。交通管理人员的目标是建立一个预测车流量的模型，但是使用什么算法、设置什么参数，都需要专业数据分析知识，对交通管理人员来说具有很大困难。同时由于数据分析的不确定性，用户经常需要在查看结果后，对数据分析流程进行修改，例如引入或替换其他服务，修改服务参数等，经过多次尝试才能得到最终满意的结果，这对数据分析人员提出了更大的挑战。传统服务推荐技术大多针对通用的服务组合问题进行推荐，尚未针对数据分析的特定需求、以多次交互的形式来为用户进行数据分析服务推荐，存在推荐效率低、推荐结果不准确等问题。

发明内容

因此，本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种新的用于构建数据分析流程的数据分析服务推荐方法及系统。

根据本发明的第一方面，提供一种用于构建数据分析流程的数据分析服务推荐方法，用于为构建待分析数据集的数据分析流程进行数据分析服务推荐，所述数据分析服务推荐方法包括：S1、获取待分析数据集以及待分析数据集对应的数据分析任务描述信息；S2、响应于数据分析服务的首次推荐需求，根据待分析数据集对应的数据分析任务描述信息、待分析数据集的特征，从数据分析服务集合中为待分析数据集进行第一步单步服务推荐，获得第一步单步服务推荐集合，其中，所述数据分析服务集合为用于构建数据分析服务流程的所有数据分析服务组成的集合。优选的，所述推荐方法还包括：S3、响应于数据分析服务的再次推荐需求，根据待分析数据集对应的数据分析任务描述信息、待分析数据集的特征以及已构建的数据分析流程片段，从数据分析服务集合中为待分析数据集从已构建的流程片段的下一步开始进行单步服务推荐。

其中，所述待分析数据集对应的数据分析任务描述信息至少包括：数据分析任务类型、运行时间上限值、任务目标数据特征集合、性能评价指标集合、数据集划分策略。