[发明专利]数据分析方法、装置、服务器和可读存储介质

说明书

本发明实施例涉及数据分析领域，公开了一种数据分析方法、装置、服务器和可读存储介质。本发明中，获取数据表调用流程序列；根据所述数据表调用流程序列，生成序列长度一致的调用新序列；将所述调用新序列输入预先设置的神经网络进行训练，获得关系矩阵；对所述关系矩阵进行处理，获取数据表之间的关系值；根据所述数据表之间的关系值，构成冷热关系热力图，以对数据进行分析。更加准确的确定数据表之间的调用关系，提高分析结论的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及数据分析领域，特别涉及数据分析方法、装置、服务器和可读存储介质。

背景技术

在数据仓库中，一般是从各业务系统的数据库中同步原始数据，作为数据仓库的贴源层数据表，是后续数据仓库上层数据模型建设的基础。为了更好的做数据资产管理，需要判断各个贴源层数据表的冷热度，对于热度高(即重要性高)的数据表做重点监控。

相关技术一般是通过数据表在数据处理过程中被调用的频次来判断数据表的冷热度，但仅统计调用的频次的方法比较单一，不足以准确反映数据表的冷热度，对数据表的重要性判断可能产生误差。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种数据分析方法、装置、服务器和可读存储介质，更加准确的确定数据表之间的调用关系，提高分析结论的准确性。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种数据分析方法，包括以下步骤：

获取数据表调用流程序列；

根据所述数据表调用流程序列，生成序列长度一致的调用新序列；

将所述调用新序列输入预先设置的神经网络进行训练，获得关系矩阵；

对所述关系矩阵进行处理，获取数据表之间的关系值；

根据所述数据表之间的关系值，构成冷热关系热力图，以对数据进行分析。

本发明的实施方式还提供了一种数据分析装置，包括：

获取模块，用于获取数据表调用流程序列；

序列处理模块，用于根据所述数据表调用流程序列，生成序列长度一致的调用新序列；

网络训练模块，用于将所述调用新序列输入预先设置的神经网络进行训练，获得关系矩阵；

关系计算模块，用于对所述关系矩阵进行处理，获取数据表之间的关系值；

分析模块，用于根据所述数据表之间的关系值，构成冷热关系热力图，以对数据进行分析。

本发明的实施方式还提供了一种服务器，包括：至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行任一所述的数据分析方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的数据分析方法。

本发明实施方式相对于相关技术而言，不单纯的采用调用次数来作为数据表之间的关系的评判依据，通过预先设置的神经网络得到数据表之间的关系，比传统的紧密度判断方法更加的精准，避免了一些数据表尽管调用次数较多但并不紧要的情况发生。并通过数据表之间的关系值构成热力图，通过热力图可以看出数据表时间的紧密关系，使对数据的分析更清晰更直观。采用数学方法将各个数据表之间的调用关系紧密度信息量化，并通过运算得到各个数据表之间的关系值。这个关系值不光包含了数据表的调用频次，更重要的还包含了各个数据表之间的紧密共现，通过热力表可以更准确地反映数据表的热力程度，为后续重点监控保障提供依据。