[发明专利]一种应用于项目管理的实时数据智能关联方法

说明书

本发明提供了一种应用于项目管理的实时数据智能关联方法，包括以下步骤：S1、对项目对象进行项目内关联、项目间关联；S2、从历史数据库中获取连接；S3、在定义的时间点进行历史数据转移；S4、在与已有项目具有关联关系的新项目加入时，关联规则分析子模块对导入的新项目示例数据分析得出新项目与已有项目的关联规则，并建立相关关系型新项目数据表与备份数据表；S5、新项目关联规则管理模块展示上一步分析所得的关联规则。解决了现有项目管理系统多个相关项目之间的数据关系及关联规律的变化，往往需要新模块的开发，耗时耗力的问题，具有自动生成关联规则的优点。

技术领域

本发明涉及项目管理及数据智能关联技术领域，具体是涉及一种应用于项目管理的实时数据智能关联方法。

背景技术

实时数据关联是接收多个数据源实时产生的数据流，并按照一定的业务相关性进行过滤、去重/变更、生成关联键值、组内关联、组间关联、多方拆分、后续环节触发等一系列处理。数据关联是多传感器信息融合的关键技术，应用于航迹起始、集中式目标跟踪和分布式目标跟踪。主要包括以下几种：

(1)观测与观测、或观测与点迹的关联：用于航迹起始或估计目标位置；

(2)观测与航迹关联：用于目标状态的更新；

(3)航迹与航迹关联：用于航迹融合，局部航迹形成全局航迹。

关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系。

关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分

由以上内容可知，通过数据关联技术可将不同来源的数据进行关联，并通过关联分析技术将关联的数据进行分析得出通用规律，两者结合可应用于多种领域，解决海量复杂数据，并将其关联。

对于现有的项目管理系统，尽管可以实现实时数据的显现，并将数据进行简单关联，但多个相关项目之间的数据关系及关联规律的变化，往往需要新模块的开发，耗时耗力，不能快速完成新旧项目的管理。

发明内容

本发明解决的技术问题是：多个相关项目之间的数据关系及关联规律的变化，往往需要新模块的开发，耗时耗力，不能快速完成新旧项目的管理。

本发明的技术方案如下：

一种应用于项目管理的实时数据智能关联方法，包括以下步骤：

S1、项目关联模块对项目对象进行项目内关联、项目间关联；

S2、项目关联模块从历史数据库中获取连接；

S3、数据存储模块在定义的时间点进行历史数据转移；

S4、在与已有项目具有关联关系的新项目加入时，关联规则分析子模块通过Apriori算法训练所得规则分析模型对导入的新项目示例数据分析得出新项目与已有项目的关联规则，并建立相关关系型新项目数据表与备份数据表；

S5、新项目关联规则管理模块展示上一步分析所得的关联规则；

S6、项目管理人员通过前台界面确认并调整关联规则后，进入关联规则试运行阶段；