[发明专利]一种数据处理预测的方法

说明书

本发明提供了一种数据处理预测的方法，方法包括：步骤1：将执行完预处理操作后的电力领域的加密数据，导入多个预测模型，得到每个所述预测模型产生的所述加密数据对应的预测结果；同时保存所述预处理操作的每个步骤的指令和参数；步骤2：对所述多个预测结果进行主成分分析，确定最优的一个预测模型；步骤3：使用所述最优的预测模型和所述保存的指令和参数，对同类的电力领域数据进行预测。导出的数据可以进行地址加密。本发明可以实现在预测结果的过程中，实现数据的加密处理，还可以包括数据的存储地址的加密处理。以实现电力数据在使用过程中的安全性，解密只能在固定硬件设备上完成，完全杜绝了数据泄露，保证了数据的安全性。

技术领域

本发明涉及数据处理的技术领域，尤其涉及一种数据处理预测的方法。

背景技术

在企业的运营过程中，会产生大量的数据，这些电子数据的管理主要包括两方面问题，一是安全问题，电力数据包含着大量涉及用户隐私、企业核心商业利益的数据，直接使用原始数据存在极大的数据安全隐患，不仅会泄露用户隐私，还会危及企业和社会安全，为防止数据泄露，目前在数据的改动方面，存在审批严格，流程繁琐等缺陷。

二是数据分析预测问题，数据主要来源于信息采集、营销业务等系统。这些系统数据一方面由于人为录入等原因，存在异常数据，无法直接用于数据分析预测工作，在修改方面，又会遇到前述的问题。

经上述的技术分析，现有技术中存在企业的数据在整个使用、模型预测、数据导出后的安全性方面，存在加密环节覆盖环节少的缺陷。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据处理预测的方法，以解决现有技术数据在非密状态下使用，缺少安全性的缺陷。

本发明实施例提供了一种数据处理预测的方法，包括：

步骤1：将执行完预处理操作后的电力领域的加密数据，导入多个预测模型，得到每个所述预测模型产生的所述加密数据对应的预测结果；同时保存所述预处理操作的每个步骤的指令和参数；

步骤2：对所述多个预测结果进行主成分分析，确定最优的一个预测模型；

步骤3：使用所述最优的预测模型和所述保存的指令和参数，对同类的电力领域数据进行预测。

优选的，所述预处理操作包括：数据清洗处理、数据回填处理、和/或数据归一化处理；

所述加密数据为所述预处理操作后，进行加密的数据，或所述预处理操作过程中，进行加密的数据。

优选的，所述多个预测模型包括以下之一：

随机森林算法模型、SVM算法模型、XGBOOST算法模型、DNN算法模型。

优选的，所述电力领域的加密数据包括设置的多组数据，每组数据，分别执行步骤1和步骤2，确定出当前组数据的第一最优预测模型；

将多组数据一一对应的多个第一最优预测模型，重复执行步骤2，得出第二最优预测模型，作为所述电力领域的加密数据的最优预测模型。

优选的，所述加密数据通过以下步骤得到：

所述待加密数据为类别型列，对其进行自然整数编码加密；

所述待加密数据为日期型列，编码后的日期等于编码前的日期加随机密钥天数；

所述待加密数据为数字型列，采用以下方式之一加密：1：乘以以e为底取随机数秘钥对数；2：乘以以10为底取随机数秘钥对数；3：乘以随机数秘钥的平方根；4：乘以随机数秘钥的三次方根；5：乘以千分之一倍的随机数秘钥。

优选的，所述加密数据为线损数据，所述每组数据至少包括：线路的年龄、地域、温湿度、材质。