[发明专利]一种统计数据分析分类系统及方法

说明书

本发明公开了一种统计数据分析分类系统及方法，包括数据处理系统，所述数据处理系统包括可信度划分单元、来源定义单元、数据初筛单元和分析整合单元，可信度划分单元用于定义为信任端，并设定信任端数据准确度评级标准，划分出危险集成区和黑名单，所述可信度划分单元与来源定义单元对接，其中来源定义单元用于对定义目录和子目录数据，本发明涉及数据处理技术领域。该统计数据分析分类系统及方法，通过对数据源对应的信息获取点进行信任度授权划分，并且设定信任端数据准确度评级标准，利用积分的形式，鼓励不同的信任端进行互相纠错，从而筛选出低错误的信息获取点，降低处理难度的同时，实现统计数据的高准确度分类。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种统计数据分析分类系统及方法。

背景技术

常规数据统计过程中，很容易出现错误数据，需要对若干个数据源进行深层次的审核，这无疑会增大数据处理的难度，并且对于处理器的性能要求较高，而且在户数统计分类的过程中，很容易出现大量的无用甚至错误的信息，单纯的利用处理器进行错误信息筛选，很难实现，并且无法有效筛除错误数据源，长此以往，数据统计分类愈发困难，基于此，特提出一种统计数据分析分类系统及方法，对数据源对应的信息获取点进行信任度授权划分，并且设定信任端数据准确度评级标准，利用积分的形式，鼓励不同的信任端进行互相纠错，从而筛选出低错误率的信息获取点，降低处理难度的同时，实现统计数据的高准确度分类。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种统计数据分析分类系统及方法，解决了上述的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种统计数据分析分类系统，包括数据处理系统，所述数据处理系统包括可信度划分单元、来源定义单元、数据初筛单元和分析整合单元，其中可信度划分单元用于定义为信任端，并设定信任端数据准确度评级标准，划分出危险集成区和黑名单，所述可信度划分单元与来源定义单元对接，其中来源定义单元用于对定义目录和子目录数据，定义信任端按照目录关键词和子目录关键字进行数据采集，并根据可信度划分单元划分危险集成区和黑名单中信任端进行区分标识，所述来源定义单元与数据初筛单元对接，其中数据初筛单元用于根据来源定义单元中设定的目录和子目录关键词对信任端采集的数据进行关键词筛选，并将对应关键字的数据写入到对应的目录和子目录中，进行人工粗筛，所述数据初筛单元与分析整合单元对接，其中分析整合单元用于将经过数据初筛单元筛选的数据写入到对应的子目录中，并公开给信任端按照可信度划分单元设定的设定信任端数据准确度评级标准进行纠错，最后将矫正后的数据写入到对应的子目录中进行公开，所述分析整合单元与可信度划分单元对接。

通过采用上述技术方案，对数据源对应的信息获取点进行信任度授权划分，并且设定信任端数据准确度评级标准，利用积分的形式，鼓励不同的信任端进行互相纠错，从而筛选出低错误的信息获取点，降低处理难度的同时，实现统计数据的高准确度分类。

本发明进一步设置为：所述可信度划分单元包括信任端授权模块、积分评断模块、危险集成模块和信任复活模块，其中信任端授权模块与积分评断模块对接，所述积分评断模块与危险集成模块对接，所述危险集成模块与信任复活模块对接，所述信任复活模块与积分评断模块对接。

本发明进一步设置为：所述信任端授权模块用于进行数据源对应的信息获取点授权，并将若干个信息获取点定义为信任端一、信任端二、信任端N；

所述积分评断模块用于设定信任端数据准确度评级标准，授予对应信任端在期限时间内的固定积分，并设定错误和积分对应关系，在信任端一检测到其它信任端出现信息错误时，扣除错误信任端对应的积分，并将对应积分添加到首先检测出错误的信任端一上；