1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：
根据数据分析请求确定分析数据，其中所述数据分析请求包括第一数据分析请求或第二数据分析请求；
根据所述数据分析请求确定分析模型；
根据所述分析数据和所述分析模型，得到数据分析结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数据分析请求包括以下至少一个或多个：数据分析业务类型、模型标识、分析结果策略，所述第二数据分析请求包括以下至少一个或多个：数据分析业务类型、待分析数据、模型标识、分析结果策略。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据数据分析请求确定分析数据，包括以下至少之一：
根据所述第一数据分析请求中的数据分析类型从第三代合作伙伴计划3gpp网络中获取分析数据；
将所述第二数据分析请求中携带的待分析数据确定为分析数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述分析数据发送至大数据平台进行存储。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据数据分析请求确定分析模型，包括以下之一：
根据所述业务分析类型和/或所述模型标识确定所需模型和/或模型类型，将本地存在的与所述所需模型和/或模型类型相同的本地模型确定为分析模型；
根据所述业务分析类型和/或所述模型标识确定所需的本地模型，并对所需的本地模型进行训练，得到分析模型；
根据所述业务分析类型和/或所述模型标识生成模型请求，并发送所述模型请求至模型拥有者，接收所述模型拥有者反馈的分析模型，其中，所述模型拥有者为具备模型的人工智能ai平台或第三代合作伙伴计划3gpp网络功能；所述分析模型由模型拥有者根据模型请求确定。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述分析数据和所述分析模型，得到数据分析结果，包括：
运行所述分析模型分析所述分析数据，得到数据分析结果。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述分析数据和所述分析模型，得到数据分析结果之后，还包括：
如果所述数据分析结果未满足分析结果策略，则确定新的分析模型；
运行所述新的分析模型分析所述分析数据，得到新的数据分析结果。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定新的分析模型，包括以下之一：
对所述分析模型进行训练，得到新的分析模型；
发送新的模型请求至模型拥有者，接收所述模型拥有者反馈的新的分析模型。
9.根据权利要求5或8所述的方法，其特征在于，所述模型请求包括以下至少一个或多个：模型接收者地址、模型类型标识、模型标识、训练数据、模型筛选条件、模型数据关联信息、模型反馈策略。
10.根据权利要求5或7所述的方法，其特征在于，得到分析模型之后，还包括：
生成模型信息和/或模型运行实例信息，所述模型信息包括以下至少一个或多个：模型版本、模型目录、模型标识、模型关联信息，所述模型运行实例包括以下至少一个或多个：模型运行状态、模型运行时间戳、模型调用次数、模型准确率。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，生成模型信息和/或模型运行实例信息之后，还包括：
将所述模型信息和/或模型运行实例信息发送至网络存储功能nrf。
12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，由模型拥有者根据所述模型请求得到分析模型的方法，包括以下之一：
模型拥有者将满足所述模型类型标识和/或所述模型标识和/或所述模型筛选条件的模型确定为分析模型；
模型拥有者确定满足所述模型类型标识和/或所述模型标识和/或所述模型筛选条件的模型为所需模型，模型拥有者根据所述训练数据和/或所述模型数据关联信息训练所述所需模型，得到分析模型；
模型拥有者将所述模型请求转发至第三方模型拥有者，接收第三方模型拥有者发送的分析模型。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，由模型拥有者根据所述模型请求得到分析模型的方法，还包括：
模型拥有者根据所述模型反馈策略将所述分析模型反馈至模型接收者，其中所述模型接收者由所述模型接收者地址确定。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据数据分析请求确定分析数据之后，所述方法还包括：
生成数据结果请求并发送至模型拥有者；所述数据结果请求包括以下至少一个或多个：分析结果接收者地址、模型类型标识、模型标识、分析数据、分析结果策略；
接收模型拥有者反馈的数据分析结果，其中，所述数据分析结果由模型拥有者根据数据结果请求确定。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，由模型拥有者根据所述数据结果请求得到数据分析结果的方法，包括以下之一：
模型拥有者根据所述模型类型标识和/或所述模型标识确定分析模型，运行所述分析模型分析所述分析数据，得到数据分析结果；
模型拥有者利用分析数据对分析模型进行训练得到新的分析模型；运行所述新的分析模型分析所述分析数据，得到新的数据分析结果，判断所述新的数据分析结果是否满足分析结果策略，如果未满足，返回执行利用所述分析数据对所述分析模型进行训练得到新的分析模型的操作，直至数据分析结果满足分析结果策略；
模型拥有者根据所述模型类型标识和/或所述模型标识获取第三方模型拥有者的分析模型，运行所述分析模型分析所述分析数据，得到数据分析结果。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，由模型拥有者根据所述数据结果请求得到数据分析结果的方法，还包括：
模型拥有者将数据分析结果反馈至分析结果接收者，其中，所述分析结果接收者由分析结果接收地址确定。
17.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收nwdaf配置信息；其中，所述配置信息包括以下至少一个或多个：模型拥有者地址、模型辅助参数。
根据所述nwdaf配置信息配置目标模型。
18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述根据nwdaf配置信息配置目标模型，包括以下之一：
根据所述模型辅助参数进行训练，得到目标模型；
生成模型请求并发送至模型拥有者，接收模型拥有者反馈的所述目标模型，其中，所述目标模型由模型拥有者根据模型请求确定。
19.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
接收模型查询请求，其中，所述模型查询请求用于查询模型信息和/或模型运行实例信息，其中，所述模型查询请求包括以下至少之一：查询结果接受者、查询筛选条件；所述查询筛选条件至少包含以下之一：查询对象、查询的时间范围、查询的内容；
根据模型查询请求发送模型查询结果至所述查询结果接受者。
20.一种数据分析装置，其特征在于，包括：
分析数据获取模块，设置为根据数据分析请求确定分析数据，其中所述数据分析请求包括第一数据分析请求或第二数据分析请求；
分析模型确定模块，设置为根据所述数据分析请求确定分析模型；
分析结果确定模块，设置为根据所述分析数据和所述分析模型，得到数据分析结果。
21.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-19任一项所述的数据分析方法。
22.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-19任一项所述方法。