一种基于交通违法数据的云分析方法及系统与流程

本发明公开了一种基于交通违法数据的云分析方法及系统，属于计算机技术领域。

背景技术：

大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系，随着社会的发展以及科学技术水平的不断提高，此时大数据在各个领域的运用也越来越多，目前对与交通违法数据主要是人工进行分析处理，浪费了大量的人力资源，同时人工进行分析处理容易产生误差，使得分析结果不够准确。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是克服传统脱漆剂的缺陷，提供一种基于交通违法数据的云分析方法及系统，从而解决上述问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于交通违法数据的云分析方法，包括以下步骤：

s1：用于获取交通违法数据的步骤；

s2：用于对交通违法数据进行编号转换处理的步骤；

s3：对所得到的交通违法数据进行分析处理的步骤。

作为优选，所述s1用于获取交通违法数据的步骤包括：

s11：将数据保存在数据存储器内部；

s12：从数据存储器内部提取所需分析的数据；

s13：将提去出的所需分析的数据传入数据转换模块内。

作为优选，所述s3对所得到的交通违法数据进行分析处理的步骤包括：

s31：将分析完成的数据输入到数据处理系统内部；

s32：数据处理模块根据每种编号所对应的交通违法数据进行分组；

s33:根据时间地点等预分类信息对经过上一步骤索道到的数据进行细分；

s34：根据上述得到的交通违法数据分组情况，数据生产模块进行处理得到交通违法数据分析图。

一种基于交通违法数据的系统，包括数据模块、数据提取模块、数据转换模块、分析模块、数据处理模块与数据生成模块。

所述数据模块用于储存各种交通违法行为数据；

所述分析模块，用于根据所述数据转换模块生成的交通违法行为的编号对所需分析的交通违法行为进行分析处理；

所述数据处理模块，对经过分析模块所产生的数据信息进行分组处理；

所述数据生成模块，将数据处理模块分组完成的交通违法数据信息生成为交通违法数据图。

作为优选，所述分析模块包括数据编号模块与数据对比模块，所述数据编号模块用于根据交通违法行为创建较为准确的交通违法数据编号，使得每个交通违法行为特征都对应一个特定的编号，并且将编号存储起来；所述数据对比模块，用于根据所述数据转换模块所生成的交通违法数据编号进行对比选择。

作为优选，所述数据处理模块包括数据信息处理模块与数据分组模块，所述数据信息处理模块将分析模块所生成的交通违法行为特征编号进行整理，所述数据分组模块将经过数据信息处理模块整理后的交通违法行为特征编号根据所预设的分组类型进行分组处理。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明与现有技术相比，本发明所提供的一种基于交通违法数据的云分析方法及系统，基于此设计开发出的交通违法数据分析程序，能够对交通违法数据进行精确分析，使得数据分析效率较高，同时更能使人们能够直观的观察到交通违法行为的发生情况，从而可以根据数据信息做出调整与预防。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的一个实施例所提供的一种基于交通违法数据的云分析方法的流程图；

图2是本发明的一个实施例所提供的一种基于交通违法数据的云分析方法中所述s1用于获取交通违法数据的步骤流程图；

图3是本发明的一个实施例所提供的一种基于交通违法数据的云分析方法中所述s3对所得到的交通违法数据进行分析处理的步骤流程图；

图4是本发明的一个实施例所提供的一种基于交通违法数据的云分析系统结构示意图；

图5是本发明的一个实施例所提供的一种基于交通违法数据的云分析方法的步骤图。

具体实施方式

下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

如图1与图5所示，本实施例提供一种基于交通违法数据的云分析方法，包括以下步骤：

s1：用于获取交通违法数据的步骤；

s2：用于对交通违法数据进行编号转换处理的步骤；

s3：对所得到的交通违法数据进行分析处理的步骤。

本领域技术人员可以理解为，上述实施例提供的基于交通违法数据的云分析方法，对于获取到的交通违法数据信息进行存储，然后从数据库内获取交通违法数据信息，对所需要分析的数据与处理器数据库内所包含的各种交通违法行为编号进行对比，然后对同一类型的交通违法数据进行分组处理，然后将同一地点以及相同时间的交通违法数据进行分组处理，然后根据上述分析处理，从中得到各个地段以及时间所发生的交通违法行为的交通违法数据图，不需要人工来对大批量的交通违法数据数据进行处理，节省了大量的人力资源，同时也使得交通违法数据处理的速度更为高效率。

进一步，如图2所示，s1用于获取交通违法数据的步骤包括：

s11：将数据保存在数据存储器内部；

s12：从数据存储器内部提取所需分析的数据；

s13：将提去出的所需分析的数据传入数据转换模块内。

本领域技术人员可以理解，将所采集到的交通违法数据集中在数据存储器内，使得若需要对其中的交通违法数据进行分析时，只需要从数据存储器内调出即可，方便快捷，从而有效提高了交通违法数据分析的效率，不需要从杂乱的交通违法数据群内找出。

进一步，如图3所示，s3对所得到的交通违法数据进行分析处理的步骤包括：

s31：将分析完成的数据输入到数据处理系统内部；

s32：数据处理模块根据每种编号所对应的交通违法数据进行分组；

s33:根据时间地点等预分类信息对经过上一步骤索道到的数据进行细分；

s34：根据上述得到的交通违法数据分组情况，数据生产模块进行处理得到交通违法数据分析图。

本领域技术人员可以理解，数据处理模块采用朴素贝叶斯算法构建的各类交通违法数据分类模型，对所获得交通违法数据编号进行时间、地点与交通违法行为进行分类，对于提高交通违法数据分析处理效率具有显著的作用。

实施例二

如图4所示，本实施例提供一种基于交通违法数据云分析系统，包括数据模块、数据提取模块、数据转换模块、分析模块、数据处理模块与数据生成模块。

数据模块用于储存各种交通违法行为数据；

数据提取模块，从数据模块内部将所需分析的交通违法行为数据提取出来；

分析模块，用于根据数据转换模块生成的交通违法行为的编号对所需分析的交通违法行为进行分析处理；

数据处理模块，对经过分析模块所产生的数据信息进行分组处理；

数据生成模块，将数据处理模块分组完成的交通违法数据信息生成为交通违法数据图。

本领域技术人员可以理解为，上述实施例提供的基于交通违法数据的云分析方法，对于获取到的交通违法数据信息进行存储，然后通过数据提取模块从数据库内获取交通违法数据信息，通过分析模块对所需要分析的数据与处理器数据库内所包含的各种交通违法行为编号进行对比，通过数据处理模块对同一类型的交通违法数据进行分组处理，然后将同一地点以及相同时间的交通违法数据进行分组处理，然后通过数据生成模块根据上述分析处理，从中得到各个地段以及时间所发生的交通违法行为的交通违法数据图，不需要人工来对大批量的交通违法数据数据进行处理，节省了大量的人力资源，同时也使得交通违法数据处理的速度更为高效率。

进一步，分析模块包括数据编号模块与数据对比模块，数据编号模块用于根据交通违法行为创建较为准确的交通违法数据编号，使得每个交通违法行为特征都对应一个特定的编号，并且将编号存储起来；数据对比模块，用于根据数据转换模块所生成的交通违法数据编号进行对比选择。

本领域技术人员可以理解为，根据交通违法大数据创建较为准确的交通违法数据编号，使得每个交通违法行为特征都对应一个特定的编号，对所需要分析的数据与处理器数据库内所包含的各种交通违法行为编号进行对比，从而得出所需分析的交通违法数据包括一个或几个交通违法行为编号，使得交通违法数据分析的更为准确，有利于人们对交通违法数据进行分析处理。

进一步，数据处理模块包括数据信息处理模块与数据分组模块，数据信息处理模块将分析模块所生成的交通违法行为特征编号进行整理，数据分组模块将经过数据信息处理模块整理后的交通违法行为特征编号根据所预设的分组类型进行分组处理。

本领域技术人员可以理解为，对分析完成所获得的交通违法数据通过采用朴素贝叶斯算法构建的各类交通违法数据分类模型，进行时间、地点与交通违法行为分类，使得数据生成模块生成的数据分析图更加精确，便于人们直观的观察到各类交通违法行为发生情况。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明与现有技术相比，本发明所提供的一种基于交通违法数据的云分析方法及系统，基于此设计开发出的交通违法数据分析程序，能够对交通违法数据进行精确分析，不需要人力来对交通违法数据进行分析，使得数据分析效率较高，同时防止因人为因素使得数据分析结果不准确，同时更能使人们能够直观的观察到交通违法行为的发生情况，从而可以根据数据信息做出调整与预防。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。