本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种数据模型建立方法、数据分析方法及数据模型建立装置。
背景技术：
随着计算机技术的发展，越来越多的领域采用了线上实施的方式，以减少人力资源的耗费。但是在一些参考标准比较多的数据评价中并不能有效对数据进行分析。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种数据模型建立方法、数据分析方法及数据模型建立装置。
本发明实施例提供的一种数据模型建立方法，所述数据模型建立方法包括：
接收用户在指定输入窗口输入的预设的评价数据，得到检测模型；
获取历史检测数据及该历史检测数据对应的标准检测结果；
将所述检测数据输入所述检测模型中进行检测，得到模型检测结果；
将所述模型检测结果与所述标准检测结果进行对比；
若所述模型检测结果与所述标准检测结果的匹配度达到第一预设值，则保留所述检测模型作为目标检测模型，以用所述目标检测模型对待检测数据进行检测。
本发明实施例还提供一种数据分析方法，使用上述的数据模型建立方法建立的数据模型进行数据分析，所述数据分析方法包括：
启动所述目标检测模型；
将待检测数据输入所述目标检测模型进行数据测试，并输出测试结果。
本发明实施例还提供一种数据模型建立装置，所述数据模型建立装置包括：
第一接收模块，用于接收用户在指定输入窗口输入的预设的评价数据，得到检测模型；
获取模块，用于获取历史检测数据及该历史检测数据对应的标准检测结果；
第一检测模块，用于将所述检测数据输入所述检测模型中进行检测，得到模型检测结果；
第一对比模块，用于将所述模型检测结果与所述标准检测结果进行对比；
确定模块，用于若所述模型检测结果与所述标准检测结果的匹配度达到第一预设值，则保留所述检测模型作为目标检测模型，以用所述目标检测模型对待检测数据进行检测。
与现有技术相比，本发明实施例的数据模型建立方法、数据分析方法及数据模型建立装置，通过在建立模型时输入评价数据，再将检测数据输入输入到检测模型中进行检测，可以使最后得到的所述目标检测模型能够使用所述评价数据对应的检测标准，更能够满足数据分析的准确度的需求。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提供的电子终端的方框示意图。
图2为本发明实施例提供的数据模型建立方法的流程图。
图3为本发明另一实施例提供的数据模型建立方法的部分流程图。
图4为本发明再一实施例提供的数据模型建立方法的部分流程图。
图5为本发明又一实施例提供的数据分析方法的流程图。
图6为本发明较佳实施例提供的数据模型建立装置的功能模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
如图1所示，是一电子终端100的方框示意图。所述电子终端100包括数据模型建立装置110、存储器111、存储控制器112、处理器113、外设接口114、输入输出单元115、显示单元116。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对电子终端100的结构造成限定。例如，电子终端100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。本实施例所述的电子终端100可以是个人计算机、处理服务器、或者移动电子设备等具有数据处理能力的计算设备。
所述存储器111、存储控制器112、处理器113、外设接口114、输入输出单元115及显示单元116各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述数据模型建立装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器111中或固化在所述电子终端100的操作系统(operatingsystem，os)中的软件功能模块。所述处理器113用于执行存储器中存储的可执行模块，例如所述数据模型建立装置110包括的软件功能模块或计算机程序。
其中，所述存储器111可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。其中，存储器111用于存储程序，所述处理器113在接收到执行指令后，执行所述程序，本发明实施例任一实施例揭示的过程定义的电子终端100所执行的方法可以应用于处理器113中，或者由处理器113实现。
所述处理器113可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器113可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述外设接口114将各种输入/输入装置耦合至处理器113以及存储器111。在一些实施例中，外设接口114，处理器113以及存储控制器112可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。
所述输入输出单元115用于提供给用户输入数据。所述输入输出单元115可以是，但不限于，鼠标和键盘等。
所述显示单元116在所述电子终端100与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中，所述显示单元可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器进行计算和处理。
在一种实施方式中，所述电子终端100中运行有一个或多个应用程序。例如，matlab应用程序。
在一个实例中，本申请提供的数据模型建立方法及装置用于建立用于评价医学数据的应用模型。本申请提供的数据分析方法用于评价医学数据。
详细地，医学综合评价(medicalcomprehensiveevaluation)是对医学领域一个复杂系统的多个指标信息，应用数学方法(包括数理统计方法)，对数据进行加工和提炼，以求得其优劣等级的一种评价方法。随着计算机的高度普及，科研数据的统计分析已基本依赖于计算机，这种数据处理手段的变革在国内已于八十年代后期悄然兴起。然而，目前国外最具权威的统计分析系统sas软件并没有提供现成的常用综合评价方法的程序与过程，而且sas的核心操作方式为程序驱动，只适合于懂得编程的统计专业人士使用，而对于大多数非统计学专业人士来说，并未使用过sas软件，应用十分困难。而国外其他最新版本的统计分析软件如spss、bmdp、systat、statistica、stata、s-plus等，也缺乏对常用综合评价方法的软件支持。国内最新版本的统计软件包如nosa、splm、cs2000、dps、pems、qstat等，同样不支持常用医学综合评价方法的处理或支持的方法很少，或者是软件只能单一的处理某个方法少量的数据，而对于大量的数据无法一次性处理及消耗时间过长。加之，综合评价方法的复杂性和分析过程的抽象性，使得很多科研人员，甚至一些受过系统训练的研究生，长期饱受数据分析计算的困扰。这种现状极不利于评价方法的推广与应用。因此，着手研制适合不同层次人士需要的综合评价的数据模型，是势在必行的事，也是摆在统计工作者面前一个严竣的课题和必须去完成的一项富有挑战性的任务。目前国内已经有基于excel2000与vba的ces软件来进行医学评价方法的数据处理，但是也有很多局限性，方法应用上的不全面，不能针对很多评价方法相结合进行数据分析，在一些评价方法上处理大量的数据还有一定的困难，同时也不具备自动化处理功能及评价结果可视化的展现。因此，本申请针对医学领域的综合评价方法，在分析比较其他统计软件并参阅了大量学术论文之后，基于工程数学软件matlab强大的程序化语言及其gui界面的开发功能，拟开发一系列医学综合评价方法的自动化处理界面软件包，不仅可以自动化处理评价指标数据，同时针对不同数据也可以选择更适合的和医学评价方法，甚至还可以采用多种评价方法联合应用，最后还可以实现数据评价结果的可视化处理，以解决目前缺乏医学综合评价方法软件支持的难题，也为医学综合评价的科研工作者提供更好的评价使用工具。
请参阅图2，是本发明较佳实施例提供的应用于图1所示的电子终端的数据模型建立方法的流程图。下面将对图2所示的具体流程进行详细阐述。
步骤s101，接收用户在指定输入窗口输入的预设的评价数据，得到检测模型。
本实施例中的方法可以用于建立用于医学的数据的评价的数据模型。
本实施例中，步骤s101包括：基于matlab程序提供数据检测接口，接收所述接收用户在指定输入窗口输入的预设的评价数据，得到matlab的检测模型。此时所述指定输入窗口为所述matlab程序提供数据检测接口。
在一种实施方式中，所述电子终端接收用户输入的matlab程序形成接收数据的接口，所述接口再从制动存储位置中获取所述评价数据以形成所述检测模型。
在另一种实施方式中，所述指定输入窗口也可以是matlab应用程序的窗口。所述电子终端的matlab应用程序的窗口接收用户输入的包含所述评价数据的matlab代码。
在一种实施方式中，数据模型建立方法，所述预设的评价数据为综合评分法、综合指数法、模糊综合评分法、层次分析法、topsis法、密切值法。功效系数法、灰色关联分析法中的任意组合。
详细地，所述综合评分法是用于评价指标无法用统一的量纲进行定量分析的场合，而用无量纲的分数进行综合评价。
详细地，所述综合指数法是指在确定一套合理的经济效益指标体系的基础上，对各项经济效益指标个体指数加权平均，计算出经济效益综合值，用以综合评价经济效益的一种方法。即将一组相同或不同指数值通过统计学处理，使不同计量单位、性质的指标值标准化，最后转化成一个综合指数，以准确地评价工作的综合水平。在一种实施方式中，综合指数值越大，工作质量越好，指标多少可以不限。
详细地，所述模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。所述模糊综合评价法具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。
详细地，所述层次分析法(analytichierarchyprocess，简称ahp)：是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。所述层次分析法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
详细地，所述topsis(techniquefororderpreferencebysimilaritytoanidealsolution)法：是c.l.hwang和k.yoon于1981年首次提出，topsis法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行相对优劣的评价。所述topsis法是一种逼近于理想解的排序法，该方法只要求各效用函数具有单调递增(或递减)性就行。topsis法是多目标决策分析中一种常用的有效方法，又称为优劣解距离法。
详细地，所述密切值法是系统工程中多目标决策的一种方法。多目标决策由于考虑的目标多，标准多，有些目标之间还存在着矛盾，这就使多目标问题成为一个复杂而困难的问题，密切值法是解决有限方案多目标决策的有效方法。从整个决策过程来看，多目标决策与评价是同一概念，这里的决策实质上就是分析和评价过程。密切值法计算灵活简便，结果直观明了，分辨率较高，近几年来已广泛应用于经济、社会、医学、环保等领域，是综合评价的一种行之有效的方法。
详细地，所述功效系数法也可以称作功效函数法，所述功效系数法是根据多目标规划原理，对每一项评价指标确定一个满意值和不允许值，以满意值为上限，以不允许值为下限.计算各指标实现满意值的程度，并以此确定各指标的分数，再经过加权平均进行综合，从而评价被研究对象的综合状况。
详细地，所述灰色关联分析法：对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。
步骤s102，获取历史检测数据及该历史检测数据对应的标准检测结果。
本实施例中，所述历史检测数据可以是用户收集的医学数据，并存储在所述电子终端中。需要使用时，从存储器中获取所述历史检测数据。
本实施例中，所述历史检测数据可以是医学上的应用实例。
步骤s103，将所述检测数据输入所述检测模型中进行检测，得到模型检测结果。
步骤s104，将所述模型检测结果与所述标准检测结果进行对比。
步骤s105，若所述模型检测结果与所述标准检测结果的匹配度达到第一预设值，则保留所述检测模型作为目标检测模型，以用所述目标检测模型对待检测数据进行检测。
本实施例中，本领域的技术人员可以根据需求设置所述第一预设值，例如，所述第一预设值可以是90％、95％、70％等数值。
本发明实施例的数据模型建立方法，通过在建立模型时输入评价数据，再将检测数据输入输入到检测模型中进行检测，可以使最后得到的所述目标检测模型能够使用所述评价数据对应的检测标准，更能够满足数据分析的准确度的需求。
本实施例中，在步骤s104之后，所述方法还包括步骤s1041至步骤s1043。具体地，若所述模型检测结果与所述标准检测结果的匹配度未达到第一预设值，则循环执行步骤s1041至s1043，直到所述模型检测结果与所述标准检测结果的匹配度达到第一预设值。如图3所示，步骤s1041至s1043内容如下。
步骤s1041，接收用户在指定输入窗口输入的调整的预设的评价数据，得到更新检测模型。
本实施例中，可以调整所述预设的评价数据中的各个项目的参数，也可以增加或删除预设的评价数据中的一项数据等。
步骤s1042，将检测数据输入所述检测模型中进行检测得到模型检测结果。
步骤s1043，将所述模型检测结果与所述标准检测结果进行对比，判断所述模型检测结果与所述标准检测结果匹配度是否达到第一预设值。
本实施例中，当所述模型检测结果与所述标准检测结果匹配度达到第一预设值，则表示所述更新检测模型能够准确对待检测数据进行检测，将所述更新检测模型作为所述目标检测模型；当所述模型检测结果与所述标准检测结果匹配度未达到第一预设值，则表示所述更新检测模型不能够准确对待检测数据进行检测，还需要对检测模型进行调整。
本实施例中，如图4所示，所述方法还包括：步骤s106至步骤s108。
步骤s106，设置与所述检测模型对应的gui界面，所述gui界面中包括数据接收窗口。
步骤s107，通过所述接收窗口接收所述检测数据对所述gui界面进行检测，得到界面输出结果。
步骤s108，将所述界面输出结果与所述标准检测结果对应的界面结果进行对比。
若所述界面输出结果与所述标准检测结果对应的界面结果的匹配度达到第二预设值，则保留所述gui界面作为所述目标检测模型的gui界面，以用所述目标检测模型gui界面接收待检测数据，并在所述gui界面中输出检测结果。
进一步地，若所述界面输出结果与所述标准检测结果对应的界面结果的匹配度未达到第二预设值，则更新检测模型对应的gui界面，得到跟新的gui界面，并执行步骤s107和s108对更新的gui界面进行检测，直到所述界面输出结果与所述标准检测结果对应的界面结果的匹配度达到第二预设值，并将当前更新的检测模型对应的gui界面作为所述目标检测模型对应的gui界面。
请参阅图5，是本发明较佳实施例提供的应用于图1所示的电子终端的数据分析方法的流程图。下面将对图5所示的具体流程进行详细阐述。
本实施例中的方法使用上述的数据模型建立方法建立的数据模型进行数据分析，所述数据分析方法包括：
步骤s201，启动目标检测模型。
步骤s202，将待检测数据输入所述目标检测模型进行数据测试，并输出测试结果。
本发明实施例的数据分析方法，通过在建立模型时输入评价数据，再将检测数据输入输入到检测模型中进行检测，可以使最后得到的所述目标检测模型能够使用所述评价数据对应的检测标准，更能够满足数据分析的准确度的需求。
请参阅图6，是本发明较佳实施例提供的图1所示的数据模型建立装置的功能模块示意图。本实施例中的数据模型建立装置110中的各个模块用于执行上述数据模型建立方法实施例中的步骤。所述数据模型建立装置110包括：第一接收模块1101、获取模块1102、第一检测模块1103、第一对比模块1104以及确定模块1105。
所述第一接收模块1101，用于接收用户在指定输入窗口输入的预设的评价数据，得到检测模型。
所述获取模块1102，用于获取历史检测数据及该历史检测数据对应的标准检测结果。
所述第一检测模块1103，用于将所述检测数据输入所述检测模型中进行检测，得到模型检测结果。
所述第一对比模块1104，用于将所述模型检测结果与所述标准检测结果进行对比。
所述确定模块1105，用于若所述模型检测结果与所述标准检测结果的匹配度达到第一预设值，则保留所述检测模型作为目标检测模型，以用所述目标检测模型对待检测数据进行检测。
本实施例中，所述数据模型建立装置110还包括：第二接收模块1106，用于接收用户在指定输入窗口输入的调整的预设的评价数据，得到更新检测模型。
所述第一检测模块1103还用于将检测数据输入所述更新检测模型中进行检测得到模型检测结果。
所述第一对比模块1104还用于将所述模型检测结果与所述标准检测结果进行对比。
本实施例中，所述第一接收模块还用于基于matlab程序提供数据检测接口，接收所述接收用户在指定输入窗口输入的预设的评价数据，得到matlab的检测模型。
本实施例中，所述数据模型建立装置110还包括：设置模块1107、第二检测模块1108及第二对比模块1109。
所述设置模块1107，用于设置与所述检测模型对应的gui界面，所述gui界面中包括数据接收窗口。
所述第二检测模块1108，用于通过所述接收窗口接收所述检测数据对所述gui界面进行检测，得到界面输出结果。
所述第二对比模块1109，用于将所述界面输出结果与所述标准检测结果对应的界面结果进行对比，若所述界面输出结果与所述标准检测结果对应的界面结果的匹配度达到第二预设值，则保留所述gui界面作为所述目标检测模型的gui界面，以用所述目标检测模型gui界面接收待检测数据，并在所述gui界面中输出检测结果。
关于本实施例的其它细节还可以进一步地参考上述方法实施例中的描述，在此不再赘述。
本发明实施例的数据模型建立装置，通过在建立模型时输入评价数据，再将检测数据输入输入到检测模型中进行检测，可以使最后得到的所述目标检测模型能够使用所述评价数据对应的检测标准，更能够满足数据分析的准确度的需求。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。