数据查询与统计学算法线上傻瓜式交互方法与流程

1.本发明涉及统计算法技术领域，特别涉及数据查询与统计学算法线上傻瓜式交互方法。


背景技术：

2.统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，统计学有很多专用的统计软件使用目前市面上所常用的统计算法软件分为两类，一类是线下傻瓜式点击，例如spss；一类是需要代码编程，例如stata。
3.如授权公告号为cn 105279286 a的中国专利，其公开了一种交互式大数据分析查询处理方法，包括如下步骤：1)由用户或者机器产生的查询请求，被提交给sql查询解析器；2)由sql查询解析器把查询请求解析成为逻辑计划；3)由优化器读取逻辑计划并把逻辑计划转换为物理计划，并实现存储引擎和特定的数据源之间的交互；4)由执行引擎来执行物理计划，并基于一个元数据库查询执行框架提供元数据信息。针对大数据集交互式实时分析方面的空白。
4.上述的这种交互式大数据分析查询处理方法具有帮助企业用户快速、高效地进行hadoop数据查询和企业级大数据分析的优点；但是上述的这种交互式大数据分析查询处理方法依旧存在着一些缺点，如：都是线下软件类，需要下载，使用需要学习成本较高，未能将数据跟算法结合起来，形成数据查询，清洗，处理和分析一体化。


技术实现要素：

5.针对背景技术中提到的问题，本发明的目的是提供数据查询与统计学算法线上傻瓜式交互方法，以解决背景技术中提到的问题。
6.本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
7.数据查询与统计学算法线上傻瓜式交互方法，包括以下具体步骤：
8.步骤一、统计学算法的收集，查阅资料对统计学使用的算法进行实时收集，并建立算法数据库，将收集到的统计学算法依次保存在所述算法数据库内；
9.步骤二、统计学算法的分类和整理，将所述算法数据库内的统计学算法根据数据处理的不同阶段进行分类，所述数据处理阶段包括数据预处理阶段和数据建模分析阶段，再将所述数据预处理阶段和所述数据建模分析阶段内运用的所述统计学算法的数据输入格式，参数选择格式和结果展示样式进行整理；
10.步骤三、统计学算法的代码编写，将所述数据预处理阶段和所述数据建模分析阶段内算法按照公式用代码进行编写，并用java调用这些代码，实现算法代码在网页上的傻瓜式点击使用；
11.步骤四、数据查询与算法代码的应用，将编写的算法的代码与数据查询的数据库
网站进行相互结合，数据库网站上设置有数据查询模块，数据查询时，将查询的数据上传到所述数据查询模块上，使用点击的方式直接得到通过算法计算的数据结果，形成数据查询和数据分析一体化的形式。
12.通过采用上述技术方案，所述查阅资料包括互联网查阅资料和纸质书籍查阅资料。
13.通过采用上述技术方案，所述算法数据库设置有备份单元和互联网更新模块，所述备份单元用于对收集到的所述统计学算法进行备份保存，所述互联网更新模块与通过网络与搜索引擎通讯通讯连接，用于检索更新统计学算法对所述算法数据库的数据进行更新。
14.通过采用上述技术方案，所述备份单元包括压缩子单元和检索子单元，所述压缩子单元用于压缩各个所述统计学算法的数据大小，所述检索子单元用于通过关键字检索对应的所述统计学算法。
15.通过采用上述技术方案，所述数据查询模块包括数据解析单元和算法匹配单元，所述算法匹配单元与所述数据解析单元相互连接。
16.通过采用上述技术方案，所述数据解析单元通过查询解析器将数据查询请求被解析成为逻辑计划，逻辑计划描述了查询操作的基本数据流，所述算法匹配单元根据所述数据解析单元对数据分析过后，根据数据匹配对应的统计学算法进行分析。
17.通过采用上述技术方案，所述统计学算法包括回归分析算法、时间序列分析算法、描述性统计算法、增长率算法、对数算法、差分算法、滞后算法、时间聚合算法、缺省值处理算法、自定义函数算法、相关性分析算法、线性回归算法、曲线估计算法、自相关分析算法、h-p滤波算法、指数平滑算法和arima算法。
18.通过采用上述技术方案，所述数据预处理阶运用的算法包括描述性统计算法、增长率算法、对数算法、差分算法、滞后算法、时间聚合算法、缺省值处理算法以及自定义函数算法。
19.通过采用上述技术方案，所述数据建模分析阶段的运用的算法包括相关性分析算法、线性回归算法、曲线估计算法、自相关分析算法、h-p滤波算法、指数平滑算法和arima算法。
20.综上所述，本发明主要具有以下有益效果：
21.第一、该数据查询与统计学算法线上傻瓜式交互方法中，将这些算法按照公式用代码进行编写，并用java调用这些代码，实现这些算法在网页上的傻瓜式使用，将这些算法在数据库网站实现应用时，两者结合起来，打通数据查询获取与数据分析算法之间的壁垒，使数据查询和数据分析一体化，减少数据获取的难度，降低数据分析的学习成本；
22.第二、该数据查询与统计学算法线上傻瓜式交互方法中，支持在网页上直接使用这些算法，无需下载app软件，简单方便快捷，实现数据查询与数据分析一体化，并实现傻瓜式计算，降低学习成本和使用成本，提供可供研究的数据源。
附图说明
23.图1是本发明的流程框图。
具体实施方式
24.下面将结合本发明实施例中的附图，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。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。
25.实施例1
26.参考图1，数据查询与统计学算法线上傻瓜式交互方法，包括以下具体步骤：
27.步骤一、统计学算法的收集，查阅资料对统计学使用的算法进行实时收集，并建立算法数据库，将收集到的统计学算法依次保存在算法数据库内；
28.步骤二、统计学算法的分类和整理，将算法数据库内的统计学算法根据数据处理的不同阶段进行分类，数据处理阶段包括数据预处理阶段和数据建模分析阶段，再将数据预处理阶段和数据建模分析阶段内运用的统计学算法的数据输入格式，参数选择格式和结果展示样式进行整理；
29.步骤三、统计学算法的代码编写，将数据预处理阶段和数据建模分析阶段内算法按照公式用代码进行编写，并用java调用这些代码，实现算法代码在网页上的傻瓜式点击使用；
30.步骤四、数据查询与算法代码的应用，将编写的算法的代码与数据查询的数据库网站进行相互结合，数据库网站上设置有数据查询模块，数据查询时，将查询的数据上传到数据查询模块上，使用点击的方式直接得到通过算法计算的数据结果，形成数据查询和数据分析一体化的形式。
31.通过采用上述技术方案，算法数据库设置有备份单元和互联网更新模块，备份单元用于对收集到的统计学算法进行备份保存，互联网更新模块与通过网络与搜索引擎通讯通讯连接，用于检索更新统计学算法对算法数据库的数据进行更新。
32.通过采用上述技术方案，备份单元包括压缩子单元和检索子单元，压缩子单元用于压缩各个统计学算法的数据大小，检索子单元用于通过关键字检索对应的统计学算法。
33.通过采用上述技术方案，数据查询模块包括数据解析单元和算法匹配单元，算法匹配单元与数据解析单元相互连接。
34.通过采用上述技术方案，数据解析单元通过查询解析器将数据查询请求被解析成为逻辑计划，逻辑计划描述了查询操作的基本数据流，算法匹配单元根据数据解析单元对数据分析过后，根据数据匹配对应的统计学算法进行分析。
35.通过采用上述技术方案，统计学算法包括回归分析算法、时间序列分析算法、描述性统计算法、增长率算法、对数算法、差分算法、滞后算法、时间聚合算法、缺省值处理算法、自定义函数算法、相关性分析算法、线性回归算法、曲线估计算法、自相关分析算法、h-p滤波算法、指数平滑算法和arima算法。
36.通过采用上述技术方案，数据预处理阶运用的算法包括描述性统计算法、增长率算法、对数算法、差分算法、滞后算法、时间聚合算法、缺省值处理算法以及自定义函数算法。
37.通过采用上述技术方案，数据建模分析阶段的运用的算法包括相关性分析算法、线性回归算法、曲线估计算法、自相关分析算法、h-p滤波算法、指数平滑算法和arima算法。
38.实施例2
39.参考图1，数据查询与统计学算法线上傻瓜式交互方法，包括以下具体步骤：
40.步骤一、统计学算法的收集，查阅资料对统计学使用的算法进行实时收集，并建立算法数据库，将收集到的统计学算法依次保存在算法数据库内；
41.步骤二、统计学算法的分类和整理，将算法数据库内的统计学算法根据数据处理的不同阶段进行分类，数据处理阶段包括数据预处理阶段和数据建模分析阶段，再将数据预处理阶段和数据建模分析阶段内运用的统计学算法的数据输入格式，参数选择格式和结果展示样式进行整理；
42.步骤三、统计学算法的代码编写，将数据预处理阶段和数据建模分析阶段内算法按照公式用代码进行编写，并用java调用这些代码，实现算法代码在网页上的傻瓜式点击使用；
43.步骤四、数据查询与算法代码的应用，将编写的算法的代码与数据查询的数据库网站进行相互结合，数据库网站上设置有数据查询模块，数据查询时，将查询的数据上传到数据查询模块上，使用点击的方式直接得到通过算法计算的数据结果，形成数据查询和数据分析一体化的形式。
44.通过采用上述技术方案，查阅资料包括互联网查阅资料和纸质书籍查阅资料。
45.通过采用上述技术方案，算法数据库设置有备份单元和互联网更新模块，备份单元用于对收集到的统计学算法进行备份保存，互联网更新模块与通过网络与搜索引擎通讯通讯连接，用于检索更新统计学算法对算法数据库的数据进行更新。
46.通过采用上述技术方案，数据查询模块包括数据解析单元和算法匹配单元，算法匹配单元与数据解析单元相互连接。
47.通过采用上述技术方案，数据解析单元通过查询解析器将数据查询请求被解析成为逻辑计划，逻辑计划描述了查询操作的基本数据流，算法匹配单元根据数据解析单元对数据分析过后，根据数据匹配对应的统计学算法进行分析。
48.通过采用上述技术方案，统计学算法包括回归分析算法、时间序列分析算法、描述性统计算法、增长率算法、对数算法、差分算法、滞后算法、时间聚合算法、缺省值处理算法、自定义函数算法、相关性分析算法、线性回归算法、曲线估计算法、自相关分析算法、h-p滤波算法、指数平滑算法和arima算法。
49.通过采用上述技术方案，数据预处理阶运用的算法包括描述性统计算法、增长率算法、对数算法、差分算法、滞后算法、时间聚合算法、缺省值处理算法以及自定义函数算法。
50.通过采用上述技术方案，数据建模分析阶段的运用的算法包括相关性分析算法、线性回归算法、曲线估计算法、自相关分析算法、h-p滤波算法、指数平滑算法和arima算法。
51.实施例3
52.参考图1，数据查询与统计学算法线上傻瓜式交互方法，包括以下具体步骤：
53.步骤一、统计学算法的收集，查阅资料对统计学使用的算法进行实时收集，并建立算法数据库，将收集到的统计学算法依次保存在算法数据库内；
54.步骤二、统计学算法的分类和整理，将算法数据库内的统计学算法根据数据处理的不同阶段进行分类，数据处理阶段包括数据预处理阶段和数据建模分析阶段，再将数据
预处理阶段和数据建模分析阶段内运用的统计学算法的数据输入格式，参数选择格式和结果展示样式进行整理；
55.步骤三、统计学算法的代码编写，将数据预处理阶段和数据建模分析阶段内算法按照公式用代码进行编写，并用java调用这些代码，实现算法代码在网页上的傻瓜式点击使用；
56.步骤四、数据查询与算法代码的应用，将编写的算法的代码与数据查询的数据库网站进行相互结合，数据库网站上设置有数据查询模块，数据查询时，将查询的数据上传到数据查询模块上，使用点击的方式直接得到通过算法计算的数据结果，形成数据查询和数据分析一体化的形式。
57.通过采用上述技术方案，查阅资料包括互联网查阅资料和纸质书籍查阅资料。
58.通过采用上述技术方案，算法数据库设置有备份单元和互联网更新模块，备份单元用于对收集到的统计学算法进行备份保存，互联网更新模块与通过网络与搜索引擎通讯通讯连接，用于检索更新统计学算法对算法数据库的数据进行更新。
59.通过采用上述技术方案，备份单元包括压缩子单元和检索子单元，压缩子单元用于压缩各个统计学算法的数据大小，检索子单元用于通过关键字检索对应的统计学算法。
60.通过采用上述技术方案，数据查询模块包括数据解析单元和算法匹配单元，算法匹配单元与数据解析单元相互连接。
61.通过采用上述技术方案，数据解析单元通过查询解析器将数据查询请求被解析成为逻辑计划，逻辑计划描述了查询操作的基本数据流，算法匹配单元根据数据解析单元对数据分析过后，根据数据匹配对应的统计学算法进行分析。
62.通过采用上述技术方案，统计学算法包括回归分析算法、时间序列分析算法、描述性统计算法、增长率算法、对数算法、差分算法、滞后算法、时间聚合算法、缺省值处理算法、自定义函数算法、相关性分析算法、线性回归算法、曲线估计算法、自相关分析算法、h-p滤波算法、指数平滑算法和arima算法。
63.通过采用上述技术方案，数据预处理阶运用的算法包括描述性统计算法、增长率算法、对数算法、差分算法、滞后算法、时间聚合算法、缺省值处理算法以及自定义函数算法。
64.通过采用上述技术方案，数据建模分析阶段的运用的算法包括相关性分析算法、线性回归算法、曲线估计算法、自相关分析算法、h-p滤波算法、指数平滑算法和arima算法。
65.使用原理及优点：
66.该数据查询与统计学算法线上傻瓜式交互方法时，将这些算法按照公式用代码进行编写，并用java调用这些代码，实现这些算法在网页上的傻瓜式使用，将这些算法在数据库网站实现应用时，两者结合起来，打通数据查询获取与数据分析算法之间的壁垒，使数据查询和数据分析一体化，减少数据获取的难度，降低数据分析的学习成本，支持在网页上直接使用这些算法，无需下载app软件，简单方便快捷，实现数据查询与数据分析一体化，并实现傻瓜式计算，降低学习成本和使用成本，提供可供研究的数据源。
67.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。