一种分析报告生成方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种分析报告生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着大数据时代的到来，全球数据规模呈现爆发式增长，大量的数据中蕴含着巨大价值，通过对数据进行分析可以帮助人们理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。现有技术对于的数据分析方案对于不同的分析算法需要进行定制化开发，报告生成的过程中人工计算和手动编辑的工作量大，浪费人力资源，导致数据分析的效率较低。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于一种分析报告生成方法、装置、电子设备及存储介质，对不同数据和算法进行集成，无需进行定制化开发。以及用户无需掌握每一算法的作用，而是只需要选择数据分析类型，根据用户所选择的数据分析类型调用对应的算法即可对待处理数据实现数据分析，在确定了分析类型之后，可以查询对应的分析报告模板，以使生成数据分析报告。降低用户操作难度，提高了数据分析的便捷性和效率。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种分析报告生成方法，包括：获取数据分析类型，以及数据分析类型对应的待处理数据；根据数据分析类型，查询待处理数据对应的数据分析算法以及分析报告模板；利用数据分析算法对待处理数据进行数据分析，获得数据分析结果；根据数据分析结果和分析报告模板，生成数据分析报告。

3、在上述的实现过程中，对不同数据和算法进行集成，无需进行定制化开发。以及用户无需掌握每一算法的作用，而是只需要选择数据分析类型，根据用户所选择的数据分析类型调用对应的算法即可对待处理数据实现数据分析，在确定了分析类型之后，可以查询对应的分析报告模板，以使生成数据分析报告。降低用户操作难度，提高了数据分析的便捷性和效率。

4、可选的，在本技术实施例中，数据分析算法包括经济预测模型，在利用数据分析算法对待处理数据进行数据分析，获得数据分析结果之前，方法还包括：获取原始数据序列，并对原始数据序列进行数据检验；数据检验用于确定原始数据序列能否用于构建经济预测模型；在数据检验通过的情况下，利用原始数据序列构建经济预测模型；利用数据分析算法对待处理数据进行数据分析，获得数据分析结果，包括：利用经济预测模型对待处理数据进行数据分析，获得数据分析结果。

5、在上述的实现过程中，在系统中建立多项数据分析类型对应的数据分析算法，并将数据分析类型和数据分析算法的关系存储至数据库，用户无需掌握所有算法的作用，通过选择数据分析类型即可查询到对应的数据分析算法，实现对数据的精准分析，提高了用户操作便捷性。

6、可选的，在本技术实施例中，利用原始数据序列构建经济预测模型，包括：对原始数据序列进行累加，获得累加序列；基于累加序列构建一阶常微分方程，对一阶常微分方程进行求解和变换，获得经济预测模型。

7、在上述的实现过程中，经济预测模型可以根据已有的历史数据，建立数学模型对未来的数据进行预测。通过对数据序列的分析和建模，可以得到未来一段时间的经济预测值，提高数据分析的准确率。

8、可选的，在本技术实施例中，经济预测模型，包括：

9、

10、其中，为累加序列，为累加序列中第(k+1)位数据；x(1)(1)为累加序列中第1位数据；为内生控制灰数；为发展灰数。

11、在上述的实现过程中，经济预测模型可以根据已有的历史数据，建立数学模型对未来的数据进行预测。通过对数据序列的分析和建模，可以得到未来一段时间的经济预测值，提高数据分析的准确率。并且数据序列中存在一些缺失或不完整的数据点时，经济预测模型可以通过对已有数据的拟合和分析，填补缺失的数据点，恢复、修复数据的完整性。

12、可选的，在本技术实施例中，利用经济预测模型对待处理数据进行数据分析，获得数据分析结果，包括：对经济预测模型进行精度校验，精度校验包括残差检验、后验差检验和关联度检验；在精度校验通过的情况下，利用经济预测模型对待处理数据进行数据分析，获得数据分析结果。

13、在上述的实现过程中，精度校验的作用在于评估其预测结果的准确性和可靠性，从而确定模型的适用性和可信度。通过对模型的预测误差进行分析，可以判断模型的优劣，并为进一步改进模型和提高预测精度提供参考，提高了模型的准确率。

14、可选的，在本技术实施例中，数据分析类型包括指标计算、经济预测以及产业分析；根据数据分析类型，查询待处理数据对应的数据分析算法，包括：若数据分析类型为指标计算，则获取指标计算列表，并接收用户基于指标计算列表确定的目标指标类型；查询目标指标类型对应的数据分析算法；指标计算列表包括原生指标、衍生指标、趋势分析、占比分析、增速分析、排名分析以及对比分析；若数据分析类型为经济预测，则获取预测计算列表，并接收用户基于预测计算列表确定的目标预测类型；查询目标预测类型对应的数据分析算法；若数据分析类型为产业分析，则获取产业分析列表，并接收用户基于产业分析列表确定的目标产业数据分析类型；查询目标产业数据分析类型对应的数据分析算法。

15、在上述的实现过程中，目前的数据分析方法或工具专业业务引导，在使用的过程中，可能因为不知道其中模型或算法的作用，导致效率较低或无法使用。本技术实施例的分析报告生成方法集成多种数据分析算法，用户只需选择数据分析类型，系统根据数据分析类型自动查询匹配对应的算法，提高了数据分析的可用性，生成更准确的分析报告。

16、可选的，在本技术实施例中，在根据数据分析类型，查询待处理数据对应的数据分析算法以及分析报告模板之前，方法还包括：根据数据分析类型，确定数据分析类型对应的模板组件；对模板组件进行配置，获得待处理数据对应的分析报告模板；根据数据分析结果和分析报告模板，获得数据分析报告，包括：解析分析报告模板的模板布局；基于分析报告模板的模板布局，将分析结果数据导入分析报告模板中，获得数据分析报告。

17、在上述的实现过程中，预先根据数据分析类型匹配对应的分析报告模板，以使在用户确定数据分析类型之后，就可以获取到分析报告模板，提高用户的操作效率。分析报告模板由模板组件组成，在获取到数据分析结果之后，对模板中的模板布局进行解析，实现将分析结果数据导入分析报告模板中，获得数据分析报告，提高数据分析报告的准确性。

18、第二方面，本技术实施例还提供了一种分析报告生成装置，包括：获取模块，用于获取数据分析类型，以及数据分析类型对应的待处理数据；查询模块，用于根据数据分析类型，查询待处理数据对应的数据分析算法以及分析报告模板；分析模块，用于利用数据分析算法对待处理数据进行数据分析，获得数据分析结果；生成报告模板，根据数据分析结果和分析报告模板，生成数据分析报告。

19、第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，存储器存储有处理器可执行的机器可读指令，机器可读指令被处理器执行时执行如上面描述的方法。

20、第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上面描述的方法。

21、采用本技术提供分析报告生成方法、装置、电子设备及存储介质，对不同数据和算法进行集成，无需进行定制化开发。以及用户无需掌握每一算法的作用，而是只需要选择数据分析类型，根据用户所选择的数据分析类型调用对应的算法即可对待处理数据实现数据分析，在确定了分析类型之后，可以查询对应的分析报告模板，以使生成数据分析报告。降低用户操作难度，提高了数据分析的便捷性和效率。