智能数据分析方法、智能数据分析装置和计算机程序产品与流程
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本发明涉及数据分析,具体而言,涉及一种智能数据分析方法、智能数据分析装置、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
背景技术:
1、当前数据分析技术存在诸多局限,如用户需求理解不足、数据源多样性和异构性导致的数据获取困难、非结构化数据处理能力有限、数据分析流程难以自主适应和优化等问题。在现有的数据分析技术中,一些工具仅能进行单一形式的数据处理,如sql查询工具仅针对结构化数据,而缺乏对非结构化数据的支持;另一些工具虽能实现一定程度的自然语言交互,但无法根据用户需求动态调整分析路径。现有技术中还有基于自然语言处理和机器学习的数据分析系统,它们能解析用户请求并调用相应api或执行sql查询,然而在处理复杂数据分析任务时,缺乏对数据源多样性、数据分析流程灵活性和自主优化能力的有效整合。现行技术存在的主要缺点包括:对用户数据分析需求的理解和响应不够精准和全面。数据获取受限于既有数据结构和预设接口,对未知或非标准数据源处理能力较弱。缺乏自主适应性和动态优化机制,数据分析流程固定,难以应对变化的需求和数据环境。结果解释和可视化程度有限,用户参与度不高,难以快速迭代优化。
技术实现思路
1、本技术的主要目的在于提供一种智能数据分析方法、智能数据分析装置、计算机可读存储介质和计算机程序产品,以至少解决现有技术中对数据分析缺乏自适应性导致准确性不高的问题。
2、为了实现上述目的,根据本技术的一个方面,提供了一种智能数据分析方法,包括:获取要素数据,所述要素数据为待进行数据分析的数据源;控制第一数据分析智能体对所述要素数据进行提取分析得到判断结果,并控制第二数据分析智能体根据所述判断结果调用对应的子智能体,得到所述子智能体的调用结果,所述第一数据分析智能体用于对所述要素数据进行提取分析,所述子智能体用于根据所述判断结果进行评估分析并校验,所述第二数据分析智能体用于确定各所述子智能体的调用顺序并调用所述子智能体,所述判断结果为所述要素数据满足判断条件或所述要素数据不满足所述判断条件,所述判断条件为判断所述要素数据中是否存在指定数据,所述调用结果为基于所述子智能体的数据分析所得到的具体数据;对所述子智能体的所述调用结果进行分析,得到数据分析结果,并将所述数据分析结果发送至用户,所述数据分析结果为将所述调用结果进行可视化分析所得到的结果。
3、可选地,在获取要素数据之前,所述方法还包括:获取待分析问题和待分析目标,所述待分析问题和所述待分析目标均为用户发送的待进行分析的数据;对所述待分析问题和所述待分析目标进行解析,得到数据分析需求;根据所述数据分析需求在多源数据集合中进行匹配以检索与所述数据分析需求相关联的数据源,得到所述要素数据,所述多源数据集合为多种数据来源的数据集合。
4、可选地,控制第一数据分析智能体对所述要素数据进行提取分析得到判断结果,并控制第二数据分析智能体根据所述判断结果调用对应的子智能体,得到所述子智能体的调用结果,包括:控制所述第一数据分析智能体对所述要素数据进行提取分析,判断所述要素数据中是否存在指标数值,所述指标数值为所述待分析问题和所述待分析目标中对应的关键数值;在所述要素数据中存在所述指标数值的情况下,调用第一子智能体,得到所述第一子智能体对应的所述调用结果,所述第一子智能体用于实现对存储所述指标数值的系统进行接口调用;在所述要素数据中不存在所述指标数值的情况下,继续对所述要素数据进行提取分析,判断所述要素数据中是否存在底层数据,所述底层数据至少包括数据库的字段和数据表;在所述要素数据中存在所述底层数据的情况下,调用第二子智能体,得到所述第二子智能体对应的所述调用结果,所述第二子智能体用于实现自然语言转换为sql语言,并利用所述sql语言对所述底层数据进行查询,以及对所述指标数值进行初步计算;在所述要素数据中不存在所述底层数据的情况下,继续对所述要素数据进行提取分析,判断所述要素数据中是否存在基础数据,所述基础数据为构建所述底层数据所需的数据;在所述要素数据存在所述基础数据的情况下,调用第三子智能体,得到所述第三子智能体对应的所述调用结果,所述第三子智能体用于根据所述基础数据构建字段和数据表以完成对所述指标数值进一步计算;在所述要素数据不存在所述基础数据的情况下,发出提示信息,所述提示信息用于提示所述用户进行数据分析的所述基础数据缺失需要补充所述基础数据。
5、可选地,调用第一子智能体,得到所述第一子智能体对应的所述调用结果,包括:控制所述第一子智能体根据所述要素数据检索存储系统以获取数据指标,所述数据指标包括基础指标和衍生指标,所述基础指标为与所述指标数值相关的基础数据,所述衍生指标为在所述基础指标的基础上衍生出与所述指标数值相关的数据,所述存储系统为存储所有数据指标的系统;控制所述第一子智能体根据所述数据指标进行分析,得到所述第一子智能体对应的所述调用结果。
6、可选地,调用第二子智能体,得到所述第二子智能体对应的所述调用结果,包括:控制所述第二子智能体根据所述要素数据检索元数据系统以获取数据规则,所述数据规则包括数据表信息和调用计算规则,所述数据表信息至少包括数据表的结构和数据表的名称、列名和数据类型,所述调用计算规则为调用所述第二子智能体,所述元数据系统为与数据库数据相关的系统;根据所述数据规则生成查询语句和计算语句,所述查询语句用于查询数据表,所述计算语句用于所述基础指标和衍生指标的不同颗粒度的聚合计算;执行所述查询语句和所述计算语句,得到所述第二子智能体对应的所述调用结果。
7、可选地,在控制第二数据分析智能体根据所述判断结果调用对应的子智能体,得到所述子智能体的调用结果之前,所述方法还包括:控制所述第二数据分析智能体生成决策最优流程以根据上述决策最优流程进行数据分析,所述决策最优流程包括对所述要素数据提取分析的判断条件以及对所述子智能体的调用顺序,所述调用顺序至少包括顺序执行、组合执行和跳跃执行。
8、可选地,在将所述数据分析结果发送至用户之后,所述方法还包括:接收反馈结果和流程建议,所述反馈结果为所述用户对所述数据分析结果的反馈,所述流程建议为所述用户对所述第一数据分析智能体、所述第二数据分析智能体和所述子智能体进行数据分析的流程处理建议;根据所述反馈结果和所述流程建议对所述第一数据分析智能体、所述第二数据分析智能体和所述子智能体进行迭代升级。
9、根据本技术的另一方面,提供了一种智能数据分析装置,所述装置包括:第一获取单元,用于获取要素数据,所述要素数据为待进行数据分析的数据源;第一控制单元,用于控制第一数据分析智能体对所述要素数据进行提取分析得到判断结果,并控制第二数据分析智能体根据所述判断结果调用对应的子智能体,得到所述子智能体的调用结果,所述第一数据分析智能体用于对所述要素数据进行提取分析,所述子智能体用于根据所述判断结果进行评估分析并校验,所述第二数据分析智能体用于确定各所述子智能体的调用顺序并调用所述子智能体,所述判断结果为所述要素数据满足判断条件或所述要素数据不满足所述判断条件,所述判断条件为判断所述要素数据中是否存在指定数据,所述调用结果为基于所述子智能体的数据分析所得到的具体数据;发送单元,用于对所述子智能体的所述调用结果进行分析,得到数据分析结果,并将所述数据分析结果发送至用户,所述数据分析结果为将所述调用结果进行可视化分析所得到的结果。
10、根据本技术的再一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行任意一种所述的方法。
11、根据本技术的又一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时实现任意一种所述的方法。
12、应用本技术的技术方案,在智能数据分析方法中,首先,获取要素数据,上述要素数据为待进行数据分析的数据源;之后,控制第一数据分析智能体对上述要素数据进行提取分析得到判断结果,并控制第二数据分析智能体根据上述判断结果调用对应的子智能体,得到上述子智能体的调用结果,上述第一数据分析智能体用于对上述要素数据进行提取分析,上述子智能体用于根据上述判断结果进行评估分析并校验,上述第二数据分析智能体用于确定各上述子智能体的调用顺序并调用上述子智能体,上述判断结果为上述要素数据满足判断条件或上述要素数据不满足上述判断条件,上述判断条件为判断上述要素数据中是否存在指定数据,上述调用结果为基于上述子智能体的数据分析所得到的具体数据;最后,对上述子智能体的上述调用结果进行分析,得到数据分析结果,并将上述数据分析结果发送至用户,上述数据分析结果为将上述调用结果进行可视化分析所得到的结果。本技术通过获取用户需要分析的问题和目标,提取得到的要素数据,利用数据分析大模型智能体进行决策判断,数据分析大模型智能体分为第一数据智能体和第二数据分析智能体,第一数据智能体用于对要素数据进行提取分析,并将要素数据传递给对应的子智能体,第二数据分析智能体用于决策各子智能体的调用顺序和调用子智能体。第一数据分析智能体和上述第二数据分析智体同步执行,根据子智能体调用结果进行可视化分析,得到分析结果,并将分析结果发送回用户。本技术解决了现有技术中对数据分析缺乏自适应性导致准确性不高的问题。
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