一种智能数据分析方法及系统

专利主权项内容

1.一种智能数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于数据库的历史数据，采用循环神经网络和长短期记忆网络方法，进行历史数据流动模式的分析，并利用时间序列分析技术，预测未来的数据流动趋势，生成数据流动性预测模型；基于所述数据流动性预测模型，采用基于负载均衡的数据存储优化算法，进行数据访问模式和存储效率分析，根据分析结果调整数据在存储介质中的分布和配置，并根据数据访问频率和类型制定存储计划，生成数据存储位置优化策略；基于所述数据存储位置优化策略，采用基于微分方程的算法，进行数据处理流程和存储效率的综合分析，调整数据采样频率和处理参数，适应多种数据类型和需求，并根据数据流动性预测调整数据处理策略，生成动态数据处理模型；基于所述动态数据处理模型，采用基于优先队列和机器学习的调度方法，进行任务分配和资源分配的实时分析和调整，根据数据流动性和处理需求优化任务调度策略，并根据分析结果调整数据分析任务的优先级和资源配置，生成动态优先级调度模型；基于所述动态优先级调度模型，采用信息熵理论和霍夫曼编码，进行数据特征和统计分析，并对数据进行编码，根据数据特性进行数据的压缩，生成数据压缩模型；基于所述数据压缩模型，采用混沌理论和非线性数据分析方法，进行数据的行为和模式分析，识别数据中的非常规模式和潜在异常，并根据数据的动态变化特性实施异常检测，生成数据异常检测模型；基于所述数据流动性预测模型、数据存储位置优化策略、动态数据处理模型、动态优先级调度模型、数据压缩模型、数据异常检测模型，采用多层次数据集成方法，进行数据分析流程规划和资源优化配置，并进行数据处理效率和准确性的持续优化，生成数据处理与分析策略。