一种用于开发数据的采集管理系统的制作方法

本发明涉及数据开发，更具体地说，是一种用于开发数据的采集管理系统。

背景技术：

1、目前，数据采集管理系统面临着数据质量、隐私安全、复杂数据处理需求、用户体验等多方面的挑战。传统的数据采集管理系统往往存在数据不准确、重复、错误或不一致的问题，同时安全措施不足可能导致数据泄露和未经授权的访问。此外，复杂的数据处理需求和用户体验不佳也是现有数据采集管理系统亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的，解决现有数据采集管理系统中数据质量、隐私安全、复杂数据处理需求、用户体验、维护支持和数据合规性等方面的问题。该系统通过实施一系列措施，提高了数据采集管理系统的质量、安全性和用户体验。

2、为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

3、一种用于开发数据的采集管理系统，数据输入模块，该模块用于接收多个来源的数据；

4、数据清洗模块，通过数据去重、异常值检测以及格式标准化的方式，对从数据输入模块接收的数据进行清洗和验证；

5、数据存储模块，对处理后的数据进行存储保护；

6、用户界面模块，用于提供图形化界面，使用户能够直观地操作数据；

7、控制模块，用于通过预设的规则和策略，监控并协调各个模块的运行状态和数据流；

8、所述数据清理模块包括数据去重单元、异常值检测单元和格式标准化单元；

9、所述数据去重单元还包括精准去重子单元和近似去重子单元；所述精确去重子单元对完全相同的记录进行去除，确保数据集中不存在完全一致的重复行；所述近似去重子单元通过相似度算法识别并去除近似重复的记录；

10、所述异常值检测单元包括统计检测子单元、业务规则子单元和机器学习方法检测单元；

11、所述统计检测子单元通过统计方法设置阈值，将超过阈值的数据视为异常值；

12、所述业务规则检测子单元通过根据业务逻辑和规则，自定义定义异常值的判断标准；

13、所述机器学习方法检测单元使用无监督学习算法识别出与整体数据分布不一致的异常点；

14、所述格式标准化单元包括数据类型转换子单元、缺失值处理子单元和数据规范化子单元。

15、前述的一种用于开发数据的采集管理系统，所述数据类型转换子单元用于将不同类型的数据统一转换为相同的格式，确保数据存储模块可对数据进行接收分类；所述缺失值处理子单元对缺失的数据采用填充方法进行填充或删除。

16、前述的一种用于开发数据的采集管理系统，所述填充方法可采用均值填充、中位数填充和众数填充三种填充方式；

17、当采用均值填充时，均值计算公式是：

18、设数据集为(x＝{x_1,x_2,...,x_n})，其中(x_i)是数据集中的观测值，(n)是观测值的数量；

19、均值计算公式为：[\mu＝\frac{1}{n}\sum_{i＝1}^{n}x_i]；

20、(\mu)即为填充后的值；

21、当采用中位数填充时，均值计算公式是：

22、首先将数据从小到大排序：(x'＝{x'_1,x'_2,...,x'_n})；

23、若(n)为奇数，则填充后的值为(\text{median}＝x'_{\frac{n+1}{2}})；

24、若(n)为偶数，则填充后的值为(\text{median}＝\frac{x'{\frac{n}{2}}+x'{\frac{n}{2}+1}}{2})；

25、(\text{median})即为填充后的值；

26、当采用众数填充时，均值计算公式是：

27、设数据集为(x)，则众数(\text{mode})是满足以下条件的值：

28、[\text{mode}＝\arg\max_{x\in x}\text{count}(x)]；

29、其中，(\text{count}(x))表示值(x)在数据集中出现的次数；

30、(\text{mode})即为填充后的值。

31、5、前述的一种用于开发数据的采集管理系统，所述用户界面模块包括登录与权限管理界面、数据采集界面、数据清洗与预处理界面、数据处理与分析界面、数据存储与导出界面和系统监控与日志管理界面；

32、所述登录与权限管理界面提供用户注册和登录功能，确保系统的安全性和用户身份的合法性，实施角色和权限管理，不同用户根据角色分配不同的功能和数据访问权限；

33、所述数据采集界面提供直观的数据导入界面，支持多种文件格式的导入，实现实时数据抓取功能，通过api接口或其他数据源实时获取数据；

34、所述数据清洗与预处理界面提供数据预览功能，方便用户查看和了解数据的基本情况，实现数据清洗功能的可视化操作，如数据去重、异常值检测、缺失值处理，支持自定义清洗规则，用户可以根据业务需求自定义数据清洗和预处理的策略，显示数据采集进度和状态，方便用户了解数据采集的实时情况；

35、所述数据处理与分析界面，提供丰富的数据处理和分析工具，如数据聚合、筛选、排序、分组，实现数据可视化功能，通过图表展示数据分析结果，支持数据挖掘和机器学习算法的应用，提供预测模型构建和数据挖掘功能；

36、所述数据存储与导出界面，实现数据的存储管理功能，包括数据的备份、恢复和版本控制，提供数据导出功能，支持多种文件格式的导出，设置数据导出权限和审批流程，确保数据的安全性和合规性；

37、所述系统监控与日志管理界面，实时监控系统的运行状态和性能指标，包括cpu使用率、内存占用、网络状态等，记录用户的操作日志和系统运行日志，方便追溯和审计，提供异常报警和故障处理功能，及时发现和解决系统运行中的问题。

38、前述的一种用于开发数据的采集管理系统，所述近似去重子单元中的相似度算法可采用文本比较算法和或编辑距离算法，计算文本之间的相似度来去除内容相近但表述略有差异的记录。

39、一种用于开发数据的采集管理系统的数据清洗方法，应用于前述的一种用于开发数据的采集管理系统，包括以下步骤：

40、步骤(a)，接收原始数据；

41、(a1),确定数据的来源和格式；

42、(a2),使用适当的接口或工具从各个数据源导入数据；

43、(a3),将不同格式的数据转换为统一的格式；

44、(a4),对数据进行初步的检视；

45、步骤(b)，检测并去除重复数据，

46、(b1)，使用数据集的唯一标识符或其他关键字段来检测重复数据；

47、(b2)，对于没有唯一标识符的数据集，可以考虑使用所有字段的组合来检测重复；

48、(b3)，使用哈希函数或其他算法高效地检测和去除重复；

49、(b4)，对于近似重复的数据，可以使用模糊匹配算法进行检测和合并；

50、步骤(c)，填补缺失值；

51、(c1)识别数据集中的缺失值；

52、(c2)根据数据的性质和分析需求选择合适的缺失值填补策略，如均值、中位数、众数填补；

53、(c3)对于分类数据，可以使用类别模式进行填补；

54、(c4)考虑使用基于机器学习的算法进行预测性填补；

55、步骤(d)，纠正错误数据；

56、(d1)使用业务规则、常识或外部数据源来检测数据中的错误或不合理的值；

57、(d2)对于数值数据，可以使用范围检查、标准差等方法来检测异常值；

58、(d3)对于分类数据，可以使用频率分析、与其他字段的关联分析等方法来检测错误；

59、(d4)使用手动或自动的方法对检测到的错误数据进行修正或删除

60、步骤(f)，输出清洗后的数据；

61、(f1)将清洗后的数据集保存为新的文件或数据库表，以便与原始数据进行区分。

62、(f2)为清洗后的数据集生成清洗报告，总结清洗过程中发现的问题、处理方法以及清洗后的数据质量指标。

63、(f3)将清洗后的数据集发布到适当的环境或平台，供后续的数据分析和应用使用。

64、本发明的有益效果是：

65、1、提高数据处理效率，通过采用多模块协同工作的数据采集管理系统，本发明能够高效地从多个来源接收、清洗、处理和存储数据，显著提高数据处理效率。各个模块之间的紧密配合和协同工作，确保了数据流转的顺畅和高效。

66、2、保障数据质量和安全性，本发明通过数据清洗模块对接收到的数据进行去重、异常值检测和格式标准化处理，有效保障了数据的准确性和一致性。同时，通过数据存储模块采用的加密技术和访问控制策略，确保存储的处理后数据的安全性，防止未经授权的访问和泄露。

67、3、优化用户体验，用户界面模块提供的图形化界面使用户能够直观地操作数据采集、查询、导出等功能，大大降低了操作难度和学习成本。通过接收并解析用户通过图形化界面发送的操作指令，系统能够根据用户需求执行相应的操作，提高了用户满意度。

68、4、增强系统稳定性和可控性，控制模块根据预设的规则和策略，监控并协调各个模块的运行状态和数据流，确保系统的稳定运行。同时，通过对各个模块的协调和管理，实现了对数据采集管理系统的全面控制和管理，增强了系统的可控性。

69、5、推动技术创新和产业升级，本发明的实施不仅推动了相关领域的技术进步和创新，还为其他行业提供了新的思路和解决方案。通过采用先进的技术手段和优化的系统设计，本发明为数据采集管理系统的发展树立了新的标杆，具有较大的社会价值和意义。

70、综上所述，本发明通过提高数据处理效率、保障数据质量和安全性、优化用户体验、增强系统稳定性和可控性以及推动技术创新和产业升级等方面的有益效果，为用户和社会带来了显著的利益和价值。