数据统计分析方法、系统、可读存储介质及计算机设备与流程

1.本发明涉及数据统计分析技术领域，特别涉及一种数据统计分析方法、系统、可读存储介质及计算机设备。


背景技术：

2.样品检验(sample inspection)是对产品进行针对性的检验评估，以确切地展示产品特点和性能，并验证产品的特点和性能与预设的标准是否一致，从而方便对产品进行快速的识别和采购。
3.现有技术中在进行样品检测的数据统计后，进行统计分析时只能进行固定的几个数据的统计后对固定的几个数据进行分析，并不能分析出多个样品中的数据的变化。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数据统计分析方法、系统、可读存储介质及计算机设备，旨在解决现有技术中在进行样品检验时只能固定对几个数据进行分析的问题。
5.本发明实施例是这样实现的：一种数据统计分析方法，所述方法包括：
6.获取多个样品的检验信息，所述检验信息包括检验类型以及与所述检验类型对应的检验数据；
7.按预设规则将每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型；
8.将所述组合检验类型中的其中一个所述检验类型作为横坐标，另一个所述检验类型作为纵坐标以建立坐标系；
9.根据所述检验数据通过所述坐标系对所述多个样品的检验信息进行数据统计分析。
10.进一步的，上述数据统计分析方法，其中，所述按预设规则将每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型的步骤包括：
11.提取所述检验类型的关键信息，根据所述关键信息的相似度对每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型。
12.进一步的，上述数据统计分析方法，其中，所述提取所述检验类型的关键信息，根据所述关键信息的相似度对每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型的步骤包括：
13.提取所述检验类型的关键信息，获取所述关键信息之间的相似度，确定所述相似度在预设相似度范围内的多个目标检验类型，对所述多个目标检验类型进行两两组合。
14.进一步的，上述数据统计分析方法，其中，所述按预设规则将每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型的步骤还包括：
15.获取每个所述样品中所述检验类型之间的关联度，确定所述关联度在预设关联度范围内的多个目标检验类型，对所述多个目标检验类型进行两两组合。
16.进一步的，上述数据统计分析方法，其中，所述根据所述检验数据通过所述坐标系对每个所述样品的检验信息进行数据统计分析的步骤包括：
17.获取每个所述样品的对应的所述组合检验类型在所述坐标系中的分布点；
18.根据所述分布点确定所述多个样品的检验数据变化趋势，并通过所述变化趋势对所述多个样品进行分析。
19.进一步的，上述数据统计分析方法，其中，所述根据所述分布点确定所述多个样品的检验数据变化趋势，并通过所述变化趋势对所述多个样品进行分析的步骤包括：
20.获取所述分布点的密集区域，根据所述密集区域中的所述分布点确定所述多个样品的检验数据变化趋势，并通过所述变化趋势对所述多个样品进行分析。
21.本发明的另一个目的在于提供一种数据统计分析系统，所述系统包括：
22.获取模块，用于获取多个样品的检验信息，所述检验信息包括检验类型以及与所述检验类型对应的检验数据；
23.组合模块，用于按预设规则将每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型；
24.建立模块，用于将所述组合检验类型中的其中一个所述检验类型作为横坐标，另一个所述检验类型作为纵坐标以建立坐标系；
25.分析模块，用于根据所述检验数据通过所述坐标系对每个所述样品的检验信息进行数据统计分析。
26.进一步的，上述数据统计分析系统，其中，所述组合模块包括：
27.提取单元，用于提取所述检验类型的关键信息，根据所述关键信息的相似度对每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型。
28.进一步的，上述数据统计分析系统，其中，所述提取单元具体用于：
29.提取所述检验类型的关键信息，获取所述关键信息之间的相似度，确定所述相似度在预设相似度范围内的多个目标检验类型，对所述多个目标检验类型进行两两组合。
30.进一步的，上述数据统计分析系统，其中，所述组合模块还包括：
31.确定单元，用于获取每个所述样品中所述检验类型之间的关联度，确定所述关联度在预设关联度范围内的多个目标检验类型，对所述多个目标检验类型进行两两组合。
32.进一步的，上述数据统计分析系统，其中，所述分析模块包括：
33.分布点获取单元，用于获取每个所述样品的对应的所述组合检验类型在所述坐标系中的分布点；
34.分析单元，用于根据所述分布点确定所述多个样品的检验数据变化趋势，并通过所述变化趋势对所述多个样品进行分析。
35.进一步的，上述数据统计分析系统，其中，所述分析单元具体用于：
36.获取所述分布点的密集区域，根据所述密集区域中的所述分布点确定所述多个样品的检验数据变化趋势，并通过所述变化趋势对所述多个样品进行分析。
37.本发明实施例的另一个目的是提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
38.本发明实施例的另一个目的是提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的
方法的步骤。
39.本发明通过获取多份样品的检验信息中的检验类型和检验数据，并通过预设规则对检验类型进行自定义组合，后通过自行设定横纵坐标的方式通过对应的检验数据以对样品进行统计分析，相比现有技术中只能固定的统计分析几组数据，可以分析出样品检验出的数据的多种变化。
附图说明
40.图1为本发明第一实施例中数据统计分析方法的流程图；
41.图2为本发明第二实施例中数据统计分析方法的流程图；
42.图3为本发明第三实施例中数据统计分析方法的流程图；
43.图4为本发明第四实施例中数据统计分析系统的结构框图。
44.如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
45.为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
46.需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
47.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列类型的任意的和所有的组合。
48.样品检验(sample inspection)是对产品进行针对性的检验评估，以确切地展示产品特点和性能，并验证产品的特点和性能与预设的标准是否一致，从而方便对产品进行快速的识别和采购。
49.现有技术中在进行样品检测的数据统计后，进行统计分析时只能进行固定的几个数据的统计后对固定的几个数据进行分析，并不能分析出多个样品中的数据的变化。
50.以下将结合具体实施例和附图来详细说明如何对检验样品中的检验出的数据中的多种变化进行分析。
51.实施例一
52.请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的数据统计分析方法，所述方法包括步骤s10～s13。
53.步骤s10，获取多个样品的检验信息，所述检验信息包括检验类型以及与所述检验类型对应的检验数据。
54.其中，样品的检验信息包括样品受检的检验类型以及检验类型对应的检验数据，例如，样品是否含有某种成分以及对应的含量，具体的，检验信息可以通过人工输入至指定
的系统中后进行获取，也可以通过与用于样品信息检验的检验系统建立通讯连接，直接通过用于样品信息检验的检验系统进行获取。
55.步骤s11，按预设规则将每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型。
56.其中，根据实际需要通过预设规则对每个样品中的检验类型进行两两组合得到具体两种检验类型的组合检验类型，例如，在每个样品的检验信息中含有6种检验类型，可以根据预设规则对6种检验类型进行两两组合，其中1种检验类型可以分别与另外5种检验类型中的一个进行组合，通过此种自定义组合的方式，可以分析出任何数据的变化。
57.步骤s12，将所述组合检验类型中的其中一个所述检验类型作为横坐标，另一个所述检验类型作为纵坐标以建立坐标系。
58.具体的，为了对检验类型的数据进行分析，将组合好的检验类型其中一个作为横坐标，另一个作为纵坐标，并以此建立坐标系统，通过对应的数据可以获取样品检验信息在坐标系上的分布。
59.步骤s13，根据所述检验数据通过所述坐标系对所述多个样品的检验信息进行数据统计分析。
60.可以理解的，每个样品的检验类型都对应有一组检验数据，通过检验数据可以找到对应的检验类型在坐标系上的分布，通过多个样品中的多组检验数据可以获取多个样品在同一坐标系上的分布，即对多个样品的检验信息进行统计分析。
61.综上，本发明上述实施例中的数据统计分析方法，通过获取多份样品的检验信息中的检验类型和检验数据，并通过预设规则对检验类型进行自定义组合，后通过自行设定横纵坐标的方式通过对应的检验数据以对样品进行统计分析，相比现有技术中只能固定的统计分析几组数据，可以分析出样品检验出的数据的多种变化。
62.实施例二
63.请参阅图2，所示为本发明第二实施例中的数据统计分析方法，所述方法包括步骤s20～s23。
64.步骤s20，获取多个样品的检验信息，所述检验信息包括检验类型以及与所述检验类型对应的检验数据。
65.步骤s21，提取所述检验类型的关键信息，根据所述关键信息的相似度对每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型。
66.其中，关键信息为体现检验类型主要需要检验的指标主要信息，例如，当两种检验类型虽然检验的类型不一样，但是检验的数据主要目的均是为了检验该样品是否符合某一同一的标准。
67.具体的，在本发明一些可选的实施例当中，为了提升数据分析的广泛性，所述提取所述检验类型的关键信息，根据所述关键信息的相似度对每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型的步骤包括：
68.提取所述检验类型的关键信息，获取所述关键信息之间的相似度，确定所述相似度在预设相似度范围内的多个目标检验类型，对所述多个目标检验类型进行两两组合。
69.通过获取关键信息之间的相似度，并将相似度在预设相似度范围内的多个目标检验类型进行组合，提升了组合检验类型的数量，进一步的提升了数据分析的广泛性。
70.步骤s22，将所述组合检验类型中的其中一个所述检验类型作为横坐标，另一个所述检验类型作为纵坐标以建立坐标系。
71.步骤s23，根据所述检验数据通过所述坐标系对所述多个样品的检验信息进行数据统计分析。
72.具体的，获取每个所述样品的对应的所述组合检验类型在所述坐标系中的分布点；
73.根据所述分布点确定所述多个样品的检验数据变化趋势，并通过所述变化趋势对所述多个样品进行分析。
74.可以理解的，通过分布在坐标系中的分布点的分布可以直观的了解各个样品检验出的数据的变化趋势，例如，检验数据主要集中在哪个数据区间以及在该数据区间内检验数据的变化。
75.在本发明一些可选的实施例当中，为了进一步的提升数据变化分析的准确性，所述根据所述分布点确定所述多个样品的检验数据变化趋势，并通过所述变化趋势对所述多个样品进行分析的步骤包括：
76.获取所述分布点的密集区域，根据所述密集区域中的所述分布点确定所述多个样品的检验数据变化趋势，并通过所述变化趋势对所述多个样品进行分析。
77.具体的，为了避免坐标系中个别比较离散的分布点对数据变化趋势分析的影响，获取分布点较多的密集区域，其中，密集区域主要通过预设面积(如单位面积)内的分布点的数量进行确定，当在预设面积内分布点的数量大于预设的阈值时，表示当前的区域为分布点的密集区域，密集区域中的分布点更具有代表性，根据密集区域中的分布点分析样品检验出的检验数据的变化趋势能进一步的提升数据变化分析的准确性。
78.综上，本发明上述实施例当中的数据统计分析方法，通过获取多份样品的检验信息中的检验类型和检验数据，并通过预设规则对检验类型进行自定义组合，后通过自行设定横纵坐标的方式通过对应的检验数据以对样品进行统计分析，相比现有技术中只能固定的统计分析几组数据，可以分析出样品检验出的数据的多种变化。
79.实施例三
80.请参阅图3，所示为本发明第三实施例中提出的数据统计分析方法，所述方法包括步骤s30～s33。
81.步骤s30，获取多个样品的检验信息，所述检验信息包括检验类型以及与所述检验类型对应的检验数据。
82.步骤s31，获取每个所述样品中所述检验类型之间的关联度，确定所述关联度在预设关联度范围内的多个目标检验类型，对所述多个目标检验类型进行两两组合。
83.其中，关联度体现了检测类型之间的关联性，说明两个检测类型之间存在一定的关联，通过将相关联的检测类型进行组合，后通过坐标系进行分析能直观的了解相关联的检测类型之间的数据变化。
84.步骤s32，将所述组合检验类型中的其中一个所述检验类型作为横坐标，另一个所述检验类型作为纵坐标以建立坐标系。
85.步骤s33，根据所述检验数据通过所述坐标系对所述多个样品的检验信息进行数据统计分析。
86.综上，本发明上述实施例当中的数据统计分析方法，通过获取多份样品的检验信息中的检验类型和检验数据，并通过预设规则对检验类型进行自定义组合，后通过自行设定横纵坐标的方式通过对应的检验数据以对样品进行统计分析，相比现有技术中只能固定的统计分析几组数据，可以分析出样品检验出的数据的多种变化。
87.实施例四
88.请参阅图4，所示为本发明第四实施例中提出的数据统计分析系统，所述系统包括：
89.获取模块100，用于获取多个样品的检验信息，所述检验信息包括检验类型以及与所述检验类型对应的检验数据；
90.组合模块200，用于按预设规则将每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型；
91.建立模块300，用于将所述组合检验类型中的其中一个所述检验类型作为横坐标，另一个所述检验类型作为纵坐标以建立坐标系；
92.分析模块400，用于根据所述检验数据通过所述坐标系对每个所述样品的检验信息进行数据统计分析。
93.进一步的，上述数据统计分析系统，其中，所述组合模块包括：
94.提取单元，用于提取所述检验类型的关键信息，根据所述关键信息的相似度对每个所述样品中的所述检验类型进行两两组合得到组合检验类型。
95.进一步的，上述数据统计分析系统，其中，所述提取单元具体用于：
96.提取所述检验类型的关键信息，获取所述关键信息之间的相似度，确定所述相似度在预设相似度范围内的多个目标检验类型，对所述多个目标检验类型进行两两组合。
97.进一步的，上述数据统计分析系统，其中，所述组合模块还包括：
98.确定单元，用于获取每个所述样品中所述检验类型之间的关联度，确定所述关联度在预设关联度范围内的多个目标检验类型，对所述多个目标检验类型进行两两组合。
99.进一步的，上述数据统计分析系统，其中，所述分析模块包括：
100.分布点获取单元，用于获取每个所述样品的对应的所述组合检验类型在所述坐标系中的分布点；
101.分析单元，用于根据所述分布点确定所述多个样品的检验数据变化趋势，并通过所述变化趋势对所述多个样品进行分析。
102.进一步的，上述数据统计分析系统，其中，所述分析单元具体用于：
103.获取所述分布点的密集区域，根据所述密集区域中的所述分布点确定所述多个样品的检验数据变化趋势，并通过所述变化趋势对所述多个样品进行分析。
104.综上，本发明上述实施例通过获取多份样品的检验信息中的检验类型和检验数据，并通过预设规则对检验类型进行自定义组合，后通过自行设定横纵坐标的方式通过对应的检验数据以对样品进行统计分析，相比现有技术中只能固定的统计分析几组数据，可以分析出样品检验出的数据的多种变化。
105.上述各模块被执行时所实现的功能或操作步骤与上述方法实施例大体相同，在此不再赘述。
106.实施例五
107.本发明另一方面还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述实施例1至3中任意一个所述的方法的步骤。
108.实施例六
109.本发明另一方面还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述实施例1至3中任意一个所述的方法的步骤。
110.以上各个实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
111.本领域技术人员可以理解，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
112.计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
113.应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
114.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
115.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。