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申请/专利权人：济南浪潮数据技术有限公司
摘要：本发明提供一种对大数量级离散数据处理的方法、装置、设备及存储介质，所述方法步骤：获取数据监控模块采集的大数量级数据，对每个数据进行分段处理，提取每个数据的部分分段，生成预处理数据；按照数据采集周期和真实数据时间点对预处理数据进行冗余数据剥离，生成离散化数据，将离散化数据加入数据库；当数据采集频率小于频率阈值时，数据处理模块根据应用场景选择插值算法对数据库中离散化数据进行最佳逼近，得到数据变化趋势函数，按照数据变化趋势函数对所需时间点数据进行补足，并进行实时展示。本发明实现大数量级数据实时收集、处理及展示的高效处理，节约计算资源，并能达到预期处理效果；同时支持人工设置及全自动化数据处理算法。
主权项：1.一种对大数量级离散数据处理的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取数据监控模块采集的大数量级数据，对每个数据进行分段处理，提取每个数据的部分分段，生成预处理数据；S2.按照数据采集周期和真实数据时间点对预处理数据进行冗余数据剥离，生成离散化数据，将离散化数据加入数据库；S3.当数据采集频率小于频率阈值时，数据处理模块根据应用场景选择插值算法对数据库中离散化数据进行最佳逼近，得到数据变化趋势函数，按照数据变化趋势函数对所需时间点数据进行补足，并进行实时展示；步骤S3具体步骤如下：S31.数据处理模块判断数据采集频率是否小于设定阈值；若是，进入步骤S32；若否，进入步骤S37；S32.数据处理模块获取应用场景；当应用场景为采集频率适中，算力低时，进入步骤S33；当应用场景为采集频率适中，算力大，进入步骤S34；当应用场景为采集频率低，算力低，进入步骤S35；S33.选择线性插值算法对数据库中离散化数据进行最佳逼近，得到数据变化趋势函数，进入步骤S36；S34.选择二次插值算法对数据库中离散化数据进行最佳逼近，得到数据变化趋势函数，进入步骤S36；S35.选择牛顿插值算法对数据库中离散化数据进行最佳逼近，得到数据变化趋势函数，进入步骤S36；S36.按照数据变化趋势函数对所需时间点数据进行补足；S37.接收数据查询请求，展示实时数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南浪潮数据技术有限公司 对大数量级离散数据处理的方法、装置、设备及存储介质
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