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申请/专利权人：宁波安得智联科技有限公司;芜湖安得智联科技有限公司

摘要：本申请公开了一种数据分析方法、系统、设备以及存储介质，涉及数据处理技术领域，所述数据分析方法，包括：识别并接入若干个数据源；基于预设数据采集方式，利用数据采集工具对所述若干个数据源进行实时数据采集，得到数据采集结果；基于预设数据处理流程与预设数据处理模式，利用Flink组件对所述数据采集结果进行数据关联分析与处理，得到数据处理结果；基于所述数据处理结果与预设数据展示样式，通过可视化设备进行展示。本申请通过上述方案，不仅可以有效提高数据分析的数据监测范围、数据处理速度以及数据分析结果的可靠性，而且能够快速、准确地处理和展示大量数据，为企业的决策提供数据支撑。

主权项：1.一种数据分析方法，其特征在于，所述方法应用于数据分析系统，所述方法包括：识别并接入若干个数据源；基于预设数据采集方式，利用数据采集工具对所述若干个数据源进行实时数据采集，得到数据采集结果，其中，所述预设数据采集方式包括全量采集、增量采集和增量全量混合采集，所述数据采集工具是基于开源组件Canal构建得到的，且支持对多个数据源进行数据采集；基于预设数据处理流程与预设数据处理模式，利用Flink组件对所述数据采集结果进行数据关联分析与处理，得到数据处理结果；基于所述数据处理结果与预设数据展示样式，通过可视化设备进行展示；所述基于预设数据处理流程与预设数据处理模式，利用Flink组件对所述数据采集结果进行数据关联分析与处理，得到数据处理结果的步骤，包括：若所述预设数据处理模式为实时流处理，则根据预设数据处理流程，利用Flink组件对所述数据采集结果进行实时数据关联分析与处理，得到第一数据处理结果；若所述预设数据处理模式为批量处理，则根据预设数据处理流程，利用Flink组件对历史的数据采集结果进行离线数据关联分析与处理，得到第二数据处理结果；所述根据预设数据处理流程，利用Flink组件对所述数据采集结果进行实时数据关联分析与处理的步骤之前，还包括：基于预设数据质量管控机制，对所述数据采集结果进行质量检查，并对数据质量异常的数据进行过滤，得到第一数据采集结果；基于机器学习算法，学习第一数据采集结果中数据关联关系，并根据所述数据关联关系，对所述第一数据采集结果进行聚类与预测分析，得到第二数据采集结果；所述根据预设数据处理流程，利用Flink组件对所述数据采集结果进行实时数据关联分析与处理的步骤包括：根据预设数据处理流程，利用Flink组件确定所述第二数据采集结果中不同聚类数据之间的关联程度，并基于所述关联程度进行实时数据关联分析与处理；所述基于预设数据采集方式，利用数据采集工具对所述若干个数据源进行实时数据采集，得到数据采集结果的步骤之前，还包括：接收用户的功能配置参数；基于所述功能配置参数，解析得到预配置数据源、预设数据采集方式、预设数据处理流程、预设数据处理模式以及预设数据展示样式；基于所述预配置数据源，对接入的若干个数据源进行动态配置。

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