一种数据分析方法、装置及电子设备制造方法及图纸

技术编号:33063836 阅读:21 留言:0更新日期:2022-04-15 09:53
本发明专利技术提供了一种数据分析方法、装置及电子设备,本发明专利技术中,获取目标用户的初始心律数据,并进行预设数据处理操作,得到目标心律数据,调用预设数据分析模型对目标心律数据进行数据处理,以得到目标心律数据对应的数据分析结果,数据分析结果用于表征情绪状态。由于预设数据分析模型基于大量的训练数据训练得到,则预设数据分析模型能够准确地识别出目标用户的表征情绪状态的数据分析结果,满足对表征情绪的数据的分析准确度和效率需求。进一步的,该方法可以应用于对用户情绪状态识别的场景,将该方法的数据分析结果,用于辅助用户情绪状态的识别,以在日常生活中即可实现用户情绪状态识别的需求。绪状态识别的需求。绪状态识别的需求。

【技术实现步骤摘要】
一种数据分析方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及数据处理和分析领域,更具体的说,涉及一种数据分析方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态,在人与人的交流中发挥着重要作用。在人们的日常工作和生活中,情绪的作用无处不在。如在医疗护理中,如果能够知道患者的情绪状态,就可以根据患者的情绪做出不同的护理措施,以提高护理质量。
[0003]具体的,焦虑抑郁情绪是心理健康问题,近年来出现焦虑抑郁症的各个年龄段的人群成快速增长趋势,所以社会对人们的心理健康越来越重视。特别是因为疫情原因,大量人需要居家隔离,隔离期间可能使公众出现不同程度的焦虑或者广泛性焦虑,如果焦虑情绪无法及时缓解,则容易发展为抑郁等严重不良结局。所以疫情暴发期间全国各个卫生机构都投入了心理咨询师和精神科医师进行表征情绪数据的分析,或者在网上或电台开设心理健康疏导服务,尽量减少到医院引起的交叉感染风险。
[0004]目前,在进行表征情绪的数据分析时,主要是采用人工分析用户填写的量表的方式得到分析结果。此种数据分析方式效率和准确度较低,无法满足数据分析需求。

技术实现思路

[0005]有鉴于此,本专利技术提供一种数据分析方法、装置及电子设备,以解决对表征情绪的数据进行分析时的效率和准确度较低,无法满足数据分析需求的问题。
[0006]为解决上述技术问题,本专利技术采用了如下技术方案:一种数据分析方法,包括:获取目标用户的初始心律数据,并对所述初始心律数据进行预设数据处理操作,得到目标心律数据;调用预设数据分析模型对所述目标心律数据进行数据处理,以得到所述目标心律数据对应的数据分析结果;所述预设数据分析模型基于训练数据训练得到;所述训练数据包括心律数据样本以及所述心律数据样本对应的数据分析结果标签;所述数据分析结果用于表征情绪状态;在所述数据分析结果为预设数据分析结果的情况下,获取数据分析关联信息,并在接收到所述目标用户的终端发送的数据查询请求的情况下,输出所述数据分析结果以及所述数据分析关联信息至所述终端。
[0007]可选地,获取目标用户的初始心律数据,包括:获取预设存储位置存储的初始心律数据集合;所述初始心律数据集合包括多个用户佩戴的智能穿戴设备采集并上传的初始心律数据以及所述初始心律数据对应的用户信息;获取目标用户的目标用户信息,并从所述初始心律数据集合中按照所述初始心律
数据对应的用户信息,筛选出所述目标用户信息对应的初始心律数据。
[0008]可选地,对所述初始心律数据进行预设数据处理操作,得到目标心律数据,包括:对所述初始心律数据进行数据清洗、数据排序以及数据降采样操作,得到待处理心律数据;按照预设数据处理方式,确定与所述待处理心律数据对应的目标心律数据。
[0009]可选地,按照预设数据处理方式,确定与所述待处理心律数据对应的目标心律数据,包括:将所述待处理心律数据作为目标心律数据;或,提取所述待处理心律数据的时域特征信息和频域特征信息;将所述待处理心律数据、所述时域特征信息和所述频域特征信息顺序组合得到目标心律数据。
[0010]可选地,所述预设数据分析模型的生成过程包括:获取长时程时序排列的初始数据样本,并对所述初始数据样本进行预设数据处理操作,得到心律数据样本;获取所述初始数据样本的数据分析结果标签,并作为所述心律数据样本的数据分析结果标签;使用所述心律数据样本以及所述心律数据样本对应的数据分析结果标签,对预设数据分析模型进行训练,直至满足预设训练停止条件时停止。
[0011]可选地,在调用预设数据分析模型对所述目标心律数据进行数据处理,以得到所述目标心律数据对应的数据分析结果后,还包括:获取所述目标用户的连续预设个数的数据分析结果;确定数据分析结果为预设数据分析结果的个数,并计算所述个数与所述数据分析结果的总个数的比值;将所述比值所在的预设比值区间对应的数据分析结果,作为所述目标用户的数据分析校正结果。
[0012]一种数据分析装置,包括:数据处理模块,用于获取目标用户的初始心律数据,并对所述初始心律数据进行预设数据处理操作,得到目标心律数据;数据分析模块,用于调用预设数据分析模型对所述目标心律数据进行数据处理,以得到所述目标心律数据对应的数据分析结果;所述预设数据分析模型基于训练数据训练得到;所述训练数据包括心律数据样本以及所述心律数据样本对应的数据分析结果标签;所述数据分析结果用于表征情绪状态;数据输出模块,用于在所述数据分析结果为预设数据分析结果的情况下,获取数据分析关联信息,并在接收到所述目标用户的终端发送的数据查询请求的情况下,输出所述数据分析结果以及所述数据分析关联信息至所述终端。
[0013]可选地,所述数据处理模块包括:集合获取子模块,用于获取预设存储位置存储的初始心律数据集合;所述初始心律数据集合包括多个用户佩戴的智能穿戴设备采集并上传的初始心律数据以及所述初始心律数据对应的用户信息;
数据筛选子模块,用于获取目标用户的目标用户信息,并从所述初始心律数据集合中按照所述初始心律数据对应的用户信息,筛选出所述目标用户信息对应的初始心律数据。
[0014]可选地,所述数据处理模块包括:数据处理子模块,用于对所述初始心律数据进行数据清洗、数据排序以及数据降采样操作,得到待处理心律数据,按照预设数据处理方式,确定与所述待处理心律数据对应的目标心律数据。
[0015]一种电子设备,包括:存储器和处理器;其中,所述存储器用于存储程序;处理器调用程序并用于执行上述的数据分析方法。
[0016]相较于现有技术,本专利技术具有以下有益效果:本专利技术提供了一种数据分析方法、装置及电子设备,本专利技术中,获取目标用户的初始心律数据,并对所述初始心律数据进行预设数据处理操作,得到目标心律数据,调用预设数据分析模型对所述目标心律数据进行数据处理,以得到所述目标心律数据对应的数据分析结果,所述数据分析结果用于表征情绪状态。由于所述预设数据分析模型基于大量的训练数据训练得到,所述训练数据包括心律数据样本以及所述心律数据样本对应的数据分析结果标签,则预设数据分析模型能够准确地识别出目标用户的表征情绪状态的数据分析结果,满足对表征情绪的数据的分析准确度和效率需求。此外,本专利技术还能够在所述数据分析结果为预设数据分析结果的情况下,获取数据分析关联信息,并在接收到所述目标用户的终端发送的数据查询请求的情况下,输出所述数据分析结果以及所述数据分析关联信息至所述终端。即本专利技术支持数据查询,且在查询时,会将对应的数据分析关联信息发送给用户,以提高用户体验。进而,通过本专利技术中的数据分析方法、装置及电子设备,可以将本专利技术的数据分析结果,辅助进行情绪状态的识别。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据分析方法,其特征在于,包括:获取目标用户的初始心律数据,并对所述初始心律数据进行预设数据处理操作,得到目标心律数据;调用预设数据分析模型对所述目标心律数据进行数据处理,以得到所述目标心律数据对应的数据分析结果;所述预设数据分析模型基于训练数据训练得到;所述训练数据包括心律数据样本以及所述心律数据样本对应的数据分析结果标签;所述数据分析结果用于表征情绪状态;在所述数据分析结果为预设数据分析结果的情况下,获取数据分析关联信息,并在接收到所述目标用户的终端发送的数据查询请求的情况下,输出所述数据分析结果以及所述数据分析关联信息至所述终端。2.根据权利要求1所述的数据分析方法,其特征在于,获取目标用户的初始心律数据,包括:获取预设存储位置存储的初始心律数据集合;所述初始心律数据集合包括多个用户佩戴的智能穿戴设备采集并上传的初始心律数据以及所述初始心律数据对应的用户信息;获取目标用户的目标用户信息,并从所述初始心律数据集合中按照所述初始心律数据对应的用户信息,筛选出所述目标用户信息对应的初始心律数据。3.根据权利要求1所述的数据分析方法,其特征在于,对所述初始心律数据进行预设数据处理操作,得到目标心律数据,包括:对所述初始心律数据进行数据清洗、数据排序以及数据降采样操作,得到待处理心律数据;按照预设数据处理方式,确定与所述待处理心律数据对应的目标心律数据。4.根据权利要求3所述的数据分析方法,其特征在于,按照预设数据处理方式,确定与所述待处理心律数据对应的目标心律数据,包括:将所述待处理心律数据作为目标心律数据;或,提取所述待处理心律数据的时域特征信息和频域特征信息;将所述待处理心律数据、所述时域特征信息和所述频域特征信息顺序组合得到目标心律数据。5.根据权利要求1所述的数据分析方法,其特征在于,所述预设数据分析模型的生成过程包括:获取长时程时序排列的初始数据样本,并对所述初始数据样本进行预设数据处理操作,得到心律数据样本;获取所述初始数据样本的数据分析结果标签,并作为所述心律数据样本的数据分析结果标签;使用所述心律数据样本以及所述心律数据样本对应的数据分析结果标签,对预设数据分析模型进行训练,直至满足预...

【专利技术属性】
技术研发人员:王文君刘雪瑞朱婷候建伟
申请(专利权)人:博奥生物集团有限公司
类型:发明
国别省市:

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