【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据报告生成，尤其涉及一种基于人工智能的数据报告生成方法及系统。
技术介绍
1、数据报告生成
涉及利用软件工具自动化从各种数据源中收集、处理和呈现信息的过程，结合数据科学、人工智能以及机器学习技术，以发现数据中的趋势、模式和洞察力，自动转化为易于理解的报告格式。数据报告自动化系统通常包括数据抽取、数据清洗、分析模型构建、以及报告的布局和视觉化设计，促进了决策过程的高效性。
2、其中，人工智能的数据报告生成方法指的是使用人工智能技术来自动化数据报告的创建过程，包括利用机器学习算法来解析大量数据，识别关键信息，并根据预定义的模板生成结构化报告，用途广泛，如可帮助企业快速从大数据中提取有价值的商业洞察，提升数据分析的速度和准确性，改进战略决策，并为用户提供即时、动态的报告更新，增强数据驱动决策的能力。
3、现有技术虽然涵盖了数据报告的自动化过程，但常常缺乏对数据间动态关系的深入解析和实时更新能力。传统系统中数据处理往往依赖于固定模型和模板，在数据源快速变化的情况下难以适应新的数据结构和业务需求。缺乏灵活调整报告结构的能力，当出现新的趋势时，不能及时反映这些变化，导致基于过时信息的决策制定。此外，传统技术在处理和分析大数据时，往往效率较低，在时间敏感的业务场景中可能成为制约决策速度和准确性的瓶颈。缺乏实时数据同步和更新机制，使得数据报告可能不反映最新的业务现状，影响决策的有效性和公司的战略调整。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于人工智能的数据报告生成方法，包括以下步骤：
3、s1：从idc数据中心获取时间序列数据和设备性能日志，提取时间标记和性能指标，对时间标记进行排序，将性能指标按设备类型进行汇总，得到初步分析数据；
4、s2：通过所述初步分析数据，对数据项进行结构化编码，创建设备间的连接节点和边，为每条连接分配权重，根据权重分配结果筛选关键性能指标，确定关键时间节点，并计算节点的重要性评分，生成关键数据图；
5、s3：对所述关键数据图中的数据点进行分类，通过数据点之间的连接强度进行关键趋势提取，对提取后的数据进行标记，根据标记结果进行数据分类整理，每组数据根据趋势和模式进行归类处理，构建结构化趋势框架，得到数据趋势分类记录；
6、s4：根据所述数据趋势分类记录，进行实时数据内容更新，执行数据同步检测，根据输入内容自动调整报告结构和细节，调整关键信息点，生成综合idc数据分析报告。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述初步分析数据的获取步骤为：
8、s111：连接idc数据中心，利用安全的网络协议获取时间序列数据和设备性能日志，执行数据完整性和格式初步校验，排除损坏或不符合格式要求的记录，生成校验后的数据集；
9、s112：从所述校验后的数据集中提取时间标记和性能指标，对时间标记进行排序，确认数据的时序正确性，生成排序后的数据集；
10、s113：基于所述排序后的数据集，结合设备类型，对数据集中的性能指标进行汇总，采用公式，；
11、计算设备类型的平均性能指标量化值，确保设备绩效评估的一致性，生成初步分析数据，其中，代表设备类型中第个设备的性能指标量化值，反映单个设备的性能表现，代表设备类型的设备数量，用于平均计算。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述为每条连接分配权重的步骤为：
13、s211：通过所述初步分析数据，提取关键特征，对特征进行哈希编码，生成具有唯一标识的特征编码集；
14、s212：利用所述特征编码集构建设备间的图结构，为每个设备定义节点，并根据数据关联性建立边，生成设备间的初步连接图；
15、s213：基于所述设备间的初步连接图，结合数据交互频率和重要性分配权重，采用公式，；
16、计算节点到节点的权重值，用于衡量节点间连接的重要性，得到带权连接图，其中，是节点和之间的交互频率，是节点的平均交互频率，用于标准化权重，表示与节点相连的所有节点的交互频率与平均值的绝对差值的总和，用于调节权重分布。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述关键数据图的获取步骤为：
18、s221：分析所述带权连接图，通过设置权重阈值筛选高权重连接，确定关键性能指标，生成关键性能指标列表；
19、s222：基于所述关键性能指标列表，提取数据变化最显著的时间点作为关键时间节点，生成关键时间节点集；
20、s223：对所述关键时间节点集中的每个节点进行重要性评分，采用公式：；
21、计算节点的重要性评分，用于评估节点的重要性，构建并输出关键数据图，其中，代表关键时间节点集，代表时间对节点的影响权重。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述对提取后的数据进行标记的步骤为：
23、s311：分析所述关键数据图，采用公式，；
24、计算数据点的加权连接数，生成数据点连接度量结果，其中，是数据点和之间是否有连接的指示值，0表示没连接，1表示有连接，是数据点和之间的距离，是衰减系数，用于调节距离影响强度，表示数据点数量；
25、s312：基于所述数据点连接度量结果，设置筛选阈值，通过比较，确定关键数据点，生成关键数据点集；
26、s313：依据数据点的连接强度和趋势分布，对所述关键数据点集进行标记，生成标记后的关键数据点集。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述数据趋势分类记录的获取步骤为：
28、s321：基于所述标记后的关键数据点集，进行分析和归类，采用公式，；
29、计算归类结果的总聚合度，生成初步数据分类结果，其中，和分别是数据点和的标记得分，是数据点和之间的距离，是衰减常数，用于调整距离的影响，表示数据点数量；
30、s322：分析所述初步数据分类结果，确定每组数据的关键趋势和模式，通过定量分析细化数据归类处理，得到结构化数据归类结果；
31、s323：整合所述结构化数据归类结果，构建结构化趋势框架，记录每种数据趋势的分类和特征，生成数据趋势分类记录。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述综合idc数据分析报告的获取步骤为：
33、s411：分析所述数据趋势分类记录，识别需更新数据点，生成待更新数据点列表；
34、s412：对所述标记的数据点列表进行同步检测，检查数据一致性，确认数据完整性，生成同步检测结果；
35、s413：基于所述同步检测结果，自动调整报告结构和细节，更新关键信息点，采用公式，；
36、计算调整后的报告质量得分，生成综合idc数据分析报告，其中，代表关键信息点的重要性权重，是输入内容在信息点的变化量。
37、一种基于人工智能的数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，所述初步分析数据的获取步骤为：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，所述为每条连接分配权重的步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，所述关键数据图的获取步骤为：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，所述对提取后的数据进行标记的步骤为：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，所述数据趋势分类记录的获取步骤为：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，所述综合IDC数据分析报告的获取步骤为：
8.一种基于人工智能的数据报告生成系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的基于人工智能的数据报告生成方法，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，所述初步分析数据的获取步骤为：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，所述为每条连接分配权重的步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的数据报告生成方法，其特征在于，所述关键数据图的获取步骤为：
5.根据权利要求4所述的基于人工智...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜洪福，
申请(专利权)人：四川洪明伟业科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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