【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及基于云计算的企业服务数据分析方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的快速发展和企业数字化转型的加速推进，企业面临的数据量呈指数级增长；这些数据涵盖了销售、客户关系管理、财务管理、人力资源、供应链管理、市场营销、技术支持和服务、网站和应用程序使用情况以及安全等多个方面。然而，随着数据规模的增长，数据的质量和管理成为了一个亟待解决的问题。特别是对于依赖于数据驱动决策的企业来说，数据的准确性、时效性和一致性直接影响着业务决策的有效性和企业的运营效率。
2、在大数据时代，企业面临着海量数据的管理和分析挑战，尤其是数据源多样性和复杂性增加，导致数据质量问题日益突出；传统数据管理方法难以有效应对数据逻辑错误、时效性偏差、来源不一致等问题，进而影响到企业决策的科学性和有效性；
3、在云计算的企业服务数据分析过程中，由于实时获取企业服务数据(简称“数据”，下同)的过程中，存在数据不准确，使得数据与实际情况不符合，会导致云计算系统无法准确地对数据进行处理，增加了数据处理的风险，从而导致决策者根据云计算系统出现数据误判。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于云计算的企业服务数据分析方法及系统，以解决上述背景中问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、基于云计算的企业服务数据分析方法，包括以下步骤：
4、s1：获取企业服务数据，对数据进行逻辑分析，判断数据是否符合逻辑，根据分析结果，
5、s2：基于符合逻辑数据，对数据进一步分析，并计算数据的时效性偏移系数，评估数据的时效性；
6、s3：基于符合逻辑数据，对符合逻辑数据进行信息来源分析，并计算数据的一致性系数，评估数据信息来源的一致性；
7、s4：将数据的时效性偏移系数和数据的一致性系数进行综合分析，判断数据是否准确，根据分析结果，将数据划分为准确数据和不准确数据；
8、s5：将准确数据发送至云计算系统，对数据进行实时更新，并基于传输后的数据，进行完整性校验，评估输入准确数据的哈希值与接收准确数据的哈希值相同数据的完整性。
9、作为本专利技术进一步的方案：所述对数据进行逻辑分析，判断数据是否符合逻辑，具体包括：
10、根据服务需求定义一系列逻辑规则特征；
11、对于每一条逻辑规则特征的数据记录，使用正态分布作为概率密度函数，计算数据的逻辑概率；
12、判断企业服务数据的逻辑概率是否大于等于预设的数据逻辑概率阈值，若是，记为符合逻辑数据，若否，记为不符合逻辑数据。
13、作为本专利技术进一步的方案：所述企业服务数据的逻辑概率获取过程为：
14、预设逻辑规则的合理区间为[μi-σi，μi+σi]；
15、其中，μi是预期值，σi是标准差，i表示逻辑规则特征的数据记录的数量；
16、对于逻辑规则特征的数据记录xi，使用正态分布的概率密度函数来近似逻辑概率，并计算逻辑规则特征的数据记录xi在逻辑规则的合理区间内的逻辑概率；
17、其中，所述每条逻辑规则特征的逻辑概率计算表达式为：
18、
19、式中，μi是预期值，σi是标准差，xi表示逻辑规则特征的数据记录，如销售量；
20、对所有逻辑规则特征的逻辑概率进行均值计算，得到数据的逻辑概率，记为pa。
21、作为本专利技术进一步的方案：所述基于符合逻辑数据，对数据进一步分析，并计算数据的时效性偏移系数，评估数据的时效性；
22、其中，所述时效性偏移系数获取过程为：
23、收集所有符合逻辑的数据记录，包括时间戳tj，和相应的数据值vj；
24、其中，j表示时间戳的数量，且时间戳是按时间顺序排列的；
25、对于每一对相邻的时间点tj和tj+1进行差值计算，得到时间间隔δtj；
26、根据时间间隔δtj，计算数据更新频率fj；
27、对于每个数据更新频率fj，计算变动率rj；
28、选择一个窗口大小w，对于每个时间点tj，计算滑动窗口内的时效性偏移系数。
29、作为本专利技术进一步的方案：所述基于符合逻辑数据，对符合逻辑数据进行信息来源分析，并计算数据的一致性系数，评估数据信息来源的一致性；
30、其中，所述一致性系数的获取过程为：
31、获取erp系统的数据记录；
32、获取api接口的数据记录；
33、将erp系统的数据记录和api接口的数据记录转换为特征向量，将每个特征规则进行标准化处理，设定每个规则的向量得分；
34、将rp系统的数据记录和对应api接口的数据记录视为一组数据进行比较；
35、对于每组数据中的特征向量信息，计算特征向量的相似度；
36、对所有特征向量的相似度进行求和计算，得到一致性系数，记为za。
37、作为本专利技术进一步的方案：所述将数据的时效性偏移系数和数据的一致性系数进行综合分析，计算准确性系数，具体包括：
38、获取数据的时效性偏移系数sa；
39、获取数据的一致性系数za；
40、对数据的时效性偏移系数sa和数据的一致性系数za进行归一化处理，得到数据的准确性系数，记为ma。
41、作为本专利技术进一步的方案：所述将数据划分为准确数据和不准确数据具体包括：
42、判断数据的准确性系数ma是否大于等于预设的准确性系数阈值，若是，记为准确数据，若否，记为不准确数据。
43、作为本专利技术进一步的方案：所述基于传输后的数据，进行完整性校验，评估数据的完整性，具体包括：
44、获取输入准确数据的数据记录；
45、使用哈希算法对输入准确数据和接收准确数据进行哈希计算，生成两个固定长度的哈希值；
46、判断输入准确数据的哈希值与接收准确数据的哈希值是否相同，若是，则说明数据完整，若否，则说明数据不完整。
47、基于云计算的企业服务数据分析系统，包括：
48、数据获取模块，所述数据获取模块用于获取企业服务数据；
49、数据逻辑验证模块，所述数据逻辑验证模块用于，对数据进行逻辑分析，判断数据是否符合逻辑，并根据分析结果，对数据进行标记，将数据划分为符合逻辑数据和不符合逻辑数据；
50、数据时效性分析模块，所述数据时效性分析模块基于符合逻辑数据，对数据进一步分析，并计算数据的时效性偏移系数，评估数据的时效性；
51、数据一致性分析模块，所述数据一致性分析模块基于符合逻辑数据，对符合逻辑数据进行信息来源分析，并计算数据的一致性系数，评估数据信息来源的一致性；
52、数据准确性判断模块，所述数据准确性判断模块用于将数据的时效性偏移系本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于云计算的企业服务数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的企业服务数据分析方法，其特征在于，所述对数据进行逻辑分析，判断数据是否符合逻辑，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于云计算的企业服务数据分析方法，其特征在于，所述企业服务数据的逻辑概率获取过程为：
4.根据权利要求1所述的基于云计算的企业服务数据分析方法，其特征在于，所述基于符合逻辑数据，对数据进一步分析，并计算数据的时效性偏移系数，评估数据的时效性；
5.根据权利要求1所述的基于云计算的企业服务数据分析方法，其特征在于，所述基于符合逻辑数据，对符合逻辑数据进行信息来源分析，并计算数据的一致性系数，评估数据信息来源的一致性；
6.根据权利要求1所述的基于云计算的企业服务数据分析方法，其特征在于，所述将数据的时效性偏移系数和数据的一致性系数进行综合分析，计算准确性系数，具体包括：
7.根据权利要求1所述的基于云计算的企业服务数据分析方法，其特征在于，所述将数据划分为准确数据和不准确数据具体包括：
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