一种数据分析方法、装置、设备和存储介质与流

本发明实施例涉及医疗健康，尤其涉及一种数据分析方法、装置、设备和存储介质。背景技术：1、随着计算机技术的快速发展，可以对各种场景中产生的大批量数据进行数据分析。例如，在医疗场景中，经常需要对患者数据进行分析，从而基于分析结果进行科学研究和诊疗指导等，这也就是真实世界研究(real world study，简称rws)，是对临床常规产生的真实世界数据(real world data，简称rwd)进行系统性收集并进行分析的研究。2、目前，在分析数据时通常是对产生的杂乱数据进行归一化处理，实现数据的录入。或者对产生的数据进行标签分类，实现数据的统计。然而，在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：3、由于产生的数据越来越丰富复杂，录入和统计方式不足以满足分析需求，缺少数据相关性分析能力。技术实现思路1、本发明实施例提供了一种数据分析方法、装置、设备和存储介质，以获得数据中的观测变量与因素变量之间的线性变化关系，从而实现数据的相关性分析。2、第一方面，本发明实施例提供了一种数据分析方法，包括：3、获取目标场景中待分析的目标场景数据；4、获取基于所述目标场景数据配置出的目标观测变量和影响所述目标观测变量变化的至少两个目标因素变量；5、基于所述目标观测变量和所述目标因素变量，对所述目标场景数据进行回归分析，确定目标回归系数矩阵；6、基于所述目标回归系数矩阵，确定目标线性回归模型，所述目标线性回归模型用于表征所述目标观测变量与所述目标因素变量之间的线性变化关系。7、第二方面，本发明实施例还提供了一种数据分析装置，包括：8、场景数据获取模块，用于获取目标场景中待分析的目标场景数据；9、变量获取模块，用于获取基于所述目标场景数据配置出的目标观测变量和影响所述目标观测变量变化的至少两个目标因素变量；10、回归分析模块，用于基于所述目标观测变量和所述目标因素变量，对所述目标场景数据进行回归分析，确定目标回归系数矩阵；11、回归模型确定模块，用于基于所述目标回归系数矩阵，确定目标线性回归模型，所述目标线性回归模型用于表征所述目标观测变量与所述目标因素变量之间的线性变化关系。12、第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：13、一个或多个处理器；14、存储器，用于存储一个或多个程序；15、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的数据分析方法。16、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的数据分析方法。17、上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：18、通过获取基于目标场景数据配置出的目标观测变量和影响目标观测变量变化的至少两个目标因素变量，并基于当前配置出的目标观测变量和目标因素变量，对目标场景数据进行回归分析，确定目标回归系数矩阵，并基于目标回归系数矩阵，确定目标线性回归模型，目标线性回归模型用于表征目标观测变量与目标因素变量之间的线性变化关系，从而通过估计目标回归系数矩阵的方式可以分析出场景数据中多个因素的变化关系，实现了数据的相关性分析。技术特征：1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标观测变量和所述目标因素变量，对所述目标场景数据进行回归分析，确定目标回归系数矩阵，包括：3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述观测数据矩阵和所述因素数据矩阵进行最小二乘估计处理，获得目标回归系数矩阵，包括：4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标回归系数矩阵，确定目标线性回归模型，包括：5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标回归系数矩阵，检测每个所述目标因素变量与所述目标观测变量之间是否存在相关性，包括：6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标回归系数矩阵、所述目标场景数据和各个所述目标因素变量对应的因素数据矩阵，确定每个所述目标因素变量对应的目标统计量，包括：7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标统计量服从目标自由度下的t分布，所述目标自由度是基于所述目标场景数据中的样本数据个数和目标因素变量个数进行确定的；8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述目标场景为医疗场景，所述目标场景数据为患者数据，所述目标观测变量为疾病观测变量，所述目标因素变量为疾病因素变量。9.一种数据分析装置，其特征在于，包括：10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述回归分析模块，包括：11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述最小二乘估计单元，具体用于：12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述回归模型确定模块，包括：13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述相关性检测单元，包括：14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述目标统计量确定子单元，具体用于：15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述目标统计量服从目标自由度下的t分布，所述目标自由度是基于所述目标场景数据中的样本数据个数和目标因素变量个数进行确定的；16.根据权利要求9-15任一项所述的装置，其特征在于，所述目标场景为医疗场景，所述目标场景数据为患者数据，所述目标观测变量为疾病观测变量，所述目标因素变量为疾病因素变量。17.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的数据分析方法。技术总结本发明实施例公开了一种数据分析方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取目标场景中待分析的目标场景数据；获取基于目标场景数据配置出的目标观测变量和影响目标观测变量变化的至少两个目标因素变量；基于目标观测变量和目标因素变量，对目标场景数据进行回归分析，确定目标回归系数矩阵；基于目标回归系数矩阵，确定目标线性回归模型，目标线性回归模型用于表征目标观测变量与目标因素变量之间的线性变化关系。通过本发明实施例的技术方案，可以获得数据中的观测变量与因素变量之间的线性变化关系，从而实现数据的相关性分析。技术研发人员：李震昊受保护的技术使用者：北京京东拓先科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/15