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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利面向探索性数据分析的数据洞察装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118656361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410829778.7，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权面向探索性数据分析的数据洞察装置是由荆一楠;章伟;张寒冰;何震瀛;王晓阳;柴洪峰设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向探索性数据分析的数据洞察装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向探索性数据分析的数据洞察装置，具有这样的特征，包括离线构建模块用于根据目标数据集，构建对应的模式立方体；在线分析模块用于根据分析指令和模式立方体，计算得到洞察结果，其中，在线分析模块包括：数据范围生成单元用于生成数据范围；同质数据范围生成单元用于生成各个数据范围对应的同质数据范围；在线模式计算单元用于根据模式立方体，计算各个同质数据范围对应的数据模式；洞察生成单元用于对各个同质数据范围，将该同质数据范围的数据模式进行共异分析，得到对应的洞察；推荐单元用于对所有洞察进行价值分析生成洞察结果。总之，本装置能够避免对数据范围模式的重复计算，提高洞察发现效率。

本发明授权面向探索性数据分析的数据洞察装置在权利要求书中公布了：1.一种面向探索性数据分析的数据洞察装置，用于根据用户的分析指令得到目标数据集的洞察结果，其特征在于，包括： 离线构建模块，用于根据所述目标数据集，构建对应的模式立方体； 在线分析模块，用于根据所述分析指令和所述模式立方体，计算得到所述洞察结果， 其中，所述目标数据集中的数据分为测量属性和维度属性， 所述测量属性的数据为数值型，所述维度属性的数据为非数值型， 所述离线构建模块包括： 分组单元，用于将所有所述维度属性进行分组，并将各个分组结果分别与各个所述测量属性进行组合，得到多个维度属性组合； 聚合单元，用于对各个所述维度属性组合，根据所述目标数据集中对应的数据通过各种聚合方式分别进行聚合，得到对应的数据单元格； 单值数据范围生成单元，用于对各个所述维度属性组合进行单值拆分重组，得到对应的单值数据范围； 离线模式计算单元，用于对各个所述单值数据范围分别进行数据模式计算，得到对应的模式单元格； 离线存储单元，用于将所有所述数据单元格和所述模式单元格存储为所述模式立方体， 所述在线分析模块包括： 数据范围生成单元，用于根据所述分析指令和所述模式立方体，生成对应的至少一个数据范围； 同质数据范围生成单元，用于生成各个所述数据范围对应的同质数据范围； 在线模式计算单元，用于根据所述模式立方体，计算各个所述同质数据范围对应的数据模式； 洞察生成单元，用于对各个所述同质数据范围，将该同质数据范围的所述数据模式进行共异分析，得到对应的洞察； 推荐单元，用于对所有所述洞察进行价值分析，生成最有价值的top-k个所述洞察作为所述洞察结果， 其中，将一个产品销售额数据集作为所述目标数据集，该产品销售额数据集中包括销售额、顾客性别、年龄段和季度四个属性，其中销售额为测量属性，其余三个属性为维度属性，顾客性别包括男和女，年龄段包括青年和老年，季度包括1、2、3和4， 所述同质数据范围包含多个子数据范围， 所述子数据范围为所述同质数据范围对应的所述数据范围，和通过对该数据范围的所述维度属性的取值进行扩展得到的数据范围， 所述在线模式计算单元包括： 第一计算子单元，用于对属于所述单值数据范围的所述子数据范围，将对应的所述模式单元格中的数据模式计算结果作为该子数据范围的所述数据模式； 第二计算子单元，存储有剪枝推论，用于对属于多值数据范围的所述子数据范围，根据相关的所述单值数据范围和所述剪枝推论，计算得到该子数据范围的所述数据模式， 所述数据模式包括显著点_1、显著点_n、主导点、骤变点、异常点、趋势、一致性和周期性， 所述显著点_1表示所述子数据范围拥有最大聚合值，且满足该值大于两倍均值小于总和一半的组， 所述显著点_n表示所述子数据范围拥有最小聚合值，且该值小于均值的一半的组， 所述主导点表示所述子数据范围拥有最大聚合值，且该值大于聚合值总和的一半的组， 所述骤变点表示所述子数据范围中某组的值与前后组对应的聚合值相比发生显著变化， 所述异常点表示所述子数据范围中某组的聚合值显著偏离其他组的聚合值， 所述趋势表示所述子数据范围中所有组的聚合值组合出递增或递减的取值， 所述一致性表示所述子数据范围中所有组的聚合值都很均匀， 所述周期性表示所述子数据范围满足组的聚合值呈周期的最小周期值。

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