数据分析方法、装置、电子设备和计算机存储介质与流程

本技术涉及物联网，尤其涉及一种数据分析方法、装置、电子设 备和计算机存储介质。

背景技术：

1、目前，当出现一例风险人员后需要追溯其接触人员和具体相隔较为接近的 接触人员。相关技术中，主要依靠信令方式进行大区域的关联，例如“大数据 行程卡”，但是该方式只查询到省和地市一级，受限于本身的精确度，没有做进 一步优化。

2、若采用相关技术中的方案，对于目前一、二线城市，人口动辄百万甚至上 千万的情况，如果不能精确筛选，就会造成很大的人力物力浪费；对于不停车 经过，以及坐地铁未停从桥上路过等各种情况都会因为手机信令连接到基站而 造成误判，增加排查数据的同时，降低风险人员的确定精度。

技术实现思路

1、本技术提供一种数据分析方法、装置、电子设备和计算机存储介质，能够 大量减少需要排查的数据，节省一定资源。

2、本技术的技术方案是这样实现的：

3、本技术提供了一种数据分析方法，所述方法包括：

4、获取地图，将所述地图划分为多个网格，每一网格对应一个网格编号；

5、接收信令系统上报的当前报文，确定所述当前报文的设定信息；所述设定 信息包括网所述格编号、国际移动用户识别码(international mobile subscriberidentification number，imsi)和时间信息；

6、根据所述当前报文、前一相邻报文以及前一间隔报文各自的设定信息，确 定乘坐交通工具的第一集合和未乘坐交通工具的第二集合；

7、根据风险数据和所述乘坐交通工具的第一集合、所述未乘坐交通工具的第 二集合之间关系，筛选出相关风险人员。

8、在一些实施例中，所述根据所述当前报文、前一相邻报文以及前一间隔报 文各自的设定信息，确定乘坐交通工具的第一集合和未乘坐交通工具的第二集 合，包括：

9、根据所述当前报文和所述前一相邻报文各自的设定信息，确定第一速度集 合；

10、根据所述当前报文和所述前一间隔报文各自的设定信息，确定第二速度集 合；

11、根据所述第一速度集合和所述第二速度集合，确定所述乘坐交通工具的第 一集合和所述未乘坐交通工具的第二集合。

12、在一些实施例中，所述根据所述第一速度集合和所述第二速度集合，确定 所述乘坐交通工具的第一集合和所述未乘坐交通工具的第二集合，包括：

13、将所述第一速度集合中的每一速度与设定的速度阈值进行比较，将大于或 者等于所述设定的速度阈值的速度，归入所述乘坐交通工具的第一集合，将小 于所述设定的速度阈值的速度，归入所述未乘坐交通工具的第二集合；

14、将所述第二速度集合中的每一速度与设定的速度阈值进行比较，将大于或 者等于所述设定的速度阈值的速度，归入所述乘坐交通工具的第一集合，将小 于所述设定的速度阈值的速度，归入所述未乘坐交通工具的第二集合。

15、在一些实施例中，所述根据风险数据和所述乘坐交通工具的第一集合、所 述未乘坐交通工具的第二集合之间关系，筛选出相关风险人员，包括：

16、接收录入中风险模块的风险数据，获取所述录入中风险模块的风险数据中 的imsi数据和时间范围数据；

17、根据所述imsi数据和所述时间范围数据，提取所述乘坐交通工具的第一 集合中关联的第一网格数据；

18、根据所述imsi数据和所述时间范围数据，提取所述未乘坐交通工具的第 二集合中关联的第二网格数据；

19、将所述第一网格数据与所述第二网格数据进行合并，形成第一集合区域， 将符合所述时间范围数据，且在所述第一集合区域出现的所有imsi对应的人 员，归集为风险关联人员集合；

20、基于所述风险关联人员集合，筛选出相关风险人员。

21、在一些实施例中，所述根据风险数据和所述乘坐交通工具的第一集合、所 述未乘坐交通工具的第二集合之间关系，筛选出相关风险人员，包括：

22、接收录入高风险模块的风险数据，获取所述录入高风险模块的风险数据中 的imsi数据和时间范围数据；

23、根据所述imsi数据和所述时间范围数据，提取所述乘坐交通工具的第一 集合中关联的第三网格数据；

24、根据所述imsi数据和所述时间范围数据，提取所述未乘坐交通工具的第 二集合中关联的第四网格数据；

25、将所述第三网格数据及其相邻四个网格，以及，所述第四网格数据及其相 邻四个网格进行合并，形成第二集合区域，将符合所述时间范围数据，且在所 述第二集合区域出现的所有imsi对应的人员，归集为风险关联人员集合；

26、基于所述风险关联人员集合，筛选出相关风险人员。

27、在一些实施例中，所述基于所述风险关联人员集合，筛选出相关风险人员， 包括：

28、确定所述风险关联人员集合中每个关联人员的运动轨迹；

29、确定所述风险数据中的每个imsi对应的风险人员的运动轨迹；

30、按照设定维度，对所述每个关联人员的运动轨迹和每个风险人员的运动轨 迹进行关系强度对比，得到强度对比结果；所述设定维度包括方向偏差、速度 偏差和持续时间占比中的至少一项；

31、根据所述强度对比结果，筛选出相关风险人员。

32、在一些实施例中，所述按照设定维度，对所述每个关联人员的运动轨迹和 每个风险人员的运动轨迹进行关系强度对比，得到强度对比结果，包括：

33、在所述每个关联人员的imsi来源于所述乘坐交通工具的第一集合的情况 下，根据所述关联人员的运动轨迹和所述风险人员的运动轨迹，确定所述关联 人员前进方向和所述风险人员前进方向的角度差，以及，所述关联人员前进速 度和所述风险人员前进速度的差值与所述风险人员前进速度的第一速度比值；

34、若所述角度差大于第一设定值且所述第一速度比值大于第二设定值，所述 关联人员和所述风险人员的关系强度为弱；若所述角度差小于或等于所述第一 设定值且所述第一速度比值小于或等于所述第二设定值，所述关联人员和所述 风险人员的关系强度为强；

35、在所述每个关联人员的imsi来源于所述未乘坐交通工具的第二集合的情 况下，根据所述关联人员的运动轨迹和所述风险人员的运动轨迹，确定所述关 联人员前进速度和所述风险人员前进速度的差值与所述风险人员前进速度的第 二速度比值；

36、若所述第二速度比值大于第三设定值，所述关联人员和所述风险人员的关 系强度为弱；若所述第二速度比值小于或等于第三设定值，所述关联人员和所 述风险人员的关系强度为强；所述第二设定值大于所述第三设定值。

37、在一些实施例中，所述方法还包括：

38、在确定所述关联人员和所述风险人员的关系强度为强的情况下，继续确定 所述关联人员和所述风险人员位于同一网格的持续时间占比；

39、根据所述持续时间占比，确定所述关联人员和所述风险人员的关系强度是 否为极强。

40、本技术提供一种数据分析装置，所述装置包括划分模块、第一确定模块、 第二确定模块和筛选模块，其中，

41、划分模块，用于获取地图，将所述地图划分为多个网格，每一网格对应一 个网格编号；

42、第一确定模块，用于接收信令系统上报的当前报文，确定所述当前报文的 设定信息；所述设定信息包括所述网格编号、imsi和时间信息；

43、第二确定模块，用于根据所述当前报文、前一相邻报文以及前一间隔报文 各自的设定信息，确定乘坐交通工具的第一集合和未乘坐交通工具的第二集合；

44、筛选模块，用于根据风险数据和所述乘坐交通工具的第一集合、所述未乘 坐交通工具的第二集合之间关系，筛选出相关风险人员。

45、本技术提供一种电子设备，所述设备包括存储器、处理器及存储在存储器 上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述一 个或多个技术方案提供的数据分析方法。

46、本技术提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序； 所述计算机程序被执行后能够实现前述一个或多个技术方案提供的数据分析方 法。

47、本技术实施例提供一种数据分析方法、装置、电子设备和计算机存储介质， 所述方法包括：获取地图，将所述地图划分为多个网格，每一网格对应一个网 格编号；接收信令系统上报的当前报文，确定所述当前报文的设定信息；所述 设定信息包括所述网格编号、imsi和时间信息；根据所述当前报文、前一相邻 报文以及前一间隔报文各自的设定信息，确定乘坐交通工具的第一集合和未乘 坐交通工具的第二集合；根据风险数据和所述乘坐交通工具的第一集合、所述 未乘坐交通工具的第二集合之间关系，筛选出相关风险人员。

48、可以看出，本技术实施例中，基于地图网格化，确保移动终端在移动过程 中的每个位置都能够对应到一个网格当中，这样，不仅降低漏掉数据的风险， 还同时缩小数据的影响范围；另外，通过收集信令系统上报的报文，并根据报 文的设定信息将移动终端的移动轨迹划分为乘坐交通工具和未乘坐交通工具的 集合，通过与录入的风险数据进行对比，可以提升相关风险人员的确定精度， 减少人力物力的浪费。