申请/专利权人：北京青丝科技有限公司

申请日：2023-09-27

公开（公告）日：2024-02-13

公开（公告）号：CN117216599B

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;G06F18/213;G06F18/20;G06F40/289;G06F40/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.13#授权;2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开

摘要：本发明公开了一种问卷数据分析方法及系统，属于数据处理技术领域，具体包括以下步骤：采集每个问卷样本的填写结果，生成问卷数据集，对所有问卷数据集进行数据预处理，得到待处理问卷集：提取待处理问卷集中的非数值数据，对非数值数据进行编码得到数值型数据，将编码后的问卷数据转化为若干个特征向量，生成每个问卷的特征集；计算所有特征集之间的欧氏距离I，生成欧氏距离集合U，设置聚类控制半径R，生成若干类别簇，分别对所有类别簇内的问卷数据进行分析，得到最终分析结果；本发明通过将大量的问卷数据简化为几个代表性的类别，通过对具有代表性的类别群体进行分析，可以大大减少工作量，使数据分析工作更加高效。

主权项：1.一种问卷数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：采集每个问卷样本的填写结果，生成问卷数据集，对所有问卷数据集进行数据预处理，得到待处理问卷集；提取待处理问卷集中的非数值数据，对非数值数据进行编码得到数值型数据，将编码后的问卷数据转化为若干个特征向量，生成每个问卷的特征集；计算所有特征集之间的欧氏距离I，生成欧氏距离集合U，设置聚类控制半径R，以任一特征集为中心，计算控制半径R内的特征集密度P，获取所有特征集的控制半径R内的特征集密度均值，将特征集密度均值标记为MinP；对于任一特征集，若P大于MinP，则以该特征集为核心点生成类别簇，并将所有位于半径R内的相邻特征集归类至该类别簇中；检测该类别簇中的非核心点特征集，若存在非核心点特征集控制半径R内的密度P同样大于MinP，则将该非核心点生成的类别簇与原有类别簇合并，生成若干类别簇；若存在不属于任何类别簇的特征集，则判定该特征集为噪声，将噪声作为异常数据剔除；分别对所有类别簇内的问卷数据进行分析，得到最终分析结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京青丝科技有限公司 一种问卷数据分析方法及系统

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