本申请涉及云计算，具体涉及一种数据相关性分析方法、装置、网络设备及存储介质。
背景技术：
1、一般来说，相关分析是用于研究两个或两个以上连续性变量之间相关关系的一种统计分析方法。现有技术中的相关性分析方法，计算的是在限定时间范围内两种或者两种以上的数据的相关性，通常包括基于时间滞后相关性分析和基于皮尔逊相关系数两种方法。基于时间滞后的相关性分析得到的结果是不连续的相关系数值；基于皮尔逊相关系数确定的相关性是个笼统的概念。两者均难以具体获得一定时间范围内的多种数据之间相关性的连续变化情况。
技术实现思路
1、本申请的至少一个实施例提供了一种数据相关性分析方法、装置、网络设备及存储介质，用于难以获得一定时间范围内的多种数据之间相关性的连续变化情况的问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：
3、第一方面，本申请实施例提供了数据相关性分析方法，应用于网络设备，包括：
4、获取多个时间序列数据中预设长度的数据片段；所述多个时间序列数据为时间对齐的数据；
5、根据所述多个所述数据片段，确定多组数据片段组；每组所述数据片段组包括每个所述时间序列数据的一个所述数据片段，且每组所述数据片段组中的每个数据片段的时间偏差小于预设阈值；
6、计算每组所述数据片段组中每个数据片段之间的相关性，确定所述多个时间序列数据的相关性。
7、进一步地，获取多个时间序列数据中预设长度的数据片段，包括：
8、通过滑动窗口在所述多个时间序列数据中截取所述数据片段；
9、其中，所述滑动窗口的长度的等于所述预设长度。
10、进一步地，通过滑动窗口在所述多个时间序列数据中截取所述数据片段，包括：
11、在所述多个时间序列数据的加载长度达到所述滑动窗口的长度后，所述滑动窗口以预设步长在所述时间序列数据上沿时间移动，得到每个所述时间序列数据的多个所述数据片段。
12、进一步地，所述方法还包括：
13、根据以下至少一项确定所述预设长度：
14、所述时间序列数据的长度、所述相关性分析的精度以及所述网络设备的计算能力。
15、进一步地，计算每组所述数据片段组中每个数据片段之间的相关性，确定所述多个时间序列数据的相关性，包括：
16、采用皮尔逊相关、斯皮尔曼等级相关、肯德尔相关、回归分析以及功率谱分析的至少一种，计算多组所述数据片段组中每个数据片段之间的相关系数；
17、根据每组所述数据片段组对应的所述相关系数，确定所述多个时间序列数据的相关性。
18、进一步地，所述方法还包括：
19、根据每组所述数据片段组对应的所述相关系数，确定所述多个时间序列数据在不同时间的相关性的变化趋势。
20、第二方面，本申请实施例提供了一种数据相关性分析装置，应用于网络设备，包括：
21、获取模块，用于获取多个时间序列数据中预设长度的数据片段；所述多个时间序列数据为时间对齐的数据；
22、确定模块，用于根据所述多个所述数据片段，确定多组数据片段组；每组所述数据片段组包括每个所述时间序列数据的一个所述数据片段，且每组所述数据片段组中的每个数据片段的时间偏差小于预设阈值；
23、计算模块，用于计算每组所述数据片段组中每个数据片段之间的相关性，确定所述多个时间序列数据的相关性。
24、第三方面，本申请实施例提供了一种网络设备，包括收发机和处理器，其中，
25、所述收发机，用于获取多个时间序列数据中预设长度的数据片段；所述多个时间序列数据为时间对齐的数据；
26、所述处理器，用于根据所述多个所述数据片段，确定多组数据片段组；每组所述数据片段组包括每个所述时间序列数据的一个所述数据片段，且每组所述数据片段组中的每个数据片段的时间偏差小于预设阈值；
27、计算每组所述数据片段组中每个数据片段之间的相关性，确定所述多个时间序列数据的相关性。
28、第四方面，本申请实施例提供了网络设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序在被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
29、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有程序，所述程序在被处理器执行时，实现如第一方面所述的方法的步骤。
30、第六方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
31、与现有技术相比，本申请实施例提供的数据相关性分析方法、装置、网络设备及存储介质，通过获取多个时间序列数据中预设长度的数据片段，能够得到包括有每个所述时间序列数据的一个所述数据片段的所述数据片段组；通过计算所述数据片段组中每个数据片段之间的相关性，能够确定所述多个时间序列数据在不同时间的连续的相关性，从而确定所述多个时间序列数据的相关性变化。
1.一种数据相关性分析方法，应用于网络设备，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，获取多个时间序列数据中预设长度的数据片段，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过滑动窗口在所述多个时间序列数据中截取所述数据片段，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算每组所述数据片段组中每个数据片段之间的相关性，确定所述多个时间序列数据的相关性，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种数据相关性分析装置，应用于网络设备，其特征在于，包括：
8.一种网络设备，其特征在于，包括收发机和处理器，其中，
9.一种网络设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序在被所述处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
