多任务数据分析方法、装置及存储介质

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及多任务数据分析方法、装置及存储介质，所述方法包括：通过采集任务运行过程中的任务执行进度、资源使用情况、异常日志指标，构建多维度的任务状态特征向量，作为任务流失预测模型的输入；根据任务之间的依赖关系和资源占用情况，构建任务依赖图和资源冲突图，通过图神经网络算法学习任务之间的关联性和资源竞争模式，得到任务流失的影响因素和传播路径；持续跟踪任务流失预测模型的性能表现，通过增量学习机制动态更新模型参数，适应多任务环境的变化，提高预测准确性和实时性，为任务调度和资源优化提供可靠的决策依据。