多源异构数据的实时动态清洗与可视化分析方法

本发明公开了一种多源异构数据的实时动态清洗与可视化分析方法，涉及数据分析技术领域；多源数据接入分类，通过适配器转换格式并分类标注；构建Kafka与Flink组成的实时流处理框架实现低延迟处理；采用多层级规则引擎清洗数据，从预定义规则到机器学习检测异常；建立多维体系评估数据质量，运用实体解析融合异构数据；根据数据特征自动选择可视化方式并动态调整参数，提供交互式分析界面，通过强化学习优化策略。本发明实现多源异构数据的高效清洗与实时分析，提升数据处理效率和质量；自动匹配可视化方式，降低操作难度，提高用户分析效率；通过强化学习优化交互体验，结合安全保护与调度，保障数据安全，为决策提供有力支持。