本发明属于数据处理与分析，更具体地说，特别涉及一种基于大数据算法的并行预处理分析系统及应用方法。
背景技术：
1、随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长，对数据的处理和分析需求也日益复杂和多样化。在各个领域，如金融、医疗、交通、制造业等，从海量数据中快速提取有价值的信息成为了关键。
2、传统的数据处理和分析方法往往面临着诸多挑战。在数据采集阶段，数据来源的多样性和复杂性导致数据质量参差不齐，包含大量的噪声和缺失值。数据清洗和转换过程通常较为繁琐，效率低下，难以满足大规模数据处理的需求。
3、在计算方面，串行计算模式在处理海量数据时速度缓慢，无法满足实时性要求。而现有的一些并行计算框架在资源分配和任务调度上还存在不足，导致计算效率和资源利用率不高。
4、数据分析方法也相对有限，难以挖掘出数据中的深层关联和潜在模式。结果展示方式不够直观和灵活，难以满足用户对数据理解和决策支持的需求。
5、在技术发展方面，虽然人工智能技术在数据处理和分析中有所应用，但仍不够成熟和完善，缺乏与其他技术的有效融合。区块链技术在保障数据安全和可追溯性方面的应用还处于初级阶段。边缘计算的潜力尚未充分发挥，与中心计算的协同还存在问题。量子计算虽具有巨大的潜力，但目前在实际应用中的接口和适配仍面临诸多困难。同时，数据隐私保护也成为了一个突出的问题，现有的隐私保护方法在面对复杂的数据分析场景时存在局限性。
6、综上所述，现有的数据处理和分析技术在面对大规模、复杂、多样化的数据时，存在着效率低下、功能单一、安全性不足等问题，迫切需要一种创新的、综合的基于大数据算法的并行预处理分析系统来满足日益增长的需求。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的技术问题，本发明提供一种基于大数据算法的并行预处理分析系统及应用方法，以解决现有的数据处理和分析技术在面对大规模、复杂、多样化的数据时，存在着效率低下、功能单一、安全性不足的问题。
2、根据本发明的第一方面，本发明提供一种基于大数据算法的并行预处理分析系统，包括：基础子系统和新技术子系统；
3、所述基础子系统包括数据采集子系统、数据清洗子系统、数据转换子系统、数据分发子系统、并行计算子系统、数据分析子系统和结果展示子系统；
4、所述新技术子系统包括人工智能增强子系统、区块链集成子系统、边缘计算子系统、量子计算接口子系统和隐私保护子系统；其中，
5、所述人工智能增强子系统与数据采集子系统连接，通过智能算法辅助数据采集的策略制定和优化；所述人工智能增强子系统与数据清洗子系统连接，利用智能模型来识别和处理异常数据；所述人工智能增强子系统与数据分析子系统连接，为数据分析提供智能分析模型和算法；
6、所述区块链集成子系统与数据采集子系统连接，确保采集数据的源头可信并记录在区块链上；所述区块链集成子系统与数据分发子系统连接，保证数据分发过程的可追溯性和不可篡改；
7、所述边缘计算子系统与数据采集子系统连接，在靠近数据源处进行初步处理后再传输给其他子系统；所述边缘计算子系统与数据转换子系统连接，分担部分数据转换任务；
8、所述量子计算接口子系统与并行计算子系统连接，为并行计算子系统提供高速计算能力支持。
9、优选的，所述数据采集子系统包括传感器接口模块、网络爬虫模块和数据库连接模块，分别用于连接传感器获取原始数据、从互联网抓取数据以及与数据库建立连接抽取数据；
10、所述数据清洗子系统包括缺失值处理模块、异常值检测模块和重复数据去除模块，用于处理数据中的缺失值、异常值和重复记录。
11、优选的，所述数据转换子系统包括数据标准化模块、数据编码模块和特征工程模块，以实现数据的标准化、编码和特征构建；
12、所述数据分发子系统包括数据分区模块和任务分配模块，用于对数据进行分区和任务分配。
13、优选的，所述并行计算子系统包括并行计算框架模块和内存计算模块，以支持并行计算任务的调度和高效计算；
14、所述数据分析子系统包括统计分析模块、关联分析模块和聚类分析模块，用于进行各类数据分析操作。
15、优选的，所述结果展示子系统包括可视化模块和报告生成模块，以直观展示分析结果并生成报告。
16、优选的，所述人工智能增强子系统的深度学习模型训练模块利用深度神经网络进行数据特征自动学习和提取，强化学习策略优化模块通过与环境交互优化处理策略，包括深度学习模型训练模块和强化学习策略优化模块。
17、优选的，所述区块链集成子系统的数据溯源模块利用区块链不可篡改特性确保数据可追溯，智能合约执行模块实现自动化规则执行和权限管理，包括数据溯源模块和智能合约执行模块。
18、优选的，所述边缘计算子系统用于将计算和数据处理能力推向数据源附近的网络边缘，包括边缘数据预处理模块和边缘数据预处理模块；
19、所述量子计算接口子系统用于连接和利用量子计算能力以加速特定计算任务，包括量子算法适配模块、量子通信加密模块。
20、优选的，所述隐私保护子系统用于确保数据在处理和分析过程中个人隐私不被泄露，包括同态加密计算模块和差分隐私模块。
21、根据本发明的第二方面，本发明提供一种基于大数据算法的并行预处理分析方法，包括以下步骤：
22、s1：通过数据采集子系统进行数据采集，人工智能增强子系统辅助制定和优化采集策略；
23、s2：采集的数据进入数据清洗子系统，同时人工智能增强子系统协助识别和处理异常数据；
24、s3：在数据清洗的过程中，区块链集成子系统确保数据源头可信并记录；
25、s4：经过清洗的数据进入数据转换子系统，边缘计算子系统协助进行靠近数据源的初步转换；
26、s5：转换后的数据通过数据分发子系统进行分发，区块链集成子系统保证分发过程可追溯且不可篡改；
27、s6：数据进入并行计算子系统，量子计算接口子系统为其提供高速计算支持；
28、s7：数据分析子系统利用人工智能增强子系统提供的智能分析模型和算法进行数据分析；
29、s8：将分析结果通过结果展示子系统进行展示；
30、s9：上述过程中，隐私保护子系统确保数据处理各环节的隐私安全。
31、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
32、1、提高数据处理效率：通过并行计算子系统和数据分发子系统，能够同时处理大规模的数据，大大缩短了数据处理的时间，提高了整体工作效率。
33、2、保证数据质量：数据清洗子系统和数据转换子系统能够去除数据中的噪声、错误和不一致性，将数据转换为适合分析的格式，为后续的分析提供高质量的数据基础。
34、3、深度挖掘数据价值：数据分析子系统能够运用多种分析方法，发现数据中的隐藏模式、关联和趋势，为决策提供有力支持。
35、4、增强系统的适应性和灵活性：基础子系统涵盖了数据处理的全流程，能够适应各种类型和来源的数据，并且可以根据不同的需求进行灵活配置和调整。
36、5、创新技术的应用：新技术子系统如人工智能增强子系统能够利用深度学习和强化学习技术，进一步提升分析的准确性和智能化程度；区块链集成子系统确保数据的安全性和可追溯性；边缘计算子系统降低数据传输延迟，实现实时处理；量子计算接口子系统为未来处理复杂计算提供了可能性；隐私保护子系统保障了用户数据的隐私安全。
37、6、直观有效的结果展示：结果展示子系统能够以清晰、直观的方式呈现分析结果，帮助用户快速理解和获取关键信息。
38、7、推动行业发展：这种综合性的系统有助于推动各个行业的数字化转型和创新发展，如金融、医疗、交通等，为企业和社会带来巨大的经济和社会效益。
1.一种基于大数据算法的并行预处理分析系统，其特征在于：包括基础子系统和新技术子系统，
2.如权利要求1所述一种基于大数据算法的并行预处理分析系统，其特征在于，所述数据采集子系统包括传感器接口模块、网络爬虫模块和数据库连接模块，分别用于连接传感器获取原始数据、从互联网抓取数据以及与数据库建立连接抽取数据；
3.如权利要求1所述一种基于大数据算法的并行预处理分析系统，其特征在于，所述数据转换子系统包括数据标准化模块、数据编码模块和特征工程模块，以实现数据的标准化、编码和特征构建；
4.如权利要求1所述一种基于大数据算法的并行预处理分析系统，其特征在于，所述并行计算子系统包括并行计算框架模块和内存计算模块，以支持并行计算任务的调度和高效计算；
5.如权利要求1所述一种基于大数据算法的并行预处理分析系统，其特征在于，所述结果展示子系统包括可视化模块和报告生成模块，以直观展示分析结果并生成报告。
6.如权利要求1所述一种基于大数据算法的并行预处理分析系统，其特征在于，所述人工智能增强子系统的深度学习模型训练模块利用深度神经网络进行数据特征自动学习和提取，强化学习策略优化模块通过与环境交互优化处理策略，包括深度学习模型训练模块和强化学习策略优化模块。
7.如权利要求1所述一种基于大数据算法的并行预处理分析系统，其特征在于，所述区块链集成子系统的数据溯源模块利用区块链不可篡改特性确保数据可追溯，智能合约执行模块实现自动化规则执行和权限管理，包括数据溯源模块和智能合约执行模块。
8.如权利要求1所述一种基于大数据算法的并行预处理分析系统，其特征在于，所述边缘计算子系统用于将计算和数据处理能力推向数据源附近的网络边缘，包括边缘数据预处理模块和边缘数据预处理模块；
9.如权利要求1所述一种基于大数据算法的并行预处理分析系统，其特征在于，所述隐私保护子系统用于确保数据在处理和分析过程中个人隐私不被泄露，包括同态加密计算模块和差分隐私模块。
10.一种用于权利要求1至9任一所述系统的基于大数据算法的并行预处理分析方法，其特征在于,包括以下步骤：
