1.一种计算机网络智能分析的大数据管理平台，其特征在于：所述大数据管理平台包括数据采集处理模块、计算机网络状态采集模块、计算机网络诊断模块、智能分析模块、计算机网络修复模块和大数据管理模块；

所述数据采集处理模块用于对输入大数据管理平台的数据进行采集和处理，并将采集、处理后的数据传输至智能分析模块；

所述计算机网络状态采集模块用于对计算机网络运行时的负载信息、网络流量信息和网络状态信息进行采集，并将采集信息传输至计算机网络诊断模块；

所述计算机网络诊断模块用于对计算机网络状态采集模块传输的采集信息进行接收，根据接收信息对计算机网络进行诊断，并将诊断结果传输至智能分析模块；

所述智能分析模块用于对数据采集处理模块传输的数据信息和计算机网络诊断模块传输的诊断结果进行接收，基于接收内容对计算机网络进行智能分析，并将分析结果分别传输至计算机网络修复模块和大数据管理模块；

所述计算机网络修复模块用于对智能分析模块传输的分析结果进行接收，基于分析结果对计算机网络进行修复；

所述大数据管理模块用于对智能分析模块传输的分析结果进行接收，根据分析结果对大数据进行有效管理。

2.根据权利要求1所述的一种计算机网络智能分析的大数据管理平台，其特征在于：所述数据采集处理模块包括数据采集单元、数据筛选单元和数据处理单元；

所述数据采集单元对输入大数据管理平台的数据、数据输入时间和数据预期传播路径进行采集，并将采集信息传输至数据处理单元；

所述数据筛选单元对数据采集单元传输的采集信息进行接收，对采集数据所属类型进行判断，根据判断结果对对应类型采集数据的传播路径进行预测，将预测的传播路径与对应数据预测传播路径进行匹配，对匹配不成功的采集数据进行标记，并将标记的采集数据传输至数据处理单元；

所述数据处理单元对数据筛选单元传输的标记数据进行接收，根据接收数据预测对应类型采集数据的触发概率，以及对采集数据的突变概率进行预测，并将预测结果传输至智能分析模块。

3.根据权利要求2所述的一种计算机网络智能分析的大数据管理平台，其特征在于：所述数据筛选单元对对应类型采集数据的传播路径进行预测的具体方法为：

1)对采集数据中的关键词进行获取，利用概率公式对各类关键词所占比例进行计算，基于计算结果判断采集数据属于企业数据、机器和传感器数据或社交数据；

2)对于单路径传播，根据1)中判断结果对对应类型数据的传播路径进行确定，对于多路径传播，根据数据传输量对数据传播路径进行预测,具体方法为：①.对数据经过多路径传播后剩余的数据量进行获取，根据剩余的数据量表示的信息对上一层级的数据量进行预测，将预测结果与属于同一层级的数据增加量进行比较，若数据增加量大于预测结果，则对对应的同一层级传播路径进行标记；

②.判断数据经过多路径传播后剩余的数据量表示的含义，是否与标记处理后的同一层级数据增加量所表示的含义相同，若相同，则对该层级的传播路径进行确定，若不同，则根据两者表示含义的相似度值对该层级的传播路径进行确定；

③.重复操作②，对数据的传播路径进行确定。

4.根据权利要求3所述的一种计算机网络智能分析的大数据管理平台，其特征在于：所述数据处理单元对标记数据的触发概率和突变概率进行预测的具体方法为：(1)构建数学模型Wi，对标记数据的触发概率进行预测，具体的数学模型W为其中，i＝1,2,…，表示标记数据对应的编号，ki表示第i个标记数据触发时对应的程序或存储介质数量，x表示标记数据触发时对应的程序总数量，y表示标记数据触发时对应的存储介质总数量；

(2)基于(1)中预测结果，结合标记数据的传播路径对标记数据的突变概率进行预测，具体的预测公式Di为：其中，g≤i，j＝1,2,…,n表示对应标记数据对应的传输通道编号，lgj表示第i个标记数据的第j个传输通道与第g个标记数据传输通道相交时产生的突变概率。

5.根据权利要求4所述的一种计算机网络智能分析的大数据管理平台，其特征在于：所述计算机网络诊断模块包括网络运行情况描述单元和网络诊断单元；

所述网络运行情况描述单元根据网络负载信息和网络流量信息对网络运行情况进行描述，并将描述后的网络运行情况传输至网络诊断单元；

所述网络诊断单元对网络运行情况描述单元传输的网络运行情况进行接收，将描述的网络运行异常时对应的状态与网络实际运行状态进行比较，对网络状态进行诊断，并将诊断结果传输至智能分析模块。

6.根据权利要求5所述的一种计算机网络智能分析的大数据管理平台，其特征在于：所述网络运行情况描述单元根据网络负载信息和网络流量信息对网络运行情况进行描述，具体方法为：根据网络负载信息对网络超负载位置进行预测，具体的预测公式Q为：

其中，qj表示第i个标记数据的第j个传输通道对应的网络负载值，表示第i个标记数据的第j个传输通道对应的网络负载阈值， 表示对第i个标记数据的第j个传输通道对应的网络负载是否超出阈值进行确定，当 时，表示对应网络负载超出阈值，当时，表示对应网络负载未超出阈值，当Qij＝e时，表示对应网络负载未超出阈值，当Qij

对网络负载超出阈值的位置进行标记；

基于网络负载超出阈值的标记位置，对对应位置数据的网络流量进行获取，若数据消耗的网络流量大于qj*δ，则判定该位置网络运行异常，若数据消耗的网络流量等于或小于qj*δ，则初步判定该位置网络运行正常，其中，δ表示一个网络负载值所消耗的网络流量。

7.根据权利要求6所述的一种计算机网络智能分析的大数据管理平台，其特征在于：所述智能分析模块包括网络异常原因分析单元和标记数据异常原因分析单元；

所述网络异常原因分析单元对网络诊断单元传输的诊断结果进行接收，基于诊断结果对网络异常原因进行分析，并将分析结果传输至计算机网络修复模块；

所述标记数据异常原因分析单元对数据处理单元传输的处理数据进行接收，基于接收内容对标记数据异常原因进行分析，并将分析结果传输至大数据管理模块。

8.根据权利要求7所述的一种计算机网络智能分析的大数据管理平台，其特征在于：所述网络异常原因分析单元基于诊断结果对网络异常原因进行分析的具体方法为：<1>.根据诊断结果对网络异常运行时对应的位置信息进行获取，判断获取的位置信息是否满足层级关系；

<2>.若获取的位置信息满足层级关系，则对网络运行异常的初始位置进行确定，当确定的初始位置为数据输入位置，则判断网络异常原因为数据输入时已感染病毒，当确定的初始位置非数据输入位置时，根据上下级位置的数据传输量是否满足实际情况，判断网络运行异常是否为数据传输路径的更改；

<3>若获取的位置信息不满足层级关系，则根据上下级位置中是否存在病毒触发程序或存储介质，存在，则判断网络异常原因为病毒入侵，且该病毒可通过触发程序或存储介质的删除进行去除，不存在，则判断网络异常原因为数据存储位置少，导致数据越级存储。

9.根据权利要求8所述的一种计算机网络智能分析的大数据管理平台，其特征在于：所述标记数据异常原因分析单元基于接收内容对标记数据异常原因进行分析的具体方法为：

1>.根据标记数据的异常位置，对标记数据的触发概率和突变概率进行获取，若两者均大于设定的阈值，则判断标记数据异常原因为病毒入侵；

2>.若两者均小于设定的阈值，则对标记数据所属层级与标记数据上一层级之间的数据增加部分的相似度进行计算，若相似度值高于X，则判断标记数据上一层级存储空间少，标记数据越级传输，若相似度低于X，则判断标记数据传输异常。