CN105787243A - 针对业务对象的数据处理方法和系统、及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种针对业务对象的数据处理方法和系统，及一种电子设备，其中，所述方法包括：接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息；其中，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期；统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据；其中，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻；根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度；获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则；其中，所述数据处理规则包括：基础数据和权重系数；基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。通过本发明解决了平台负载过重的问题。

Description

针对业务对象的数据处理方法和系统、及电子设备

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种针对业务对象的数据处理方法和系统、及一种电子设备。

背景技术

随着计算机技术的发展，各终端平台的应用程序数量与日俱增，越来越多的用户热衷于使用功能强大的管理类平台(软件)对各类任务进行管理。

然而，用户数量的激增使得平台的数据量也随之增长，平台需要对大量的各类用户及其对应的数据进行综合处理，增加了平台处理负担，降低了数据处理效率。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种针对业务对象的数据处理方法和系统，及一种电子设备。

依据本发明的一个方面，提供了一种针对业务对象的数据处理方法，包括：

接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息；其中，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期；

统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据；其中，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻；

根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度；

获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则；其中，所述数据处理规则包括：基础数据和权重系数；

基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。

依据本发明的另一方面，提供了一种针对业务对象的数据处理系统，包括：

接收模块，用于接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息；其中，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期；

统计模块，用于统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据；其中，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻；

完成度确定模块，用于根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度；

获取模块，用于获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则；其中，所述数据处理规则包括：基础数据和权重系数；

目标数据计算模块，用于基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。

相应地，本发明还公开了一种电子设备，包括如上所述的针对业务对象的数据处理系统。

本发明实施例公开的一种针对业务对象的数据处理方案，根据接收的预测数据和统计得到的实际数据，确定任务的完成度，然后根据任务完成度匹配数据处理规则，最后基于数据处理规则下的基础数据和权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。将数据处理过程与任务完成度有效的进行结合，更有针对性，提高了数据处理的效率。

进一步地，对多个不同的数据，可以使用相匹配的数据处理规则异步同时进行处理，且相匹配的数据处理规则可以有规律的对各类数据进行处理，减少了数据处理过程中的冗长及无效操作步骤，降低了平台运行负担，进一步提高了数据处理效率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是本发明实施例一中一种针对业务对象的数据处理方法的步骤流程图；

图2是本发明实施例二中一种针对业务对象的数据处理方法的步骤流程图；

图3是本发明实施例三中一种针对业务对象的数据处理方法的步骤流程图；

图4是本发明实施例四中一种针对业务对象的数据处理系统的结构框图；

图5是本发明实施例五中一种针对业务对象的数据处理系统的结构框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

实施例一

参照图1，示出了本发明实施例一中一种针对业务对象的数据处理方法的步骤流程图。在本实施例中，所述针对业务对象的数据处理方法包括：

步骤102，接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息。

在本实施例中，所述任务请求信息可以指示期望请求完成的任务、以及完成的任务量的多少。较佳地，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期，则所述任务请求信息具体可以指示：期望(预期)针对业务对象的任务在设定周期内可以达到预测数据指示的数据量。

步骤104，统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据。

较佳地，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻。在本实施例中，可以实时监测，并统计得到设定周期内的各个时刻值下，已完成的实际数据的数据量。

步骤106，根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度。

较佳地，可以根据实际数据与预测数据的比值，确定针对所述业务对象的任务的完成度。

步骤108，获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则。

在本实施例中，预置有多种数据处理规则，不同的任务完成度对应不同的数据处理规则，如，当任务完成度为98％时，对应使用的数据处理规则为数据处理规则A；当任务完成度为80％时，则对应使用的数据处理规则为数据处理规则B。较佳地，各个数据处理规则均包括：基础数据和权重系数。不同数据处理规则下的基础数据和权重系数的数值不完全相同。

步骤110，基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。

综上所述，本实施例公开的一种针对业务对象的数据处理方法，根据接收的预测数据和统计得到的实际数据，确定任务的完成度，然后根据任务完成度匹配数据处理规则，最后基于数据处理规则下的基础数据和权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。将数据处理过程与任务完成度有效的进行结合，更有针对性，提高了数据处理的效率。

进一步地，对多个不同的数据，可以使用相匹配的数据处理规则异步同时进行处理，且相匹配的数据处理规则可以有规律的对各类数据进行处理，减少了数据处理过程中的冗长及无效操作步骤，降低了平台运行负担，进一步提高了数据处理效率。

实施例二

参照图2，示出了本发明实施例二中一种针对业务对象的数据处理方法的步骤流程图。

本领域技术人员可以采用任意一种适当的方式以实现所述针对业务对象的数据处理方法，在本实施例中，可以但不仅限于通过WEB页面或客户端来实现所述数据处理方法；其中，所述WEB页面用于实现对隶属于同一管理平台系统下的多个业务对象的数据处理过程。

在本实施例中，所述针对业务对象的数据处理方法包括：

步骤202，WEB页面接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息。

在本实施例中，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期；即，预测在设定周期内将会完成的数据。

步骤204，WEB页面统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据。

在本实施例中，若当前时刻超出了设定周期的范围，则统计得到的数据是无效的，故为了保证实际数据的有效性，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻。

较佳地，也可以统计设定周期之后的某一时刻实际完成的数据，以作为参考。例如，预测信息为：预测游戏玩家对象A(即，业务对象A)在2014年1月1号-2014年1月31号周期内将完成￥100的充值金额(即，预测数据为：￥100)。在2014年1月31号，统计得到实际完成的累积充值金额为￥90；在2014.02.01，统计得到实际完成的累积充值金额为￥100。则，可以根据上述两次的统计结果来调整下一次针对所述游戏玩家对象A的设置，如，可以在下次设置时，将设定周期延长；或者，在下次设置时，将预测数据修改为￥90。

步骤206，WEB页面根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度。

将预测数据与实际数据的比值，作为任务的完成度。

步骤208，WEB页面获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则。

在本实施例中，预置有多种数据处理规则，不同的任务完成度对应不同的数据处理规则。可以以完成度为匹配条件，来匹配相应的数据处理规则。较佳地，所述数据处理规则包括：基础数据和权重系数。

在本实施例中，可以针对多个业务对象分别设置预测数据和设定周期。当所述业务对象为多个时，上述步骤208具体可以包括：

子步骤2082，WEB页面分别获取多个业务对象各自对应的完成度，得到总完成度。

子步骤2084，WEB页面获取与所述总完成度相匹配的数据处理规则。

步骤210，WEB页面基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。

较佳地，所述步骤210具体包括：

子步骤2102，当所述完成度大于等于设定阈值时，WEB页面基于所述基础数据和所述权重系数对所述预测数据进行处理，得到目标数据。

在本实施例中，所述完成度大于等于设定阈值，则使用预测数据作为参数进行目标数据的计算，如：目标数据＝(预测数据*比例+基础数据)*权重系数，其中，所述比例可以是指任意一个业务对象对应的任务完成度，所述权重系数可以是指所有业务对象的总任务完成度。

子步骤2104，当所述完成度小于所述设定阈值时，基于所述基础数据和所述权重系数对所述实际数据进行处理，得到目标数据。

在本实施例中，所述完成度小于设定阈值，则使用实际数据作为参数进行目标数据的计算，如：目标数据＝(实际数据*比例+基础数据)*权重系数，其中，所述比例可以是指任意一个业务对象对应的任务完成度，所述权重系数可以是指所有业务对象的总任务完成度。

这里需要说明的是，也可以不考虑完成度与设定阈值的大小关系，直接使用预测数据和实际数据作为参数来进行计算得到目标数据，如，目标数据＝(实际数据*比例+预测数据)*权重系数，其中，所述比例可以是指任意一个业务对象对应的任务完成度，所述权重系数可以是指所有业务对象的总任务完成度，所述预测数据可以看作是基础数据。

WEB页面可以接收并保存用户设置的多种类型的数据处理规则，上述针对目标数据的数据处理规则仅是示例性说明，可以根据实际情况设置其他数据处理规则，本实施例对此不作限制。

在本实施例中，由于预测数据是事先预测的，其与实际数据相比，可能很准确(如，预测数据与实际数据的差值在实际数据的±5％的范围内浮动，则认为预测数据是准确的)；可能不准确(如，)预测数据与实际数据的差值超出实际数据的±5％的范围，则认为预测数据不准确)，需要及时对预测数据进行修正，以保证任务的完成度。

较佳地，在本实施例中，所述方法还包括如下步骤：

步骤212，WEB页面将所述实际数据与所述预测数据进行比较，得到比较结果；并，根据所述比较结果对所述预测数据和/或设定周期进行修正。

较佳地，可以根据如下子步骤对预测数据进行修正：

子步骤2122，WEB页面将所述实际数据对应的数据值与所述预测数据对应的数据值进行比较，得到第一比较结果。

子步骤2124，WEB页面根据所述第一比较结果对所述预测数据的数据值进行修正，得到修正数据，将所述修正数据作为针对所述业务对象的下一任务请求信息中的预测数据。

较佳地，可以根据如下子步骤对设定周期进行修正：

子步骤2126，WEB页面将所述实际数据对应的时刻值与所述设定周期进行比较，得到第二比较结果。

子步骤2128，WEB页面根据所述第二比较结果对所述设定周期进行修正，得到修正周期，将所述修正周期作为针对所述业务对象的下一任务请求信息中的设定周期。

在本实施例中，为了提高对任务请求信息中的预测数据和设定周期的设置的准确性，还可以以历史信息作为数据参考，来设置预测数据和设定周期。

较佳地，所述方法还包括：

步骤214，WEB页面周期性记录多个历史时刻下的多个实际数据，作为所述业务对象的历史信息。

其中，所述历史信息中包括：所述多个历史时刻下的多个实际数据和所述多个历史时刻的时刻值。

步骤216，WEB页面获取业务对象的历史信息；根据所述历史信息确定所述预测数据和/或设定周期。

综上所述，本实施例公开的一种针对业务对象的数据处理方法，根据接收的预测数据和统计得到的实际数据，确定任务的完成度，然后根据任务完成度匹配数据处理规则，最后基于数据处理规则下的基础数据和权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。将数据处理过程与任务完成度有效的进行结合，更有针对性，提高了数据处理的效率。

进一步地，对多个不同的数据，可以使用相匹配的数据处理规则异步同时进行处理，且相匹配的数据处理规则可以有规律的对各类数据进行处理，减少了数据处理过程中的冗长及无效操作步骤，降低了平台运行负担，进一步提高了数据处理效率。

实施例三

结合上述实施例，本实施例以对游戏管理系统平台中的业务对象的充值金额数据进行处理的过程为例，对针对业务对象的数据处理方法进行详细说明。

在本实施例中，所述游戏管理系统平台以浏览器WEB页面为载体；多个游戏玩家对象(如，玩家A、玩家B和玩家C)均隶属于系统平台下的游戏专员D管理。WEB页面可以接收专员D针对玩家A、玩家B和玩家C的提单操作请求。其中，所述提单操作是指：设置针对各个玩家的预测数据(即，预测提单金额数据)和设定周期。如，预测玩家A在2014年1月1号-2014年1月31号周期内将完成￥100的充值金额。

参照图3，示出了本发明实施例三中一种针对业务对象的数据处理方法的步骤流程图。在本实施例中，所述针对业务对象的数据处理方法包括：

步骤302，WEB页面分别接受并记录针对玩家A、玩家B和玩家C的任务请求信息。

较佳地，玩家A、玩家B和玩家C对应的预测提单金额数据分别为：￥100、￥200和￥300。玩家A。玩家B和玩家C对应的设定周期均为2014年1月1号-2014年1月31号。默认地，设定周期的起始时刻是2014年1月1号的零点，设定周期的截止时刻是2014年1月31号的24点。

步骤304，WEB页面分别统计在2014年1月31号的24点时，玩家A、玩家B和玩家C已完成的实际充值金额数据(即，实际数据)。

在本实施例中，可以将最终处理得到的目标数据作为专员D的绩效考核数据。一般地，选择设定周期的截止时刻对应的已完成的充值金额作为实际充值金额数据，以用于对专员D进行考核。

如，在2014年1月31号的24点，针对玩家A、玩家B和玩家C的实际充值金额数据分别为￥98、￥180、￥291。

步骤306，WEB页面确定针对玩家A、玩家B和玩家C的任务的完成度。

如前所述，针对玩家A、玩家B和玩家C的任务的完成度分别为：98％、90％和97％。针对三个玩家对象的总完成度为：(98％+90％+97％)/3＝95％。

步骤308，WEB页面根据总任务完成度确定相匹配的数据处理规则A。

步骤310，WEB页面基于所述数据处理规则A，以实际充值金额总数据、总任务完成度为参数，计算得到目标数据。其中，所述数据处理规则A，中包括该档位对应的基础数据金额A和权重系数A。

较佳地，所述预测提单金额总数据为：针对玩家A、玩家B和玩家C的预测提单金额数据的总和：￥100+￥200+￥300＝￥600。实际充值金额总数据为：针对玩家A、玩家B和玩家C实际充值金额数据的总和：￥98+￥180+￥291＝￥569。

数据处理规则A如下：目标数据＝(实际充值金额总数据*总完成度+基础金额数据A)*权重系数A。较佳地，所述基础金额数据A可以是根据在提单操作请求之前的实际充值金额数据确定的。

较佳地，所述目标数据可以作为专员D当月的绩效考核数据。

综上所述，本实施例公开的一种针对业务对象的数据处理方法，根据接收的预测数据和统计得到的实际数据，确定任务的完成度，然后根据任务完成度匹配数据处理规则，最后基于数据处理规则下的基础数据和权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。将数据处理过程与任务完成度有效的进行结合，更有针对性，提高了数据处理的效率。

进一步地，对多个不同的数据，可以使用相匹配的数据处理规则异步同时进行处理，且相匹配的数据处理规则可以有规律的对各类数据进行处理，减少了数据处理过程中的冗长及无效操作步骤，降低了平台运行负担，进一步提高了数据处理效率。

需要说明的是，对于前述的方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明所必需的。

实施例四

基于与上述方法实施例同一发明构思。参照图4，示出了本发明实施例四中一种针对业务对象的数据处理系统的结构框图。在本实施例中，所述针对业务对象的数据处理系统包括：

接收模块402，用于接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息。

其中，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期。

统计模块404，用于统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据。

其中，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻。

完成度确定模块406，用于根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度。

获取模块408，用于获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则。

其中，所述数据处理规则包括：基础数据和权重系数。

目标数据计算模块410，用于基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。

综上所述，本实施例公开的一种针对业务对象的数据处理系统，根据接收的预测数据和统计得到的实际数据，确定任务的完成度，然后根据任务完成度匹配数据处理规则，最后基于数据处理规则下的基础数据和权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。将数据处理过程与任务完成度有效的进行结合，更有针对性，提高了数据处理的效率。

进一步地，对多个不同的数据，可以使用相匹配的数据处理规则异步同时进行处理，且相匹配的数据处理规则可以有规律的对各类数据进行处理，减少了数据处理过程中的冗长及无效操作步骤，降低了平台运行负担，进一步提高了数据处理效率。

实施例五

参照图5，示出了本发明实施例五中一种针对业务对象的数据处理系统的结构框图。在本实施例中，所述针对业务对象的数据处理系统包括：

接收模块502，用于接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息。其中，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期。

统计模块504，用于统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据。其中，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻。

在本实施例中，所述预测数据为预测提单金额数据；所述实际数据为实际充值金额数据；所述业务对象为游戏玩家对象。

完成度确定模块506，用于根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度。

获取模块508，用于获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则。其中，所述数据处理规则包括：基础数据和权重系数。

在本实施例中，所述业务对象可以为多个。当所述业务对象为多个时，所述获取模块508，可以包括：

总完成度获取模块5082，用于分别获取多个业务对象各自对应的完成度，得到总完成度。

规则获取模块5084，用于获取与所述总完成度相匹配的数据处理规则。

目标数据计算模块510，用于基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。

较佳地，所述目标数据计算模块510可以包括：

第一目标数据计算模块5102，用于在所述完成度大于等于设定阈值时，基于所述基础数据和所述权重系数对所述预测数据进行处理，得到目标数据。

第二目标数据计算模块5104，用于在所述完成度小于所述设定阈值时，基于所述基础数据和所述权重系数对所述实际数据进行处理，得到目标数据。

修正模块512，用于将所述实际数据与所述预测数据进行比较，得到比较结果；并，根据所述比较结果对所述预测数据和/或设定周期进行修正。

一较佳地，所述修正模块512具体包括如下模块，以实现对预测数据的修正：

第一比较模块5122，用于将所述实际数据对应的数据值与所述预测数据对应的数据值进行比较，得到第一比较结果。

第一修正模块5124，用于根据所述第一比较结果对所述预测数据的数据值进行修正，得到修正数据，将所述修正数据作为针对所述业务对象的下一任务请求信息中的预测数据。

又一较佳地，所述修正模块512具体包括如下模块，以实现对设定周期的修正：

第二比较模块5126，用于将所述实际数据对应的时刻值与所述设定周期进行比较，得到第二比较结果。

第二修正模块5128，用于根据所述第二比较结果对所述设定周期进行修正，得到修正周期，将所述修正周期作为针对所述业务对象的下一任务请求信息中的设定周期。

记录模块514，用于周期性记录多个历史时刻下的多个实际数据，作为所述业务对象的历史信息。

其中，所述历史信息中包括：所述多个历史时刻下的多个实际数据和所述多个历史时刻的时刻值。

信息获取模块516，用于获取业务对象的历史信息。

确定模块518，用于根据所述历史信息确定所述预测数据和/或设定周期。

综上所述，本实施例公开的一种针对业务对象的数据处理系统，根据接收的预测数据和统计得到的实际数据，确定任务的完成度，然后根据任务完成度匹配数据处理规则，最后基于数据处理规则下的基础数据和权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。将数据处理过程与任务完成度有效的进行结合，更有针对性，提高了数据处理的效率。

进一步地，对多个不同的数据，可以使用相匹配的数据处理规则异步同时进行处理，且相匹配的数据处理规则可以有规律的对各类数据进行处理，减少了数据处理过程中的冗长及无效操作步骤，降低了平台运行负担，进一步提高了数据处理效率。

实施例六

在本实施例中，提供了一种电子设备，该电子设备中设置有上述实施例四中的数据处理系统，或者，该电子设备中设置有上述实施例五中对实施例四的系统进行了多种优化后的一种或多种优化数据处理系统。该电子设备用于实现前述方法实施例中的数据处理方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

对于上述装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的针对业务对象的数据处理设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

本发明公开了A1、一种针对业务对象的数据处理方法，包括：

接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息；其中，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期；

统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据；其中，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻；

根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度；

获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则；其中，所述数据处理规则包括：基础数据和权重系数；

基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。

A2、如A1所述的方法，所述方法还包括：

将所述实际数据与所述预测数据进行比较，得到比较结果；并，根据所述比较结果对所述预测数据和/或设定周期进行修正。

A3、如A2所述的方法，所述将所述实际数据与所述预测数据进行比较，得到比较结果；并，根据所述比较结果对所述预测数据和/或设定周期进行修正，包括：

将所述实际数据对应的数据值与所述预测数据对应的数据值进行比较，得到第一比较结果；

根据所述第一比较结果对所述预测数据的数据值进行修正，得到修正数据，将所述修正数据作为针对所述业务对象的下一任务请求信息中的预测数据。

A4、如A2所述的方法，所述将所述实际数据与所述预测数据进行比较，得到比较结果；并，根据所述比较结果对所述预测数据和/或设定周期进行修正，包括：

将所述实际数据对应的时刻值与所述设定周期进行比较，得到第二比较结果；

根据所述第二比较结果对所述设定周期进行修正，得到修正周期，将所述修正周期作为针对所述业务对象的下一任务请求信息中的设定周期。

A5、如A1所述的方法，所述方法还包括：

周期性记录多个历史时刻下的多个实际数据，作为所述业务对象的历史信息；其中，所述历史信息中包括：所述多个历史时刻下的多个实际数据和所述多个历史时刻的时刻值。

A6、如A5所述的方法，所述方法还包括：

获取业务对象的历史信息；

根据所述历史信息确定所述预测数据和/或设定周期。

A7、如A1所述的方法，所述业务对象为多个。

A8、如A7所述的方法，所述获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则，包括：

分别获取多个业务对象各自对应的完成度，得到总完成度；

获取与所述总完成度相匹配的数据处理规则。

A9、如A1所述的方法，所述基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据，包括：

当所述完成度大于等于设定阈值时，基于所述基础数据和所述权重系数对所述预测数据进行处理，得到目标数据；

当所述完成度小于所述设定阈值时，基于所述基础数据和所述权重系数对所述实际数据进行处理，得到目标数据。

A10、如A1所述的方法，所述预测数据为预测提单金额数据；所述实际数据为实际充值金额数据；所述业务对象为游戏玩家对象。

本发明还公开了B11、一种针对业务对象的数据处理系统，包括：

接收模块，用于接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息；其中，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期；

统计模块，用于统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据；其中，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻；

完成度确定模块，用于根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度；

获取模块，用于获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则；其中，所述数据处理规则包括：基础数据和权重系数；

目标数据计算模块，用于基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。

B12、如B11所述的系统，所述系统还包括：

修正模块，用于将所述实际数据与所述预测数据进行比较，得到比较结果；并，根据所述比较结果对所述预测数据和/或设定周期进行修正。

B13、如B12所述的系统，所述修正模块，包括：

第一比较模块，用于将所述实际数据对应的数据值与所述预测数据对应的数据值进行比较，得到第一比较结果；

第一修正模块，用于根据所述第一比较结果对所述预测数据的数据值进行修正，得到修正数据，将所述修正数据作为针对所述业务对象的下一任务请求信息中的预测数据。

B14、如B12所述的系统，所述修正模块，包括：

第二比较模块，用于将所述实际数据对应的时刻值与所述设定周期进行比较，得到第二比较结果；

第二修正模块，用于根据所述第二比较结果对所述设定周期进行修正，得到修正周期，将所述修正周期作为针对所述业务对象的下一任务请求信息中的设定周期。

B15、如B11所述的系统，所述系统还包括：

记录模块，用于周期性记录多个历史时刻下的多个实际数据，作为所述业务对象的历史信息；其中，所述历史信息中包括：所述多个历史时刻下的多个实际数据和所述多个历史时刻的时刻值。

B16、如B15所述的系统，所述系统还包括：

信息获取模块，用于获取业务对象的历史信息；

确定模块，用于根据所述历史信息确定所述预测数据和/或设定周期。

B17、如B11所述的系统，所述业务对象为多个。

B18、如B17所述的系统，所述获取模块，包括：

总完成度获取模块，用于分别获取多个业务对象各自对应的完成度，得到总完成度；

规则获取模块，用于获取与所述总完成度相匹配的数据处理规则。

B19、如B11所述的系统，所述目标数据计算模块，包括：

第一目标数据计算模块，用于在所述完成度大于等于设定阈值时，基于所述基础数据和所述权重系数对所述预测数据进行处理，得到目标数据；

第二目标数据计算模块，用于在所述完成度小于所述设定阈值时，基于所述基础数据和所述权重系数对所述实际数据进行处理，得到目标数据。

B20、如B11所述的系统，所述预测数据为预测提单金额数据；所述实际数据为实际充值金额数据；所述业务对象为游戏玩家对象。

本发明还公开了C21、一种电子设备，包括如B11-B20任一所述的系统。

Claims (10)

1.一种针对业务对象的数据处理方法，包括：

接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息；其中，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期；

统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据；其中，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻；

根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度；

获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则；其中，所述数据处理规则包括：基础数据和权重系数；

基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述实际数据与所述预测数据进行比较，得到比较结果；并，根据所述比较结果对所述预测数据和/或设定周期进行修正。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述实际数据与所述预测数据进行比较，得到比较结果；并，根据所述比较结果对所述预测数据和/或设定周期进行修正，包括：

将所述实际数据对应的数据值与所述预测数据对应的数据值进行比较，得到第一比较结果；

根据所述第一比较结果对所述预测数据的数据值进行修正，得到修正数据，将所述修正数据作为针对所述业务对象的下一任务请求信息中的预测数据。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述实际数据与所述预测数据进行比较，得到比较结果；并，根据所述比较结果对所述预测数据和/或设定周期进行修正，包括：

将所述实际数据对应的时刻值与所述设定周期进行比较，得到第二比较结果；

根据所述第二比较结果对所述设定周期进行修正，得到修正周期，将所述修正周期作为针对所述业务对象的下一任务请求信息中的设定周期。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

周期性记录多个历史时刻下的多个实际数据，作为所述业务对象的历史信息；其中，所述历史信息中包括：所述多个历史时刻下的多个实际数据和所述多个历史时刻的时刻值。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取业务对象的历史信息；

根据所述历史信息确定所述预测数据和/或设定周期。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务对象为多个。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则，包括：

分别获取多个业务对象各自对应的完成度，得到总完成度；

获取与所述总完成度相匹配的数据处理规则。

9.一种针对业务对象的数据处理系统，包括：

接收模块，用于接收并记录针对所述业务对象的任务请求信息；其中，所述任务请求信息中携带有：预测数据和设定周期；

统计模块，用于统计当前时刻下对应于所述业务对象的、已完成的实际数据；其中，所述当前时刻大于等于所述设定周期的起始时刻，小于等于所述设定周期的截止时刻；

完成度确定模块，用于根据所述预测数据和所述实际数据，确定针对所述业务对象的任务的完成度；

获取模块，用于获取与所述任务完成度相匹配的数据处理规则；其中，所述数据处理规则包括：基础数据和权重系数；

目标数据计算模块，用于基于所述基础数据和所述权重系数，对所述预测数据和/或实际数据进行处理，得到目标数据。

10.一种电子设备，其特征在于，包括如权利要求9所述的系统。