CN107274147A - 基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法 - Google Patents

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CN107274147A
CN107274147A CN201710406290.3A CN201710406290A CN107274147A CN 107274147 A CN107274147 A CN 107274147A CN 201710406290 A CN201710406290 A CN 201710406290A CN 107274147 A CN107274147 A CN 107274147A
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肖雪松
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Chengdu Bright Technology Co Ltd
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    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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Abstract

本发明公开了基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法，包括以下步骤：建立数字数据矩阵管理模型；获取节点数字数据的类型；获取S2中数字数据类型对应的节点数字；获取与步骤S2中节点数字数据相关的关联数字；校验步骤S3中节点数字与关联数字的匹配度。本发明通过同时进行多个部门中关联数据类型的匹配度的校验，节约了时间成本，准确度高，效率高。

Description

基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法
技术领域
本发明涉及一种数字数据统计方法，具体涉及基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法。
背景技术
矩阵管理是一种组织结构的管理模式，由专门从事某项工作的工作小组形式发展而来。矩阵管理结构中的人员分别来自不同的部门，有着不同技能、不同知识和不同背景，大家为了某个特定的任务(项目)而共同工作。
数字数据在应用系统中比比皆是，一般我们在系统中使用到的数量，金额，长度，重量等等可以量化的数据都会是以数字形式来存储。对于数字形式的数据基本上都需要进行统计和汇总，目前，对数据数字的统计一般为人工统计，容易在数字校验中出现错误；无法快速获取数字的校验结果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是数字数据校验效率低，目的在于提供基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法，解决数字数据校验的问题。
本发明通过下述技术方案实现：
基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法，包括以下步骤：
S1、建立数字数据矩阵管理模型；
S2、获取节点数字数据的类型；
S3、获取S2中数字数据类型对应的节点数字；
S4、获取与步骤S2中节点数字数据相关的关联数字；
S5、校验步骤S3中节点数字与关联数字的匹配度。
本发明通过同时获取节点数字及与节点数字相关的关联数字，然后比对节点数字及多个关联数字的大小，若关联数字与节点数字不同，那么会向管理关联数字的部门发送错误报告，便于寻找错误，并且，本发明在进行关联数字与节点数字时间对比的同时，还进行了关联数字与关联数字之间的对比，具有关联部门之间互相监督的功能；若所有的关联数字与节点数字均不相同，则应该检查节点数字的准确性；本发明通过同时进行多个部门中关联数据类型的匹配度的校验，节约了时间成本，自动校验比人工校验的准确度高；因此，本发明的数字数据校验效率高。例如：职工的工资金额涉及员工个人、核对工资的财务部门、结算工资的流程部门；以员工个人计算的工资金额作为节点数字，同时获取财务部门、流程部门计算出来的该员工的工资金额作为关联数字，若节点数字与关联数字均相同，那么，员工工资金额正确，反之，只要校验中存在金额不符的情况，需要进行错误查找并进行更正；避免结在最后发工资的时候出现工资不符的情况。
步骤S2中的节点数字数据的类型包括金额、数量、重量、长度。
步骤S4中至少获取两个关联数字。
步骤S3获取节点数字后对节点数字进行校验更新。节点数字可能出现错误，因此，上传节点数字后，需要对接点数字进行校验，保证节点数字的准确性。
步骤S5中节点数字与关联数字的匹配度包括数字大小的匹配度、数字对应的数据类型的匹配度。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本发明基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法通过同时进行多个部门中关联数据类型的匹配度的校验，节约了时间成本；
2、本发明基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法自动校验比人工校验的准确度高；
3、本发明基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法简单，适用多个领域，实用性高。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
本发明基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法，包括以下步骤：
S1、建立数字数据矩阵管理模型；
S2、获取节点数字数据的类型；
S3、获取S2中数字数据类型对应的节点数字；
S4、获取与步骤S2中节点数字数据相关的关联数字；
S5、校验步骤S3中节点数字与关联数字的匹配度。
步骤S2中的节点数字数据的类型包括金额、数量、重量、长度。步骤S4中至少获取两个关联数字。步骤S3获取节点数字后对节点数字进行校验更新。节点数字可能出现错误，因此，上传节点数字后，需要对接点数字进行校验，保证节点数字的准确性。步骤S5中节点数字与关联数字的匹配度包括数字大小的匹配度、数字对应的数据类型的匹配度。
本发明通过同时获取节点数字及与节点数字相关的关联数字，然后比对节点数字及多个关联数字的大小，若关联数字与节点数字不同，那么会向管理关联数字的部门发送错误报告，便于寻找错误，并且，本发明在进行关联数字与节点数字时间对比的同时，还进行了关联数字与关联数字之间的对比，具有关联部门之间互相监督的功能；若所有的关联数字与节点数字均不相同，则应该检查节点数字的准确性；本发明通过同时进行多个部门中关联数据类型的匹配度的校验，节约了时间成本，自动校验比人工校验的准确度高；因此，本发明的数字数据校验效率高。例如：职工的工资金额涉及员工个人、核对工资的财务部门、结算工资的流程部门；以员工个人计算的工资金额作为节点数字，同时获取财务部门、流程部门计算出来的该员工的工资金额作为关联数字，若节点数字与关联数字均相同，那么，员工工资金额正确，反之，只要校验中存在金额不符的情况，需要进行错误查找并进行更正；避免结在最后发工资的时候出现工资不符的情况。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立数字数据矩阵管理模型；
S2、获取节点数字数据的类型；
S3、获取S2中数字数据类型对应的节点数字；
S4、获取与步骤S2中节点数字数据相关的关联数字；
S5、校验步骤S3中节点数字与关联数字的匹配度。
2.根据权利要求1所述的基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法，其特征在于，步骤S2中的节点数字数据的类型包括金额、数量、重量、长度。
3.根据权利要求1所述的基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法，其特征在于，步骤S4中至少获取两个关联数字。
4.根据权利要求1所述的基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法，其特征在于，步骤S3获取节点数字后对节点数字进行校验更新。
5.根据权利要求1所述的基于矩阵式数据管理的数字数据统计方法，其特征在于，步骤S5中节点数字与关联数字的匹配度包括数字大小的匹配度、数字对应的数据类型的匹配度。
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Citations (3)

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Title
第31卷: ""一种支持数据校验的 Excel信息转储元数据模型"", 《计算机应用与软件》 *

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