CN108536826A - 数据分析方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数据分析方法及装置,方法包括:根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表;根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数;展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面。利用本发明可以从业务分析对象出发,方便用户根据各自需求,直观的提供对应的数据展示页面,满足不同维度、不同阶层用户对数据的需求,通过简单易懂的数据展示,可以突出核心指标,使用户可以快速关注重点,免去用户需要查询多张数据表、对多张数据表的数据进行汇总分析,才能了解数据运营情况,极大的节省了人力和时间。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析领域,具体涉及一种数据分析方法及装置。
背景技术
业务数据随着业务发展的壮大,获取到的业务数据量也会包含多个方面的内容。依据业务数据可以了解业务各项指标,了解业务发展情况等,并且还可以依据业务数据制定相应的业务发展规划、激发业务增长潜能等。
业务数据较多时,会涉及到多个不同方面的数据表,横向或纵向包含多个维度的数据。由于多张数据表的存在,也使得在查看数据时非常困难。往往需要业务人员具备强大的数据查询功能,方便在多张数据表中提取出需要的数据,这样不光限制了业务人员的技术门槛,同时,也需要花费较多的时间、精力。因此,需要一种有效的数据分析方法,以解决上述问题,提高工作效率。
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数据分析方法及装置。
根据本发明的一个方面,提供了一种数据分析方法,其包括:
根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表;
根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数;
展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面。
可选地,根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表进一步包括:
根据多张数据表间的关联关系,确定数据宽表的主键信息以及多维度信息;
对多张数据表的数据按照主键信息和多维度信息进行整合,得到包含多维度的数据宽表。
可选地,主键信息根据业务分析对象和/或多张数据表的关联关系提取得到。
可选地,主键信息包含业务指标参数。
可选地,业务指标参数为可变参数;
方法还包括:
根据用户选定后的业务指标参数,获取数据宽表中对应的各维度数据;其中,维度为可变维度。
可选地,方法还包括:
根据业务指标参数预设评估标准;
展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面进一步包括:
展示预设评估标准,以供用户查看业务运营是否达到预设评估标准。
可选地,方法还包括:
根据数据宽表中对应的各维度数据进行计算,得到横向和/或纵向对比数据;
展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面进一步包括:
展示对比数据。
可选地,方法还包括:
根据数据宽表中对应的各维度数据进行业务复盘;
展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面进一步包括:
展示复盘后的业务复盘效果图。
可选地,数据页面为商铺运营报表;业务指标参数包括商铺信息、日期、活动信息、营销信息和/或交易信息。
根据本发明的另一方面,提供了一种数据分析装置,其包括:
整合模块,适于根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表;
指标模块,适于根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数;
展示模块,适于展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面。
可选地,整合模块进一步适于:
根据多张数据表间的关联关系,确定数据宽表的主键信息以及多维度信息;对多张数据表的数据按照主键信息和多维度信息进行整合,得到包含多维度的数据宽表。
可选地,主键信息根据业务分析对象和/或多张数据表的关联关系提取得到。
可选地,主键信息包含业务指标参数。
可选地,业务指标参数为可变参数;
装置还包括:
获取模块,适于根据用户选定后的业务指标参数,获取数据宽表中对应的各维度数据;其中,维度为可变维度。
可选地,装置还包括:
评估模块,适于根据业务指标参数预设评估标准;
展示模块进一步适于:展示预设评估标准,以供用户查看业务运营是否达到预设评估标准。
可选地,装置还包括:
比对模块,适于根据数据宽表中对应的各维度数据进行计算,得到横向和/或纵向对比数据;
展示模块进一步适于:展示对比数据。
可选地,装置还包括:
复盘模块,适于根据数据宽表中对应的各维度数据进行业务复盘;
展示模块进一步适于:展示复盘后的业务复盘效果图。
可选地,数据页面为商铺运营报表;业务指标参数包括商铺信息、日期、活动信息、营销信息和/或交易信息。
根据本发明的又一方面,提供了一种电子设备,包括:处理器、存储器、通信接口和通信总线,处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信;
存储器用于存放至少一可执行指令,可执行指令使处理器执行上述数据分析方法对应的操作。
根据本发明的再一方面,提供了一种计算机存储介质,存储介质中存储有至少一可执行指令,可执行指令使处理器执行如上述数据分析方法对应的操作。
根据本发明提供的数据分析方法及装置,根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表;根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数;展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面。利用本发明可以从业务分析对象出发,方便用户根据各自需求,直观的提供对应的数据展示页面,满足不同维度、不同阶层用户对数据的需求,通过简单易懂的数据展示,可以突出核心指标,使用户可以快速关注重点,免去用户需要查询多张数据表、对多张数据表的数据进行汇总分析,才能了解数据运营情况,极大的节省了人力和时间。
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示出了根据本发明一个实施例的数据分析方法的流程图;
图2a-图2c示出了数据页面示意图;
图3示出了根据本发明另一个实施例的数据分析方法的流程图;
图4示出了根据本发明一个实施例的数据分析装置的功能框图;
图5示出了根据本发明另一个实施例的数据分析装置的功能框图;
图6示出了根据本发明一个实施例的一种电子设备的结构示意图。
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。
图1示出了根据本发明一个实施例的数据分析方法的流程图。如图1所示,数据分析方法具体包括如下步骤:
步骤S101,根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表。
一般一张数据表仅存储一个维度的业务数据,即仅能从一张数据表中得到一个维度的数据。如店铺信息表,仅存储了店铺的信息,但对于业务运营而言,需要了解更多方面的信息,如对于店铺,需要了解店铺某段时间内的销售情况、不同地域中多个店铺的销售情况等。基于这种问题往往需要汇总多张数据表中的数据,编写大量的查询语句,且对于不同查询需求,需要编写不同的查询语句,查询语句无法复用。因此,本实施例将多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表。数据宽表可以满足不同维度数据需求,可以直接从数据宽表中获取不同维度数据。
在数据整合时,具体的,根据多张数据表间的关联关系,确定数据宽表的主键信息以及多维度信息。主键信息可以根据业务分析对象提取,此处,用户可以预先设置业务分析对象对应的主键信息,也可以从业务分析对象关联的数据表、代码中进行提取。如业务分析对象为店铺运营状况,主键信息可以包括如店铺ID、时间等;或者主键信息根据多张数据表的关联关系提取得到,对提取关联关系提取其中的关联字段,将关联字段作为主键信息。如店铺信息表与店铺销售表的关联字段为店铺ID,将店铺ID作为关键信息。其中,主键信息可以包含业务指标参数,或者仅包含一部分业务指标参数,方便后续根据业务指标参数获取数据宽表中的数据。在确定主键信息后,多维度信息可以将与主键信息相关的所有数据均包含在内,或者根据用户指定设置。对多张数据表的数据按照主键信息和多维度信息进行整合,得到包含多维度的数据宽表。此处数据整合可以采用各种数据库语言实现,不做具体展开。
步骤S102,根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数。
根据具体的业务分析对象,预先可以设置对应维度的业务指标参数。如图2a所示,业务指标参数包括行业、日期等。根据各业务指标参数,可以对应的从数据宽表中获取各维度数据。各业务指标参数的取值范围与数据宽表中的数据相关。根据业务指标参数不同取值,从数据宽表中获取对应的各维度数据。
进一步,业务指标参数可以为可变参数,同一业务分析对象可以对应不同的业务指标参数,根据不同的用户选定后的业务指标参数,获取数据宽表中对应的各维度数据。对应的各维度数据的维度也可以为可变维度。如图2b所示,根据左侧数据,可以选择不同要获取的维度数据。维度数据可以直接从数据宽表中获取,也可以从数据宽表获取后进行再计算,如求和计算等。维度可以由用户自定义需要获取的维度,也可以根据业务指标参数对应不同的维度。维度可以为大维度,如图2a所示,结果范围1和结果范围2两个大维度,其下面分别还包括了多个小维度,如营销指标1、营销指标2和营销指标3,每个营销指标还包括了不同的数据,如指标、当期值、比例1、比例2等;或者维度为小维度,如图2b所示,包括日期、预设名称、方案名称等。具体维度设置根据实施情况设置,此次不做限定。
步骤S103,展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面。
将业务指标参数和获取得到的数据宽表中的各维度数据进行展示,展示形式可以如图2a和图2b所示。对各维度数据的展示还可以采用如图表等方式,具体展示方式根据实施情况设置。具体的,如数据页面可以为商铺运营报表,方便根据数据页面,了解商铺的运营状况。其中,业务指标参数包括商铺信息、日期、活动信息、营销信息、交易信息等。
根据本发明提供的数据分析方法,根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表;根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数;展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面。利用本发明可以从业务分析对象出发,方便用户根据各自需求,直观的提供对应的数据展示页面,满足不同维度、不同阶层用户对数据的需求,通过简单易懂的数据展示,可以突出核心指标,使用户可以快速关注重点,免去用户需要查询多张数据表、对多张数据表的数据进行汇总分析,才能了解数据运营情况,极大的节省了人力和时间。
图3示出了根据本发明另一个实施例的数据分析方法的流程图。如图3所示,数据分析方法具体包括如下步骤:
步骤S301,根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表。
步骤S302,根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数。
以上步骤参照图1实施例中步骤S101-S102的描述,在此不再赘述。
步骤S303,根据业务指标参数预设评估标准。
对于各业务指标参数,可以设置对应的评估标准,方便根据评估标准查看各维度的数据是否达到标准,数据是否存在异常等,评估标准可以根据预先收集的大数据,参考同期数据、数据平均值等进行设置,也可以根据用户期望值、预估数据等进行设置。各维度数据的评估标准根据不同维度可以设置不同的评估标准。
步骤S304,根据数据宽表中对应的各维度数据进行计算,得到横向和/或纵向对比数据。
在获取数据宽表中的各维度数据后,为使用户更好的了解数据,还可以对数据进行计算,如图2a所示,计算数据比例值,涉及业务的比如周同比、日环比等,如图2c所示,计算中比活动前比例、后比活动中比例、后比活动前比例等,可以使用户不需要查询不同时段数据,就可以直接了解到数据变化。计算时,可以进行横向对比,也可以进行纵向对比,如不同时间段数据对比、不同店铺间数据对比等。
步骤S305,根据数据宽表中对应的各维度数据进行业务复盘。
根据数据表中的数据对已经发生的活动或已经发生的运营情况进行分析时,一般需要将多个数据表中的数据按照对应的时间进行透视分析,这需要花费较多的时间和人力,即使使用数据宽表,也需要花费很多时间。考虑上述问题,直接根据数据宽表中对应的各维度数据进行业务复盘。具体的,如根据业务运营需要的基础展示数据,结合商业分析经验,按照业务活动路线、时间等制作活动模板,将数据宽表中对应的各维度数据按照活动模板进行沉淀,实现业务复盘。
以上步骤S303-S305不限定执行前后顺序,可以先执行任一步骤。且可以根据实施情况选择执行其中一个或多个步骤。
步骤S306,展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面。
展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面时,还可以展示预设评估标准,通过展示数据和预设评估标准,可以使用户清楚的查看到业务运营是否达到预设评估标准,使用户及时了解业务是否存在问题。进一步,如图2a和图2c所示数据页面还可以展示对比数据,使用户了解业务运营是否有提升或下降,方便及时根据对比数据进行运营策略调整等。如图2c所示,数据页面还可以展示复盘后的业务复盘效果图。通过业务复盘效果图,可以直观的查看业务活动产生的数据变化,对业务活动产生的效果可以一目了然。
根据本发明提供的数据分析方法,提供评估标准可以确实数据是否存在异常,提供对比数据可以了解数据变化,提供业务复盘效果图可以直观的了解到业务活动效果,方便用户可以快速关注重点,免去用户需要查询多张数据表、对多张数据表的数据进行汇总分析,才能了解数据运营情况,极大的节省了人力和时间。
图4示出了根据本发明一个实施例的数据分析装置的功能框图。如图4所示,数据分析装置包括如下模块:
整合模块410,适于根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表。
一般一张数据表仅存储一个维度的业务数据,即仅能从一张数据表中得到一个维度的数据。如店铺信息表,仅存储了店铺的信息,但对于业务运营而言,需要了解更多方面的信息,如对于店铺,需要了解店铺某段时间内的销售情况、不同地域中多个店铺的销售情况等。基于这种问题往往需要汇总多张数据表中的数据,编写大量的查询语句,且对于不同查询需求,需要编写不同的查询语句,查询语句无法复用。因此,整合模块410将多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表。数据宽表可以满足不同维度数据需求,可以直接从数据宽表中获取不同维度数据。
整合模块410在数据整合时,具体的,根据多张数据表间的关联关系,确定数据宽表的主键信息以及多维度信息。主键信息可以根据业务分析对象提取,此处,用户可以预先设置业务分析对象对应的主键信息,也可以从业务分析对象关联的数据表、代码中进行提取。如业务分析对象为店铺运营状况,主键信息可以包括如店铺ID、时间等;或者主键信息根据多张数据表的关联关系提取得到,对提取关联关系提取其中的关联字段,将关联字段作为主键信息。如店铺信息表与店铺销售表的关联字段为店铺ID,将店铺ID作为关键信息。其中,主键信息可以包含业务指标参数,或者仅包含一部分业务指标参数,方便后续根据业务指标参数获取数据宽表中的数据。在确定主键信息后,多维度信息可以将与主键信息相关的所有数据均包含在内,或者根据用户指定设置。整合模块410对多张数据表的数据按照主键信息和多维度信息进行整合,得到包含多维度的数据宽表。此处数据整合可以采用各种数据库语言实现,不做具体展开。
指标模块420,适于根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数。
指标模块420根据具体的业务分析对象,预先可以设置对应维度的业务指标参数。如图2a所示,业务指标参数包括行业、日期等。根据各业务指标参数,可以对应的从数据宽表中获取各维度数据。各业务指标参数的取值范围与数据宽表中的数据相关。根据业务指标参数不同取值,从数据宽表中获取对应的各维度数据。
进一步,业务指标参数可以为可变参数,同一业务分析对象可以对应不同的业务指标参数。本装置还包括了获取模块440,适于根据用户选定后的业务指标参数,获取数据宽表中对应的各维度数据。获取模块440根据不同的用户选定后的业务指标参数,获取数据宽表中对应的各维度数据。对应的各维度数据的维度也可以为可变维度。如图2b所示,根据左侧数据,可以选择不同要获取的维度数据。维度数据可以直接从数据宽表中获取,也可以从数据宽表获取后进行再计算,如求和计算等。维度可以由用户自定义需要获取的维度,也可以根据业务指标参数对应不同的维度。维度可以为大维度,如图2a所示,结果范围1和结果范围2两个大维度,其下面分别还包括了多个小维度,如营销指标1、营销指标2和营销指标3,每个营销指标还包括了不同的数据,如指标、当期值、比例1、比例2等;或者维度为小维度,如图2b所示,包括日期、预设名称、方案名称等。具体维度设置根据实施情况设置,此次不做限定。
展示模块430,适于展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据报表页面。
展示模块430将业务指标参数和获取得到的数据宽表中的各维度数据进行展示,展示形式可以如图2a和图2b所示。对各维度数据的展示还可以采用如图表等方式,具体展示方式根据实施情况设置。具体的,如数据页面可以为商铺运营报表,方便根据数据页面,了解商铺的运营状况。其中,业务指标参数包括商铺信息、日期、活动信息、营销信息、交易信息等。
根据本发明提供的数据分析装置,根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表;根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数;展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面。利用本发明可以从业务分析对象出发,方便用户根据各自需求,直观的提供对应的数据展示页面,满足不同维度、不同阶层用户对数据的需求,通过简单易懂的数据展示,可以突出核心指标,使用户可以快速关注重点,免去用户需要查询多张数据表、对多张数据表的数据进行汇总分析,才能了解数据运营情况,极大的节省了人力和时间。
图5示出了根据本发明另一个实施例的数据分析装置的功能框图。如图5所示,与图4相比,数据分析装置还包括如下模块:
评估模块450,适于根据业务指标参数预设评估标准。
对于各业务指标参数,评估模块450可以设置对应的评估标准,方便根据评估标准查看各维度的数据是否达到标准,数据是否存在异常等,评估标准可以根据预先收集的大数据,参考同期数据、数据平均值等进行设置,也可以根据用户期望值、预估数据等进行设置。各维度数据的评估标准根据不同维度可以设置不同的评估标准。
比对模块460,适于根据数据宽表中对应的各维度数据进行计算,得到横向和/或纵向对比数据。
在获取数据宽表中的各维度数据后,为使用户更好的了解数据,比对模块460还可以对数据进行计算,如图2a所示,计算数据比例值,涉及业务的比如周同比、日环比等,如图2c所示,计算中比活动前比例、后比活动中比例、后比活动前比例等,可以使用户不需要查询不同时段数据,就可以直接了解到数据变化。比对模块460计算时,可以进行横向对比,也可以进行纵向对比,如不同时间段数据对比、不同店铺间数据对比等。
复盘模块470,适于根据数据宽表中对应的各维度数据进行业务复盘。
根据数据表中的数据对已经发生的活动或已经发生的运营情况进行分析时,一般需要将多个数据表中的数据按照对应的时间进行透视分析,这需要花费较多的时间和人力,即使使用数据宽表,也需要花费很多时间。考虑上述问题,复盘模块470直接根据数据宽表中对应的各维度数据进行业务复盘。具体的,如复盘模块470根据业务运营需要的基础展示数据,结合商业分析经验,按照业务活动路线、时间等制作活动模板,将数据宽表中对应的各维度数据按照活动模板进行沉淀,实现业务复盘。
进一步,展示模块430除展示包含以业务指标参数为查询条件、数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面时,还可以展示预设评估标准,通过展示数据和预设评估标准,可以使用户清楚的查看到业务运营是否达到预设评估标准,使用户及时了解业务是否存在问题。进一步,如图2a和图2c所示展示模块430在数据页面还可以展示对比数据,使用户了解业务运营是否有提升或下降,方便及时根据对比数据进行运营策略调整等。如图2c所示,展示模块430在数据页面还可以展示复盘后的业务复盘效果图。通过业务复盘效果图,可以直观的查看业务活动产生的数据变化,对业务活动产生的效果可以一目了然。
根据本发明提供的数据分析装置,提供评估标准可以确实数据是否存在异常,提供对比数据可以了解数据变化,提供业务复盘效果图可以直观的了解到业务活动效果,方便用户可以快速关注重点,免去用户需要查询多张数据表、对多张数据表的数据进行汇总分析,才能了解数据运营情况,极大的节省了人力和时间。
本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令,该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的数据分析方法。
图6示出了根据本发明一个实施例的一种电子设备的结构示意图,本发明具体实施例并不对电子设备的具体实现做限定。
如图6所示,该电子设备可以包括:处理器(processor)602、通信接口(Communications Interface)604、存储器(memory)606、以及通信总线608。
其中:
处理器602、通信接口604、以及存储器606通过通信总线608完成相互间的通信。
通信接口604,用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。
处理器602,用于执行程序610,具体可以执行上述数据分析方法实施例中的相关步骤。
具体地,程序610可以包括程序代码,该程序代码包括计算机操作指令。
处理器602可能是中央处理器CPU,或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit),或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。电子设备包括的一个或多个处理器,可以是同一类型的处理器,如一个或多个CPU;也可以是不同类型的处理器,如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器606,用于存放程序610。存储器606可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
程序610具体可以用于使得处理器602执行上述任意方法实施例中的数据分析方法。程序610中各步骤的具体实现可以参见上述数据分析实施例中的相应步骤和单元中对应的描述,在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的设备和模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程描述,在此不再赘述。
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数据分析装置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。
Claims (10)
1.一种数据分析方法,其包括:
根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表;
根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数;
展示包含以所述业务指标参数为查询条件、所述数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表进一步包括:
根据多张数据表间的关联关系,确定数据宽表的主键信息以及多维度信息;
对多张数据表的数据按照主键信息和多维度信息进行整合,得到包含多维度的数据宽表。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述主键信息根据业务分析对象和/或多张数据表的关联关系提取得到。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其中,所述主键信息包含所述业务指标参数。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其中,所述业务指标参数为可变参数;
所述方法还包括:
根据用户选定后的业务指标参数,获取所述数据宽表中对应的各维度数据;其中,维度为可变维度。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其中,所述方法还包括:
根据所述业务指标参数预设评估标准;
所述展示包含以所述业务指标参数为查询条件、所述数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面进一步包括:
展示所述预设评估标准,以供用户查看业务运营是否达到预设评估标准。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法,其中,所述方法还包括:
根据数据宽表中对应的各维度数据进行计算,得到横向和/或纵向对比数据;
所述展示包含以所述业务指标参数为查询条件、所述数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面进一步包括:
展示所述对比数据。
8.一种数据分析装置,其包括:
整合模块,适于根据多张数据表间的关联关系,对多张数据表进行数据整合,得到包含多维度的数据宽表;
指标模块,适于根据业务分析对象设置对应维度的业务指标参数;
展示模块,适于展示包含以所述业务指标参数为查询条件、所述数据宽表中对应的各维度数据为查询结果的数据页面。
9.一种电子设备,包括:处理器、存储器、通信接口和通信总线,所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信;
所述存储器用于存放至少一可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的数据分析方法对应的操作。
10.一种计算机存储介质,所述存储介质中存储有至少一可执行指令,所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的数据分析方法对应的操作。
Priority Applications (1)
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