CN108805469A - 数据处理方法及装置 - Google Patents

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CN108805469A CN201810699853.7A CN201810699853A CN108805469A CN 108805469 A CN108805469 A CN 108805469A CN 201810699853 A CN201810699853 A CN 201810699853A CN 108805469 A CN108805469 A CN 108805469A
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周松文
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Taikang Insurance Group Co Ltd
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Abstract

本发明实施例提供的数据处理方法，采集目标对象的多种不同的信息类，对每种信息类中的信息数据进行归一化处理，获得每个信息类对应的多个相对数据，将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；从而将目标对象的多个不同信息类中的信息数据转换至相同的标准区间中，最终确定目标对象在当前处理周期内对应的数据得分，以此数据得分为衡量标准，对目标对象的绩效进行评估。本发明实施例提供的方法，将目标对象对应的多种不同信息类中的信息数据转换至相同的标准区间中，对于目标对象的绩效评估过程，丰富了数据来源，评估数据种类多样全面，提升了对目标对象绩效评估的准确率。

Description

数据处理方法及装置
技术领域
本发明涉及信息数据处理技术领域，特别涉及一种数据处理方法及装置。
背景技术
人力资源管理一直是企业管理中的核心问题。随着知识经济的到来，人力资源管理在企业管理中的地位也不断提升。在整个人力资源管理的过程中，员工的绩效评估可以说是帮助企业维持和提高生产力、实现企业目标的最有力的一种手段。
现有对员工绩效进行评估的过程，一般采用目标式的评估方法，例如 KPI绩效评估。在员工评估周期内，通过员工对制定目标的完成度来对员工的绩效进行考核。发明人对现有的绩效评估过程进行研究发现，现有评估过程所依赖的评估数据单一，对员工在企业内容所做的工作以及付出的努力无法做到有效评估，对员工绩效进行评估的准确率低。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种数据处理方法，通过采集目标对象对应的不同信息类，对各个信息类中的信息数据进行分析处理，以确定目标对象对于各个信息类的数据积分，以所述数据积分为衡量标准，为目标对象的绩效进行评估，提升评估效率。
本发明还提供了一种数据处理装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。
一种数据处理方法，包括：
采集当前处理周期内，目标对象对应的多个不同信息类，每个所述信息类中包含多个信息数据；
对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据；
将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；
计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵；
依据各个所述信息类对应的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
上述的方法，可选的，所述对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据，包括：
计算每个所述信息类中各个信息数据的平均值及标准差；
获得每个所述信息数据与所述平均值的差值；并将所述差值与所述标准差的商作为所述信息数据的相对数据。
上述的方法，可选的，所述将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，包括：
获得每个信息类对应的各个相对数据中的最大值及最小值，并确定第一差值，所述第一差值为所述最大值与所述最小值的差值；
确定每个所述相对数据与所述最小值的差值，并将所述相对数据与所述最小值的差值与所述第一差值做相除运算，获得该相对数据对应的区间值，以将所述相对数据转换至所述标准区间中。
上述的方法，可选的，计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵，包括：
调用预设的信息熵计算公式；
将每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，代入所述预设的信息熵计算公式中，经过运算获得每个所述信息类对应的信息熵。
上述的方法，可选的，所述依据各个所述信息类的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分，包括：
依据各个所述信息类对应的信息熵，计算每个所述信息类的权重；
结合每个所述信息类的权重，及每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
上述的方法，可选的，所述依据各个所述信息类对应的信息熵，计算每个所述信息类的权重，包括：
对各个所述信息类对应的信息熵进行求和运算，获得各个所述信息熵的总和；
将每个信息类对应的信息熵与所述信息熵的总和代入预设的权重计算公式中，获得每个信息类的权重。
上述的方法，可选的，结合每个所述信息类的权重，及每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分，包括：
分别将每个所述信息类的权重与所述信息类在所述标准区间中对应的区间值进行乘积运算，获得所述目标对象在每个所述信息类中对应的数据得分；
将所述目标对象在每个信息类中对应的数据得分进行求和运算，获得所述目标对象在当前处理周期内的总数据得分。
一种数据处理装置，包括：
采集单元，用于采集当前处理周期内，目标对象对应的多个不同信息类，每个所述信息类中包含多个信息数据；
处理单元，用于对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据；
确定单元，用于将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；
第一计算单元，用于计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵；
第二计算单元，用于依据各个所述信息类对应的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在的设备执行上述的数据处理方法。
一种电子设备，包括存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行上述的数据处理方法。
与现有技术相比，本发明包括以下优点：
本发明实施例提供的数据处理方法，采集目标对象的多种不同的信息类，对每种信息类中的信息数据进行归一化处理，获得每个信息类对应的多个相对数据，然后将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；从而将目标对象的多个不同信息类中的信息数据转换至相同的标准区间中，再以计算信息熵的方式，确定目标对象在当前处理周期内对应的数据得分，以此数据得分为衡量标准，可以对目标对象的绩效进行评估。本发明实施例提供的数据处理方法，可以将目标对象对应的多种不同信息类中的信息数据转换至相同的标准区间中，对于目标对象的绩效评估过程，丰富了数据来源，评估数据种类多样全面，提升了对目标对象绩效评估的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种数据处理方法的方法流程图；
图2为本发明提供的一种数据处理方法的又一方法流程图；
图3为本发明提供的一种数据处理方法的又一方法流程图；
图4为本发明提供的一种数据处理装置的结构示意图；
图5为本发明提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明可用于众多通用或专用的计算装置环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的分布式计算环境等等。
本发明实施例提供了一种数据处理方法，该方法可以应用在计算机或终端的处理器，由所述处理器执行该方法，图1示出了本发明实施例提供的数据处理方法的方法流程图，如图1所示，包括：
S101：采集当前处理周期内，目标对象对应的多个不同信息类，每个所述信息类中包含多个信息数据；
本发明实施例提供的方法中，对于每一个数据处理周期，采集目标对象的多个不同的信息类，每个信息类中包含多个信息数据，所述目标对象可以为企业的员工，对应的所述信息类可以为员工在企业工作过程中的信息指标，如每天的工作时长，信息类中的信息数据可以为目标对象在具体场景中的个人信息。
S102：对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据；
本发明实施例提供的方法中，每个信息类中的类别不同，每个信息类中包含的信息数据不存在统一的衡量标准，本发明实施例提供的方法中，对每个信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个信息类对应的多个相对数据，对原始采集的每个信息类中的各个信息数据统一衡量标准。
S103：将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；
本发明实施例提供的方法中，不同信息类对应的相对数据的计量单位不相同，本发明实施例中，通过对所有信息类对应的各个相对数据进行标准化处理，将所有信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，同一每个相对数据的计量单位。
S104：计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵；
本发明实施例提供的方法中，每个信息类对应的相对数据转换至所述标准区间中，每个信息类在所述标准区间中对应多个区间值，本发明实施例中，每个信息类对应一组区间值，计算一组区间值的信息熵，以确定每个信息类对应的信息熵。
S105：依据各个所述信息类对应的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
本发明实施例提供的方法中，依据各个信息类对应的信息熵，对目标对象在当前处理周期内的数据得分进行计算，以确定目标对象在数据处理过程中所对应所有信息类的数据得分，以此数据得分为衡量标准，可以对目标对象在绩效过程中的表现进行评估。
本发明实施例提供的数据处理方法，在具体的应用过程中，采集目标对象的多种不同的信息类，对每种信息类中的信息数据进行归一化处理，获得每个信息类对应的多个相对数据，然后将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；从而将目标对象的多个不同信息类中的信息数据转换至相同的标准区间中，再以计算信息熵的方式，确定目标对象在当前处理周期内对应的数据得分，以此数据得分为衡量标准，可以对目标对象的绩效进行评估。本发明实施例提供的数据处理方法，可以将目标对象对应的多种不同信息类中的信息数据转换至相同的标准区间中，对于目标对象的绩效评估过程，丰富了数据来源，评估数据种类多样全面，提升了对目标对象绩效评估的准确率。
本发明实施例提供的数据处理方法，可以将多种不同单位的数据转换至同一标准区间中，实现了多种不同数据的统一计量标准，在具体应用中，可以将目标对象所处场景中的多种数据作为参考数据，对目标对象在所处场景中的表现进行评分，对目标对象的评价依据更加充足，对于绩效的评估准确率更高。
本发明实施例提供的数据处理方法中，所述依据各个所述信息类的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分的具体过程包括，包括：
依据各个所述信息类对应的信息熵，计算每个所述信息类的权重；
结合每个所述信息类的权重，及每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
本发明实施例提供的方法中，不同信息类之间对目标对象的影响程度不同，本发明实施例中根据各个信息类对应的信息熵，计算每个信息类的权重。由于每个信息类对应的区间值具有相同的评价标准，在具体的计算过程中，结合每个信息类的权重，可以计算目标对象对应的数据得分。
本发明实施例提供的数据处理方法中，所述依据各个所述信息类对应的信息熵，计算每个所述信息类的权重的具体过程，包括：
对各个所述信息类对应的信息熵进行求和运算，获得各个所述信息熵的总和；
将每个信息类对应的信息熵与所述信息熵的总和代入预设的权重计算公式中，获得每个信息类的权重。
本发明实施例提供的数据处理方法中，预设有权重计算公式，将每个信息类对应的信息熵与信息熵的综合代入权重计算公式中，可以获得每个信息类的权重，
本发明实施例提供的数据处理方法中，结合每个所述信息类的权重，及每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分的具体过程，包括：
分别将每个所述信息类的权重与所述信息类在所述标准区间中对应的区间值进行乘积运算，获得所述目标对象在每个所述信息类中对应的数据得分；
将所述目标对象在每个信息类中对应的数据得分进行求和运算，获得所述目标对象在当前处理周期内的总数据得分。
本发明实施例提供的方法，在应用于对企业员工进行绩效评估时，对各个信息类对应的信息数据进行处理后，可以计算出每一个员工的综合绩效得分，所述综合绩效得分为员工在各个信息类中对应的加权区间值的总和，本发明实施例中，依据所述综合绩效得分对员工绩效进行评估。
本发明实施例提供的方法，在用于对企业员工进行绩效评估时，每一个数据处理周期对应一个评估周期，在每一个评估周期内，对企业员工的信息进行采集，其中采集的信息类可以包括四个种类，考勤数据类指标、工作效率类指标、奖惩类指标及领导综合类指标。
本发明实施例提供的方法中，考勤数据类指标可以包括：工作时长、加班时长、周末工作天数、迟到天数、早退天数、旷工天数等。
工作效率类指标可以包括：邮件回复效率、事务申请处理效率、文章发布数、文章点赞数等。
奖惩类指标可以包括：发明创新、奖励信息、惩罚信息等。
领导综合类指标可以包括：领导对员工的评分。
参考图2，示出了本发明实施例中，所述对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据的具体过程，包括：
计算每个所述信息类中各个信息数据的平均值及标准差；
获得每个所述信息数据与所述平均值的差值；并将所述差值与所述标准差的商作为所述信息数据的相对数据。
本发明实施例提供的方法中，每一个信息类中包含有多个信息数据，例如，公司有N个员工，在当前评估周期采集的多个不同的信息类中，包含有员工的加班时长，则对应加班时长的信息类中，包括了N个员工的加班时间。每个员工的加班时长不一样，缺乏统一的标准，因此需要对每个信息类中的信息数据进行归一化。
本发明实施例中应用公式Z＝(X-Xbar)/S，对每个信息数据进行归一化，其中Z代表每个信息数据对应的相对数据，X代表每个信息数据对应的数据值，Xbar为每个信息类中各个信息数据的平均值，S为每个信息类中各个信息数据的标准差。
以加班时长为例，员工甲、乙、丙的加班时长分别为8小时、4小时和2小时，信息类-加班时长中包含的信息数据为(8小时，4小时，2小时)。
计算甲乙丙三个人加班时长的平均值4.7小时，标准差为S，则信息类-加班时长中，甲对应的信息数据的相对数据为(8-4.7)/S。
本发明实施例中，对于员工甲，其在信息类-加班时长中的信息数据 8小时，可以作为员工甲在信息类-加班时长中的初始得分。
参考图3，示出了本发明实施例中，所述对各个所述信息类对应的各个相对数据进行标准化处理，将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中的具体过程，包括：
获得每个信息类对应的各个相对数据中的最大值及最小值，并确定第一差值，所述第一差值为所述最大值与所述最小值的差值；
确定每个相对数据与所述最小值的差值，并将所述相对数据与所述最小值的差值与所述第一差值做相除运算，获得所述相对数据对应的区间值，以将所述相对数据转换至所述标准区间中。
本发明实施实施例提供的方法中，每个信息类中的信息数据的计量单位不同。例如：假设公司包括员工甲乙丙三个人，信息类-加班时长中包含的信息数据为(8小时，4小时，2小时)，信息类-迟到天数(1天，2 天，3天)，信息类-加班时长对应的相对数据和信息类-迟到天数对应的相对数据也不是同一计量单位，因此，本发明实施例中，将每个信息类对应的相对数据转换至同一标准区间中，统一计算标准。
本发明实施例中，在归一化获得相对数据的基础上，假设给定了K 个信息类X1，X2，…，Xk，其中Xi＝{x1，x2，…，xn}，假设进行标准后，对应的各个区间值为Y1，Y2，…，Yk，其中Xi中x1…xn是由公式Z＝(X-Xbar) /S计算获得的相对数据。
则每个相对数据对应的区间值，为相对数据与各个相对数据中最小值的差值，与第一差值的商，所述第一差值为各个相对数据中最大值与最小值的差。对应的计算公式为：
其中，Xij为当前相对数据，min(Xi)为各个相对数据中的最小值，max (Xi)为各个相对数据中的最大值。
所述Yij为相对数据经过计算后在标准区间中的区间值，即数据经过标准化处理后获得标准分。
本发明实施例提供的方法中，所述计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵的具体过程，包括：
将每个所述信息类对应的各个区间值，代入预设定的信息熵计算公式中，经过运算获得每个所述信息类的信息熵。
本发明实施例提供的方法中，可以根据实际的运算过程，选取适合的信息熵计算公式，对每一个信息类对应的标准区间中的各个区间值进行信息熵计算，以获得每个信息类对应的信息熵。
本发明实施例提供的方法中，通过信息熵的方式，找出员工每年在企业内部所产生的数据之间的差异，利用不同的评估点和不同的评估指标，对企业内员工利用数据进行全方位客观评估。
本发明实施例提供的方法中，可以采用多种信息熵计算公式进行信息熵计算，优选的，本发明实施例中采用公式：
其中，Ej表示信息熵，其中，
当pij＝0时，则定义
其中Yij为应用公式
获取的信息指标的标准分。其中n为正整数。
本发明实施例中，所述依据各个所述信息类对应的信息熵，计算每个所述信息类的权重的过程中，对各个信息类的信息熵进行求和运算，获得各个信息类信息熵的总和；将每个信息类的信息熵与所述信息熵的总和代入预设定的权重计算公式中，获得每个信息类的权重。
本发明实施例中，每个信息类的权重是根据每个信息类的不同来计算的，例如，如果每个人每天工作8.5小时，则大家都是一样的，所以正常工作8.5个小时的人得分基本相同，大家看不出什么差别，如果有人周末加班了，而有人没有加班，这样子，加班的人，就会得到一些分值，同理，正常考勤的人相对有迟到早退记录的人分值也会相对高一些。本发明实施例中，采用预设定的信息熵计算公式，计算每一个信息类的权重。
本发明实施例提供的方法中，在信息熵公式的基础上，可以计算每一个信息类的权重，权重的计算公式优选为：
其中，Wi表示信息类的权重。Ei为应用本发明实施例提供的信息熵公式获得的每个信息类的信息熵，将每个信息类的信息熵代入权重公式中，可以获得每一个信息类的权重。
在进行员工绩效的评估的过程中，本发明实施例提供的方法中，结合每个所述信息类的权重，及每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，计算每个员工的综合绩效得分的具体过程，包括：
将每个所述信息类的权重与所述信息类在所述标准区间中对应的员工的区间值进行乘积运算，获得员工在所述信息类中对应的绩效得分值；
将员工在每个信息类中对应的绩效得分值进行求和运算，获得员工在当前评估周期内的综合绩效得分。
本发明实施例提供的方法中，在计算综合得分的过程中，可以采用公式：
其中Xli为每个信息类对应的标准分，Wi为每个信息类的权重，经过求和运算后，将每个信息类对应的得分的总和，作为员工绩效的总得分。
本发明实施例中提供的方法中，根据每一个员工的最终得分，可以得到每一个指标所占的权重比例，企业可以根据自己的实际情况，对不同指标的权重进行细微调整，也可以根据每一个人的得分对员工进行综合评估。
本发明实施例提供的方法，利用海量数据对企业员工进行综合评价的方法，从员工与企业发生的关系的数据出发，客观评价，让员工的绩效考核可以公开公正公平，每个员工可以通过数据去查看自己的绩效或者考评结果，也可以根据数据来调整自己的工作状态，对企业的年终评比带来实用性结果。
与图1所示的数据处理方法相对应的，本发明实施例还提供了一种数据处理装置，用于对图1中数据处理方法的具体实现，本发明实施例的数据处理装置可以应用在计算机或终端的处理器中，其结构示意图如图4 所示，具体包括：
采集单元401，用于采集当前处理周期内，目标对象对应的多个不同信息类，每个所述信息类中包含多个信息数据；
处理单元402，用于对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据；
确定单元403，用于将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；
第一计算单元404，用于计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵；
第二计算单元405，用于依据各个所述信息类对应的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
本发明实施例提供的数据处理装置，采集目标对象的多种不同的信息类，对每种信息类中的信息数据进行归一化处理，获得每个信息类对应的多个相对数据，然后将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；从而将目标对象的多个不同信息类中的信息数据转换至相同的标准区间中，再以计算信息熵的方式，确定目标对象在当前处理周期内对应的数据得分，以此数据得分为衡量标准，可以对目标对象的绩效进行评估。本发明实施例提供的数据处理装置，可以将目标对象对应的多种不同信息类中的信息数据转换至相同的标准区间中，对于目标对象的绩效评估过程，丰富了数据来源，评估数据种类多样全面，提升了对目标对象绩效评估的准确率。
本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在的设备执行上述数据处理方法，所述方法具体包括：
一种数据处理方法，包括：
采集当前处理周期内，目标对象对应的多个不同信息类，每个所述信息类中包含多个信息数据；
对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据；
将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；
计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵；
依据各个所述信息类对应的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
上述的方法，可选的，所述对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据，包括：
计算每个所述信息类中各个信息数据的平均值及标准差；
获得每个所述信息数据与所述平均值的差值；并将所述差值与所述标准差的商作为所述信息数据的相对数据。
上述的方法，可选的，所述将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，包括：
获得每个信息类对应的各个相对数据中的最大值及最小值，并确定第一差值，所述第一差值为所述最大值与所述最小值的差值；
确定每个所述相对数据与所述最小值的差值，并将所述相对数据与所述最小值的差值与所述第一差值做相除运算，获得该相对数据对应的区间值，以将所述相对数据转换至所述标准区间中。
上述的方法，可选的，计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵，包括：
调用预设的信息熵计算公式；
将每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，代入所述预设的信息熵计算公式中，经过运算获得每个所述信息类对应的信息熵。
上述的方法，可选的，所述依据各个所述信息类的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分，包括：
依据各个所述信息类对应的信息熵，计算每个所述信息类的权重；
结合每个所述信息类的权重，及每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
上述的方法，可选的，所述依据各个所述信息类对应的信息熵，计算每个所述信息类的权重，包括：
对各个所述信息类对应的信息熵进行求和运算，获得各个所述信息熵的总和；
将每个信息类对应的信息熵与所述信息熵的总和代入预设的权重计算公式中，获得每个信息类的权重。
上述的方法，可选的，结合每个所述信息类的权重，及每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分，包括：
分别将每个所述信息类的权重与所述信息类在所述标准区间中对应的区间值进行乘积运算，获得所述目标对象在每个所述信息类中对应的数据得分；
将所述目标对象在每个信息类中对应的数据得分进行求和运算，获得所述目标对象在当前处理周期内的总数据得分。
本发明实施例还提供了一种电子设备，其结构示意图如图5所示，具体包括存储器501，以及一个或者一个以上的程序502，其中一个或者一个以上程序502存储于存储器501中，且经配置以由一个或者一个以上处理器503执行所述一个或者一个以上程序502包含用于进行以下操作的指令：
采集当前处理周期内，目标对象对应的多个不同信息类，每个所述信息类中包含多个信息数据；
对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据；
将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；
计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵；
依据各个所述信息类对应的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，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。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上对本发明所提供的一种数据处理方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
采集当前处理周期内，目标对象对应的多个不同信息类，每个所述信息类中包含多个信息数据；
对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据；
将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；
计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵；
依据各个所述信息类对应的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据，包括：
计算每个所述信息类中各个信息数据的平均值及标准差；
获得每个所述信息数据与所述平均值的差值；并将所述差值与所述标准差的商作为所述信息数据的相对数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，包括：
获得每个信息类对应的各个相对数据中的最大值及最小值，并确定第一差值，所述第一差值为所述最大值与所述最小值的差值；
确定每个所述相对数据与所述最小值的差值，并将所述相对数据与所述最小值的差值与所述第一差值做相除运算，获得该相对数据对应的区间值，以将所述相对数据转换至所述标准区间中。
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵，包括：
调用预设的信息熵计算公式；
将每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，代入所述预设的信息熵计算公式中，经过运算获得每个所述信息类对应的信息熵。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据各个所述信息类的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分，包括：
依据各个所述信息类对应的信息熵，计算每个所述信息类的权重；
结合每个所述信息类的权重，及每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依据各个所述信息类对应的信息熵，计算每个所述信息类的权重，包括：
对各个所述信息类对应的信息熵进行求和运算，获得各个所述信息熵的总和；
将每个信息类对应的信息熵与所述信息熵的总和代入预设的权重计算公式中，获得每个信息类的权重。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，结合每个所述信息类的权重，及每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分，包括：
分别将每个所述信息类的权重与所述信息类在所述标准区间中对应的区间值进行乘积运算，获得所述目标对象在每个所述信息类中对应的数据得分；
将所述目标对象在每个信息类中对应的数据得分进行求和运算，获得所述目标对象在当前处理周期内的总数据得分。
8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于采集当前处理周期内，目标对象对应的多个不同信息类，每个所述信息类中包含多个信息数据；
处理单元，用于对每个所述信息类中的各个信息数据进行归一化处理，获得每个所述信息类对应的多个相对数据；
确定单元，用于将所有所述信息类对应的各个相对数据转换至同一标准区间中，确定每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值；
第一计算单元，用于计算每个所述信息类在所述标准区间中对应的各个区间值的信息熵；
第二计算单元，用于依据各个所述信息类对应的信息熵，计算所述目标对象在当前处理周期内的数据得分。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在的设备执行如权利要求1～7任意一项所述的数据处理方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如权利要求1～7任意一项所述的数据处理方法。
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