CN108922607A - 服务器、数据处理的方法及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种服务器、数据处理的方法及存储介质，该服务器包括存储器及与存储器连接的处理器，存储器中存储有处理系统，处理系统被处理器执行时实现如下步骤：从各医院的对应的分数据库中拉取各数据表中的渠道数据，按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，将该标准数据及对应的渠道数据进行关联存储；读取该标准数据及对应的渠道数据，利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，将合法的标准数据存储至预定的数据库中，以供挂号使用。本发明将渠道数据统一转换为标准数据，检测出不合法的标准数据，仅将合法的标准数据供挂号使用，从而提高挂号的成功率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种服务器、数据处理的方法及存储介质。
背景技术
目前，医院的数量很多，医院在信息化建设上投入大量的资源，很多医院直接与HIS(医院信息系统)连接，进行信息共享，方便用户就医。例如在一些就医平台上，用户可以在网上选择不同的医院，进行挂号或者咨询等。
然而，在这些就医平台上，由于从不同医院的获取的数据标准不统一，平台无法识别或者不能正确处理医院的数据的情况时有发生，例如某医院A医生可挂号源是1个，且只能挂上午。平台中医生挂号的时间为某个时段，例如9：00-10:00，平台获取到数据后，可能无法识别或者将其处理为上午，那么用户在该平台可能就无法挂号，导致在就医时挂号失败，对于整个就医平台而言，挂号的成功率有待提高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种服务器、数据处理的方法及存储介质，旨在提高挂号的成功率。
为实现上述目的，本发明提供一种服务器，所述服务器包括存储器及与所述存储器连接的处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的处理系统，所述处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
从各医院的对应的分数据库中拉取各数据表中的渠道数据，按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，将该标准数据及对应的渠道数据进行关联存储；
读取该标准数据及对应的渠道数据，利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，将合法的标准数据存储至预定的数据库中，以供挂号使用。
优选地，所述数据表包括医生信息表、医院信息表及医生排班及号源表，所述按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，具体包括：
获取医生信息表中医生的基本信息，基于该基本信息中医生的唯一标识信息获取该医生的排班及号源表及该医生所在的医院的医院信息表，根据该医生排班及号源表获取该医生的排班及号源信息，根据该医院信息表获取该医生所在医院的医院信息；
将各个医生对应的基本信息、排班及号源信息及医院信息进行合并处理，得到各个医生对应的待处理数据；
按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，得到各个医生对应的标准数据，将各个医生对应的标准数据写入标准表中。
优选地，所述按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，具体包括：
分析各个医生对应的待处理数据的各项数据中是否有未提供的数据，若有未提供的数据，则将未提供的数据转换为未知形式，将已提供的数据转换为标准格式。
优选地，所述利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，具体包括：
利用预定的数据检测脚本并按照所述预定的转换规则对渠道数据进行转换，得到转换数据，将该转换数据与该渠道数据对应的标准数据进行对比；
若有转换数据与该渠道数据对应的标准数据不相同，则将该标准数据作为不合法的标准数据。
为实现上述目的，本发明还提供一种数据处理的方法，所述数据处理的方法包括：
S1，从各医院的对应的分数据库中拉取各数据表中的渠道数据，按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，将该标准数据及对应的渠道数据进行关联存储；
S2，读取该标准数据及对应的渠道数据，利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，将合法的标准数据存储至预定的数据库中，以供挂号使用。
优选地，所述数据表包括医生信息表、医院信息表及医生排班及号源表，所述按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，具体包括：
获取医生信息表中医生的基本信息，基于该基本信息中医生的唯一标识信息获取该医生的排班及号源表及该医生所在的医院的医院信息表，根据该医生排班及号源表获取该医生的排班及号源信息，根据该医院信息表获取该医生所在医院的医院信息；
将各个医生对应的基本信息、排班及号源信息及医院信息进行合并处理，得到各个医生对应的待处理数据；
按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，得到各个医生对应的标准数据，将各个医生对应的标准数据写入标准表中。
优选地，所述按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，具体包括：
分析各个医生对应的待处理数据的各项数据中是否有未提供的数据，若有未提供的数据，则将未提供的数据转换为未知形式，将已提供的数据转换为标准格式。
优选地，所述利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，具体包括：
利用预定的数据检测脚本并按照所述预定的转换规则对渠道数据进行转换，得到转换数据，将该转换数据与该渠道数据对应的标准数据进行对比；
若有转换数据与该渠道数据对应的标准数据不相同，则将该标准数据作为不合法的标准数据。
优选地，所述步骤S2之后，还包括：
统计总的标准数据的数量，统计不合法的标准数据的数量，根据该总的标准数据的数量及不合法的标准数据的数量计算转换错误率。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有处理系统，所述处理系统被处理器执行时实现上述的数据处理的方法的步骤。
本发明的有益效果是：本发明从各医院的对应的分数据库中拉取渠道数据；按照预定的转换规则将渠道数据转换为标准数据，读取标准数据及渠道数据，利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测得出不合法的标准数据，能够将渠道数据统一转换为标准数据，检测出不合法的标准数据，仅将合法的标准数据提供给用户挂号使用，从而提高挂号的成功率。
附图说明
图1为本发明各个实施例一可选的应用环境示意图；
图2为图1所示服务器一实施例的硬件架构的示意图；
图3为本发明数据处理的方法一实施例的流程示意图；
图4为图3所示按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据的步骤的细化流程示意图；
图5为图3所示利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据的步骤的细化流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。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。
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
参阅图1所示，是本发明数据处理的方法的较佳实施例的应用环境示意图。该应用环境示意图包括服务器1及服务器2。服务器1可以通过网络、近场通信技术等适合的技术与服务器2进行数据交互。服务器1用于从各医院的对应的分数据库中拉取各数据表中的渠道数据并进行处理，服务器2用于存储各医院的对应的分数据库的数据表。
所述服务器1或服务器2是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。所述服务器1可以是计算机、也可以是单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或者基于云计算的由大量主机或者网络服务器构成的云，其中云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。
如图2所示，在本实施例中，服务器1可包括，但不仅限于，可通过系统总线相互通信连接的存储器11、处理器12、网络接口13，存储器11存储有可在处理器12上运行的处理系统。需要指出的是，图2仅示出了具有组件11-13的服务器1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
其中，存储器11包括内存及至少一种类型的可读存储介质。内存为服务器1的运行提供缓存；可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等的非易失性存储介质。在一些实施例中，可读存储介质可以是服务器1的内部存储单元，例如该服务器1的硬盘；在另一些实施例中，该非易失性存储介质也可以是服务器1的外部存储设备，例如服务器1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。本实施例中，存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于服务器1的操作系统和各类应用软件，例如本发明一实施例中的处理系统的程序代码等。此外，存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器12在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器12通常用于控制所述服务器1的总体操作，例如执行与所述服务器2进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，所述处理器12用于运行所述存储器11中存储的程序代码或者处理数据，例如运行处理系统等。
所述网络接口13可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口13通常用于在所述服务器1与其他电子设备之间建立通信连接。本实施例中，网络接口13主要用于将服务器1与一个或多个服务器2相连，在服务器1与一个或多个服务器2之间建立数据传输通道和通信连接。
所述处理系统存储在存储器11中，包括至少一个存储在存储器11中的计算机可读指令，该至少一个计算机可读指令可被处理器器12执行，以实现本申请各实施例的方法；以及，该至少一个计算机可读指令依据其各部分所实现的功能不同，可被划为不同的逻辑模块。
在一实施例中，上述处理系统被所述处理器12执行时实现如下步骤：
从各医院的对应的分数据库中拉取各数据表中的渠道数据，按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，将该标准数据及对应的渠道数据进行关联存储；
其中，各数据表包括医生信息表、医院信息表及医生排班及号源表，渠道数据为医生信息表、医院信息表及医生排班及号源表中的数据。渠道数据的数量级为千万级别，分库分表存储在各分数据库中，各数据表的分库分表规则例如为10库10表，每数据表中存储十万到百万级别的数据。渠道数据定时全量拉取，例如每天全量拉取至服务器中以进行转换。
其中，医生信息表中的渠道数据包括：医生姓名、性别、级别及当前状态；医院信息表中的渠道数据包括：医院名称、医院的GPS经纬度、医院级别、科室及就诊卡；医生排班及号源表中的渠道数据包括：医生排班信息、号源数。
其中，标准数据为渠道数据按照预定的转换规则转换得到统一标准的数据，每个医生对应一条标准数据，标准数据包括：医生姓名、医生性别(0-未知；1-男；2-女；9-其他)、医生级别(主任医师；副主任医师；住院医师；未知)、医院级别(知名医院；三甲；二甲；一甲等)、科室、是否需要就诊卡(0-未知；1-需要；2-不需要)、医生排班信息(上午；下午；全天；中午)。
其中，每条标准数据对应的渠道数据可能存于100张数据表中的任何一张中，标准数据的数量级为百万级别，标准数据定时增量更新，例如每天将拉取的渠道转换为标准数据，以增量更新标准数据。
在一优选的实施例中，所述按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，具体包括：
获取医生信息表中医生的基本信息，基于该基本信息中医生的唯一标识信息(例如姓名或者ID号等)获取该医生的排班及号源表及该医生所在的医院的医院信息表，根据该医生排班及号源表获取该医生的排班及号源信息，根据该医院信息表获取该医生所在医院的医院信息；将各个医生对应的基本信息、排班及号源信息及医院信息进行合并处理，得到各个医生对应的待处理数据；按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，得到各个医生对应的标准数据，将各个医生对应的标准数据写入标准表中。
具体地，所述按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，具体包括：分析各个医生对应的待处理数据的各项数据中是否有未提供的数据，若有未提供的数据，则将未提供的数据转换为未知形式，将已提供的数据转换为标准格式。
以某医院为例，从数据表获取到的渠道数据中没有提供就诊卡信息，则标准数据里会标识为“未知”的形式。由于用户在挂号时会获知就诊卡为“未知”，因此无论医院是否需要就诊卡就医，为了顺利就医，用户在就医时会携带就诊卡。如果因为渠道数据中没有提供就诊卡信息，标准数据中就不写明，那么很可能用户在就医时不会携带就诊卡，因此，将未提供的数据转换为未知形式，可以起到提醒的作用，为顺利就医提供基础。
此外，将已提供的数据转换为标准格式，例如，从数据表获取到的医生排班信息是9点-11点，则自动转化为标准数据里的“上午”，从数据表获取到的医生性别为男，则转化为标准数据里的医生性别1的形式，等等。
通过上述的描述可以看出，按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理得到各个医生对应的标准数据，可以将渠道数据统一转换为标准数据，以使得所有医生的数据均为统一的形式，方便用户进行对比查看及挂号。
读取该标准数据及对应的渠道数据，利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，将合法的标准数据存储至预定的数据库中，以供挂号使用。
在将渠道数据转换为标准数据后，将该标准数据及对应的渠道数据进行关联存储，在检测时，可以直接读取标准数据及对应关联存储的渠道数据。其中，本实施例使用预定的数据检测脚本对标准数据及对应的渠道数据进行检测。
其中，不合法的标准数据包括关键信息缺失的数据、格式不是标准数据的标准格式的数据。例如，有些医院在提供号源数据时并未在字段里标识需要就诊卡，而在挂号时确必须传入就诊卡信息，如果标准数据中该项信息是缺失的，那么很可能导致用户挂号失败。又如，例如某医院B医生可挂号源是1个，且时间是9：00-10:00，标准数据中未将其转换为标准的形式“上午”，而是以其他形式或者以9：00-10:00的形式存在，那么服务器无法识别该其他形式或者9：00-10:00形式的数据，那么也很可能导致用户挂号失败。
在一实施例中，所述利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，具体包括：
利用预定的数据检测脚本并按照所述预定的转换规则对渠道数据进行转换，得到转换数据，将该转换数据与该渠道数据对应的标准数据进行对比；若有转换数据与该渠道数据对应的标准数据不相同，则将该标准数据作为不合法的标准数据。
其中，预定的数据检测脚本首先用于将渠道数据按照上述预定的转换规则再次进行转换，得到转换数据，该转换数据和标准数据可能相同，也可能不相同；然后将该转换数据与该渠道数据对应的标准数据进行对比，如果转换数据和标准数据完全相同，那么说明标准数据为合法的数据，如果转换数据中有数据和标准数据的不相同，那么说明渠道数据转换为标准数据的过程中很可能出错了，将该不相同的数据作为不合法的标准数据。可将合法的标准数据进行存储后提供给用户挂号使用，将不合法的标准数据与合法的标准数据分开存储，最后在预定的用户UI平台上读取不合法的标准数据进行展示，由检测人员对不合法的标准数据进行分析，以供后续对预定的转换规则进行改进，纠正错误，提高渠道数据转换的成功率。
在一优选的实施例中，在上述实施例的基础上，该方法还包括：统计总的标准数据的数量，统计转换数据与标准数据不相同的标准数据的数量，根据该总的标准数据的数量及该不相同的标准数据的数量计算转换错误率。
其中，转换错误率＝a/A，其中，a为转换数据与标准数据不相同的标准数据的数量，A为总的标准数据的数量。通过计算转换错误率，可以从整体上得到渠道数据转换为标准数据的出错情况，以供后续对预定的转换规则进行改进，纠正错误，提高渠道数据转换的成功率。
与现有技术相比，本发明从各医院的对应的分数据库中拉取渠道数据；按照预定的转换规则将渠道数据转换为标准数据，读取标准数据及渠道数据，利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测得出不合法的标准数据，能够将渠道数据统一转换为标准数据，检测出不合法的标准数据，仅将合法的标准数据提供给用户挂号使用，从而提高挂号的成功率。
如图3所示，图3为本发明数据处理的方法一实施例的流程示意图，该数据处理的方法包括以下步骤：
步骤S1，从各医院的对应的分数据库中拉取各数据表中的渠道数据，按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，将该标准数据及对应的渠道数据进行关联存储；
其中，各数据表包括医生信息表、医院信息表及医生排班及号源表，渠道数据为医生信息表、医院信息表及医生排班及号源表中的数据。渠道数据的数量级为千万级别，分库分表存储在各分数据库中，各数据表的分库分表规则为例如10库10表，每数据表中存储十万到百万级别的数据。渠道数据定时全量拉取，例如每天全量拉取至服务器中以进行转换。
其中，医生信息表中的渠道数据包括：医生姓名、性别、级别及当前状态；医院信息表中的渠道数据包括：医院名称、医院的GPS经纬度、医院级别、科室及就诊卡；医生排班及号源表中的渠道数据包括：医生排班信息、号源数。
其中，标准数据为渠道数据按照预定的转换规则转换得到统一标准的数据，每个医生对应一条标准数据，标准数据包括：医生姓名、医生性别(0-未知；1-男；2-女；9-其他)、医生级别(主任医师；副主任医师；住院医师；未知)、医院级别(知名医院；三甲；二甲；一甲等)、科室、是否需要就诊卡(0-未知；1-需要；2-不需要)、医生排班信息(上午；下午；全天；中午)。
其中，每条标准数据对应的渠道数据可能存于100张数据表中的任何一张中，标准数据的数量级为百万级别，标准数据定时增量更新，例如每天将拉取的渠道转换为标准数据，以增量更新标准数据。
在一优选的实施例中，如图4所示，所述按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，具体包括：
获取医生信息表中医生的基本信息，基于该基本信息中医生的唯一标识信息(例如姓名或者ID号等)获取该医生的排班及号源表及该医生所在的医院的医院信息表，根据该医生排班及号源表获取该医生的排班及号源信息，根据该医院信息表获取该医生所在医院的医院信息；将各个医生对应的基本信息、排班及号源信息及医院信息进行合并处理，得到各个医生对应的待处理数据；按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，得到各个医生对应的标准数据，将各个医生对应的标准数据写入标准表中。
具体地，所述按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，具体包括：分析各个医生对应的待处理数据的各项数据中是否有未提供的数据，若有未提供的数据，则将未提供的数据转换为未知形式，将已提供的数据转换为标准格式。
以某医院为例，从数据表获取到的渠道数据中没有提供就诊卡信息，则标准数据里会标识为“未知”的形式。由于用户在挂号时会获知就诊卡为“未知”，因此无论医院是否需要就诊卡就医，为了顺利就医，用户在就医时会携带就诊卡。如果因为渠道数据中没有提供就诊卡信息，标准数据中就不写明，那么很可能用户在就医时不会携带就诊卡，因此，将未提供的数据转换为未知形式，可以起到提醒的作用，为顺利就医提供基础。
此外，将已提供的数据转换为标准格式，例如，从数据表获取到的医生排班信息是9点-11点，则自动转化为标准数据里的“上午”，从数据表获取到的医生性别为男，则转化为标准数据里的医生性别1的形式，等等。
通过上述的描述可以看出，按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理得到各个医生对应的标准数据，可以将渠道数据统一转换为标准数据，以使得所有医生的数据均为统一的形式，方便用户进行对比查看及挂号。
步骤S2，读取该标准数据及对应的渠道数据，利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，将合法的标准数据存储至预定的数据库中，以供挂号使用。
在将渠道数据转换为标准数据后，将该标准数据及对应的渠道数据进行关联存储，在检测时，可以直接读取标准数据及对应关联存储的渠道数据。其中，本实施例使用预定的数据检测脚本对标准数据及对应的渠道数据进行检测。
其中，不合法的标准数据包括关键信息缺失的数据、格式不是标准数据的标准格式的数据。例如，有些医院在提供号源数据时并未在字段里标识需要就诊卡，而在挂号时确必须传入就诊卡信息，如果标准数据中该项信息是缺失的，那么很可能导致用户挂号失败。又如，例如某医院B医生可挂号源是1个，且时间是9：00-10:00，标准数据中未将其转换为标准的形式“上午”，而是以其他形式或者以9：00-10:00的形式存在，那么服务器无法识别该其他形式或者9：00-10:00形式的数据，那么也很可能导致用户挂号失败。
在一实施例中，如图5所示，所述利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，具体包括：
利用预定的数据检测脚本并按照所述预定的转换规则对渠道数据进行转换，得到转换数据，将该转换数据与该渠道数据对应的标准数据进行对比；若有转换数据与该渠道数据对应的标准数据不相同，则将该标准数据作为不合法的标准数据。
其中，预定的数据检测脚本首先用于将渠道数据按照上述预定的转换规则再次进行转换，得到转换数据，该转换数据和标准数据可能相同，也可能不相同；然后将该转换数据与该渠道数据对应的标准数据进行对比，如果转换数据和标准数据完全相同，那么说明标准数据为合法的数据，如果转换数据中有数据和标准数据的不相同，那么说明渠道数据转换为标准数据的过程中很可能出错了，将该不相同的数据作为不合法的标准数据。可将合法的标准数据进行存储后提供给用户挂号使用，将不合法的标准数据与合法的标准数据分开存储，最后在预定的用户UI平台上读取不合法的标准数据进行展示，由检测人员对不合法的标准数据进行分析，以供后续对预定的转换规则进行改进，纠正错误，提高渠道数据转换的成功率。
在一优选的实施例中，在上述实施例的基础上，该方法还包括：统计总的标准数据的数量，统计转换数据与标准数据不相同的标准数据的数量，根据该总的标准数据的数量及该不相同的标准数据的数量计算转换错误率。
其中，转换错误率＝a/A，其中，a为转换数据与标准数据不相同的标准数据的数量，A为总的标准数据的数量。通过计算转换错误率，可以从整体上得到渠道数据转换为标准数据的出错情况，以供后续对预定的转换规则进行改进，纠正错误，提高渠道数据转换的成功率。
与现有技术相比，本发明从各医院的对应的分数据库中拉取渠道数据；按照预定的转换规则将渠道数据转换为标准数据，读取标准数据及渠道数据，利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测得出不合法的标准数据，能够将渠道数据统一转换为标准数据，检测出不合法的标准数据，仅将合法的标准数据提供给用户挂号使用，从而提高挂号的成功率。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有处理系统，所述处理系统被处理器执行时实现上述的数据处理的方法的步骤。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括存储器及与所述存储器连接的处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的处理系统，所述处理系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
从各医院的对应的分数据库中拉取各数据表中的渠道数据，按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，将该标准数据及对应的渠道数据进行关联存储；
读取该标准数据及对应的渠道数据，利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，将合法的标准数据存储至预定的数据库中，以供挂号使用。
2.根据权利要求1所述的服务器，其特征在于，所述数据表包括医生信息表、医院信息表及医生排班及号源表，所述按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，具体包括：
获取医生信息表中医生的基本信息，基于该基本信息中医生的唯一标识信息获取该医生的排班及号源表及该医生所在的医院的医院信息表，根据该医生排班及号源表获取该医生的排班及号源信息，根据该医院信息表获取该医生所在医院的医院信息；
将各个医生对应的基本信息、排班及号源信息及医院信息进行合并处理，得到各个医生对应的待处理数据；
按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，得到各个医生对应的标准数据，将各个医生对应的标准数据写入标准表中。
3.根据权利要求2所述的服务器，其特征在于，所述按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，具体包括：
分析各个医生对应的待处理数据的各项数据中是否有未提供的数据，若有未提供的数据，则将未提供的数据转换为未知形式，将已提供的数据转换为标准格式。
4.根据权利要求1至3任一项所述的服务器，其特征在于，所述利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，具体包括：
利用预定的数据检测脚本并按照所述预定的转换规则对渠道数据进行转换，得到转换数据，将该转换数据与该渠道数据对应的标准数据进行对比；
若有转换数据与该渠道数据对应的标准数据不相同，则将该标准数据作为不合法的标准数据。
5.一种数据处理的方法，其特征在于，所述数据处理的方法包括：
S1，从各医院的对应的分数据库中拉取各数据表中的渠道数据，按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，将该标准数据及对应的渠道数据进行关联存储；
S2，读取该标准数据及对应的渠道数据，利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，将合法的标准数据存储至预定的数据库中，以供挂号使用。
6.根据权利要求5所述的数据处理的方法，其特征在于，所述数据表包括医生信息表、医院信息表及医生排班及号源表，所述按照预定的转换规则将各数据表中的渠道数据转换为对应的标准数据，具体包括：
获取医生信息表中医生的基本信息，基于该基本信息中医生的唯一标识信息获取该医生的排班及号源表及该医生所在的医院的医院信息表，根据该医生排班及号源表获取该医生的排班及号源信息，根据该医院信息表获取该医生所在医院的医院信息；
将各个医生对应的基本信息、排班及号源信息及医院信息进行合并处理，得到各个医生对应的待处理数据；
按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，得到各个医生对应的标准数据，将各个医生对应的标准数据写入标准表中。
7.根据权利要求6所述的数据处理的方法，其特征在于，所述按照预定的标准格式将各个医生对应的待处理数据进行转换处理，具体包括：
分析各个医生对应的待处理数据的各项数据中是否有未提供的数据，若有未提供的数据，则将未提供的数据转换为未知形式，将已提供的数据转换为标准格式。
8.根据权利要求5至7任一项所述的数据处理的方法，其特征在于，所述利用预定的数据检测脚本对该标准数据及对应的渠道数据进行检测，检测出不合法的标准数据，具体包括：
利用预定的数据检测脚本并按照所述预定的转换规则对渠道数据进行转换，得到转换数据，将该转换数据与该渠道数据对应的标准数据进行对比；
若有转换数据与该渠道数据对应的标准数据不相同，则将该标准数据作为不合法的标准数据。
9.根据权利要求8所述的数据处理的方法，其特征在于，所述步骤S2之后，还包括：
统计总的标准数据的数量，统计不合法的标准数据的数量，根据该总的标准数据的数量及不合法的标准数据的数量计算转换错误率。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有处理系统，所述处理系统被处理器执行时实现如权利要求5至9中任一项所述的数据处理的方法的步骤。
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