CN109241197A - 指标展示的数据处理方法、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了提供一种指标展示的数据处理方法、服务器及存储介质。所述方法包括：获取目标指标维度属性；根据所述指标维度属性的组合，关联元数据层的编码表，获取目标指标维度关系；从数据仓库提取维度指标值构建维度指标表，对所述维度指标表进行计算，获取计算结果；将所述计算结果写入维度指标结果表中，对所述维度指标结果表进行展示。本发明通过分析目标指标维度属性，形成指标维度属性的组合，从编码表中获取与指标维度属性组合相对应的目标指标维度关系，从数据仓库提取与目标指标维度关系相对应的维度指标表，并对维度指标表进行计算，将计算出的结果写入维度指标结果表中按优先级进行展示，可以集聚的展示结果表的内容。

Description

指标展示的数据处理方法、服务器及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种指标展示的数据处理方法，服务器及存储介质。

背景技术

指标数据流具有获取速度快、信息量大、数据不稳定等特点，相当多的技术是给予使用者一种通过文字描述，或者柱状图，线图等图表方式来展示分析结果，此方法不仅不能直观的告知用户分析结果且在进一步分析的过程中会浪费大量的时间寻找对应的一些具体业务条件与警报，与此同时，传统的指标展示方法仅仅是将展示结果进行一个预定的维度顺序进行展示，当使用者想要换一个维度顺序时，只能够自己进行筛选设置，而且还不能够很好的解决数据结果导向的问题。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术存在的缺陷，提供一种指标展示的数据处理方法、服务器及存储介质。

本发明采用的技术方案是，首先提供一种指标展示的数据处理方法，所述方法包括：

获取目标指标维度属性；

根据所述指标维度属性的组合，关联元数据层的编码表，获取目标指标维度关系；

从数据仓库提取维度指标值构建维度指标表，对所述维度指标表进行计算，获取计算结果；

将所述计算结果写入维度指标结果表中，对所述维度指标结果表进行展示。

优选的，在所述获取目标指标维度属性中，所述目标指标为申请人数指标，所述目标指标维度为时间维度。

指标是用于衡量事物发展程度的单位或方法，它还有个IT上常用的名字，也就是度量。例如：人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。

维度是事物或现象的某种特征，如性别、地区、时间等都是维度。其中时间是一种常用、特殊的维度，通过时间前后的对比，就可以知道事物的发展是好了还是坏了，如用户数环比上月增长10％、同比去年同期增长20％，这就是时间上的对比，也称为纵比。通过时间维度可对数据进行纵向对比。

优选的，所述根据所述指标维度属性的组合，关联元数据层的编码表，获取目标指标维度关系包括：

从指标关系表中找出所述申请人数指标及时间维度关系，按照申请人数的多少进行优先级排序，形成流量指标关系。按照申请人数的多少进行优先级排序可以使流量指标得到更集中的展示。

优选的，从所述编码表中获取维度的粒度。所述粒度用于表示指标数据在维度上分布的单元。

优选的，所述从数据仓库提取维度指标值构建维度指标表，对所述维度指标表进行计算，获取计算结果包括：

从数据仓库提取申请人数指标数据及时间维度数据构建流量指标表；

对所述流量指标表中的数据进行同比计算，获取同比计算结果数据。

数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(NonVolatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。从数据仓库中提取申请人数指标数据及时间维度数据可以使数据的提取过程更简单，简化应用层构建流量指标表的程序。所述同比计算结果数据用以说明本期申请人数情况与去年同期申请人数情况对比而达到的相对结果；

优选的，所述将所述计算结果写入维度指标结果表中，对所述维度结果表进行展示包括：

根据流量指标表的数据信息构建流量指标同比结果表；

将所述计算结果数据写入流量指标同比结果表中。

所述同比结果表用于在展示层上展示流量的同比结果。

优选的，所述从数据仓库提取维度指标值构建维度指标表，对所述维度指标表进行计算，获取计算结果包括：

从数据仓库提取申请人数数据及时间维度数据构建流量指标表；

对所述流量指标表中的数据进行环比计算，获取环比计算结果数据。所述环比计算结果数据用以本其人数情况与上期申请人数情况对比而达到的相对结果。

优选的，所述将所述计算结果写入维度指标结果表中，对所述维度结果表进行展示包括：

根据流量指标表的数据信息构建流量指标环比结果表；

将所述计算结果数据写入流量指标环比结果表中。所述环比结果表用于在展示层上展示流量的环比结果。

其次，还提供一种服务器，包括处理器及存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如前述任一所述的指标展示的数据处理方法。

最后，还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如前述任一所述的指标展示的数据处理方法。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：本发明通过分析目标指标维度属性，形成指标维度属性的组合，从编码表中获取与指标维度属性组合相对应的目标指标维度关系，从数据仓库提取与目标指标维度关系相对应的维度指标表，并对维度指标表进行计算，将计算出的结果写入维度指标结果表中按优先级进行展示，可以集聚的展示结果表的内容。

附图说明

图1为本发明实施例的实施环境构架图；

图2为本发明实施例的另一种实施环境构架图；

图3为本发明实施例的方法流程图；

图4为本发明实施例的同比计算方法流程图；

图5为本发明实施例的同比计算方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。

如图1所示，本发明首先提供一种指标展示的数据处理方法，所述指标展示的数据处理方法的实施环境为，终端，所述终端从数据仓库中获取有各种企业相关数据，企业在处理决策支持型数据时，需要各种报表做为决策支持，而报表的依据则是数据，所述终端可以请求配置有用于存储数据的数据仓库1a、用于处理数据的应用层2a及用于显示指标结果的展示层3a。

所述终端可以是智能手机、平板、电脑、笔记本等智能设备，需要说明是的，本发明并不限制所述终端只能是智能手机、平板、电脑、笔记本等智能设备。

如图2所示，本发明还提出另一种实施环境，终端，所述终端从数据集市2b层提取数据，所述数据集市层2b从数据仓库1b中提取相关数据构建而成，所述终端还包括应用层3b及展示层4b所述数据集市层2b中的数据具有更高的提取速度及更高的准确度。

如图3所示，所述指标展示的数据处理方法包括：

11、输入目标指标维度申请，获取目标指标维度属性，根据目标指标维度属性形成指标维度属性的组合；通过应用层对目标指标和维度进行选择，并分析目标指标维度属性，确定维度属性。所述维度属性可以包括：时间、地点或是部门等，比如，要做一个关于访问量的报表，其维度属性可以是时间，形成某个时间内的访问量的报表，其维度属性也可以是地点，形成某个地点的访问量的报表。

12、根据所述指标维度属性的组合，关联元数据层的编码表，从所述编码表中获取目标指标维度关系；所述编码表上配置有编码目录，从元数据层找出维度属性组合数据的编码目录，进而获取目标指标维度关系，将指标维度进行关联。

在所述元数据层中，指标维度属性的关系以数据的形成存在，通过对所述编码表进行索引，可以从元数据层中找到所述目标指标维度关系的数据，进而可以提取这部分代表所述目标指标维度关系的数据，再进行关联。

13、根据所述目标指标维度关系，从数据仓库提取相应的维度指标值构建维度指标表，对所述维度指标表进行计算，获取计算结果；从元数据层找出维度指标值数据的编码目录及运算编码目录，所述维度指标值数据编码目录用于在数据仓库中提取相应维度指标值，构建维度指标表，对所述维度指标表的指标进行计算；所述运算编码目录用于在数据库中提取运算函数，对所述维度指标表的指标进行函数映射，从而获取计算结果。

进一步的，所述指标值存储在所述数据仓库中，做为数据仓库的事实数据被存储在事实表中，比如说，想要做一个访问流量报表，所述维度为时间维度，所述流量为指标，在计算流量时，需要用到访问人数的数据，所述访问人数具体的数值为存储在事实表中的数据，通过调用这部分数据进行计算。

14、将所述计算结果写入维度指标结果表中，对所述维度指标结果表进行展示。所述维度指标结果表显示在展示层中，所述展示层可以为移动看板，比如所述展示层可以是手机的显示界面，也可以是平板的显示界面。

进一步的，为了更快地获取维度指标结果表，所述维度指标结果表可以是预设在数据仓库中，根据所述编码表中的指标维度关系，从而提取相应的数据，形成一个预设维度指标表，所述编码表中还存储预算逻辑表，所述预算逻辑表中设置有预算逻辑符，所述预设维度指标表从数据仓库中提取相关的数据进行写入，得到预设维度指标结果表。需要说明的是，所述预设维度指标结果表为一次维度指标结果表，在一些可能的实施例中，可能还需要对所述维度指标结果表进行数据加工，使之能够展示出更加丰富的内容，可以通过预算逻辑符对预设维度指标结果表进行逻辑运算，得到二次维度指标结果表，比如，一次维度指标结果表为流量指标表，表示的是在某段时间内，访问的人数，比如一个月内访问的人数，用户想要知道这个月访问的人数比上个月是有增长还是下降，具体增长了多少或是下降了多少，需要对这个流量指标表进行一个环比的比较，就需要上个月的流量指标表，进行一个比例运算，从而得到环比结果表，也就是二次维度指标结果表。

上述的一次维度指标结果表与二次维度指标结果表是预设在所述数据仓库中，无需在用户使用时再另行计算，大大提高了获取维度指标结果表的速度，当然，还可以将预设维度指标结果表设置在数据集市中，进一步提高获取维度指标结果表的速度。

为了方便预设维度指标结果表的管理，可以将一次维度指标结果表设置在编码表中做为源表，二次维度指标结果表通过预算逻辑表与所述一次维度指标结果表进行关联。

做为一种可能的实施例，为了减轻数据仓库的数据流负担，所述预设维度指标结果表中一次维度指标结果表与二次维度指标结果表的运算可以在数据仓库闲时进行。

在发明实施例中，在所述获取目标指标维度属性中，所述目标指标维度属性包括：目标指标及目标指标维度，所述目标指标为申请人数指标，所述目标指标维度为时间维度；

通过将所述目标指标与所述指标维度进行关联，形成指标维度属性的组合。通过申请人数指标的数据和时间维度的数据，可以计算出申请人数的流量。

需要说明的是，这里的流量为单位时间内申请访问的人数。指标是用于衡量事物发展程度的单位或方法，它还有个IT上常用的名字，也就是度量。例如：人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。维度是事物或现象的某种特征，如性别、地区、时间等都是维度。其中时间是一种常用、特殊的维度，通过时间前后的对比，就可以知道事物的发展是好了还是坏了，如用户数环比上月增长10％、同比去年同期增长20％，这就是时间上的对比，也称为纵比。通过时间维度可对数据进行纵向对比。

在发明实施例中，所述根据所述指标维度属性的组合，关联元数据层的编码表，获取目标指标维度关系包括：

从指标关系表中找出所述申请人数指标及时间维度关系，按照申请人数的多少进行优先级排序，形成流量指标关系。按照申请人数的多少进行优先级排序可以使流量指标得到更集中的展示。

进一步的，在所述从指标关系表中指出所述申请人数指标及时间维度关系之前，还包括：

在数据仓库中配置多个指标维度关系的数据存储区，并在元数据层中将所述多个指标维度关系配置成关系编码目录表，在所述关系编码目录表中配置相应的指标维度关系表，所述关系编码目录表中的指标维度关系表指向数据仓库中相应的指标维度关系表数据所在存储区。

更进一步的，在数据仓库中提取申请人数的数据，可以按人数的多少进行优先级排序，数据的提取顺序也可以根据优先级进行提取，比如，按人数的多少进行降序提取，优先提取人数最多的数据，最后提取人数最少的数据。

在发明实施例中，从所述编码表中获取维度的粒度。所述粒度用于表示指标数据在维度上分布的单元。

进一步的，在所述从所述编码表中获取维度的粒度之前，还包括：

在数据仓库中配置不同维度属性的维度数据存储区，在所述维度数据存储区下面配置不同粒度数据存储区，并在元数据层中将所述多个维度的维度数据存储区配置成相应的维度编码目录表及粒度编码子目录，所述维度编码目录表中的不同属性的维度编码目录指向数据仓库中相应的维度数据存储区，所述粒度编码子目录中的不同粒度的粒度子目录指向数据仓库中相应的粒度数据存储区。

如图4所示，在发明实施例中，所述从数据仓库提取维度指标值构建维度指标表，对所述维度指标表进行计算，获取计算结果包括：

21、从数据仓库提取申请人数指标数据及时间维度数据构建流量指标表；

进一步的，在从数据仓库提取申请人数指标数据之前，还包括：配置数据源，从数据源中提取相关有效的数据构建数据仓库，在数据仓库中配置事实表，事实表包含数字数据并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据。

22、对所述流量指标表中的指标数据进行同比计算，获取同比计算结果数据。

进一步的，在对所述流量指标表中的数据进行同比计算前，还包括：构建同比运算逻辑数据并配置到运算编码目录中。需要说明的是，同比运算逻辑数据是一种存储在数据仓库的数据字段，用于记录同比运算的逻辑规则，在应用层经过转码后形成应用层可读的运算逻辑指令被执行。

在对指标数据进行同比计算时，提取同比运算逻辑数据与所述流量指标表进行关联，运算逻辑数据被提取到应用层转码后对指标数据进行计算。

数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(NonVolatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。从数据仓库中提取申请人数指标数据及时间维度数据可以使数据的提取过程更简单，简化应用层构建流量指标表的程序。所述同比计算结果数据用以说明本期申请人数情况与去年同期申请人数情况对比而达到的相对结果；

在发明实施例中，所述将所述计算结果写入维度指标结果表中，对所述维度结果表进行展示包括：

根据流量指标表的数据信息构建流量指标同比结果表；

进一步的，所述根据流量指标表的数据信息构建流量指标同比结果表包括：根据所述流量指标表的维度属性、指标数据及运算逻辑在应用层构建流量指标同比结果表。

将所述计算结果数据写入流量指标同比结果表中。需要说明的是，所述流量指标同比结果表可以是临时构建于应用层，也可以是默认的模板。

所述同比结果表用于在展示层上展示流量的同比结果。

如图5所示，在发明实施例中，所述从数据仓库提取维度指标值构建维度指标表，对所述维度指标表进行计算，获取计算结果包括：

31、从数据仓库提取申请人数数据及时间维度数据构建流量指标表；

进一步的，在从数据仓库提取申请人数指标数据之前，还包括：配置数据源，从数据源中提取相关有效的数据构建数据仓库，在数据仓库中配置事实表，事实表包含数字数据并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据。

32、对所述流量指标表中的数据进行环比计算，获取环比计算结果数据。所述环比计算结果数据用以本其人数情况与上期申请人数情况对比而达到的相对结果。

进一步的，在从数据仓库提取申请人数指标数据之前，还包括：配置数据源，从数据源中提取相关有效的数据构建数据仓库，在数据仓库中配置事实表，事实表包含数字数据并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据。在对指标数据进行环比计算时，提取环比运算逻辑数据与所述流量指标表进行关联，运算逻辑数据被提取到应用层转码后对指标数据进行计算。

在发明实施例中，所述将所述计算结果写入维度指标结果表中，对所述维度结果表进行展示包括：

根据流量指标表的数据信息构建流量指标环比结果表，

进一步的，所述根据流量指标表的数据信息构建流量指标同比结果表包括：根据所述流量指标表的维度属性、指标数据及运算逻辑在应用层构建流量指标同比结果表。

将所述计算结果数据写入流量指标环比结果表中。所述环比结果表用于在展示层上展示流量的环比结果。需要说明的是，所述流量指标同比结果表可以是临时构建于应用层，也可以是默认的模板。

其次，还提供一种服务器，包括处理器及存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如前述任一所述的指标展示的数据处理方法。

需要说明的是，所述服务器可以是企业自行搭建的数据服务器，也可以是如阿里云等的云端服务器，所述服务器配置有数据源，通过数据源构建出数据仓库。

在一些可能实施的方案中，所述服务器还设置有数据集市层，所述数据集市层从所述数据仓库中提取数据进行构建。

最后，还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如前述任一所述的指标展示的数据处理方法。所述计算机可读存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

上述实施例仅用于说明本发明的具体实施方式。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和变化，这些变形和变化都应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种指标展示的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标指标维度属性，根据目标指标维度属性形成指标维度属性的组合；

根据所述指标维度属性的组合，关联元数据层的编码表，从所述编码表中获取目标指标维度关系；

根据所述目标指标维度关系，从数据仓库提取相应的维度指标值构建维度指标表，对所述维度指标表进行计算，获取计算结果；

将所述计算结果写入维度指标结果表中，对所述维度指标结果表按优先级进行展示。

2.如权利要求1所述的指标展示的数据处理方法，其特征在于，在所述获取目标指标维度属性中，所述目标指标维度属性包括：目标指标及目标指标维度，所述目标指标为申请人数指标，所述目标指标维度为时间维度；

通过将所述目标指标与所述指标维度进行关联，形成指标维度属性的组合。

3.如权利要求2所述的指标展示的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述指标维度属性的组合，关联元数据层的编码表，获取目标指标维度关系包括：

在所述编码表中提取指标关系表，从所述指标关系表中找出所述申请人数指标及时间维度关系，按照申请人数在时间维度上分布的多少进行优先级排序，形成流量指标关系。

4.如权利要求3所述的指标展示的数据处理方法，其特征在于，从所述编码表中获取维度的粒度表，根据粒度表提取用于说明申请人数在时间维度上的分布粒度，并将所述粒度关联到所述流量指标关系中。

5.如权利要求3所述的指标展示的数据处理方法，其特征在于，所述从数据仓库提取维度指标值构建维度指标表，对所述维度指标表进行计算，获取计算结果包括：

从数据仓库提取申请人数指标数据及时间维度数据构建流量指标表；

对所述流量指标表中的数据进行同比计算，获取计算结果数据。

6.如权利要求5所述的指标展示的数据处理方法，其特征在于，所述将所述计算结果写入维度指标结果表中，对所述维度指标结果表按优先级进行展示包括：

根据流量指标表的数据信息构建流量指标同比结果表；

将所述计算结果数据写入流量指标同比结果表中。

7.如权利要求4所述的指标展示的数据处理方法，其特征在于，所述从数据仓库提取维度指标值构建维度指标表，对所述维度指标表进行计算，获取计算结果包括：

从数据仓库提取申请人数数据及时间维度数据构建流量指标表；

对所述流量指标表中的数据进行环比计算，获取计算结果数据。

8.如权利要求7所述的指标展示的数据处理方法，其特征在于，所述将所述计算结果写入维度指标结果表中，对所述维度指标结果表按优先级进行展示：

根据流量指标表的数据信息构建流量指标环比结果表；

将所述计算结果数据写入流量指标环比结果表中。

9.一种服务器，其特征在于，包括处理器及存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至8中任一项所述的指标展示的数据处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至8中任一项所述的指标展示的数据处理方法。