CN109325664A - 一种数据可视化处理方法、装置、服务器及介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种数据可视化处理方法、装置、服务器及介质，其中，该方法包括：获取历史时间窗内一个或多个金融网点的业务信息；按照与所述业务信息对应的数据处理规则对所述一个或多个金融网点的业务信息进行处理，以得到每一个金融网点的处理后的业务特征信息；在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息；当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的业务特征信息，生成所述目标金融网点的规划策略。采用本发明实施例，能够通过对金融网点的业务特征信息进行可视化展示，进而实现对金额网点的合理规划，以提升业务办理效率，提升用户体验。

Description

一种数据可视化处理方法、装置、服务器及介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种数据可视化处理方法、装置、服务器及介质。

背景技术

目前，客户在办理金融业务时，需要客户自己到银行等金融网点进行现场预约及办理。然而，各金融网点可能存在规划不合理的问题，导致客户到金融网点办理业务时经常会遇到较长时间，业务办理效率较低，浪费了客户时间，用户体验较差。

发明内容

本发明实施例提供一种数据可视化处理方法、装置、服务器及介质，能够通过对金融网点的业务特征信息进行可视化展示，进而实现对金额网点的合理规划，以提升业务办理效率，提升用户体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据可视化处理方法，包括：

获取历史时间窗内一个或多个金融网点的业务信息，每一个金融网点的业务信息包括该金融网点的等候时间信息、业务办理信息、明星产品信息中的一项或多项；

获取预先设置的与所述业务信息对应的数据处理规则，并按照所述数据处理规则对所述一个或多个金融网点的业务信息进行处理，以得到每一个金融网点的处理后的业务特征信息；

在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息；

当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的业务特征信息，生成所述目标金融网点的规划策略。

可选的，所述业务信息包括金融网点的等候时间信息和业务办理信息，所述等候时间信息包括每个业务的等候时长、不同时间段的人均等候时长、不同时间段的平均排队人数中的任一项或多项，所述业务办理信息包括办理的业务的类型、取号时间、办理业务的时间中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据分析规则；

所述按照所述数据处理规则对所述金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息，包括：

按照所述数据分析规则对所述一个或多个金融网点的所述等候时间信息和所述业务办理信息进行处理，以得到每个金融网点对应的流量信息，所述业务特征信息包括所述流量信息；

其中，每个金融网点对应的流量信息包括该金融网点的不同时间段对应的业务办理总次数、排队总人数、平均等候时长、不同类型的业务的办理次数、不同类型的业务的排队人数以及不同类型的业务的平均等候时长中的任一项或多项。

可选的，所述当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的业务特征信息，生成所述目标金融网点的规划策略，包括：

当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的流量信息确定所述目标金融网点的焦点流量时间段，并根据所述焦点流量时间段生成所述目标金融网点的规划策略；

其中，所述焦点流量时间段为业务办理总次数超过预设第一数目阈值、排队总人数超过预设第二数目阈值、目标类型的业务的办理次数超过预设第三数目阈值、目标类型的业务的排队人数超过预设第四数目阈值、平均等候时长超过预设的第一时长阈值和/或目标类型的业务的平均等候时长超过预设的第二时长阈值的时间段，所述规划策略包括对所述目标金融网点的各区域的设备部署规划策略和/或各区域的工作人员的排班规划策略。

可选的，所述业务信息包括所述金融网点的等候时间信息和业务办理信息，所述等候时间信息包括不同类型的业务的人均等候时长、不同时间段的人均等候时长、平均排队人数中的任一项或多项，所述业务办理信息包括办理的业务的类型、不同类型的业务的平均办理时长、办理频率、平均办理次数中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据预测规则；

所述按照所述数据处理规则对所述金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息，包括：

按照所述数据预测规则对所述金融网点的所述等候时间信息和所述业务办理信息进行处理，以得到所述金融网点在预设时间窗内的预测信息，所述业务特征信息包括所述预设时间窗的预测信息；

其中，所述预测信息包括所述金融网点在所述预设时间窗内的业务办理的预测准点率、预测等候时间信息和预测业务办理信息中的任一项或多项。

可选的，所述业务信息包括所述金融网点的明星产品信息，所述明星产品信息包括各明星产品的的特征信息，每一明星产品的特征信息包括该明星产品的类型、标识、累计交易次数、日均交易次数中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据查看规则；

所述按照所述数据处理规则对所述金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息，包括：

根据所述业务信息包括的明星产品信息，按照所述数据查看规则对各明星产品进行排序，以得到排序后的各明星产品，所述处理后的业务特征信息包括所述排序后的各明星产品的特征信息。

可选的，所述在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息之后，所述方法还包括：

在所述显示屏输出所述一个或多个金融网点的标识以及每一个金融网点的标识对应的规划按钮；

如果接收到针对所述一个或多个金融网点中的任一金融网点的规划按钮的点击指令，则确定接收到针对所述点击指令对应的目标金融网点的网点规划指令。

可选的，所述在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息之后，所述方法还包括：

当接收到用户针对所述一个或多个金融网点中任一金融网点的选择指令时，在所述显示屏输出所述选择指令对应的目标金融网点的网点信息，所述网点信息包括路径信息和预约业务信息；

其中，所述路径信息包括以下任一项或多项：所述选择指令对应的目标金融网点的位置和名称、所述目标用户的位置到所述目标金融网点使用的交通工具以及使用各交通工具对应的时长、所述目标金融网点的剩余停车位信息、所述目标金融网点内各业务的排队信息；

所述预约业务信息包括以下任一项或多项：预约业务的类型、不同类型的业务对应的预约时间段、不同预约时间段的排队人数、不同预约时间段的工作人员的排班信息。

第二方面，本发明实施例提供了一种数据可视化处理装置，该装置包括用于执行上述第一方面的方法的单元。

第三方面，本发明实施例提供了一种服务器，包括处理器、用户接口、通信接口和存储器，所述处理器、用户接口、通信接口和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储支持服务器执行上述方法的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。

本发明实施例能够通过获取历史时间窗内一个或多个金融网点的业务信息，进而按照预设的数据处理规则对该一个或多个金融网点的业务信息进行处理以得到每一个金融网点的业务特征信息后，通过预置的显示屏输出该一个或多个金融网点的业务特征信息，以便于相关用户查看该业务特征信息，并在接收到针对该一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据该目标金融网点的业务特征信息生成该目标金融网点的规划策略，从而能够通过对金融网点的业务特征信息进行可视化展示，进而实现对金额网点的合理规划，以提升业务办理效率，节省用户时间，提升用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种数据可视化处理方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的另一种数据可视化处理方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种数据可视化处理装置的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。

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。

本申请公开了一种数据可视化处理方法、装置、服务器及计算机可读介质，能够通过对金融网点的业务特征信息进行可视化展示，进而实现对金额网点的合理规划，以提升业务办理效率，节省用户时间，提升用户体验。以下分别详细说明。

请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种数据可视化处理方法的流程示意图。具体的，如图1所示，本发明实施例的该数据可视化处理方法可以包括以下步骤：

101、获取历史时间窗内一个或多个金融网点的业务信息。

本申请的技术方案可应用于数据可视化处理装置中，该装置可设置于服务器或其他设备中。在本申请中，金融网点可以是指银行网点、投资理财中心等等，本申请不做限定。

可选的，该历史时间窗可以由系统设置得到，或者由用户如服务器管理员自定义设置得到，比如为该获取操作对应的前一个月，或者为前半年，或者为前两周，等等，此处不一一列举。该一个或多个金融网点可以是预设区域范围内的金融网点，如某一城市、某一行政区域的金融网点，或者可以是用户自定义选择的金融网点，等等。对于该一个或多个金融网点的确定方式，本申请不做限定。

其中，每一个金融网点的业务信息可包括该金融网点的等候时间信息、业务办理信息、明星产品信息中的一项或多项。可选的，该等候时间信息包括每个业务的等候时长、不同类型的业务的人均等候时长、不同时间段的人均等候时长、不同时间段的平均排队人数、不同类型的业务的平均排队人数等信息中的任一项或多项；该业务办理信息可包括办理的业务的类型、取号时间、办理业务的时间(时间点或时长)、不同类型的业务的平均办理时长、办理频率、平均办理次数等信息中的任一项或多项；该明星产品信息可包括各明星产品的的特征信息，每一明星产品的特征信息可包括该明星产品的类型、标识、累计交易次数、日均交易次数等信息中的任一项或多项，此处不一一列举。

在其他可选的实施例中，该不同类型的业务对应的历史时间窗可以不同，也就是说，服务器可以分别获取一个或多个金融网点的不同历史时间窗对应的不同类型的业务的业务信息。可选的，发生频率高的类型的业务对应的历史时间窗可以短于发生频率低的类型的业务对应的历史时间窗，例如，服务器可获取前两周的现金业务的业务信息，并获取前一个月的理财业务的业务信息等等。从而提升业务特征信息统计的可靠性，进而提升网点规划的可靠性。

102、获取预先设置的与该业务信息对应的数据处理规则，并按照该数据处理规则对该一个或多个金融网点的业务信息进行处理，以得到每一个金融网点的业务特征信息。

可选的，该数据处理规则可包括数据分析规则、数据预测规则或数据查看规则等等。例如，该业务信息包括金融网点的等候时间信息和业务办理信息时，与该业务信息对应的数据处理规则可以为数据分析规则或者数据预测规则；又如，该业务信息包括明星产品信息时，与该业务信息对应的数据处理规则可以为数据查看规则，等等，此处不一一列举。

103、在预置的显示屏输出该一个或多个金融网点的业务特征信息。

可选的，该预置的显示屏可以为一个或多个，该一个或多个显示屏所处的位置或区域可以相同也可以不同。

104、当接收到针对该一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据该目标金融网点的业务特征信息，生成该目标金融网点的规划策略。

在获取得到每个金融网点的业务特征信息之后，即可通过预置的显示屏输出该业务特征信息，以便于相关用户查看各金融网点的业务特征信息，进而可根据各金融网点的业务特征信息确定对对应的金融网点的规划策略，包括与金融网点内的设备部署的规划、对工作人员的排班规划等等。从而能够通过网点数据的可视化展示，使得网点管理者能够运用海量数据帮助了解经营情况及客户需求，进而对网点区域架构优化，如对各区域工作人员排班的优化、各区域的设备部署的优化等等，并使得客户能够根据可视化展示选择更优的网点进行业务预约或办理，从而能够进一步拉近客户与金融网点如银行的距离，使金融网点的服务更有温度和深度。

在本发明实施例中，服务器可通过获取历史时间窗内一个或多个金融网点的业务信息，进而按照预设的数据处理规则对该一个或多个金融网点的业务信息进行处理以得到每一个金融网点的业务特征信息后，通过预置的显示屏输出该一个或多个金融网点的业务特征信息，以便于相关用户查看该业务特征信息，并在接收到针对该一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据该目标金融网点的业务特征信息生成该目标金融网点的规划策略，从而能够通过对金融网点的业务特征信息进行可视化展示，进而实现对金额网点的合理规划，以提升业务办理效率，节省用户时间，提升用户体验。

请参见图2，图2是本发明实施例提供的另一种数据可视化处理方法的流程示意图。具体的，如图2所示，本发明实施例的该数据可视化处理方法可以包括以下步骤：

201、获取历史时间窗内一个或多个金融网点的业务信息。

其中，每一个金融网点的业务信息可包括该金融网点的等候时间信息、业务办理信息、明星产品信息中的一项或多项，此处不赘述。

具体的，该步骤201的描述请参照上述图1所示实施例中步骤101的相关描述，此处不赘述。

202、获取预先设置的与该业务信息对应的数据处理规则，并按照该数据处理规则对该一个或多个金融网点的业务信息进行处理，以得到每个金融网点对应的流量信息。

可选的，该数据处理规则可以是数据分析规则，该业务特征信息包括该流量信息。其中，该业务信息可包括该金融网点的等候时间信息如每个业务的等候时长、不同时间段的人均等候时长、不同时间段的平均排队人数等和业务办理信息如办理的业务的类型、取号时间、办理业务的时间等，从而服务器能够通过对各金融网点的业务信息进行分析，以得到每个金融网点的不同时间段对应的业务办理总次数、不同时间段对应的排队总人数、不同时间段对应的平均等候时长、不同类型的业务的办理次数、不同类型的业务的排队人数以及不同类型的业务的平均等候时长等流量信息，从而实现对各金融网点的流量信息的展示，以便于相关用户查看各金融网点的业务状态，及时了解各金融网点的业务情况。或者，可选的，服务器能够通过对各金融网点的业务信息进行分析，得到每个金融网点的业务办理总次数超过预设第一数目阈值的时间段(或业务办理总次数最多的前M个时间段)、排队总人数超过预设第二数目阈值的时间段(或排队总人数最多的前N个时间段)、办理次数超过预设第三数目阈值的业务的类型(或办理次数最多的前L个业务类型)、排队人数超过预设第四数目阈值的业务的类型(或排队人数最多的前H个业务类型)、平均等候时长超过预设的第一时长阈值的时间段(或平均等候时长最长的前E个时间段)和/或平均等候时长超过预设的第二时长阈值的业务的类型(或平均等候时长最长的前F个业务类型)等流量信息，以便于相关用户快速了解到各金融网点的焦点流量情况。其中，该M、N、L、H、E和F均可预先设置得到，其均为大于0的整数。

203、在预置的显示屏输出包括该一个或多个金融网点的流量信息的业务特征信息。

在获取到各网点的业务特征信息如流量信息之后，即可在预置的一个或多个显示屏输出该流量信息，以实现对各金融网点的焦点流量分析、到点个人客户交易特征及网点经营数据等业务特征信息的可视化展示。可选的，该在预置的显示屏输出该一个或多个金融网点的业务特征信息之后，服务器还可控制在该显示屏输出该一个或多个金融网点的标识以及每一个金融网点的标识对应的规划按钮(或按键、控件等等)；如果接收到针对该一个或多个金融网点中的任一金融网点的规划按钮的点击指令，则可确定接收到针对该点击指令对应的目标金融网点的网点规划指令。也就是说，该点击指令对应的金融网点即为目标金融网点。

204、当接收到针对该一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据该目标金融网点的流量信息确定该目标金融网点的焦点流量时间段，并根据该焦点流量时间段生成该目标金融网点的规划策略。

其中，该目标金融网点可以为该一个或多个金融网点中的一个或多个网点，其可根据用户输入的网点规划指令确定出，比如用户可通过输入网点规划指令如点击上述的规划按钮(或者点击其他预设按键等)选择该一个或多个金融网点中的目标金融网点。

可选的，该焦点流量时间段可以为业务办理总次数超过预设第一数目阈值、排队总人数超过预设第二数目阈值、目标类型的业务的办理次数超过预设第三数目阈值、目标类型的业务的排队人数超过预设第四数目阈值、平均等候时长超过预设的第一时长阈值和/或目标类型的业务的平均等候时长超过预设的第二时长阈值，等等，此处不赘述。其中，该目标类型可以是任一业务的类型，比如为理财业务类型、现金业务类型或贷款业务类型等等，其可由用户自定义设置得到，或者根据用户指令实时确定出。进一步可选的，该规划策略可包括对该目标金融网点的各区域的设备部署规划策略和/或各区域的工作人员的排班规划策略。从而相关用户能够根据金融网点的焦点流量时间段来进行网点架构规划，比如对于焦点流量时间段，增加该焦点流量时间段对应的区域或者业务的工作人员的数量，增加该焦点流量时间段对应的业务办理终端的数量，调整该焦点流量时间段对应的业务办理终端到该金融网点内的位置，等等，此处不一一列举。

进一步可选的，该当目标金融网点存在多个时，根据各目标金融网点的焦点流量时间段生成该多个目标金融网点的规划策略，可以是从该多个目标金融网点中确定出所有时间段内业务办理总次数最多的时间段对应的目标金融网点，或者排队总人数最多、目标类型的业务的办理次数最多、目标类型的业务的排队人数最多、平均等候时长最长和/或目标类型的业务的平均等候时长最长的时间段对应的目标金融网点等等。进而对该确定出的目标金融网点进行各区域的设备部署规划和/或各区域的工作人员的排班规划，如增加该确定出的目标金融网点的业务办理终端的数量，和/或，增加该焦点流量时间段对应的区域或业务的排班的工作人员的数量等等。

进一步可选的，还可预先设置得到上述的焦点流量时间段对应的数目(如业务办理总次数、排队总人数、目标类型的业务的办理次数、目标类型的业务的排队人数等对应的数目)和规划策略对应的规划调整数目的对应关系，或者等候时长与规划策略对应的规划调整数目的对应关系，以根据该对应关系对该目标金融网点进行规划如架构部署或排班优化。

205、当接收到用户针对该一个或多个金融网点中任一金融网点的选择指令时，在该显示屏输出该选择指令对应的目标金融网点的网点信息。

其中，该网点信息可包括路径信息和/或预约业务信息。其中，该路径信息包括以下任一项或多项：该选择指令对应的目标金融网点的位置和名称、该用户的位置到该目标金融网点使用的交通工具以及使用各交通工具对应的时长、该目标金融网点的剩余停车位信息、该目标金融网点内各业务的排队信息等等；该预约业务信息可包括以下任一项或多项：预约业务的类型、该预约业务对应的可预约时间段、不同类型的业务对应的预约时间段、不同预约时间段的排队人数、不同预约时间段的工作人员的排班信息等等。其中，该剩余停车位信息可以包括剩余停车位数量、停车收费信息等等，各业务的排队信息可包括各业务的排队人数、人均排队时间等等。

可选的，该业务信息可包括该金融网点的等候时间信息和业务办理信息，该等候时间信息包括不同类型的业务的人均等候时长、不同时间段的人均等候时长、平均排队人数中的任一项或多项，该业务办理信息包括办理的业务的类型、不同类型的业务的平均办理时长、办理频率、平均办理次数中的任一项或多项，该数据处理规则包括数据预测规则。进一步的，服务器在按照该数据处理规则对该金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息时，可以具体按照该数据预测规则对该金融网点的该等候时间信息和该业务办理信息进行处理，以得到该金融网点在预设时间窗内的预测信息，该业务特征信息包括该预设时间窗的预测信息。其中，该预测信息可包括该金融网点在该预设时间窗内的业务办理的预测准点率、预测等候时间信息和预测业务办理信息中的任一项或多项。例如，可以将该历史时间窗内的等候时间信息和业务办理信息作为该预测等候时间信息和预测业务办理信息；通过预先设置的业务的平均等候时长与准点率的对应关系，或者业务的平均办理时长与准点率的对应关系，确定与该业务的平均等候时长或平均办理时长对应的预测准点率。又如，将多个历史时间窗的平均值对应的等候时间信息和业务办理信息作为该预测等候时间信息和预测业务办理信息，统计该多个历史时间窗的平均值对应的平均等候时长或平均办理时长，再按照上述对应关系确定出该预测准点率。又如，还可根据取号时间和业务办理时间的间隔，根据预设的间隔和准点率的对应关系，确定该预测准点率。对于得到预测信息的方式，本申请不做限定。其中，该历史时间窗和预设时间窗可预先设置得到。从而服务器可预测得到该至少一个金融网点中每一个金融网点在预设时间窗内的预测信息，如预测得到7天内CBD商圈21家网点群的准点率，并输出该预测信息，以便于网点管理者运用海量数据帮助网点管理者了解经营情况及客户需求，进而对网点区域架构优化，并使得客户可以根据可视化的展示，选择更优的网点办理业务，提升了用户体验。

可选的，该业务信息可包括该金融网点的明星产品信息，该明星产品信息可包括各明星产品的的特征信息，每一明星产品的特征信息包括该明星产品的类型、标识、累计交易次数、日均交易次数等等。进一步的，服务器在按照该数据处理规则对该金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息时，可根据该业务信息包括的明星产品信息，对各明星产品进行排序，以得到排序后的各明星产品，该处理后的业务特征信息包括该排序后的各明星产品的特征信息，以便于相关用户查看。

在本发明实施例中，服务器可通过获取历史时间窗内一个或多个金融网点的业务信息，进而按照预设的数据处理规则对该一个或多个金融网点的业务信息进行处理以得到每一个金融网点的业务特征信息，如流量信息、预测信息、各明星产品的特征信息等等，进而通过预置的显示屏输出该一个或多个金融网点的业务特征信息，以便于相关用户查看该业务特征信息。进一步的，服务器在接收到针对该一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，还可根据该目标金融网点的业务特征信息生成该目标金融网点的规划策略，如设备部署规划策略和/或工作人员的排班规划策略等等，从而能够通过对金融网点的业务特征信息进行可视化展示，进而实现对金额网点的合理规划，使得对于网点管理者而言，能够运用海量数据帮助网点管理者了解经营情况及客户需求，进而对网点区域架构优化，对于客户而言，能够根据可视化的展示，选择更优的网点进行业务办理。这就进一步拉近了客户与金融网点如银行的距离，使金融网点的服务更有温度和深度，并能够提升业务办理效率，节省用户时间，提升用户体验。

上述方法实施例都是对本申请的数据可视化处理方法的举例说明，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

请参见图3，图3是本发明实施例提供的一种数据可视化处理装置的结构示意图。本发明实施例的数据可视化处理装置包括用于执行上述数据可视化处理方法的单元。具体的，本实施例的数据可视化处理装置300可包括：获取单元301、处理单元302和输出单元303。其中，

获取单元301，用于获取历史时间窗内一个或多个金融网点的业务信息，每一个金融网点的业务信息包括该金融网点的等候时间信息、业务办理信息、明星产品信息中的一项或多项；

所述获取单元301，还用于获取预先设置的与所述业务信息对应的数据处理规则；

处理单元302，用于按照所述数据处理规则对所述一个或多个金融网点的业务信息进行处理，以得到每一个金融网点的处理后的业务特征信息；

输出单元303，用于在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息；

所述处理单元302，还用于当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的业务特征信息，生成所述目标金融网点的规划策略。

可选的，所述业务信息包括金融网点的等候时间信息和业务办理信息，所述等候时间信息包括每个业务的等候时长、不同时间段的人均等候时长、不同时间段的平均排队人数中的任一项或多项，所述业务办理信息包括办理的业务的类型、取号时间、办理业务的时间中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据分析规则；

所述处理单元302，具体用于按照所述数据分析规则对所述一个或多个金融网点的所述等候时间信息和所述业务办理信息进行处理，以得到每个金融网点对应的流量信息，所述业务特征信息包括所述流量信息；

其中，每个金融网点对应的流量信息包括该金融网点的不同时间段对应的业务办理总次数、排队总人数、平均等候时长、不同类型的业务的办理次数、不同类型的业务的排队人数以及不同类型的业务的平均等候时长中的任一项或多项。

可选的，所述处理单元302，具体用于当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的流量信息确定所述目标金融网点的焦点流量时间段，并根据所述焦点流量时间段生成所述目标金融网点的规划策略；

其中，所述焦点流量时间段为业务办理总次数超过预设第一数目阈值、排队总人数超过预设第二数目阈值、目标类型的业务的办理次数超过预设第三数目阈值、目标类型的业务的排队人数超过预设第四数目阈值、平均等候时长超过预设的第一时长阈值和/或目标类型的业务的平均等候时长超过预设的第二时长阈值的时间段，所述规划策略包括对所述目标金融网点的各区域的设备部署规划策略和/或各区域的工作人员的排班规划策略。

可选的，所述业务信息包括所述金融网点的等候时间信息和业务办理信息，所述等候时间信息包括不同类型的业务的人均等候时长、不同时间段的人均等候时长、平均排队人数中的任一项或多项，所述业务办理信息包括办理的业务的类型、不同类型的业务的平均办理时长、办理频率、平均办理次数中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据预测规则；

所述处理单元302，具体用于按照所述数据预测规则对所述金融网点的所述等候时间信息和所述业务办理信息进行处理，以得到所述金融网点在预设时间窗内的预测信息，所述业务特征信息包括所述预设时间窗的预测信息；

其中，所述预测信息包括所述金融网点在所述预设时间窗内的业务办理的预测准点率、预测等候时间信息和预测业务办理信息中的任一项或多项。

可选的，所述业务信息包括所述金融网点的明星产品信息，所述明星产品信息包括各明星产品的的特征信息，每一明星产品的特征信息包括该明星产品的类型、标识、累计交易次数、日均交易次数中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据查看规则；

所述处理单元302，具体用于根据所述业务信息包括的明星产品信息，按照所述数据查看规则对各明星产品进行排序，以得到排序后的各明星产品，所述处理后的业务特征信息包括所述排序后的各明星产品的特征信息。

可选的，所述输出单元303，还用于在所述显示屏输出所述一个或多个金融网点的标识以及每一个金融网点的标识对应的规划按钮；如果接收到针对所述一个或多个金融网点中的任一金融网点的规划按钮的点击指令，则确定接收到针对所述点击指令对应的目标金融网点的网点规划指令。

可选的，所述输出单元303，还用于当接收到用户针对所述一个或多个金融网点中任一金融网点的选择指令时，在所述显示屏输出所述选择指令对应的目标金融网点的网点信息，所述网点信息包括路径信息和预约业务信息；

其中，所述路径信息包括以下任一项或多项：所述选择指令对应的目标金融网点的位置和名称、所述目标用户的位置到所述目标金融网点使用的交通工具以及使用各交通工具对应的时长、所述目标金融网点的剩余停车位信息、所述目标金融网点内各业务的排队信息；

所述预约业务信息包括以下任一项或多项：预约业务的类型、不同类型的业务对应的预约时间段、不同预约时间段的排队人数、不同预约时间段的工作人员的排班信息。

具体的，该装置可通过上述单元实现上述图1至图2所示实施例中的方法的部分或全部步骤。应理解，本发明实施例是对应方法实施例的装置实施例，对方法实施例的描述，也适用于本发明实施例。

在本发明实施例中，数据可视化处理装置能够通过采集预设区域中的目标用户的运动轨迹信息，并在该目标用户的运动轨迹信息指示该目标用户进入该当前金融网点时，通过获取该目标用户的身份信息以及监测该目标用户的位置信息，进而根据该目标用户的身份信息和位置信息生成互动策略与该目标用户进行互动，从而能够实现利用金融科技全程与用户互动，提升了用户体验。

请参见图4，图4是本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。该服务器用于执行上述的方法。如图4所示，本实施例中的服务器400可以包括：一个或多个处理器401和存储器402。可选的，该服务器还可包括一个或多个用户接口403，和/或，一个或多个通信接口404。上述处理器401、用户接口403、通信接口404和存储器402可通过总线405连接，或者可以通过其他方式连接，图4中以总线方式进行示例说明。其中，存储器402用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，处理器401用于执行存储器402存储的程序指令。

其中，处理器401可用于调用所述程序指令执行以下步骤：获取历史时间窗内一个或多个金融网点的业务信息，每一个金融网点的业务信息包括该金融网点的等候时间信息、业务办理信息、明星产品信息中的一项或多项；获取预先设置的与所述业务信息对应的数据处理规则，并按照所述数据处理规则对所述一个或多个金融网点的业务信息进行处理，以得到每一个金融网点的处理后的业务特征信息；在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息；当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的业务特征信息，生成所述目标金融网点的规划策略。

可选的，所述业务信息包括金融网点的等候时间信息和业务办理信息，所述等候时间信息包括每个业务的等候时长、不同时间段的人均等候时长、不同时间段的平均排队人数中的任一项或多项，所述业务办理信息包括办理的业务的类型、取号时间、办理业务的时间中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据分析规则；

处理器401在执行所述按照所述数据处理规则对所述金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息时，可具体执行以下步骤：

按照所述数据分析规则对所述一个或多个金融网点的所述等候时间信息和所述业务办理信息进行处理，以得到每个金融网点对应的流量信息，所述业务特征信息包括所述流量信息；

其中，每个金融网点对应的流量信息包括该金融网点的不同时间段对应的业务办理总次数、排队总人数、平均等候时长、不同类型的业务的办理次数、不同类型的业务的排队人数以及不同类型的业务的平均等候时长中的任一项或多项。

可选的，处理器401在执行所述当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的业务特征信息，生成所述目标金融网点的规划策略时，可具体执行以下步骤：

当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的流量信息确定所述目标金融网点的焦点流量时间段，并根据所述焦点流量时间段生成所述目标金融网点的规划策略；

其中，所述焦点流量时间段为业务办理总次数超过预设第一数目阈值、排队总人数超过预设第二数目阈值、目标类型的业务的办理次数超过预设第三数目阈值、目标类型的业务的排队人数超过预设第四数目阈值、平均等候时长超过预设的第一时长阈值和/或目标类型的业务的平均等候时长超过预设的第二时长阈值的时间段，所述规划策略包括对所述目标金融网点的各区域的设备部署规划策略和/或各区域的工作人员的排班规划策略。

可选的，所述业务信息包括所述金融网点的等候时间信息和业务办理信息，所述等候时间信息包括不同类型的业务的人均等候时长、不同时间段的人均等候时长、平均排队人数中的任一项或多项，所述业务办理信息包括办理的业务的类型、不同类型的业务的平均办理时长、办理频率、平均办理次数中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据预测规则；

处理器401在执行所述按照所述数据处理规则对所述金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息时，可具体执行以下步骤：

按照所述数据预测规则对所述金融网点的所述等候时间信息和所述业务办理信息进行处理，以得到所述金融网点在预设时间窗内的预测信息，所述业务特征信息包括所述预设时间窗的预测信息；

其中，所述预测信息包括所述金融网点在所述预设时间窗内的业务办理的预测准点率、预测等候时间信息和预测业务办理信息中的任一项或多项。

可选的，所述业务信息包括所述金融网点的明星产品信息，所述明星产品信息包括各明星产品的的特征信息，每一明星产品的特征信息包括该明星产品的类型、标识、累计交易次数、日均交易次数中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据查看规则；

处理器401在执行所述按照所述数据处理规则对所述金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息时，可具体执行以下步骤：

根据所述业务信息包括的明星产品信息，按照所述数据查看规则对各明星产品进行排序，以得到排序后的各明星产品，所述处理后的业务特征信息包括所述排序后的各明星产品的特征信息。

可选的，处理器401在执行所述在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息之后，还用于执行以下步骤：

在所述显示屏输出所述一个或多个金融网点的标识以及每一个金融网点的标识对应的规划按钮；

如果接收到针对所述一个或多个金融网点中的任一金融网点的规划按钮的点击指令，则确定接收到针对所述点击指令对应的目标金融网点的网点规划指令。

可选的，处理器401在执行所述在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息之后，还用于执行以下步骤：

当接收到用户针对所述一个或多个金融网点中任一金融网点的选择指令时，在所述显示屏输出所述选择指令对应的目标金融网点的网点信息，所述网点信息包括路径信息和预约业务信息；

其中，所述路径信息包括以下任一项或多项：所述选择指令对应的目标金融网点的位置和名称、所述目标用户的位置到所述目标金融网点使用的交通工具以及使用各交通工具对应的时长、所述目标金融网点的剩余停车位信息、所述目标金融网点内各业务的排队信息；

所述预约业务信息包括以下任一项或多项：预约业务的类型、不同类型的业务对应的预约时间段、不同预约时间段的排队人数、不同预约时间段的工作人员的排班信息。

其中，所述处理器401可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

用户接口403可包括输入设备和输出设备，输入设备可以包括触控板、麦克风等，输出设备可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。

通信接口404可包括接收器和发射器，用于与其他设备进行通信。

存储器402可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器401提供指令和数据。存储器402的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器402还可以存储上述的函数指针和函数的对应关系等等。

具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器401等可执行上述图1至图2所示的方法实施例中所描述的实现方式，也可执行本发明实施例图3所描述的各单元的实现方式，此处不赘述。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现图1至图2所对应实施例中描述的数据可视化处理方法中的部分或全部步骤，也可实现本发明图3所示实施例的服务器的功能，此处不赘述。

本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法中的部分或全部步骤。

所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的服务器的内部存储单元，例如服务器的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述服务器的外部存储设备，例如所述服务器上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。

在本申请中，术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

以上所述，仅为本发明的部分实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据可视化处理方法，其特征在于，包括：

获取历史时间窗内一个或多个金融网点的业务信息，每一个金融网点的业务信息包括该金融网点的等候时间信息、业务办理信息、明星产品信息中的一项或多项；

获取预先设置的与所述业务信息对应的数据处理规则，并按照所述数据处理规则对所述一个或多个金融网点的业务信息进行处理，以得到每一个金融网点的处理后的业务特征信息；

在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息；

当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的业务特征信息，生成所述目标金融网点的规划策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务信息包括金融网点的等候时间信息和业务办理信息，所述等候时间信息包括每个业务的等候时长、不同时间段的人均等候时长、不同时间段的平均排队人数中的任一项或多项，所述业务办理信息包括办理的业务的类型、取号时间、办理业务的时间中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据分析规则；

所述按照所述数据处理规则对所述金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息，包括：

按照所述数据分析规则对所述一个或多个金融网点的所述等候时间信息和所述业务办理信息进行处理，以得到每个金融网点对应的流量信息，所述业务特征信息包括所述流量信息；

其中，每个金融网点对应的流量信息包括该金融网点的不同时间段对应的业务办理总次数、排队总人数、平均等候时长、不同类型的业务的办理次数、不同类型的业务的排队人数以及不同类型的业务的平均等候时长中的任一项或多项。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的业务特征信息，生成所述目标金融网点的规划策略，包括：

当接收到针对所述一个或多个金融网点中的目标金融网点的网点规划指令时，根据所述目标金融网点的流量信息确定所述目标金融网点的焦点流量时间段，并根据所述焦点流量时间段生成所述目标金融网点的规划策略；

其中，所述焦点流量时间段为业务办理总次数超过预设第一数目阈值、排队总人数超过预设第二数目阈值、目标类型的业务的办理次数超过预设第三数目阈值、目标类型的业务的排队人数超过预设第四数目阈值、平均等候时长超过预设的第一时长阈值和/或目标类型的业务的平均等候时长超过预设的第二时长阈值的时间段，所述规划策略包括对所述目标金融网点的各区域的设备部署规划策略和/或各区域的工作人员的排班规划策略。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务信息包括所述金融网点的等候时间信息和业务办理信息，所述等候时间信息包括不同类型的业务的人均等候时长、不同时间段的人均等候时长、平均排队人数中的任一项或多项，所述业务办理信息包括办理的业务的类型、不同类型的业务的平均办理时长、办理频率、平均办理次数中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据预测规则；

所述按照所述数据处理规则对所述金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息，包括：

按照所述数据预测规则对所述金融网点的所述等候时间信息和所述业务办理信息进行处理，以得到所述金融网点在预设时间窗内的预测信息，所述业务特征信息包括所述预设时间窗的预测信息；

其中，所述预测信息包括所述金融网点在所述预设时间窗内的业务办理的预测准点率、预测等候时间信息和预测业务办理信息中的任一项或多项。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务信息包括所述金融网点的明星产品信息，所述明星产品信息包括各明星产品的的特征信息，每一明星产品的特征信息包括该明星产品的类型、标识、累计交易次数、日均交易次数中的任一项或多项，所述数据处理规则包括数据查看规则；

所述按照所述数据处理规则对所述金融网点的业务信息进行处理，以得到处理后的业务特征信息，包括：

根据所述业务信息包括的明星产品信息，按照所述数据查看规则对各明星产品进行排序，以得到排序后的各明星产品，所述处理后的业务特征信息包括所述排序后的各明星产品的特征信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息之后，所述方法还包括：

在所述显示屏输出所述一个或多个金融网点的标识以及每一个金融网点的标识对应的规划按钮；

如果接收到针对所述一个或多个金融网点中的任一金融网点的规划按钮的点击指令，则确定接收到针对所述点击指令对应的目标金融网点的网点规划指令。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在预置的显示屏输出所述一个或多个金融网点的业务特征信息之后，所述方法还包括：

当接收到用户针对所述一个或多个金融网点中任一金融网点的选择指令时，在所述显示屏输出所述选择指令对应的目标金融网点的网点信息，所述网点信息包括路径信息和预约业务信息；

其中，所述路径信息包括以下任一项或多项：所述选择指令对应的目标金融网点的位置和名称、所述目标用户的位置到所述目标金融网点使用的交通工具以及使用各交通工具对应的时长、所述目标金融网点的剩余停车位信息、所述目标金融网点内各业务的排队信息；

所述预约业务信息包括以下任一项或多项：预约业务的类型、不同类型的业务对应的预约时间段、不同预约时间段的排队人数、不同预约时间段的工作人员的排班信息。

8.一种数据可视化处理装置，其特征在于，包括用于执行如权利要求1-7任一项权利要求所述的方法的单元。

9.一种服务器，其特征在于，包括处理器、用户接口、通信接口和存储器，所述处理器、用户接口、通信接口和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

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存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。