CN109522521A - 一种数据处理方法、装置和计算机设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种数据处理方法、装置和计算机设备，该方法包括：确定与用户的业务请求对应的计算模型，所述计算模型中包括至少两个参数以及所述至少两个参数之间的运算关系；基于所述用户的业务请求，以及预设的数据表，确定所述计算模型中各参数的值；利用所述运算关系对各所述参数的值进行处理，基于处理结果，为所述用户确定反馈结果。本发明实施例通过业务请求确定计算模型，根据业务请求、计算模型和预设的数据表确定的计算模型参数的值，通过计算模型中的运算关系对参数的值进行处理，得到用户想要的结果，可以处理复杂的数据计算需求，提高了数据处理的灵活性，也使得数据处理效率提高了。

Description

一种数据处理方法、装置和计算机设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置和计算机设备。

背景技术

随着现有技术的发展，数据信息越来越多样化，人类会根据数据信息计算得到想要的结果，为了计算的结果更精确，对数据的处理过程也越来越复杂，数据处理所消耗的时间越来越长，因此，在得到精确计算结果的同时，数据处理效率还有待提高。

现有技术中，传统的数据处理方式是采用硬编码的方式实现数据处理。但是，采用硬编码的处理方式使得处理数据的方式比较单一，不能灵活应用，并且数据处理的效率较低。因此，数据处理的灵活度和数据处理的效率还有待提高。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数据处理方法、装置和计算机设备，以提高数据处理的效率和灵活度。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，包括：

确定与用户的业务请求对应的计算模型，所述计算模型中包括至少两个参数以及所述至少两个参数之间的运算关系；

基于所述用户的业务请求，以及预设的数据表，确定所述计算模型中各参数的值；

利用所述运算关系对各所述参数的值进行处理，并基于处理结果，为所述用户确定反馈结果。

可选的，所述确定与用户的业务请求对应的计算模型，包括：

基于所述用户的业务请求中的业务标识，以及预设的业务标识与所述计算模型之间的对应关系，确定所述业务标识对应的计算模型。

可选的，所述基于所述用户的业务请求，以及预设的数据表，确定所述计算模型中各参数的值，包括：

根据所述业务请求中的至少一个用户标识，从所述数据表中查询与所述至少一个用户标识对应的数据；

基于查询到的数据，以及所述业务请求中的业务数据，确定各所述参数的值。

可选的，在所述为所述用户确定反馈结果之后，还包括：

基于所述处理结果，对所述数据表中与业务需求中的用户信息对应的数据进行更新。

可选的，还包括：

从所述数据表中，查询与所述业务请求中的用户信息对应的数据；

将查询到的数据反馈给所述用户。

第二方面，本发明实施例提供了一种数据处理装置，包括：

第一确定模块，用于确定与用户的业务请求对应的计算模型，所述计算模型中包括至少两个参数以及所述至少两个参数之间的运算关系；

第二确定模块，用于基于所述用户的业务请求，以及预设的数据表，确定所述计算模型中各参数的值；

处理模块，用于利用所述运算关系对各所述参数的值进行处理，并基于处理结果，为所述用户确定反馈结果。

可选的，所述第一确定模块具体用于：

基于所述用户的业务请求中的业务标识，以及预设的业务标识与所述计算模型之间的对应关系，确定所述业务标识对应的计算模型。

可选的，所述第二确定模块具体用于：

根据所述业务请求中的至少一个用户标识，从所述数据表中查询与所述至少一个用户标识对应的数据；

基于查询到的数据，以及所述业务请求中的业务数据，确定各所述参数的值。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。

本发明实施例提供的数据处理方法，通过业务请求确定的计算模型，不同的业务有对应的计算模型，当用户发送业务请求时，可以迅速的调用对应的计算模型，提高了数据处理的速度，通过相应的计算模型对与业务请求相关的数据进行处理，得到用户所需的结果数据，保障了数据处理的灵活性，更提高了数据处理的效率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1示出了本发明实施例所提供的一种数据处理方法的流程图；

图2示出了本发明实施例所提供的一种有向无环图加载的流程图；

图3示出了本发明实施例所提供的一种数据处理装置的结构示意图；

图4示出了本发明实施例所提供的一种计算机设备400结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。

考虑到不同业务类型的数据需要处理，为了提高数据处理的效率，基于此，本发明实施例提供了一种数据处理方法和装置，下面通过实施例进行描述。

如图1所示，本申请实施例提供了一种数据处理方法，包括：

101，确定与用户的业务请求对应的计算模型，计算模型中包括至少两个参数以及至少两个参数之间的运算关系；

这里，业务请求可以是转账、查询、年统计等请求，业务请求中携带有业务标识、业务内容等，这里就不一一列举了，其中，业务标识可以为设定字符，如，字母A、B、C等。

例如，在金融业务中，业务请求中的业务标识是转账标识，则业务内容包括，转出账户、转出金额、转入账户等，这里就不一一列举了。

例如，在金融业务中，业务请求中的业务标识是查询标识，则业务内容包括，查询账户、待查询的信息等，这里就不一一列举了。

例如，在统计业务中，业务请求中的业务标识是年统计标识，则业务内容包括，统计对象(如，碳排放量)、年份等，这里就不一一列举了。

计算模型是为了实现用户请求的结果的处理逻辑，该处理逻辑包括：至少两个参数以及至少两个参数之间的预设的运算关系。

运算关系包括算数运算、关系运算、逻辑运算、线性运算、非线性运算等等。

例如，运算关系中包括两个参数时，两个参数分别为账户余额、转账金额，运算关系可以是E＝F-G，其中，F是账户余额，G是转账金额；运算关系中包括两个以上参数时，以三个参数为例说明，三个参数分别为1月的月碳排放量、2月的月碳排放量、3月的月碳排放量，运算关系可以是I＝H1+H2+H3，其中，H1是1月的月碳排放量，H2是2月的月碳排放量，H3是3月的月碳排放量。

在确定与用户的业务请求对应的计算模型时，包括：

基于用户的业务请求中的业务标识，以及预设的业务标识与计算模型之间的对应关系，确定业务标识对应的计算模型。

这里，用户的业务请求中会包含业务标识，业务标识用于标识不同的业务，比如，用户的业务请求是实现转账功能，则业务标识就可以是转账。

在具体实施中，业务请求中会包含用户的业务标识，业务标识与计算模型的标识对应存储在一个对应表中，当用户在发出业务请求后，通过业务请求中的业务标识在该对应表中找到与业务标识对应的计算模型的标识，通过计算模型的标识在有向无环图中获取相应的计算模型，进而，确定用户的业务请求对应的计算模型。

有向无环图是一种无回路的有向图，是由多个节点组成的结构图，在现有技术已有详细的介绍，此处不再进行过多说明。

计算模型是预先加载的有向无环图中的一部分，计算模型可以由至少一个节点组成，有向无环图中的节点是可以重复使用的，比如，有4个节点，节点标识分别为1、2、3、4，其中，节点1、2、3可以组成一个计算模型，节点1、2、4可以组成另一个计算模型，其中，节点1和2就被重复使用了。

为了更详细的了解本申请的数据处理过程，如图2所示，提供了如下加载有向无环图的步骤，包括：

201，获取每个节点的输入配置数据、计算配置数据和输出配置数据；

输入配置数据是对参数进行赋值的指令。

计算配置数据是计算公式，计算公式存储在内存中之前，首先，通过词法分析器，对计算公式中的指定信息进行提取，将提取出来的指定信息通过语法分析器生成相关的计算程序，内存中存储的该计算程序，在程序执行过程中，执行的是该计算程序。词法分析器和语法分析器是Javacc提供了一套生成语法、词法分析器的程序，在现有技术中已有详细的介绍，此处不再进行过多说明。

输出配置数据是对计算结果进行配置的数据，计算结果是基于输入数据和计算数据得到的，输出配置数据是实现将计算结果的存储在存储位置，和实现将计算结果显示在显示位置的指令。

202，获取顺序配置数据，通过顺序配置数据将所有的节点组装成有向无环图；

顺序配置数据是连接各个节点的数据，将各个节点按照预设的逻辑顺序进行排列，组成有向无环图。

203，将有向无环图存储在内存中。

将有向无环图加载到内存中之后，执行用户的业务请求的过程中就不用再重复加载该有向无环图了，减少了数据加载的步骤，节约了数据处理的时间，提高了数据处理的效率。

102，基于用户的业务请求，以及预设的数据表，确定计算模型中各参数的值；

这里，预设的数据表存储有用户标识和与该用户标识对应的数据，以及账户标识、账户关联信息之间的对应关系。

在基于用户的业务请求，以及预设的数据表，确定计算模型中各参数的值时，包括：

根据业务请求中的至少一个用户标识，从数据表中查询与至少一个用户标识对应的数据；

基于查询到的数据，以及业务请求中的业务数据，确定各参数的值。

这里，用户标识可以是用户的账户号、用户身份信息等，这里就不再一一赘述，业务数据用来确定参数的值的。

例如，用户的业务请求是转账，调用转账标识对应的计算模型，该计算模型所需的参数Y是账户余额、X是转账金额，如果用户的账户标识为A，获取账户标识A，通过账户标识A从数据库中找到账户标识A对应的相关信息，其中，相关信息包括，拥有账户标识A的用户的账户标识(如，银行卡号)、账户余额、消费记录、身份证号、生日日期、身高、体重、性别、年龄等，从账户标识A对应的信息中找到账户余额值y，将账户余额值y赋值给参数Y，在发送用户的业务请求时，获取转账金额值x，将转账金额值x赋值给参数X。其中，对参数Y、X赋值的指令可以是计算模型中与账户标识A对应的节点的输入配置数据。

在具体实施中，根据用户的业务请求中的用户标识，在预设的数据表中获取到的用户标识相关的信息，比如，用户的业务请求是转账，用户输入了账户标识，账户标识就是用户标识，在数据表中会存储有该账户标识对应的数据，基于该账户标识对应的数据以及用户的业务请求确定参数的值。

例如，用户请求是统计本年度12个月的碳排放量，调用年统计标识对应的计算模型，该计算模型所需的参数包括，X1、X2、X3……X12。在数据表中获取2018年每个月的月碳排放量的值x1、x2、x3……x12，将2018年的数据表中每个月的月碳排放量分别赋值给参数X1、X2、X3……X12。其中，对参数X1、X2、X3……X12赋值的指令可以是计算模型中与年统计标识对应的节点的输入配置数据。

在具体实施中，根据用户的业务请求中的统计对象标识和年份标识，在预设的数据表中获取与该统计对象标识和年份标识对应的信息，比如，用户的业务请求是年统计，用户输入了碳排放量和2018年，碳排放量就是统计对象标识，2018年就是年份标识，在数据表中会存储有2018年碳排放量对应的数据，基于该数据以及用户的业务请求确定参数的值。

103，利用运算关系对各参数的值进行处理，并基于处理结果，为用户确定反馈结果。

这里，处理结果是用运算关系对各个参数进行计算得到的计算结果。处理结果可以为账户余额、查询信息、碳排放量的统计值等，这里就不一一列举了。

延续步骤102中的转账示例，运算关系包括：Y<X、Y-X＝Z两个计算公式，其中，Z为转账之后的余额。首先，利用运算关系Y<X，判断账户余额值y是否小于转账金额值x，进而确定用户是否可以进行转账，如果用户的账户余额值y小于转账金额值x，则停止转账交易；如果用户的账户余额值y不小于转账金额值x，利用运算关系Y-X＝Z,账户余额值y减去转账金额值x之后，还剩余余额值Z＝y-x，基于余额值y-x对账户标识A对应的数据表进行更新，将更新后的数据反馈给用户。其中，运算关系Y<X、Y-X＝Z可以是计算模型中与账户标识A对应的节点的计算配置数据，代表基于余额值z对账户标识A对应的数据表进行更新的指令、代表将更新后的数据反馈给用户的指令，可以是计算模型中与账户标识A对应的节点的输出配置数据。

延续步骤102中的碳排放量的示例，运算关系包括：X1+X2+……+X12＝C,其中，C为年碳排放量。利用运算关系X1+X2+……+X12＝C，将本年度每个月的月碳排放量的值x1、x2、x3……x12相加，得到年碳排放量c，基于年碳排放量c对2018年的碳排放量的数据表进行更新，将更新后的数据反馈给用户。其中，运算关系X1+X2+……+X12＝C可以是计算模型中与年统计标识对应的节点的计算配置数据，代表对碳排放量的数据表进行更新的指令、代表将更新后的数据反馈给用户的指令，可以是计算模型中与年统计标识对应的节点的输出配置数据。

在为用户确定反馈结果之后，还包括：

基于处理结果，对数据表中与业务需求中的用户信息对应的数据进行更新。

延续步骤103中的转账示例，运算关系还包括：M+X＝N，其中，M为收款方的账户余额，N为收款方收款后的余额。如果收款方的账户标识为B，获取账户标识B，通过账户标识B从数据库中找到账户标识B对应的相关信息，其中，相关信息包括，拥有账户标识B的收款方的账户标识、账户余额、消费记录、身份证号、生日日期、身高、体重、性别、年龄等。在执行转账的用户请求之后，收款方的余额值m赋值给M，转账金额值x赋值给X，利用运算关系M+X＝N，收款方的账户余额值m加上转账金额值x，得到收款方收款之后的余额值n，基于收款方的余额值n对账户标识B对应的数据表进行更新，将更新后的数据反馈给用户。其中，对参数M、X赋值的指令可以是计算模型中与账户标识B对应的节点的输入配置数据，运算关系M+X＝N可以是节点j2的计算配置数据，代表对账户B的数据表进行更新的指令、代表将账户B更新后的数据反馈给用户的指令，可以是计算模型中与账户标识B对应的节点的输出配置数据。

延续步骤103中的转账示例，用户可以同时给多个收款账户进行转账，以三个收款账户为例说明，如果三个收款账户的账户标识分别为B1、B2、B3，获取账户标识B1、账户标识B2、账户标识B3，通过账户标识B1、账户标识B2、账户标识B3从数据库中找到账户标识B1、账户标识B2、账户标识B3对应的相关信息，其中，相关信息包括收款账户的账户标识、账户余额、消费记录、身份证号、生日日期、身高、体重、性别、年龄等，账户标识B1、账户标识B2、账户标识B3以及对应的相关信息组成一个数据列表。针对账户标识B1，若账户余额值为m1，转出转账金额值a1之后,账户标识B1对应的余额值为m1-a1；针对账户标识B2，若账户余额值为m2，转出转账金额值a2之后,账户标识B2对应的余额值为m3-a3；针对账户标识B3，若账户余额值为m3，转出转账金额值a3之后,账户标识B3对应的余额值为m3-a3。其中，转账金额值a1、转账金额值a2、转账金额值a3相加等于转账金额值x。基于账户标识B1、账户标识B2、账户B3标识对应的转账之后的余额值对上述数据列表进行更新，将更新后的数据反馈给用户。

综上所述，处理结果会根据输出配置数据对数据表进行更新，并且通过输出配置数据将处理结果反馈给用户，使得用户可以随时调用更新后的数据，保障了数据处理的灵活性，用户也可以直观的了解到更新后的数据，使得更新后的数据可以持久化的展示。

另外，在基于用户的业务请求，以及预设的数据表，确定计算模型中各参数的值时，还包括以下步骤：

从数据表中，查询与业务请求中的用户信息对应的数据；

将查询到的数据反馈给用户。

基于上述转账的实例，根据业务请求中的信息，会从数据表中查询到账户A的余额、账户A的身份信息等，这里就不一一举例了，将查询到的数据反馈给用户。

基于上述碳排放量的实例，根据业务请求中的信息，会从数据表中查询到本年度12个月中每个月的碳排放量，将查询到的数据反馈给用户。

当根据用户标识从数据表中找到与用户标识对应的数据信息后，根据业务请求中的输入数据在数据信息中查询与该业务请求对应的用户信息数据，将上述用户信息数据发送给用户，使得用户可以直观的了解到调用的信息，使得调用的数据可以持久化的展示。

本发明实施例中，通过用户的业务请求找到对应的计算模型，利用用户的业务请求和预先设置好的数据表确定出计算模型的参数所需的值，根据计算模型对参数的值进行处理，得到处理结果，将处理结果反馈给用户。这种数据处理的方法可以应用在不同的业务处理场景中，使得数据处理更灵活，在处理不同业务的数据信息时，不需要重新编辑程序，提高了数据处理的效率，将处理结果反馈给用户，使得用户可以直观的了解到更新后的数据，让更新后的数据可以持久化的展示。

如图3所示，本申请实施例提供了一种数据处理装置，包括：

第一确定模块301，用于确定与用户的业务请求对应的计算模型，计算模型中包括至少两个参数以及至少两个参数之间的运算关系；

第二确定模块302，用于基于用户的业务请求，以及预设的数据表，确定计算模型中各参数的值；

处理模块303，用于利用运算关系对各参数的值进行处理，并基于处理结果，为用户确定反馈结果。

可选地，第一确定模块301具体用于：

基于用户的业务请求中的业务标识，以及预设的业务标识与计算模型之间的对应关系，确定业务标识对应的计算模型。

可选地，第二确定模块302具体用于：

根据业务请求中的至少一个用户标识，从数据表中查询与至少一个用户标识对应的数据；

基于查询到的数据，以及业务请求中的业务数据，确定各参数的值。

可选地，处理模块303还用于：

基于处理结果，对数据表中与业务需求中的用户信息对应的数据进行更新。

可选地，第二确定模块302还用于：

从数据表中，查询与业务请求中的用户信息对应的数据；

将查询到的数据反馈给用户。

本申请实施例提出的数据处理装置可以应用在不同的数据处理场景中，这里的数据处理场景可以是银行的业务处理，也可以是统计表的处理，这里就不一一列举了。

本申请实施例提出的数据处理方法和装置，利用用户的业务请求确定计算模型，根据业务请求和计算模型来确定计算模型的参数的值，然后通过计算模型中的运算关系对参数的值进行处理，得到的处理结果就是符合用户业务请求的结果，将结果反馈给用户。上述的数据处理的方法和装置，在处理复杂的数据计算的需求时，可以很好的支持，对数据处理的更灵活，数据处理的效率更高，更新后的数据可以持久化的展示。

对应于图1中的数据处理方法，本申请实施例还提供了一种计算机设备400，如图4所示，该设备包括存储器401、处理器402及存储在该存储器401上并可在该处理器402上运行的计算机程序，其中，上述处理器402执行上述计算机程序时实现上述数据处理方法。

具体地，上述存储器401和处理器402能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器402运行存储器401存储的计算机程序时，能够执行上述数据处理方法，解决了现有技术中数据处理不灵活、效率低的问题，其中，本申请通过确定的与业务请求对应的计算模型，计算模型是预先设置好的，不用重新编辑调试，可以直接调用，提高了数据处理的效率，而且，组成计算模型的节点都是可以重复利用的，增加了组成计算模型的灵活度，通过对应的计算模型对与业务请求相关的数据进行处理，得到用户所需的结果数据，因此，计算模型可以灵活的处理不同的业务数据，提高了数据处理的效率，更新后的数据可以持久化的展示。

对应于图1中的数据处理方法，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述数据处理方法的步骤。

具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述数据处理方法，解决了现有技术中数据处理不灵活、效率低的问题，本申请通过确定的与业务请求对应的计算模型，计算模型是预先设置好的，不用重新编辑调试，可以直接调用，提高了数据处理的效率，而且，组成计算模型的节点都是可以重复利用的，增加了组成计算模型的灵活度，通过对应的计算模型对与业务请求相关的数据进行处理，得到用户所需的结果数据，因此，计算模型可以灵活的处理不同的业务数据，提高了数据处理的效率。

本发明实施例所提供的进行数据处理方法的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的数据处理装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。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，前述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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中，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所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

确定与用户的业务请求对应的计算模型，所述计算模型中包括至少两个参数以及所述至少两个参数之间的运算关系；

基于所述用户的业务请求，以及预设的数据表，确定所述计算模型中各参数的值；

利用所述运算关系对各所述参数的值进行处理，并基于处理结果，为所述用户确定反馈结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与用户的业务请求对应的计算模型，包括：

基于所述用户的业务请求中的业务标识，以及预设的业务标识与所述计算模型之间的对应关系，确定所述业务标识对应的计算模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户的业务请求，以及预设的数据表，确定所述计算模型中各参数的值，包括：

根据所述业务请求中的至少一个用户标识，从所述数据表中查询与所述至少一个用户标识对应的数据；

基于查询到的数据，以及所述业务请求中的业务数据，确定各所述参数的值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述为所述用户确定反馈结果之后，还包括：

基于所述处理结果，对所述数据表中与业务需求中的用户信息对应的数据进行更新。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

从所述数据表中，查询与所述业务请求中的用户信息对应的数据；

将查询到的数据反馈给所述用户。

6.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于确定与用户的业务请求对应的计算模型，所述计算模型中包括至少两个参数以及所述至少两个参数之间的运算关系；

第二确定模块，用于基于所述用户的业务请求，以及预设的数据表，确定所述计算模型中各参数的值；

处理模块，用于利用所述运算关系对各所述参数的值进行处理，并基于处理结果，为所述用户确定反馈结果。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块具体用于：

基于所述用户的业务请求中的业务标识，以及预设的业务标识与所述计算模型之间的对应关系，确定所述业务标识对应的计算模型。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块具体用于：

根据所述业务请求中的至少一个用户标识，从所述数据表中查询与所述至少一个用户标识对应的数据；

基于查询到的数据，以及所述业务请求中的业务数据，确定各所述参数的值。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-5中任一项所述的方法的步骤。

10.一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计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1-5中任一项所述的方法的步骤。