CN109800225A - 业务指标的获取方法、装置、服务器及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种业务指标的获取方法、装置、服务器、计算机可读存储介质，该方法包括：获取终端设备的日志数据；对日志数据抽取业务的维度和指标，按照维度和指标对日志数据进行结构化存储，得到第一数据表，其中，第一数据表的字段包括多个维度标识和多个指标标识，每条日志数据抽象为第一数据表中的一条记录；将目标维度组合、待统计的目标指标标识、第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到业务在目标维度组合下与目标指标标识对应的目标指标。本发明在统计业务指标时，只需要输入目标指标标识以及目标维度组合至预设操作系统，大幅降低了统计业务指标时的计算冗余量，以及降低了代码维护难度。

Description

业务指标的获取方法、装置、服务器及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及网络技术领域，特别是涉及一种业务指标的获取方法、装置、服务器及计算机可读存储介质。

背景技术

移动互联网技术的飞速发展给用户提供了很大的便利，为了满足用户更多的需求，互联网服务提供商(Internet Service Provider，ISP)推出的项目和服务也越来越多，ISP可以统计业务指标来评估推出的项目和服务的效果，以及时进行项目决策和调整，从而达到更好的效果。推出的项目和服务不同，业务指标也不相同，例如，ISP在应用程序(Application，APP)中推出广告，ISP可以获取一段时间内该广告的点击次数，以决定是否继续投放该广告，该广告业务的点击次数就是业务指标。

相关技术中，在计算任意一种业务的指标时，需要对每个指标编写一个Hive脚本。但是每个业务都有大量的指标需要计算，且随着业务的拓展，业务量也会增加，那么每种业务的每个指标都需要编写一个Hive脚本，这不仅会存在大量的计算冗余，而且脚本非常难于维护。

由此可见，相关技术中的业务指标的统计方案普遍存在着计算冗余量大、代码维护难度大的问题。

发明内容

本发明提供了一种业务指标的获取方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，以解决相关技术中的业务指标的统计方案所存在的计算冗余量大、代码维护难度大的问题。

为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，本发明公开了一种业务指标的获取方法，包括：

获取终端设备的日志数据；

对所述日志数据抽取业务的维度和指标，按照所述维度和所述指标对所述日志数据进行结构化存储，得到第一数据表，其中，所述第一数据表的字段包括多个维度标识和多个指标标识，每条日志数据抽象为所述第一数据表中的一条记录；

将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

根据本发明的另一方面，本发明还公开了一种业务指标的获取装置，包括：

获取模块，用于获取终端设备的日志数据；

第一处理模块，用于对所述日志数据抽取业务的维度和指标，按照所述维度和所述指标对所述日志数据进行结构化存储，得到第一数据表，其中，所述第一数据表的字段包括多个维度标识和多个指标标识，每条日志数据抽象为所述第一数据表中的一条记录；

第二处理模块，用于将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

根据本发明的又一方面，本发明还公开了一种服务器，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业务指标的统计程序，所述业务指标的统计程序被所述处理器执行时实现如上述任意一项所述的业务指标的获取方法的步骤。

根据本发明的再一方面，本发明还公开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业务指标的统计程序，所述业务指标的统计程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的业务指标的获取方法中的步骤。

与现有技术相比，本发明包括以下优点：

本发明实施例通过在统计业务指标之前，将日志数据按照业务的维度和指标统一进行结构化存储，并将结构化存储的数据表输入到预设操作系统，然后在需要统计业务指标时，则将待统计的目标指标标识以及待统计的目标维度组合输入到该预设操作系统中，从而可以由预设操作系统获取该目标指标标识对应的目标指标。当需要获取其他维度下的目标指标或者计算其他指标时，只需要修改目标指标标识以及目标维度组合即可，大幅降低了统计业务指标时的计算冗余量，以及降低了代码维护难度。

附图说明

图1是本发明的一种业务指标的获取方法实施例的步骤流程图；

图2是本发明的另一种业务指标的获取方法实施例的步骤流程图；

图3是本发明的一个聚合操作实施例的示意图；

图4是本发明的又一种业务指标的获取方法实施例的步骤流程图；

图5是本发明的再一种业务指标的获取方法实施例的步骤流程图；

图6是本发明的一个生成数据宽表实施例的示意图；

图7是本发明的一个麒麟操作系统处理数据实施例的示意图；

图8是本发明的一种业务指标的获取装置实施例的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参照图1，示出了本发明的一种业务指标的获取方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101，获取终端设备的日志数据；

其中，该日志数据可以是从终端设备实时接收到的日志数据，也可以是由终端设备预先上传并保存在服务器本地的日志数据，本发明对于该日志数据的上传时机不作限制。

用户在终端设备执行浏览视频、搜索视频、浏览网页、购物、浏览新闻、搜索信息等等操作时，终端设备都会产生日志数据，本发明实施例的方法可以收集这些日志数据以进行业务指标的统计。

步骤102，对所述日志数据抽取业务的维度和指标，按照所述维度和所述指标对所述日志数据进行结构化存储，得到第一数据表；

其中，所述业务可以包括但不限于视频、音频、文本、图片、网页等。

发明人在实现本发明的过程中发现，在计算任意一种业务的各个指标时，都是在业务的某一个维度或某个维度组合(即多个维度)下计算指标，因此，本发明实施例的方法将业务指标的统计过程抽象为统计维度和指标的过程。

在本步骤中，可以对每条日志数据进行解析，来抽取业务的维度和指标，这样，可以将日志数据的解析过程与指标的计算过程解耦。

为了区分不同粒度的维度，可以以维度标识来标识一个粒度的维度，而维度标识的体现方式可以是维度名称、维度ID等。

本发明实施例以维度名称来标识不同粒度的维度。

类似的，为了区分不同类型的指标，可以以指标标识来标识业务的一个指标，而指标标识的体现方式可以是指标名称、指标ID。

本发明实施例以指标名称来标识不同类型的指标。

例如，业务为视频，不同粒度的维度可以包括但不限于平台、软件版本、用户ID、视频ID等，其中，平台、软件版本、用户ID、视频ID均为不同粒度的维度名称；不同类型的指标可以包括但不限于点击量、展示量等，其中，点击量、展示量均为不同类型的指标名称。

以终端设备的用户1(用户ID为001)对视频软件的首页中的一个视频1(视频ID为003)的点击操作为例，该点击操作会使终端设备返回一条用户的日志数据1，该日志数据1可以为：用户1在时间t1对IOS平台的1.0版本的视频软件点击一次视频1。那么通过对该条日志数据进行解析，可以抽取到视频业务的平台为IOS、软件版本为1.0、用户ID为001、视频ID为003、操作时间为t1这五个维度，还可以抽取到点击量为1的这一指标。

因此，可以按照抽取到的上述五个维度和点击量这一个指标来对该条日志数据1进行结构化存储，其中，结构化存储后的该条日志数据1如表1中的第一条记录所示，日志数据1中所具有的各个维度以及指标都以一条记录存储在该表1中，并且，表1的字段包括从日志数据1中抽取到的维度对应的维度标识(这里为维度名称)，分别为用户ID、视频ID、平台、软件版本、操作时间，以及抽取到的指标对应的指标标识(这里为指标名称)，这里为点击量。

类似的，从其他日志数据中抽取得到的维度对应的维度标识如果在表1中不存在，则也需要补充到表1的字段中，从其他日志数据中抽取得到的指标对应的指标标识(例如表1中的展示量字段)如果在表1中不存在，则也需要补充到表1的字段中。

表1

那么，通过对每条日志数据都进行维度和指标的抽取，并进行结构化存储，则可以使得表1中存储有很多日志的记录，每一条记录代表一条日志数据。即，所述第一数据表的字段包括多个维度标识和多个指标标识，每条日志数据抽象为所述第一数据表中的一条记录。

另外，需要说明的是，由于不同日志数据之间，各自抽取的维度对应的维度标识并不一一相同(例如对日志数据2抽取的维度只包括平台、用户ID、视频ID和操作时间，对应于表1中的第二条记录)，各自抽取的指标对应的指标标识也并不一一相同(例如对日志数据2抽取的指标为展示量，对应于表1中的第二条记录)，因此，在表1中，不同记录之间并不一定具有相同的字段(例如表1的第二条记录示出了结构化存储的日志数据2，其中，表1中的“\”表示记录中不具有该字段)。

步骤105，将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

其中，在对日志数据进行结构化存储后，可以对业务在某个维度或某个维度组合下的某个类型的指标进行获取。

在具体实现时，可以将结构化存储的第一数据表输入到预设操作系统，在需要获取某个类型的指标时，还可以输入一个指令到该预设操作系统，该指令可以携带目标维度组合和待统计的目标指标标识。那么该预设操作系统就可以根据该指令，来对该第一数据表进行目标维度组合下业务的目标指标的获取，其中，目标指标为目标指标标识这个字段下的记录值。

其中，预设操作系统可以根据接收到的上述指令，来读取目标维度组合和待统计的目标指标标识，然后，在接收到的第一数据表中读取具有所述目标维度组合的多个目标记录，在所述多个目标记录中读取每条记录在所述目标指标下的指标值，将所述多个目标记录的多个所述指标值作累加处理，得到该目标指标的数值。

此外，该目标维度组合可以包括一个或多个粒度的维度，例如该目标维度组合为平台的数值、软件版本的数值、以及视频ID的数值的组合。该待统计的目标指标标识可以为一个或多个类型的指标对应的指标标识，例如，该指令具体为请求统计IOS平台(平台的数值)的1.0版本软件(软件版本的数值)对视频ID为003(视频ID的数值)的视频的点击量(即点击量这一指标的指标名称，也即指标标识)。

在一个具体示例中，该预设操作系统可以为麒麟操作系统。由于麒麟操作系统在计算业务的指标时，其计算逻辑为维度+指标的结构，那么将具有该结构的本发明实施例的数据表输入到麒麟(Kylin)操作系统中，则可以提升对业务指标的计算速度。

本发明实施例通过在统计业务指标之前，将日志数据按照业务的维度和指标统一进行结构化存储，并将结构化存储的数据表输入到预设操作系统，然后在需要统计业务指标时，则将待统计的目标指标标识以及待统计的目标维度组合输入到该预设操作系统中，从而可以由预设操作系统获取该目标指标标识对应的目标指标。当需要获取其他维度下的目标指标或者计算其他指标时，只需要修改目标指标标识以及目标维度组合即可，大幅降低了统计业务指标时的计算冗余量，以及降低了代码维护难度。

可选地，参照图2，在步骤105之前，根据本发明实施例的方法还可以包括：

步骤103，将所述第一数据表中的至少两条记录进行聚合；

其中，可以聚合的所述至少两条记录为在预设维度标识组合下维度相同的记录。

其中，该预设维度标识组合为预先配置的多个粒度的维度对应的维度标识的组合，该多个粒度的维度对应的维度标识选自第一数据表中的维度标识。

由于不同日志数据可能是相同维度下的同一业务操作而引起的，因此，第一数据表中会存在维度相同的重复数据，那么为了减少数据冗余，以及降低第一数据表的存储空间，本步骤可以对第一数据表中在预设维度标识组合下维度相同的记录进行聚合。

例如，预设维度标识组合为用户ID、视频ID、平台、软件版本、操作时间(其中，操作时间为原始时间转换(其中，可以以小时为最小单位，或者天为最小单位进行转换)后的时间，例如以小时来转换时，原始时间2018-12-07 12:23:50转换后的操作时间为2018-12-07-12；再如，以天来转换时，转换后的操作时间为2018-12-07，以便进行指标的统计)。

而表1中各个操作时间为以相同单位(小时或者天)转换后的时间。

那么表1中在用户ID、视频ID、平台、软件版本、操作时间这五个维度标识组合下，维度均相同的至少两条记录分别为表1中的第一条记录和第三条记录，因此，可以将表1中的第一条记录和第三条记录进行聚合。也就是说，同一个用户001在同一个平台的同一个版本软件上在同一天(或同一小时)内先后点击了两次视频ID为003的视频，从而存在上述两条日志记录。

在一个示例中，如图3所示，第一数据表中的数据大小为120G，图3示意性的示出了聚合前的日志记录A、日志记录B和日志记录C，当然还包括未示出的日志数据，这里不再赘述。

首先可以按照小时聚合，即上述五个维度标识组合中，操作时间的单位为小时，从而将同一个小时内进行的同一类操作而产生的不同日志记录进行聚合，使得聚合后的数据表中的日志记录大幅降低，得到只有38G的日志数据表，其中，图3示意性的示出了38G的日志数据表中的日志记录A’、日志记录B’、日志记录C’；

然后，再将38G的日志数据表，按照日(即以天为单位)聚合，即上述五个维度标识组合中，操作时间的单位为天，从而将同一个天内进行的同一类操作而产生的不同日志记录进行聚合，使得聚合后的数据表中的日志记录再一次降低，得到聚合后只有20G的日志数据表，其中，图3示意性的示出了20G的日志数据表中的日志记录A”、日志记录B”、日志记录C”。

那么在执行步骤105时，则可以将目标维度组合、待统计的目标指标标识、聚合后得到的第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

这样，本发明实施例通过对同一个用户的多次相同业务操作所引起的多条日志数据进行聚合，即对第一数据表中结构化存储的日志数据进行相同日志数据之间的聚合操作，从而可以使得第一数据表的存储空间成倍缩小，降低数据冗余以及第一数据表对存储空间的占用。

可选地，在一个实施例中，在执行步骤103时，可以将所述第一数据表中的所述至少两条记录的维度进行去重操作；对所述至少两条记录中具有相同指标标识的指标进行累加操作；将累加结果更新至去重操作后得到的一条记录中。其中，所述至少两条记录为在预设维度标识组合下维度相同的记录。

其中，本发明对于去重操作和累加操作的执行顺序不做限制。

继续以上述聚合实施例的举例来说明，例如预设维度标识组合为用户ID、视频ID、平台、软件版本、操作时间。而由于表1中的第一条记录和第三条记录之间，在用户ID、视频ID、平台、软件版本、操作时间这五个粒度的维度下，其维度都是相同的。因此，可以对表1的这两条记录中在这五个粒度下的维度行去重操作，例如，在第一条记录和第三条记录中，只保留一条记录(例如第一条记录)在这五个粒度的维度下的数值，而将第三条记录中的用户ID的数值001、视频ID的数值003、平台的数值IOS、软件版本的数值1.0、操作时间的数值t1，均删除。

此外，还可以对所述表1中第一条记录和第三条记录之间，具有相同指标标识(即点击量字段)的指标进行累加操作，这里为1+1＝2，得到累加结果(2)；

最后，可以将累加结果更新至保留的第一条记录的点击量指标下，即将点击量指标的数值从1更新为2，得到表2。可选地，可以将表1中被去重的第三条记录删除，并将第四条记录上移，使其位于原始第三条记录所处的位置，得到表2。

表2

这样，本发明实施例通过对同一个用户的多次相同业务操作所引起的多条日志数据进行聚合，即对第一数据表中结构化存储的日志数据进行预设维度标识组合下对相同的维度进行去重操作，以及对相同指标标识下的指标进行累加操作，从而完成第一数据表中相同日志数据之间的聚合操作，使得第一数据表的存储空间成倍缩小，降低了数据冗余以及第一数据表对存储空间的占用。

可选地，参照图4或图5，在步骤105之前，根据本发明实施例的方法还可以包括：

步骤104，对所述第一数据表进行维度和/或指标的扩充，得到第二数据表；

其中，由于日志数据中的维度的粒度和指标的类型并不是最全面的，例如用户进行某个业务操作所返回的日志数据中关于用户的信息只包括用户ID这一粒度的维度，但是用户还包括其他属性，例如姓名、年龄、性别、所属省市等属性，而这些属性其实都可以作为本发明实施例的不同粒度的维度，关于指标的类型也是同理的。

因此，本步骤需要对第一数据表中的字段(维度标识和/或指标标识)进行扩充，并再对每条记录中扩充后的字段的字段值进行补充(即对维度、指标进行补充)，从而得到第二数据表。

在一个示例中，该第二数据表可以为数据宽表。

如图4或图5所示，那么在执行步骤105时，则可以将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第二数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

在一个示例中，如图6所示，可以利用第一数据表、视频属性池、用户属性池，来对第一数据表中的维度和指标进行扩充，从而得到数据宽表。

其中，视频属性池包括视频的各个属性，例如视频名称、视频标签等。用户属性池包括各个用户的属性，例如年龄、姓名、职业、户籍等。

在得到数据宽表之后，还可以对数据宽表生成宽表视图，其目的在于宽表视图能够适配麒麟操作系统的输入数据的结构，但是，本地存储数据时，则只需要存储数据宽表即可，因为，数据宽表的大小要小于宽表视图，从而可以降低对存储空间的占用。

在一个示例中，如图7所示，示出了Kylin操作系统在不同维度组合下对指标的统计过程。

如图7所示，Kylin操作系统具有统计指标的模块，该模块包括输入至模块中的资源和处理该资源的模型，例如输入至模型1的数据包括宽表视图1、指标标识1和目标维度组合1，这三者都是该模型1需要处理的资源1，模型1对资源1进行处理，从而得到目标维度组合1下，对应指标标识1的指标数据，即指标1。

这里之所以列举了Kylin操作系统中的三个模型，原因在于三个模型处理的目标维度组合不同，例如目标维度组合1下的指标1可以是粗维度组合下统计的某个指标，例如北京的用户对视频1的点击量，这个统计结果可以用于发送邮件；再如目标维度组合2下的指标2可以是较细维度组合下统计的某个指标，例如北京的IOS平台的用户对视频1的点击量，这个统计结果可以应用于更细维度的统计工作中；又如目标维度组合3下的指标3可以是更细维度组合下统计的某个指标，例如北京的IOS平台的女用户对视频1的点击量。

那么由于处理的目标维度组合的粒度不同，因此，这三个模型可以存在一定上的结构差异。

这样，本发明实施例通过对第一数据表进行维度和/或指标的扩充，得到第二数据表，使得第二数据表中不仅包括原本来自原始日志数据中的维度和指标，还可以包括扩充而得到的维度和/或指标，那么利用该第二数据表进行业务指标的统计，则可以对统计的业务指标提供更多的选择，此外，对于统计的业务指标所处的维度组合也有更多的选择，从而提升对各个业务指标的评估效果，便于项目决策和调整。

需要说明的是，虽然在上述图5实施例中，步骤103在步骤104之前执行，但是，在其他实施例中，步骤103也可以在步骤104之后执行，即聚合操作可以在第一数据表的扩充操作之后来执行，本发明对此并不做限制。

可选地，在一个实施例中，在执行步骤104时，可以首先，获取所述第一数据表的每条记录中的目标用户ID；然后，获取与所述目标用户ID对应的预设用户属性；最后，根据所述目标用户ID，将所述预设用户属性与所述第一数据表中的相应记录关联，以对所述第一数据表的维度进行扩充，得到第二数据表。

具体而言，由于本发明实施例的来自终端设备的日志数据都是由用户的操作而引起的，因此，每条日志数据中都可以携带触发该日志数据的用户ID，那么本实施例中，则可以获取第一数据表中每条记录的用户ID(例如001)，并获取该用户ID对应的预设用户属性(例如姓名张三、年龄20、性别男，所属省市北京)，其中，该预设用户属性的标识(这里以预设用户属性的名称为例说明)包括但不限于姓名、年龄、性别、所属省市。然后，利用第一数据表中每条记录的用户ID(例如001)，来将获取到的该预设用户属性与相应记录关联起来，从而将这些预设用户属性作为第一数据表中扩充的多个维度，并将用户ID(001)对应的预设用户属性的标识分别存储到相应记录的相应字段下。

其中，在获取用户的预设用户属性时，可以从专门的信息池(例如图6所示的用户属性池)中利用用户ID来获取用户的各个属性的属性值。

以表1中的第一条记录为例，表3示出了本实施例扩充后的数据表。

表3

这样，本发明实施例通过对结构化存储的日志数据进一步作维度以及维度标识的扩充处理，具体则利用第一数据表中的用户ID，获取与用户ID对应的预设用户属性，例如从图6所示的用户属性池中获取该预设用户属性，从而将该预设用户属性与记录相互关联，达到对第一数据表中的维度扩充的目的，那么利用维度扩充后的第二数据表进行业务指标的统计时，则可以在更多样化的维度组合下，统计各个业务指标，便于项目决策和调整。例如，可以统计北京市的用户对视频ID为003的视频的点击量指标。

可选地，在一个实施例中，在执行步骤104时，还可以首先，获取所述第一数据表的每条记录中的目标业务ID(其中，业务ID可以是表1中的一个字段，表1未示出该字段)；然后，获取与所述目标业务ID对应的预设业务属性；最后，根据所述目标业务ID，将所述预设业务属性与所述第一数据表中的相应记录关联，以对所述第一数据表的维度和/或指标进行扩充，得到第二数据表。

具体而言，由于本发明实施例的日志数据都是由用户进行的业务操作而引起的，因此，每条日志数据中都可以携带被操作的业务的ID，其中，业务包括但不限于视频、图片、音频、网页等，那么本实施例中，可以获取第一数据表中每条记录的业务ID，并获取该业务ID对应的预设业务属性(例如视频名称“快乐XX”、视频播放时长为2分钟、视频分类标签为喜剧)，其中，该预设业务属性的标识(这里以预设业务属性的名称为例说明)包括但不限于视频名称、视频播放时长、视频分类标签等。然后，利用第一数据表中每条记录的业务ID，来将获取到的该预设业务属性与相应记录关联起来，从而将这些预设业务属性作为第一数据表中扩充的多个维度和/或多个指标，并将预设业务属性的标识分别存储到相应记录的相应字段下。其中，以上述预设业务属性的名称为例，视频名称、视频分类标签均为维度字段，而视频播放时长则可以是统计的指标字段，因此，本实施例可以对第一数据表中的维度和/或指标进行扩充。

其中，在获取业务的预设业务属性时，可以从专门的信息池(例如图6中的视频属性池)中利用业务ID来获取业务的各个属性的属性值。

这样，本发明实施例通过对结构化存储的日志数据进一步作维度和/或指标的扩充处理，具体则利用第一数据表中的业务ID，并获取与业务ID对应的预设业务属性，从而将该预设业务属性与记录相互关联，达到对第一数据表中的维度和/或指标扩充的目的，那么利用维度和/或指标扩充后的第二数据表进行业务指标的统计时，则可以在更多样化的维度组合下，统计日志数据中原本不存在的指标标识的业务指标的数值，便于项目决策和调整。例如，可以统计安卓平台用户对视频分类标签为搞笑的视频的点击量指标。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

与上述本发明实施例所提供的方法相对应，参照图8，示出了本发明一种业务指标的获取装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

获取模块201，用于获取终端设备的日志数据；

第一处理模块202，用于对所述日志数据抽取业务的维度和指标，按照所述维度和所述指标对所述日志数据进行结构化存储，得到第一数据表，其中，所述第一数据表的字段包括多个维度标识和多个指标标识，每条日志数据抽象为所述第一数据表中的一条记录；

第二处理模块203，用于将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

可选地，所述装置还包括：

聚合模块，用于将所述第一数据表中的至少两条记录进行聚合；其中，所述至少两条记录为在预设维度标识组合下维度相同的记录；

所述第二处理模块203，还用于将目标维度组合、待统计的目标指标标识、聚合后得到的第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

可选地，所述聚合模块，还用于将所述第一数据表中的所述至少两条记录的维度进行去重操作，并对所述至少两条记录中具有相同指标标识的指标进行，以及将累加结果更新至去重操作后得到的一条记录中。

可选地，所述装置还包括：

扩充模块，用于对所述第一数据表进行维度和/或指标的扩充，得到第二数据表；

所述第二处理模块203，还用于将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第二数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

可选地，所述扩充模块包括：

第一获取子模块，用于获取所述第一数据表的每条记录中的目标用户ID；

第二获取子模块，用于获取与所述目标用户ID对应的预设用户属性；

第一扩充子模块，用于根据所述目标用户ID，将所述预设用户属性与所述第一数据表中的相应记录关联，以对所述第一数据表的维度进行扩充，得到第二数据表。

可选地，所述扩充模块还包括：

第三获取子模块，用于获取所述第一数据表的每条记录中的目标业务ID；

第四获取子模块，用于获取与所述目标业务ID对应的预设业务属性；

第二扩充子模块，用于根据所述目标业务ID，将所述预设业务属性与所述第一数据表中的相应记录关联，以对所述第一数据表的维度和/或指标进行扩充，得到第二数据表。

对于装置实施例而言，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。

根据本发明的又一个实施例，本发明还提供了一种服务器，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业务指标的统计程序，所述业务指标的统计程序被所述处理器执行时实现如上述任意一个实施例所述的业务指标的获取方法的步骤。

根据本发明的再一个实施例，本发明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上存储有业务指标的统计程序，所述业务指标的统计程序被处理器执行时实现如上述任意一个实施例所述的业务指标的获取方法中的步骤。

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。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种业务指标的获取方法、一种业务指标的获取装置、一种服务器、一种计算机可读存储介质，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 (14)

1.一种业务指标的获取方法，其特征在于，包括：

获取终端设备的日志数据；

对所述日志数据抽取业务的维度和指标，按照所述维度和所述指标对所述日志数据进行结构化存储，得到第一数据表，其中，所述第一数据表的字段包括多个维度标识和多个指标标识，每条日志数据抽象为所述第一数据表中的一条记录；

将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标之前，所述方法还包括：

将所述第一数据表中的至少两条记录进行聚合；其中，所述至少两条记录为在预设维度标识组合下维度相同的记录；

将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标，包括：将目标维度组合、待统计的目标指标标识、聚合后得到的第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一数据表中的至少两条记录进行聚合，包括：

将所述第一数据表中的所述至少两条记录的维度进行去重操作；

对所述至少两条记录中具有相同指标标识的指标进行累加操作；

将累加结果更新至去重操作后得到的一条记录中。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标之前，所述方法还包括：

对所述第一数据表进行维度和/或指标的扩充，得到第二数据表；

所述将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标，包括：

将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第二数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一数据表进行维度和/或指标的扩充，得到第二数据表，包括：

获取所述第一数据表的每条记录中的目标用户ID；

获取与所述目标用户ID对应的预设用户属性；

根据所述目标用户ID，将所述预设用户属性与所述第一数据表中的相应记录关联，以对所述第一数据表的维度进行扩充，得到第二数据表。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一数据表进行维度和/或指标的扩充，得到第二数据表，还包括：

获取所述第一数据表的每条记录中的目标业务ID；

获取与所述目标业务ID对应的预设业务属性；

根据所述目标业务ID，将所述预设业务属性与所述第一数据表中的相应记录关联，以对所述第一数据表的维度和/或指标进行扩充，得到第二数据表。

7.一种业务指标的获取装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取终端设备的日志数据；

第一处理模块，用于对所述日志数据抽取业务的维度和指标，按照所述维度和所述指标对所述日志数据进行结构化存储，得到第一数据表，其中，所述第一数据表的字段包括多个维度标识和多个指标标识，每条日志数据抽象为所述第一数据表中的一条记录；

第二处理模块，用于将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

聚合模块，用于将所述第一数据表中的至少两条记录进行聚合；其中，所述至少两条记录为在预设维度标识组合下维度相同的记录；

所述第二处理模块，还用于将将目标维度组合、待统计的目标指标标识、聚合后得到的第一数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述聚合模块，还用于将所述第一数据表中的所述至少两条记录的维度进行，对所述至少两条记录中具有相同指标标识的指标进行累加操作，将累加结果更新至去重操作后得到的一条记录中。

10.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

扩充模块，用于对所述第一数据表进行维度和/或指标的扩充，得到第二数据表；

所述第二处理模块，还用于将目标维度组合、待统计的目标指标标识、所述第二数据表输入至预设操作系统进行处理，得到所述业务在所述目标维度组合下与所述目标指标标识对应的目标指标。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述扩充模块包括：

第一获取子模块，用于获取所述第一数据表的每条记录中的目标用户ID；

第二获取子模块，用于获取与所述目标用户ID对应的预设用户属性；

第一扩充子模块，用于根据所述目标用户ID，将所述预设用户属性与所述第一数据表中的相应记录关联，以对所述第一数据表的维度进行扩充，得到第二数据表。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述扩充模块还包括：

第三获取子模块，用于获取所述第一数据表的每条记录中的目标业务ID；

第四获取子模块，用于获取与所述目标业务ID对应的预设业务属性；

第二扩充子模块，用于根据所述目标业务ID，将所述预设业务属性与所述第一数据表中的相应记录关联，以对所述第一数据表的维度和/或指标进行扩充，得到第二数据表。

13.一种服务器，其特征在于，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业务指标的统计程序，所述业务指标的统计程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的业务指标的获取方法的步骤。

14.一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业务指标的统计程序，所述业务指标的统计程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的业务指标的获取方法中的步骤。