CN110704751B - 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过采集数据集，所述数据集包括有多个不同维度的业务数据；确定所述数据集在各维度的数据指标；根据各维度的数据指标，确定与目标维度的关联的至少一个其他维度，其中，所述目标维度是本次待分析业务数据所属于的维度；根据与目标维度的关联的至少一个其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果，以避免现有技术中存在的由于对于业务数据的归因分析和处理需要依靠于人力而导致的处理效率较低和成本较高的问题。

Description

数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开实施例涉及大数据处理领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着电子信息技术的发展，大数据分析处理成为对于现象和问题进行分析的重要手段。

在现有技术中，对于大数据分析和处理可用于对事物变化进行归因分析。其中，通过采集事物在各个时间段的数据信息，从而确定产生某一变化的原因。

但是，现有的业务数据的归因分析和处理一般是基于人工实现的，由于机器算法在归因分析上的准确性较低，使得业务数据的归因分析和处理依旧依靠于人力。这使得对于信息的归因分析和处理的效率较低，成本较高。

发明内容

针对上述问题，本公开提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种数据处理方法，包括：

采集数据集，所述数据集包括有多个不同维度的业务数据；

确定所述数据集在各维度的数据指标；

根据各维度的数据指标，确定与目标维度的关联的至少一个其他维度，其中，所述目标维度是本次待分析业务数据所属于的维度；

根据与目标维度的关联的至少一个其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果。

第二方面，本公开实施例提供了一种数据处理装置，包括：

采集模块，用于采集数据集，所述数据集包括有多个不同维度的业务数据；

第一处理模块，用于确定所述数据集在各维度的数据指标，根据各维度的数据指标，确定与目标维度的关联的至少一个其他维度，其中，所述目标维度是本次待分析业务数据所属于的维度；

第二处理模块，用于根据与目标维度的关联的至少一个其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果。

第三方面，本公开提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如前任一项所述的数据处理方法。

第四方面，本公开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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如前任一项所述的数据处理方法。

本公开实施例提供的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过采集数据集，所述数据集包括有多个不同维度的业务数据；确定所述数据集在各维度的数据指标；根据各维度的数据指标，确定与目标维度的关联的至少一个其他维度，其中，所述目标维度是本次待分析业务数据所属于的维度；根据与目标维度的关联的至少一个其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果，以避免现有技术中存在的由于对于业务数据的归因分析和处理需要依靠于人力而导致的处理效率较低和成本较高的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开所基于的网络架构的示意图；

图2为本公开实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图3为本公开实施例提供的数据处理装置的结构框图；

图4为本公开实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

随着电子信息技术的发展，大数据分析处理成为对于现象和问题进行分析的重要手段。

在现有技术中，对于大数据分析和处理可用于对事物变化进行归因分析。其中，通过采集事物在各个时间段的数据信息，从而确定产生某一变化的原因。

但是，现有的业务数据的归因分析和处理一般是基于人工实现的，由于机器算法在归因分析上的准确性较低，使得业务数据的归因分析和处理依旧依靠于人力。这使得对于信息的归因分析和处理的效率较低，成本较高。

针对上述问题，本公开提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

参考图1，图1为本公开所基于的网络架构的示意图，如图1所示的，本公开基于的一种网络架构可包括数据处理装置2以及业务服务器1。

其中，数据处理装置2是可与业务服务器1通过网络进行交互的硬件或软件，其可用于执行下述各示例中所述的数据处理方法。

当数据处理装置2为硬件时，包括具备运算功能的云端服务器。当数据处理装置2为软件时，其可以安装在具备运算功能的电子设备中，其中的电子设备包括但不限于膝上型便携计算机和台式计算机等等，上述的电子设备是指包括智能手机、平板电脑、台式计算机等在内的设备。

业务服务器1具体可为用于对业务进行处理、运行、加载等操作的云端服务器或服务器集群，其内存储有业务数据，还可用于与开发人员的终端进行交互与为开发人员的终端提供服务器。

本公开所基于的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质可适用于对各位业务数据的归因分析。以包括广告推送平台在内的电子信息推送平台为例，其业务一般以信息的推送为主。而为了向用户推送更为精准和实时的信息，其在向用户推送信息时会考虑到多个维度的因素并对多个维度之间的关联关系进行归因分析，并根据分析结果确定推送的信息或推送信息的方式。

第一方面，参考图2，图2为本公开实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图。本公开实施例提供的数据处理方法，包括：

步骤101、采集数据集，所述数据集包括有多个不同维度的业务数据。

具体来说，本公开实施例提及的数据集可如前述的信息推送过程中产生的数据，如推送反馈率、推送流量、推送目标人群包、信息领域、推送策略等等，即其数据集中包括有多个不同维度的业务数据。

这里的维度可为同一领域的多个维度，如基于信息内容的不同，该多个维度可指代信息内容的不同维度，如体育信息、文化信息、经济信息等等；也可为不同领域的多个维度，如流量比例、推送目标人群包属性等等。需要说明的是，在本公开中每一业务数据仅对应一个维度。

步骤102、确定所述数据集在各维度的数据指标；

步骤103、根据各维度的数据指标，确定与目标维度的关联的至少一个其他维度，其中，所述目标维度是本次待分析业务数据所属于的维度。

具体来说，在归因分析的过程中，一般可确定维度之间的关联关系，例如，当经济领域的数据不佳或发生下滑时，房地产领域的数据也将下滑；又例如，当科技领域的新产品上线时，其科技领域的信息浏览量将得到提升，相应的，与科技领域相关的经济信息或销售数据的曝光度也将相应提升，甚至，男性消费者的数量将显著提高。也就是说，各维度的业务数据之间将存在关联关系。

因此，在本公开提供的实例中，为了确定各维度的业务数据之间的关联性，可先确定各维度的数据指标，并基于获得的各数据指标确定维度之间的关系，特别是其他维度与待分析业务数据的目标维度之间的关系。其中，其他维度是指全部维度中除去目标维度以外的剩余维度。

具体来说，根据需求的不同，数据指标包括置信度、准确度、提升度以及支持度中的至少一项。

其中，置信度展现的是这个维度的数据的可信程度，或落入一定概率的程度。例如，当某一业务数据的数据值发生了改变时，可通过采用现有的置信度算法计算获得该业务数据发生增长的置信度，即判定该业务数据出现增长的可信程度，或出现递减的可信程度等。

准确度展现的是这个维度的数据的真实程度。例如，当某一业务数据的数据值为A时，通过准确度算法可确定该数据值取A是否真实有效，即其与该业务数据的数据值的真实值之间的误差大小。

提升度反映了某一维度业务数据和其他任一维度业务数据之间的相关性和相关性的方向，如正相关、负相关和不相关。

支持度是指某一业务数据在其前一维度业务数据表和后一维度业务数据表中同时出现的概率，即其同时对该前一维度业务数据和后一维度业务数据造成影响的概率。

通过确定各维度的业务数据的包括上述指标在内的数据指标，从而能够根据各数据指标确定与待分析业务数据对应的目标维度的关联的至少一个其他维度。例如，当需要分析某一维度的业务数据的增长出现的原因时，可通过数据指标确定与该维度有关联的其他维度，即排除一些与该维度无关维度的业务数据，而仅对有关联维度的业务数据进行进一步分析。

步骤104、根据与目标维度的关联的至少一个其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果。

具体来说，在本公开实施例中，为了获得准确的归因结果，可基于前述获得的与目标维度具备关联关系的其他维度进行排列组合，以使每一维度组合中至少包括有一个其他维度的业务数据和相应的数据指标。随后，通过对每一维度组合的数据指标进行分析可获知其每一维度组合的组合权重。

也就是说，对与所述目标维度关联的各其他维度进行排列组合，获得与所述目标维度关联的至少一个维度组合和相应的组合权重，然后，根据所述组合权重确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果。

具体来说，在确定组合权重时可采用如下方式：首先，确定其他维度的数据指标和目标维度的数值指标的变化一致性；随后，根据变化一致性确定与所述目标维度关联的至少一个维度组合相应的组合权重。

举例来说，若目标维度的业务数据发生了增长，且增幅较大，而与该目标维度关联的其他维度可包括三种：就业人数维度、年龄维度和收入维度。首先可对该三个维度进行排列组合，以获得6种维度组合，{就业人数维度，年龄维度，收入维度}、{就业人数维度、年龄维度}、{就业人数维度，收入维度}，{年龄维度，收入维度}，{就业人数维度}，{年龄维度}，{收入维度}。

随后，通过对于该三个维度的数据指标分析可知，当该目标维度发生增长时，其就业人数维度的业务数据的增长幅度较小上，年龄维度的业务数据分布广泛且收入维度的数据增长幅度较大。可获得收入维度与该目标维度的变化呈现高度的一致性，就业人数维度与该目标维度的变化呈现中度的一致性，年龄维度维度与该目标维度的变化呈现的一致性较为薄弱。

因此，可利用该一致性对于上述的6种维度组合进行排序，并得出{就业人数维度，收入维度}的组合权重占比较高的结论。

最后，可得出是由于收入维度的数据增长幅度较大为主导，伴随就业人数维度增长的小幅度而导致的该目标维度的业务数据的大幅度增长的归因结果。

可选的，在本公开实施例中，还可包括如下步骤：根据所述待分析业务数据的归因结果对输出所述业务数据集的业务参数进行调整。具体的，业务参数可指代用于影响业务数据的因素，如销售策略将影响销售量、推送策略将影响推送成本转换率或点击率。通过获取前述的归因结果，可造成对目标维度的业务数据发生变化的其他维度的业务数据或业务参数进行调整。

可选的，在本公开实施例中，还可包括如下步骤：根据所述待分析业务数据的归因结果对业务数据集对应的业务状态进行预警。具体的，业务状态可由用于多个维度业务数据所构成，其一般可用于描述业务当前的进展或形态，如推送信息的准确率、销售目标完成度等等。通过获取前述的归因结果，可对发生变化的业务数据所造成的对于业务状态的影响进行提前预判，以便对于业务数据或业务参数进行预警和调整。

本公开实施例提供的数据处理方法，通过采集业务数据集，所述业务数据集包括有多个维度的业务数据；确定业务数据集在各维度的数据指标，并根据各数据指标确定与待分析业务数据对应的目标维度的关联的至少一个其他维度；根据与所述目标维度关联的其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果，以避免现有技术中存在的由于对于业务数据的归因分析和处理需要依靠于人力而导致的处理效率较低和成本较高的问题。

对应于上文实施例的数据处理方法，图3为本公开实施例提供的数据处理装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本公开实施例相关的部分。参照图3，所述数据处理装置包括：采集模块10、第一处理模块20、第二处理模块30。

采集模块10，用于用于采集数据集，所述数据集包括有多个不同维度的业务数据；

第一处理模块20，用于确定所述数据集在各维度的数据指标，根据各维度的数据指标，确定与目标维度的关联的至少一个其他维度，其中，所述目标维度是本次待分析业务数据所属于的维度；

第二处理模块30，用于根据与目标维度的关联的至少一个其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果。

本公开提供的可选实施例中，所述第一处理模块10具体用于：对与所述目标维度关联的各其他维度进行排列组合，获得与所述目标维度关联的至少一个维度组合和相应的组合权重；根据所述组合权重确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果。

本公开提供的可选实施例中，所述第一处理模块20具体用于：

确定其他维度的数据指标和目标维度的数值指标的变化一致性；根据变化一致性确定与所述目标维度关联的至少一个维度组合相应的组合权重。

本公开提供的可选实施例中，所述数据指标包括置信度、准确度、提升度以及支持度中的至少一项。

本公开提供的可选实施例中，还包括：第三处理模块；

所述第三处理模块，用于根据所述待分析业务数据的归因结果对输出所述业务数据集的业务参数进行调整。

本公开提供的可选实施例中，还包括：第四处理模块；

所述第四处理模块，用于根据所述待分析业务数据的归因结果对业务数据集对应的业务状态进行预警。

本公开实施例提供的数据处理装置，通过采集业务数据集，所述业务数据集包括有多个维度的业务数据；确定业务数据集在各维度的数据指标，并根据各数据指标确定与待分析业务数据对应的目标维度的关联的至少一个其他维度；根据与所述目标维度关联的其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果，以避免现有技术中存在的由于对于业务数据的归因分析和处理需要依靠于人力而导致的处理效率较低和成本较高的问题。

本实施例提供的电子设备，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备900的结构示意图，该电子设备900可以为终端设备或服务器。其中，终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、个人数字助理(Personal Digital Assistant，简称PDA)、平板电脑(Portable Android Device，简称PAD)、便携式多媒体播放器(Portable MediaPlayer，简称PMP)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，电子设备900可以包括数据处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)901，其可以根据存储在只读存储器(Read Only Memory，简称ROM)902中的程序或者从存储装置908加载到随机访问存储器(Random Access Memory，简称RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。数据处理装置901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。

通常，以下装置可以连接至I/O接口905：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置906；包括例如液晶显示器(Liquid CrystalDisplay，简称LCD)、扬声器、振动器等的输出装置907；包括例如磁带、硬盘等的存储装置908；以及通信装置909。通信装置909可以允许电子设备900与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备900，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置909从网络上被下载和安装，或者从存储装置908被安装，或者从ROM902被安装。在该计算机程序被数据处理装置901执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述实施例所示的方法。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LocalArea Network，简称LAN)或广域网(Wide Area Network，简称WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

第一方面，根据本公开的一个或多个实施例，一种数据处理方法，包括：

采集数据集，所述数据集包括有多个不同维度的业务数据；

确定所述数据集在各维度的数据指标；

根据各维度的数据指标，确定与目标维度的关联的至少一个其他维度，其中，所述目标维度是本次待分析业务数据所属于的维度；

根据与目标维度的关联的至少一个其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果。

在本公开提供的一个或多个实施例中，所述

根据与目标维度的关联的至少一个其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果，包括：

对与所述目标维度关联的各其他维度进行排列组合，以获得与所述目标维度关联的至少一个维度组合和相应的组合权重；

根据所述组合权重确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果。

在本公开提供的一个或多个实施例中，

所述对与所述目标维度关联的各其他维度进行排列组合，获得与所述目标维度关联的至少一个维度组合和相应的组合权重，包括：

确定其他维度的数据指标和目标维度的数值指标的变化一致性；

根据变化一致性确定与所述目标维度关联的至少一个维度组合相应的组合权重。

在本公开提供的一个或多个实施例中，所述数据指标包括置信度、准确度、提升度以及支持度中的至少一项。

在本公开提供的一个或多个实施例中，还包括：

根据所述待分析业务数据的归因结果对输出所述业务数据集的业务参数进行调整。

在本公开提供的一个或多个实施例中，还包括：

根据所述待分析业务数据的归因结果对业务数据集对应的业务状态进行预警。

第二方面，在本公开提供的一个或多个实施例中，一种数据处理装置，包括：

采集模块，用于采集数据集，所述数据集包括有多个不同维度的业务数据；

第一处理模块，用于确定所述数据集在各维度的数据指标，根据各维度的数据指标，确定与目标维度的关联的至少一个其他维度，其中，所述目标维度是本次待分析业务数据所属于的维度；

第二处理模块，用于根据与目标维度的关联的至少一个其他维度，确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果。

在本公开提供的一个或多个实施例中，所述第一处理模块，具体用于：对与所述目标维度关联的各其他维度进行排列组合，获得与所述目标维度关联的至少一个维度组合和相应的组合权重；根据所述组合权重确定业务数据集中待分析业务数据的归因结果。

在本公开提供的一个或多个实施例中，所述第一处理模块具体用于：

确定其他维度的数据指标和目标维度的数值指标的变化一致性；根据变化一致性确定与所述目标维度关联的至少一个维度组合相应的组合权重。

在本公开提供的一个或多个实施例中，所述数据指标包括置信度、准确度、提升度以及支持度中的至少一项。

在本公开提供的一个或多个实施例中，还包括：第三处理模块；

所述第三处理模块，用于根据所述待分析业务数据的归因结果对输出所述业务数据集的业务参数进行调整。

在本公开提供的一个或多个实施例中，还包括：第四处理模块；

所述第四处理模块，用于根据所述待分析业务数据的归因结果对业务数据集对应的业务状态进行预警。

第三方面，根据本公开的一个或多个实施例，一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如前所述的数据处理方法。

第四方面，根据本公开的一个或多个实施例，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如前所述的数据处理方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (6)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

采集数据集，所述数据集包括有多个不同维度的业务数据；

确定所述数据集在各维度的数据指标；所述数据指标包括置信度、准确度、提升度以及支持度中的至少一项；

根据各维度的数据指标，确定与目标维度的关联的至少一个其他维度，其中，所述目标维度是本次待分析业务数据所属于的维度；所述其他维度是指全部维度中除去所述目标维度以外的剩余维度；

确定所述其他维度的数据指标和所述目标维度的数值指标的变化一致性；

基于与所述目标维度具备关联关系的所述其他维度进行排列组合；

根据所述变化一致性确定与所述目标维度关联的至少一个维度组合相应的组合权重，每一个维度组合中至少包括一个所述其他维度的业务数据和相应的数据指标；

根据所述组合权重确定所述数据集中待分析业务数据的归因结果；

根据所述待分析业务数据的归因结果对所述数据集对应的业务状态进行预警。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，还包括：

根据所述待分析业务数据的归因结果对输出所述数据集的业务参数进行调整。

3.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集数据集，所述数据集包括有多个不同维度的业务数据；

第一处理模块，用于确定所述数据集在各维度的数据指标，根据各维度的数据指标，确定与目标维度的关联的至少一个其他维度，其中，所述目标维度是本次待分析业务数据所属于的维度；所述其他维度是指全部维度中除去所述目标维度以外的剩余维度；

第二处理模块，用于确定所述其他维度的数据指标和所述目标维度的数值指标的变化一致性；

基于与所述目标维度具备关联关系的所述其他维度进行排列组合；

根据所述变化一致性确定与所述目标维度关联的至少一个维度组合相应的组合权重，每一个维度组合中至少包括一个所述其他维度的业务数据和相应的数据指标；

根据所述组合权重确定所述数据集中待分析业务数据的归因结果；

还包括：第四处理模块；

所述第四处理模块，用于根据所述待分析业务数据的归因结果对业务数据集对应的业务状态进行预警；

所述数据指标包括置信度、准确度、提升度以及支持度中的至少一项。

4.根据权利要求3所述的数据处理装置，其特征在于，还包括：第三处理模块；

所述第三处理模块，用于根据所述待分析业务数据的归因结果对输出所述业务数据集的业务参数进行调整。

5.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1-2任一项所述的数据处理方法。

6.一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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1-2任一项所述的数据处理方法。

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