CN110737696A - 数据抽样方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

数据抽样方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了数据抽样方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域。具体实现方案为：将数据序列划分为多个数据分组；针对各个数据分组，分别采用预先设定的算法对所述数据分组中的数据进行计算，将计算结果作为所述数据分组的抽样数据；输出各个数据分组的所述抽样数据。本申请实施例能够便于定位错误数据。

Description

数据抽样方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及一种计算机领域，尤其涉及一种数据处理领域。
背景技术
在对大量数据进行数据分析时，经常采用数据抽样的方式，从大量数据中抽样出一部分数据，并对抽样出的数据进行显示和/或分析。这种随机抽样的方式常常会将出问题的数据忽略掉，导致无法精确定位问题数据。
例如，时间序列数据(也称时序数据)是某一指标按时间顺序采集的数据集合。运维监控产生的时序数据一般量都比较庞大，特别是当选择的时间范围比较大时，在有限的屏幕上显示不了所有的数据，就需要对原始的数据进行抽样处理。比如当前屏幕只能展示1000个数据，但是传递过来的原始数据是2000个数据，则可以从2000个数据中抽样出1000个数据，并在屏幕上显示抽样出的数据。目前一般采用随机抽样的方式，由于抽样是随机的，如果出问题的数据没有被抽样出来，则无法显示出问题的数据。
发明内容
本申请实施例提出一种数据抽样方法、装置、电子设备及存储介质。
第一方面，本申请实施例提出一种数据抽样方法，包括：
将数据序列划分为多个数据分组；
针对各个数据分组，分别采用预先设定的算法对所述数据分组中的数据进行计算，将计算结果作为所述数据分组的抽样数据；
输出各个数据分组的所述抽样数据。
本申请实施例通过对各个数据分组进行计算，将计算结果作为数据分组的抽样数据，使每个抽样数据能够反映出对应数据分组中的数据特点，从而便于定位错误数据。
在一种实施方式中，所述数据序列为时间序列数据；
所述将数据序列划分为多个数据分组，包括：
获取屏幕支持显示的数据个数，根据所述屏幕支持显示的数据个数设置所述数据分组的个数；
利用所述时间序列数据对应的时间长度及所述数据分组的个数，确定每个数据分组对应的时间长度；
根据所述每个数据分组对应的时间长度，将所述时间序列数据划分为多个数据分组。
在针对时间序列数据进行抽样时，本申请实施例按照屏幕支持显示的数据个数进行分组，以使抽样得到的抽样数据能够在屏幕上完整显示。
在一种实施方式中，所述时间序列数据对应的时间长度的确定方式为：
确定所述时间序列数据的开始时刻和结束时刻；
采用所述开始时刻和结束时刻计算所述时间序列数据对应的时间长度。
在一种实施方式中，所述预先设定的算法为：确定所述数据分组中的数据的最大值、确定所述数据分组中的数据的最小值、计算所述数据分组中的数据的平均值或者计算所述数据分组中的数据的和。
本申请实施例采用上述预定的算法计算数据分组的抽样数据，使抽样数据能够反映出对应数据分组中的数据特点，便于定位错误数据。
第二方面，本申请实施例提出一种数据抽样装置，其特征在于，包括：
分组模块，用于将数据序列划分为多个数据分组；
抽样模块，用于针对各个数据分组，分别采用预先设定的算法对所述数据分组中的数据进行计算，将计算结果作为所述数据分组的抽样数据；
输出模块，用于输出各个数据分组的所述抽样数据。
在一种实施方式中，所述数据序列为时间序列数据；
所述分组模块，包括：
分组个数确定子模块，用于获取屏幕支持显示的数据个数，根据所述屏幕支持显示的数据个数设置所述数据分组的个数；
分组长度确定子模块，用于利用所述时间序列数据对应的时间长度及所述数据分组的个数，确定每个数据分组对应的时间长度；
划分子模块，用于根据所述每个数据分组对应的时间长度，将所述时间序列数据划分为多个数据分组。
在一种实施方式中，所述分组长度确定子模块，用于：
确定所述时间序列数据的开始时刻和结束时刻；采用所述开始时刻和结束时刻计算所述时间序列数据对应的时间长度。
在一种实施方式中，所述预先设定的算法为：确定所述数据分组中的数据的最大值、确定所述数据分组中的数据的最小值、计算所述数据分组中的数据的平均值或者计算所述数据分组中的数据的和。
第三方面，本申请实施例提出一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面中任一项所述的方法。
第四方面，本申请实施例提出一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面中任一项所述的方法。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：本申请实施例通过对各个数据分组进行计算，将计算结果作为数据分组的抽样数据，使每个抽样数据能够反映出对应数据分组中的数据特点，从而定位错误数据。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1为根据本申请实施例的一种数据抽样方法实现流程图；
图2为根据本申请实施例的一种数据抽样方法中，步骤S101的实现流程图；
图3为根据本申请实施例的一种数据抽样方法中，时间序列数据对应的时间长度的确定方式实现流程图；
图4A为一个时间序列数据的显示示意图；
图4B为按照求平均值算法抽样得到的抽样数据的显示示意图；
图4C为按照求最大值算法抽样得到的抽样数据的显示示意图；
图4D为按照求最小值算法抽样得到的抽样数据的显示示意图；
图4E为按照求和算法抽样得到的抽样数据的显示示意图；
图5为根据本申请实施例的一种数据抽样装置结构示意图一；
图6为根据本申请实施例的一种数据抽样装置结构示意图二；
图7为用来实现本申请实施例的数据抽样方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本申请实施例提出一种数据抽样方法，图1为根据本申请实施例的一种数据抽样方法实现流程图，包括：
步骤S101：将数据序列划分为多个数据分组；
步骤S102：针对各个数据分组，分别采用预先设定的算法对数据分组中的数据进行计算，将计算结果作为数据分组的抽样数据；
步骤S103：输出各个数据分组的抽样数据。
在一种可能的实施方式中，数据序列为时间序列数据；
相应地，图2为根据本申请实施例的一种数据抽样方法中，步骤S101的实现流程图，包括：
步骤S201：获取屏幕支持显示的数据个数，根据屏幕支持显示的数据个数设置数据分组的个数；
具体地，可以将数据分组的个数设置为等于屏幕支持显示的数据个数。这样，后续从每个数据分组中抽样出一个抽样数据，则抽样数据的个数就等于屏幕支持显示的数据个数，因此可以将所有数据分组抽样出的抽样数据完整地显示在屏幕上。
步骤S202：利用时间序列数据对应的时间长度及数据分组的个数，确定每个数据分组对应的时间长度；
具体地，可以采用时间序列数据对应的时间长度除以数据分组的个数，得到每个数据分组对应的时间长度。
步骤S203：根据每个数据分组对应的时间长度，将时间序列数据划分为多个数据分组。
图3为根据本申请实施例的一种数据抽样方法中，时间序列数据对应的时间长度的确定方式实现流程图，包括：
步骤S301：确定时间序列数据的开始时刻和结束时刻；
步骤S302：采用开始时刻和结束时刻计算时间序列数据对应的时间长度。具体地，可以采用时间序列数据的结束时刻减去开始时刻，得到时间序列数据对应的时间长度。
在一种可能的实施方式中，上述预先设定的算法可以为：确定数据分组中的数据的最大值、确定数据分组中的数据的最小值、计算数据分组中的数据的平均值或者计算数据分组中的数据的和。
以下以一个具体的时间序列数据为例，介绍本申请实施例的数据抽样方法的一种具体实现方式。
首先，一个具体的时间序列数据如下：
Arr＝[a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9,a10,a11,a12,a13,a14,a15,a16,a17,a18,a19,a20]
步骤1：
确定时间序列数据Arr的开始时刻和结束时刻如下：
开始时刻＝t1；结束时刻＝t2。
计算出时间序列数据Arr对应的时间长度为：T＝t2-t1。
步骤2：
确定屏幕支持显示的数据个数M，假定M＝4。确定要划分的数据分组的个数也等于4。
计算每个数据分组对应的时间长度为：t＝T/M。
步骤3：
从t1时刻开始，每隔t时间对时间序列数据Arr进行一次划分，得到M(如上，M＝4)个数据分组，具体如下：
A＝[a1,a2,a3,a4,a5]；
B＝[a6,a7,a8,a9,a10]；
C＝[a11,a12,a13,a14,a15]；
D＝[a16,a17,a18,a19,a20]；
步骤4：
采用预先设定的算法分别对上述4个数据分组进行计算，将计算结果作为各个数据分组的抽样数据，这样输出M(M＝4)个抽样数据，作为在屏幕上显示的数据。
如果采用平均值的计算公式，则最终的抽样结果为：
result＝[avg(A),avg(B),avg(C),avg(D)]；
其中，avg()表示求分组中所有数据的平均值。
如果采用最大值的计算公式，则最终的抽样结果为：
result＝[max(A),max(B),max(C),max(D)]；
其中，max()表示求分组中所有数据的最大值。
如果采用最小值的计算公式，则最终的抽样结果为：
result＝[min(A),min(B),min(C),min(D)]；
其中，min()表示求分组中所有数据的最小值。
如果采用和值的计算公式，则最终的抽样结果为：
result＝[sum(A),sum(B),sum(C),sum(D)]；
其中，sum()表示求分组中所有数据的和。
图4A为一个时间序列数据的显示示意图。在图4A中，横坐标为时间，纵坐标表示数据的取值。图4B、图4C、图4D及图4E分别为按照求平均值、最大值、最小值、求和算法抽样得到的抽样数据的显示示意图，图4B、图4C、图4D及图4E中，横坐标为时间，纵坐标表示抽样数据的取值。
如图4B、图4C、图4D及图4E所示，当某个数据分组中出现错误数据时，该数据分组的抽样数据在图中会出现跳变，因此能够定位出错误数据包含在哪个数据分组中，也就是定位出错误数据的位置。
本申请实施例还提出一种数据抽样装置，图5为根据本申请实施例的一种数据抽样装置结构示意图一，包括：
分组模块510，用于将数据序列划分为多个数据分组；
抽样模块520，用于针对各个数据分组，分别采用预先设定的算法对数据分组中的数据进行计算，将计算结果作为数据分组的抽样数据；
输出模块530，用于输出各个数据分组的抽样数据。
在一种可能的实施方式中，数据序列为时间序列数据。
图6为根据本申请实施例的一种数据抽样装置结构示意图二，如图6所示，分组模块510包括：
分组个数确定子模块511，用于获取屏幕支持显示的数据个数，根据屏幕支持显示的数据个数设置数据分组的个数；
分组长度确定子模块512，用于利用时间序列数据对应的时间长度及数据分组的个数，确定每个数据分组对应的时间长度；
划分子模块513，用于根据每个数据分组对应的时间长度，将时间序列数据划分为多个数据分组。
在一种可能的实施方式中，分组长度确定子模块512用于：确定时间序列数据的开始时刻和结束时刻；采用开始时刻和结束时刻计算时间序列数据对应的时间长度。
在一种可能的实施方式中，预先设定的算法为：确定数据分组中的数据的最大值、确定数据分组中的数据的最小值、计算数据分组中的数据的平均值或者计算数据分组中的数据的和。
本发明实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，在此不再赘述。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图7所示，是根据本申请实施例的数据抽样方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图7所示，该电子设备包括：一个或多个处理器701、存储器702，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示图形用户界面(Graphical User Interface，GUI)的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图7中以一个处理器701为例。
存储器702即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的数据抽样方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的数据抽样方法。
存储器702作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的数据抽样方法对应的程序指令/模块(例如，附图5所示的分组模块510、抽样模块520和输出模块530)。处理器701通过运行存储在存储器702中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的数据抽样方法。
存储器702可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据数据抽样的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器702可选包括相对于处理器701远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至数据抽样的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
数据抽样方法的电子设备还可以包括：输入装置703和输出装置704。处理器701、存储器702、输入装置703和输出装置704可以通过总线或者其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。
输入装置703可接收输入的数字或字符信息，以及产生与数据抽样的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置704可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、发光二极管(LightEmitting Diode，LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(programmable logic device，PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(Cathode Ray Tube，阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(Local Area Network，LAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案，将数据序列划分为多个数据分组，通过对各个数据分组进行计算，将计算结果作为数据分组的抽样数据，使每个抽样数据能够反映出对应数据分组中的数据特点，从而便于定位错误数据。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据抽样方法，其特征在于，包括：
将数据序列划分为多个数据分组；
针对各个数据分组，分别采用预先设定的算法对所述数据分组中的数据进行计算，将计算结果作为所述数据分组的抽样数据；
输出各个数据分组的所述抽样数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据序列为时间序列数据；
所述将数据序列划分为多个数据分组，包括：
获取屏幕支持显示的数据个数，根据所述屏幕支持显示的数据个数设置所述数据分组的个数；
利用所述时间序列数据对应的时间长度及所述数据分组的个数，确定每个数据分组对应的时间长度；
根据所述每个数据分组对应的时间长度，将所述时间序列数据划分为多个数据分组。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时间序列数据对应的时间长度的确定方式为：
确定所述时间序列数据的开始时刻和结束时刻；
采用所述开始时刻和结束时刻计算所述时间序列数据对应的时间长度。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述预先设定的算法为：确定所述数据分组中的数据的最大值、确定所述数据分组中的数据的最小值、计算所述数据分组中的数据的平均值或者计算所述数据分组中的数据的和。
5.一种数据抽样装置，其特征在于，包括：
分组模块，用于将数据序列划分为多个数据分组；
抽样模块，用于针对各个数据分组，分别采用预先设定的算法对所述数据分组中的数据进行计算，将计算结果作为所述数据分组的抽样数据；
输出模块，用于输出各个数据分组的所述抽样数据。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述数据序列为时间序列数据；
所述分组模块，包括：
分组个数确定子模块，用于获取屏幕支持显示的数据个数，根据所述屏幕支持显示的数据个数设置所述数据分组的个数；
分组长度确定子模块，用于利用所述时间序列数据对应的时间长度及所述数据分组的个数，确定每个数据分组对应的时间长度；
划分子模块，用于根据所述每个数据分组对应的时间长度，将所述时间序列数据划分为多个数据分组。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分组长度确定子模块，用于：
确定所述时间序列数据的开始时刻和结束时刻；采用所述开始时刻和结束时刻计算所述时间序列数据对应的时间长度。
8.根据权利要求5至7任一所述的装置，其特征在于，所述预先设定的算法为：确定所述数据分组中的数据的最大值、确定所述数据分组中的数据的最小值、计算所述数据分组中的数据的平均值或者计算所述数据分组中的数据的和。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
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