CN111367899A - 金融业务数据展示方法及装置 - Google Patents

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CN111367899A CN202010118966.0A CN202010118966A CN111367899A CN 111367899 A CN111367899 A CN 111367899A CN 202010118966 A CN202010118966 A CN 202010118966A CN 111367899 A CN111367899 A CN 111367899A
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Abstract

本申请实施例提供一种金融业务数据展示方法及装置，方法包括：获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标；基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集，该查询结果集中存储有所述目标查询指令对应的目标金融业务数据；根据多个所述数据模型、目标指标以及表格行列自定义数据，生成所述目标金融业务数据对应的表格，并对该表格进行展示处理。本申请能够有效提高金融业务数据输出过程及展示结果的准确性、智能化程度及效率，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务。

Description

金融业务数据展示方法及装置
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及金融业务数据展示方法及装置。
背景技术
近年来，随着金融行业的迅速发展，当前已经积累了大量的金融业务数据，越来越多的金融业务系统相继搭建，金融业务对于金融数据分析的需求也越来越旺盛。
目前，金融领域中的BI(Business Intelligence)分析产品只能支持单模型的数据分析，并且只能对单模型中已有字段做数据过滤和分组统计，表格行列展现的维度比较固定，存在一定的局限性，从业务的角度来说，业务数据展现形式单一、数据分析能力薄弱，难以支持风控创新及客户数据服务创新；从技术的角度来说，未形成松耦合、高复用的数据分析能力，新业务研发响应速度慢。也就是说，当前的金融业务数据展示方式，无法满足业务人员对金融业务数据高效且准确查看的需求，会影响业务人员对金融业务数据的分析准确性及效率，进而会在一定程度上影响对应的金融业务的风险控制能力，无法为金融客户提供更准确的服务。
发明内容
针对现有技术中的问题，本申请提供一种金融业务数据展示方法及装置，能够有效提高金融业务数据输出过程及展示结果的准确性、智能化程度及效率，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务。
为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：
第一方面，本申请提供一种金融业务数据展示方法，包括：
获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标；
基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集，该查询结果集中存储有所述目标查询指令对应的目标金融业务数据；
根据多个所述数据模型、目标指标以及表格行列自定义数据，生成所述目标金融业务数据对应的表格，并对该表格进行展示处理。
进一步地，在所述获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标之前，还包括：
获取多个数据模型，并确定各个所述数据模型各自对应的唯一标识和类型；
根据各个所述数据模型的类型，将各个所述数据模型归类为二叉树结构，且该二叉树结构中的父节点用于表示数据模型大类名称，该父节点下的各个子节点分别用于表示对应的各个所述数据模型各自对应的唯一标识。
进一步地，所述获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标，包括：
接收目标查询指令对应的数据模型大类名称；
基于所述数据模型大类名称获取对应的父节点下的各个子节点各自对应的数据模型；
以及，接收目标查询指令对应的自定义指标，并与预存储的基础指标共同作为所述目标查询指令当前对应的目标指标，其中，所述目标指标包括指标名称和对应的表达式。
进一步地，在所述基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集之前，还包括：
基于各个所述数据模型的标签分别对各个所述数据模型的模型数据进行数据过滤处理，其中，所述模型数据包括数据模型的字段、操作类型、值和模型编号中的至少一种。
进一步地，在所述基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集之前，还包括：
接收所述目标查询指令对应的表格属性信息，所述表格属性信息包括待展示表格的类型、行属性信息和列属性信息；
基于所述数据模型的预设标签字段，设置所述目标金融业务数据对应的待展示表格的行区和列区；
确定待展示表格的多个列的类型及各个列的汇总方式，其中，所述待展示表格的行区、待展示表格的列区、多个列的类型及各个列的汇总方式组成所述目标查询指令对应的表格行列自定义数据。
进一步地，所述目标金融业务数据包括交易头寸数据、市场数据和第三方数据中的至少一项；
所述交易头寸数据包括境内托管业务系统、境外托管业务系统和第三方托管业务系统中的至少一项数据；
所述市场数据包括金融工具、产品信息、市场报价、利率、发行人信息、交易对手信息和平级信息中的至少一项数据；
所述第三方数据包括非标手工台账、补充信息、第三方系统导出数据和配置参数中的至少一项数据。
进一步地，所述对该表格进行展示处理包括：
将所述目标金融业务数据对应的表格发送至目标用户终端进行显示，其中，该目标用户终端为所述目标查询指令的发送端。
第二方面，本申请提供一种金融业务数据展示装置，包括：
多模块及指标自定义模块，用于获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标；
自定义表格模块，用于基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集，该查询结果集中存储有所述目标查询指令对应的目标金融业务数据；
表格输出模块，用于根据多个所述数据模型、目标指标以及表格行列自定义数据，生成所述目标金融业务数据对应的表格，并对该表格进行展示处理。
进一步地，还包括主题选择模块，该主题选择模块具体用于执行下述内容：
获取多个数据模型，并确定各个所述数据模型各自对应的唯一标识和类型；
根据各个所述数据模型的类型，将各个所述数据模型归类为二叉树结构，且该二叉树结构中的父节点用于表示数据模型大类名称，该父节点下的各个子节点分别用于表示对应的各个所述数据模型各自对应的唯一标识。
进一步地，所述多模块及指标自定义模块具体用于执行下述内容：
接收目标查询指令对应的数据模型大类名称；
基于所述数据模型大类名称获取对应的父节点下的各个子节点各自对应的数据模型；
以及，接收目标查询指令对应的自定义指标，并与预存储的基础指标共同作为所述目标查询指令当前对应的目标指标，其中，所述目标指标包括指标名称和对应的表达式。
进一步地，还包括：
筛选过滤模块，用于基于各个所述数据模型的标签分别对各个所述数据模型的模型数据进行数据过滤处理，其中，所述模型数据包括数据模型的字段、操作类型、值和模型编号中的至少一种。
进一步地，还包括行列选择模块，该行列选择模块具体用于执行下述内容：
接收所述目标查询指令对应的表格属性信息，所述表格属性信息包括待展示表格的类型、行属性信息和列属性信息；
基于所述数据模型的预设标签字段，设置所述目标金融业务数据对应的待展示表格的行区和列区；
确定待展示表格的多个列的类型及各个列的汇总方式，其中，所述待展示表格的行区、待展示表格的列区、多个列的类型及各个列的汇总方式组成所述目标查询指令对应的表格行列自定义数据。
进一步地，所述目标金融业务数据包括交易头寸数据、市场数据和第三方数据中的至少一项；
所述交易头寸数据包括境内托管业务系统、境外托管业务系统和第三方托管业务系统中的至少一项数据；
所述市场数据包括金融工具、产品信息、市场报价、利率、发行人信息、交易对手信息和平级信息中的至少一项数据；
所述第三方数据包括非标手工台账、补充信息、第三方系统导出数据和配置参数中的至少一项数据。
进一步地，所述表格输出模块包括：
表格发送单元，用于将所述目标金融业务数据对应的表格发送至目标用户终端进行显示，其中，该目标用户终端为所述目标查询指令的发送端。
第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的金融业务数据展示方法的步骤。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的金融业务数据展示方法的步骤。
由上述技术方案可知，本申请提供的一种金融业务数据展示方法及装置，方法包括：获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标；基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集，该查询结果集中存储有所述目标查询指令对应的目标金融业务数据；根据多个所述数据模型、目标指标以及表格行列自定义数据，生成所述目标金融业务数据对应的表格，并对该表格进行展示处理，克服了金融领域中BI分析产品只能支持单模型的数据分析，并且只能对模型中已有字段做数据过滤和分组统计以及表格行列展现的维度比较固定的局限，提出一种行列灵活定义的多数据模型分析的方法。本申请中，通过行列均可灵活定义、支持多模型、能够对模型字段的衍生属性进行过滤和分组的数据分析，来满足业务对数据灵活查询的需要，能够有效提高金融业务数据输出过程及展示结果的准确性、智能化程度及效率，能够使得查询金融业务数据的业务人员快速、可靠且准确地查看金融业务数据，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高业务人员对金融业务数据的分析准确性及效率，进而能够有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务，实现上游数据可扩展，下游数据应用结合BI分析巩固数据分析能力，进一步提升客户服务、风控绩效服务能力。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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是本申请实施例中的金融业务数据展示方法的流程示意图。
图2是本申请实施例中的应用金融业务数据展示方法中对应的目标金融数据的处理过程实例示意图。
图3是本申请实施例中的金融业务数据展示方法中步骤01和步骤02的流程示意图。
图4是本申请实施例中的金融业务数据展示方法中步骤10的具体流程示意图。
图5是本申请实施例中的包含有步骤03的金融业务数据展示方法的流程示意图。
图6是本申请实施例中的金融业务数据展示方法中步骤04至步骤06的流程示意图。
图7是本申请实施例中的金融业务数据展示装置的第一种结构示意图。
图8是本申请实施例中的金融业务数据展示装置的第二种结构示意图。
图9是本申请实施例中的金融业务数据展示装置的第三种结构示意图。
图10是本申请实施例中的金融业务数据展示装置的第四种结构示意图。
图11是本申请应用实例中金融业务数据展示系统的结构示意图。
图12是本申请应用实例中的个性定制单元的细化流程图。
图13是本申请应用实例中的图表展现单元的操作界面示意图。
图14为是本申请应用实例中金融业务数据展示系统的操作界面示意图。
图15是本申请实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
本申请克服了金融领域中BI分析产品只能支持单模型的数据分析，并且只能对模型中已有字段做数据过滤和分组统计以及表格行列展现的维度比较固定的局限，提出一种行列灵活定义的多数据模型分析的方法。本申请中，通过行列均可灵活定义、支持多模型、能够对模型字段的衍生属性进行过滤和分组的数据分析，来满足业务对数据灵活查询的需要。
为了有效提高金融业务数据展示的准确性、智能化程度及效率，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务，本申请提供一种金融业务数据展示方法的实施例，参见图1，所述金融业务数据展示方法具体包含有如下内容：
步骤10：获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标。
步骤20：基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集，该查询结果集中存储有所述目标查询指令对应的目标金融业务数据。
可以理解的是，所述目标金融业务数据包括交易头寸数据、市场数据和第三方数据中的至少一项，其中的第三方数据即为金融数据中除了交易头寸数据和市场数据之外的其他数据，具体参见图2所示；
交易头寸数据包括境内托管业务系统、境外托管业务系统和第三方托管业务系统(第三方托管业务系统也可以称之为如图2中所示的其他托管业务系统)中的至少一项数据；
所述市场数据包括金融工具、产品信息、市场报价、利率、发行人信息、交易对手信息和平级信息中的至少一项数据；
所述第三方数据包括非标手工台账、其他补充信息、第三方系统导出数据和配置参数中的至少一项数据。
步骤30：根据多个所述数据模型、目标指标以及表格行列自定义数据，生成所述目标金融业务数据对应的表格，并对该表格进行展示处理。
在步骤30中，所述对该表格进行展示处理包括：将所述目标金融业务数据对应的表格发送至目标用户终端进行显示，其中，该目标用户终端为所述目标查询指令的发送端，以使目标用户终端对应的业务人员能够快速、可靠且准确地查看金融业务数据，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高业务人员对金融业务数据的分析准确性及效率，进而能够为金融客户提供更准确的服务有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务。
为了有效克服金融领域中BI分析产品只能支持单模型的数据分析，实现支持多模型的金融业务数据展示方式，在本申请提供的金融业务数据展示方法的一实施例中，参见图3，所述金融业务数据展示方法中的步骤10之前还具体包含有如下内容：
步骤01：获取多个数据模型，并确定各个所述数据模型各自对应的唯一标识和类型。
步骤02：根据各个所述数据模型的类型，将各个所述数据模型归类为二叉树结构，且该二叉树结构中的父节点用于表示数据模型大类名称，该父节点下的各个子节点分别用于表示对应的各个所述数据模型各自对应的唯一标识。
相对应的，为了克服金融领域中BI分析产品只能设置已有指标的局限，实现目标指标可灵活定义，在本申请提供的金融业务数据展示方法的一实施例中，参见图4，所述金融业务数据展示方法中的步骤10具体包含有如下内容：
步骤11：接收目标查询指令对应的数据模型大类名称；
步骤12：基于所述数据模型大类名称获取对应的父节点下的各个子节点各自对应的数据模型；
步骤13：接收目标查询指令对应的自定义指标，并与预存储的基础指标共同作为所述目标查询指令当前对应的目标指标，其中，所述目标指标包括指标名称和对应的表达式。
为了克服了金融领域中BI分析产品只能对模型中已有字段做数据过滤的局限，实现能够对模型字段的衍生属性进行过滤和分组的数据分析，在本申请提供的金融业务数据展示方法的一实施例中，参见图5，所述金融业务数据展示方法中的步骤10和步骤20之前还具体包含有如下内容：
步骤03：基于各个所述数据模型的标签分别对各个所述数据模型的模型数据进行数据过滤处理，其中，所述模型数据包括数据模型的字段、操作类型、值和模型编号中的至少一种。
为了实现金融业务数据展示过程中的表格行列灵活定义，以满足金融业务数据表格的自义定的定制化需求，在本申请提供的金融业务数据展示方法的一实施例中，参见图6，所述金融业务数据展示方法中的步骤03和步骤20之前还具体包含有如下内容：
步骤04：接收所述目标查询指令对应的表格属性信息，所述表格属性信息包括待展示表格的类型、行属性信息和列属性信息。
步骤05：基于所述数据模型的预设标签字段，设置所述目标金融业务数据对应的待展示表格的行区和列区。
步骤06：确定待展示表格的多个列的类型及各个列的汇总方式，其中，所述待展示表格的行区、待展示表格的列区、多个列的类型及各个列的汇总方式组成所述目标查询指令对应的表格行列自定义数据。
从软件层面来说，为了有效提高金融业务数据展示的准确性、智能化程度及效率，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务，本申请还提供一种用于实现所述金融业务数据展示方法中全部或部分内容的金融业务数据展示装置的实施例，参见图7，所述金融业务数据展示装置具体包含有如下内容：
多模块及指标自定义模块710，用于获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标；
自定义表格模块720，用于基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集，该查询结果集中存储有所述目标查询指令对应的目标金融业务数据；
表格输出模块730，用于根据多个所述数据模型、目标指标以及表格行列自定义数据，生成所述目标金融业务数据对应的表格，并对该表格进行展示处理。
可以理解的是，所述目标金融业务数据包括交易头寸数据、市场数据和第三方数据中的至少一项，其中的第三方数据即为金融数据中除了交易头寸数据和市场数据之外的其他数据；交易头寸数据包括境内托管业务系统、境外托管业务系统和第三方托管业务系统(第三方托管业务系统也可以称之为如图2中所示的其他托管业务系统)中的至少一项数据；所述市场数据包括金融工具、产品信息、市场报价、利率、发行人信息、交易对手信息和平级信息中的至少一项数据；所述第三方数据包括非标手工台账、其他补充信息、第三方系统导出数据和配置参数中的至少一项数据。
可以理解的是，所述表格输出模块包含有表格发送单元，用于将所述目标金融业务数据对应的表格发送至目标用户终端进行显示，其中，该目标用户终端为所述目标查询指令的发送端。能够有效提高用户查询金融业务数据(例如投资品数据)的效率，且查询过程可靠性高。
为了有效克服金融领域中BI分析产品只能支持单模型的数据分析，实现支持多模型的金融业务数据展示方式，在本申请提供的金融业务数据展示装置的一实施例中，参见图8，所述金融业务数据展示装置还具体包含有如下内容：
主题选择模块701，该主题选择模块具体用于执行下述内容：
步骤01：获取多个数据模型，并确定各个所述数据模型各自对应的唯一标识和类型。
步骤02：根据各个所述数据模型的类型，将各个所述数据模型归类为二叉树结构，且该二叉树结构中的父节点用于表示数据模型大类名称，该父节点下的各个子节点分别用于表示对应的各个所述数据模型各自对应的唯一标识。
相对应的，为了克服金融领域中BI分析产品只能设置已有指标的局限，实现目标指标可灵活定义，在本申请提供的金融业务数据展示装置的一实施例中，所述金融业务数据展示装置中的多模块及指标自定义模块710具体用于执行下述内容：
步骤11：接收目标查询指令对应的数据模型大类名称；
步骤12：基于所述数据模型大类名称获取对应的父节点下的各个子节点各自对应的数据模型；
步骤13：接收目标查询指令对应的自定义指标，并与预存储的基础指标共同作为所述目标查询指令当前对应的目标指标，其中，所述目标指标包括指标名称和对应的表达式。
为了克服了金融领域中BI分析产品只能对模型中已有字段做数据过滤的局限，实现能够对模型字段的衍生属性进行过滤和分组的数据分析，在本申请提供的金融业务数据展示装置的一实施例中，参见图9，所述金融业务数据展示装置还具体包含有如下内容：
筛选过滤模块702，用于基于各个所述数据模型的标签分别对各个所述数据模型的模型数据进行数据过滤处理，其中，所述模型数据包括数据模型的字段、操作类型、值和模型编号中的至少一种。
为了实现金融业务数据展示过程中的表格行列灵活定义，以满足金融业务数据表格的自义定的定制化需求，在本申请提供的金融业务数据展示装置的一实施例中，参见图10，所述金融业务数据展示装置还具体包含有如下内容：
行列选择模块703，该行列选择模块具体用于执行下述内容：
步骤04：接收所述目标查询指令对应的表格属性信息，所述表格属性信息包括待展示表格的类型、行属性信息和列属性信息。
步骤05：基于所述数据模型的预设标签字段，设置所述目标金融业务数据对应的待展示表格的行区和列区。
步骤06：确定待展示表格的多个列的类型及各个列的汇总方式，其中，所述待展示表格的行区、待展示表格的列区、多个列的类型及各个列的汇总方式组成所述目标查询指令对应的表格行列自定义数据。
从上述描述可知，本申请实施例提供的金融业务数据展示装置，克服了金融领域中BI分析产品只能支持单模型的数据分析，并且只能对模型中已有字段做数据过滤和分组统计以及表格行列展现的维度比较固定的局限，提出一种行列灵活定义的多数据模型分析的方法。本申请中，通过行列均可灵活定义、支持多模型、能够对模型字段的衍生属性进行过滤和分组的数据分析，来满足业务对数据灵活查询的需要，能够有效提高金融业务数据输出过程及展示结果的准确性、智能化程度及效率，能够使得查询金融业务数据的业务人员快速、可靠且准确地查看金融业务数据，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高业务人员对金融业务数据的分析准确性及效率，进而能够有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务，实现上游数据可扩展，下游数据应用结合BI分析巩固数据分析能力，进一步提升客户服务、风控绩效服务能力。
为进一步地说明本方案，本申请还提供一种用于实现金融业务数据展示方法的金融业务数据展示系统的具体应用实例，参见图11，所述金融业务数据展示系统具体包含有如下内容：
金融业务数据展示系统包括主题选择单元1、个性定制单元2、筛选过滤单元3、行列选择单元4、指标设置单元5、数据查询单元6及图表展现单元7。
主题选择单元1用于读取预设的数据模型及其分类，通过二层树形结构展现。将相同维度的数据模型归为一个大类，父节点展现大类名称，子节点展现数据模型名称。业务人员可以选择同一大类下的多个数据模型，作为一次数据分析的源数据表。
个性定制单元2用于对现有模型中的指标做四则运算的扩展，用来生成新指标，来满足业务对指标自定义需要。新指标可以作为筛选过滤单元3、行列选择单元4、指标设置单元5和数据查询单元6的输入。
筛选过滤单元3用于对主题选择单元1选定的数据模型进行数据过滤。过滤的方式有两种，一是直接根据模型的标签，二是根据模型的标签属性进行过滤，过滤的方式有等于、不等于、包含、不包含、大于、大于等于、小于、小于等于。设置的结果作为数据查询单元6的输入。
行列选择单元4用于确定统计的维度以及表格的展现方式。根据模型预设的标签字段，业务人员通过拖曳的方式设置行区和列区，设置的结果作为数据查询单元6和图表展现单元7的输入。
指标设置单元5用于确定最终图表要展现的列及其汇总方式，包括：最大、最小、平均等。设置的结果作为数据查询单元6和图表展现单元7的输入。
数据查询单元6用于接收主题选择单元1、个性定制单元2、筛选过滤单元3、行列选择单元4、指标设置单元5设置的内容，将其转换成标准Json格式。具体地，主题选择单元1输出的格式为：{"currChartType":"C250","modelId":"M00001001"}，用于标识模型的类型和编号。
个性定制单元2输出的格式为：{"deriveMeasure":[{"name":"test","code":"C_1576741464673","dimensionType":2,"dataType":1,"aggregation":true,"measureType":0,"exp":"nvl(VALUE_AMT5,0)*2/100","expCurrent":"资产类合计成本*2％"}]}，用于标识自定义指标的名称和表达式等信息。
筛选过滤单元3的输出的格式分为两类，若直接针对模型列过滤，输出的格式为：{"name":"日期","code":"DATA_DATE","dimensionType":2,"dataType":3,
"queryFlag":2,"val":["20190130","20190130"],"oper":"BETWEEN"}
，用于标识过滤的字段，操作类型，值以及过滤的模型编号等信息。
若针对模型列的衍生属性过滤，输出格式为：{"name":"组合","code":"FUND_CODE","dimensionType":2,"dataType":10,"queryFlag":2,"dictId":"D00001005","tableName":"LABEL_FUND_INFO","kindId":"FUND_CODE","kindName":"FUND_NAME","sqlWhere":"","selectType":"3","refreshFlag":1,"val":["0000001"],"oper":"EQ"}，和前一种过滤相比，输出Json中多了衍生属性表的名称，和模型表的关联字段，用于模型和衍生属性表关联查询。
行列选择单元4输出的格式为：{"dimension":[{"name":"日期","code":"DATA_DATE"}，用于标识统计的维度信息，可以设置多个。
指标设置单元5的输出格式为：{"measure":[{"name":"资产类合计成本",
"code":"VALUE_AMT5","dlOper":"SUM","dlOperText":"汇总","dataType":1,"aggregation":true,"measureType":2}}，用于标识指标展示的名称，汇总方式等信息。
通过上面的步骤，可以得到多个模型的灵活查询配置Json，根据Json拼接成可执行的标准SQL，得到多个查询结果集，传递给图表展现单元7。
结果集格式举例如下：
(1)第一结果集，如表1所示：
表1
组合名称 日期 成本 市值
A 20100101 100 500
A 20100102 200 600
A 20100103 200 700
(2)第二结果集，如表2所示：
表2
组合名称 日期 净值
A 20100101 300
A 20100102 400
A 20100103 500
图表展现单元7用于接收数据查询单元6的查询结果，按照行列选择单元4设置的行区和列区及指标，从结果集中取出相应数据，绘制表格。
按上面示例，根据不同的行列设置，展现不同的表格。如：
举例一：行：组合名称、日期。指标：成本、净值。参见表3：
表3
组合名称 日期 成本 净值
A 20100101 100 300
A 20100102 200 400
A 20100103 200 500
举例二：行：组合名称。列：日期。指标：成本、市值。参见表4：
表4
Figure BDA0002392355530000141
图12为本申请中个性定制单元2的细化流程图，图14为是本申请应用实例中金融业务数据展示系统的操作界面示意图，具体包含有如下内容：
步骤100：业务人员输入新自定义指标名称，需与基础指标区分开来，不能重复。
步骤101：业务人员选择基础指标。
步骤102：业务人员选择运算符。
步骤103：循环步骤101、步骤102，直到公式编辑完成，返回设置结果。
图13为图表展现单元7的细化流程图，具体包含有如下内容：
步骤200：获取业务设置的图表类型，包括：表格、折线图、饼图、柱状图。
步骤201：获取业务人员设置的表头、表尾信息。
步骤202：获取数据查询单元6输出的查询结果集。
步骤203：若设置了多个模型，需要对结果集根据维度进行列拼接。
步骤204：根据步骤201、步骤202、步骤203的结果，渲染图表进行展现。
从硬件层面来说，为了有效提高金融业务数据输出过程及展示结果的准确性、智能化程度及效率，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务，本申请提供一种用于实现所述金融业务数据展示方法中的全部或部分内容的电子设备的实施例，所述电子设备具体包含有如下内容：
处理器(processor)、存储器(memory)、通信接口(Communications Interface)和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于实现电子设备与用户终端以及相关数据库等相关设备之间的信息传输；该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照实施例中的金融业务数据展示方法的实施例，以及，金融业务数据展示装置的实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。
图15为本申请实施例的电子设备9600的系统构成的示意框图。如图15所示，该电子设备9600可以包括中央处理器9100和存储器9140；存储器9140耦合到中央处理器9100。值得注意的是，该图15是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
在一实施例中，金融业务数据展示功能可以被集成到中央处理器中。其中，中央处理器可以被配置为进行如下控制：
步骤10：获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标。
步骤20：基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集，该查询结果集中存储有所述目标查询指令对应的目标金融业务数据。
可以理解的是，所述目标金融业务数据包括交易头寸数据、市场数据和第三方数据中的至少一项，其中的第三方数据即为金融数据中除了交易头寸数据和市场数据之外的其他数据；
交易头寸数据包括境内托管业务系统、境外托管业务系统和第三方托管业务系统中的至少一项数据；
所述市场数据包括金融工具、产品信息、市场报价、利率、发行人信息、交易对手信息和平级信息中的至少一项数据；
所述第三方数据包括非标手工台账、其他补充信息、第三方系统导出数据和配置参数中的至少一项数据。
步骤30：根据多个所述数据模型、目标指标以及表格行列自定义数据，生成所述目标金融业务数据对应的表格，并对该表格进行展示处理。
在步骤30中，所述对该表格进行展示处理包括：将所述目标金融业务数据对应的表格发送至目标用户终端进行显示，其中，该目标用户终端为所述目标查询指令的发送端，以使目标用户终端对应的业务人员能够快速、可靠且准确地查看金融业务数据，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高业务人员对金融业务数据的分析准确性及效率，进而能够为金融客户提供更准确的服务有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务。
从上述描述可知，本申请实施例提供的电子设备，克服了金融领域中BI分析产品只能支持单模型的数据分析，并且只能对模型中已有字段做数据过滤和分组统计以及表格行列展现的维度比较固定的局限，提出一种行列灵活定义的多数据模型分析的方法。本申请中，通过行列均可灵活定义、支持多模型、能够对模型字段的衍生属性进行过滤和分组的数据分析，来满足业务对数据灵活查询的需要，能够有效提高金融业务数据输出过程及展示结果的准确性、智能化程度及效率，能够使得查询金融业务数据的业务人员快速、可靠且准确地查看金融业务数据，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高业务人员对金融业务数据的分析准确性及效率，进而能够有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务，实现上游数据可扩展，下游数据应用结合BI分析巩固数据分析能力，进一步提升客户服务、风控绩效服务能力。
在另一个实施方式中，金融业务数据展示装置可以与中央处理器9100分开配置，例如可以将金融业务数据展示装置配置为与中央处理器9100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现金融业务数据展示功能。
如图15所示，该电子设备9600还可以包括：通信模块9110、输入单元9120、音频处理器9130、显示器9160、电源9170。值得注意的是，电子设备9600也并不是必须要包括图15中所示的所有部件；此外，电子设备9600还可以包括图15中没有示出的部件，可以参考现有技术。
如图15所示，中央处理器9100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器9100接收输入并控制电子设备9600的各个部件的操作。
其中，存储器9140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器9100可执行该存储器9140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
输入单元9120向中央处理器9100提供输入。该输入单元9120例如为按键或触摸输入装置。电源9170用于向电子设备9600提供电力。显示器9160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。
该存储器9140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器9140还可以是某种其它类型的装置。存储器9140包括缓冲存储器9141(有时被称为缓冲器)。存储器9140可以包括应用/功能存储部9142，该应用/功能存储部9142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器9100执行电子设备9600的操作的流程。
存储器9140还可以包括数据存储部9143，该数据存储部9143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器9140的驱动程序存储部9144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
通信模块9110即为经由天线9111发送和接收信号的发送机/接收机9110。通信模块(发送机/接收机)9110耦合到中央处理器9100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块9110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)9110还经由音频处理器9130耦合到扬声器9131和麦克风9132，以经由扬声器9131提供音频输出，并接收来自麦克风9132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器9130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器9130还耦合到中央处理器9100，从而使得可以通过麦克风9132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器9131来播放本机上存储的声音。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的金融业务数据展示方法中全部步骤的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，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的金融业务数据展示方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
步骤10：获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标。
步骤20：基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集，该查询结果集中存储有所述目标查询指令对应的目标金融业务数据。
可以理解的是，所述目标金融业务数据包括交易头寸数据、市场数据和第三方数据中的至少一项，其中的第三方数据即为金融数据中除了交易头寸数据和市场数据之外的其他数据；
交易头寸数据包括境内托管业务系统、境外托管业务系统和第三方托管业务系统中的至少一项数据；
所述市场数据包括金融工具、产品信息、市场报价、利率、发行人信息、交易对手信息和平级信息中的至少一项数据；
所述第三方数据包括非标手工台账、其他补充信息、第三方系统导出数据和配置参数中的至少一项数据。
步骤30：根据多个所述数据模型、目标指标以及表格行列自定义数据，生成所述目标金融业务数据对应的表格，并对该表格进行展示处理。
在步骤30中，所述对该表格进行展示处理包括：将所述目标金融业务数据对应的表格发送至目标用户终端进行显示，其中，该目标用户终端为所述目标查询指令的发送端，以使目标用户终端对应的业务人员能够快速、可靠且准确地查看金融业务数据，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高业务人员对金融业务数据的分析准确性及效率，进而能够为金融客户提供更准确的服务有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务。
从上述描述可知，本申请实施例提供的计算机可读存储介质，克服了金融领域中BI分析产品只能支持单模型的数据分析，并且只能对模型中已有字段做数据过滤和分组统计以及表格行列展现的维度比较固定的局限，提出一种行列灵活定义的多数据模型分析的方法。本申请中，通过行列均可灵活定义、支持多模型、能够对模型字段的衍生属性进行过滤和分组的数据分析，来满足业务对数据灵活查询的需要，能够有效提高金融业务数据输出过程及展示结果的准确性、智能化程度及效率，能够使得查询金融业务数据的业务人员快速、可靠且准确地查看金融业务数据，并满足了金融业务数据表格的自义定的定制化需求，进而能够有效提高业务人员对金融业务数据的分析准确性及效率，进而能够有效提高对应的金融业务的风险控制能力，为金融客户提供更准确的服务，实现上游数据可扩展，下游数据应用结合BI分析巩固数据分析能力，进一步提升客户服务、风控绩效服务能力。
本领域内的技术人员应明白，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(装置)、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设备上，使得在计算机或其他可编程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。
本发明中应用了具体实施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 (16)

1.一种金融业务数据展示方法，其特征在于，包括：
获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标；
基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集，该查询结果集中存储有所述目标查询指令对应的目标金融业务数据；
根据多个所述数据模型、目标指标以及表格行列自定义数据，生成所述目标金融业务数据对应的表格，并对该表格进行展示处理。
2.根据权利要求1所述的金融业务数据展示方法，其特征在于，在所述获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标之前，还包括：
获取多个数据模型，并确定各个所述数据模型各自对应的唯一标识和类型；
根据各个所述数据模型的类型，将各个所述数据模型归类为二叉树结构，且该二叉树结构中的父节点用于表示数据模型大类名称，该父节点下的各个子节点分别用于表示对应的各个所述数据模型各自对应的唯一标识。
3.根据权利要求2所述的金融业务数据展示方法，其特征在于，所述获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标，包括：
接收目标查询指令对应的数据模型大类名称；
基于所述数据模型大类名称获取对应的父节点下的各个子节点各自对应的数据模型；
以及，接收目标查询指令对应的自定义指标，并与预存储的基础指标共同作为所述目标查询指令当前对应的目标指标，其中，所述目标指标包括指标名称和对应的表达式。
4.根据权利要求1所述的金融业务数据展示方法，其特征在于，在所述基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集之前，还包括：
基于各个所述数据模型的标签分别对各个所述数据模型的模型数据进行数据过滤处理，其中，所述模型数据包括数据模型的字段、操作类型、值和模型编号中的至少一种。
5.根据权利要求1所述的金融业务数据展示方法，其特征在于，在所述基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集之前，还包括：
接收所述目标查询指令对应的表格属性信息，所述表格属性信息包括待展示表格的类型、行属性信息和列属性信息；
基于所述数据模型的预设标签字段，设置所述目标金融业务数据对应的待展示表格的行区和列区；
确定待展示表格的多个列的类型及各个列的汇总方式，其中，所述待展示表格的行区、待展示表格的列区、多个列的类型及各个列的汇总方式组成所述目标查询指令对应的表格行列自定义数据。
6.根据权利要求1至5任一项所述的金融业务数据展示方法，其特征在于，所述目标金融业务数据包括交易头寸数据、市场数据和第三方数据中的至少一项；
所述交易头寸数据包括境内托管业务系统、境外托管业务系统和第三方托管业务系统中的至少一项数据；
所述市场数据包括金融工具、产品信息、市场报价、利率、发行人信息、交易对手信息和平级信息中的至少一项数据；
所述第三方数据包括非标手工台账、补充信息、第三方系统导出数据和配置参数中的至少一项数据。
7.根据权利要求1所述的金融业务数据展示方法，其特征在于，所述对该表格进行展示处理包括：
将所述目标金融业务数据对应的表格发送至目标用户终端进行显示，其中，该目标用户终端为所述目标查询指令的发送端。
8.一种金融业务数据展示装置，其特征在于，包括：
多模块及指标自定义模块，用于获取目标查询指令对应的多个数据模型以及目标指标；
自定义表格模块，用于基于所述目标查询指令对应的表格属性信息以及表格行列自定义数据，确定所述目标查询指令对应的查询结果集，该查询结果集中存储有所述目标查询指令对应的目标金融业务数据；
表格输出模块，用于根据多个所述数据模型、目标指标以及表格行列自定义数据，生成所述目标金融业务数据对应的表格，并对该表格进行展示处理。
9.根据权利要求8所述的金融业务数据展示装置，其特征在于，还包括主题选择模块，该主题选择模块具体用于执行下述内容：
获取多个数据模型，并确定各个所述数据模型各自对应的唯一标识和类型；
根据各个所述数据模型的类型，将各个所述数据模型归类为二叉树结构，且该二叉树结构中的父节点用于表示数据模型大类名称，该父节点下的各个子节点分别用于表示对应的各个所述数据模型各自对应的唯一标识。
10.根据权利要求9所述的金融业务数据展示装置，其特征在于，所述多模块及指标自定义模块具体用于执行下述内容：
接收目标查询指令对应的数据模型大类名称；
基于所述数据模型大类名称获取对应的父节点下的各个子节点各自对应的数据模型；
以及，接收目标查询指令对应的自定义指标，并与预存储的基础指标共同作为所述目标查询指令当前对应的目标指标，其中，所述目标指标包括指标名称和对应的表达式。
11.根据权利要求8所述的金融业务数据展示装置，其特征在于，还包括：
筛选过滤模块，用于基于各个所述数据模型的标签分别对各个所述数据模型的模型数据进行数据过滤处理，其中，所述模型数据包括数据模型的字段、操作类型、值和模型编号中的至少一种。
12.根据权利要求8所述的金融业务数据展示装置，其特征在于，还包括行列选择模块，该行列选择模块具体用于执行下述内容：
接收所述目标查询指令对应的表格属性信息，所述表格属性信息包括待展示表格的类型、行属性信息和列属性信息；
基于所述数据模型的预设标签字段，设置所述目标金融业务数据对应的待展示表格的行区和列区；
确定待展示表格的多个列的类型及各个列的汇总方式，其中，所述待展示表格的行区、待展示表格的列区、多个列的类型及各个列的汇总方式组成所述目标查询指令对应的表格行列自定义数据。
13.根据权利要求8至12任一项所述的金融业务数据展示装置，其特征在于，所述目标金融业务数据包括交易头寸数据、市场数据和第三方数据中的至少一项；
所述交易头寸数据包括境内托管业务系统、境外托管业务系统和第三方托管业务系统中的至少一项数据；
所述市场数据包括金融工具、产品信息、市场报价、利率、发行人信息、交易对手信息和平级信息中的至少一项数据；
所述第三方数据包括非标手工台账、补充信息、第三方系统导出数据和配置参数中的至少一项数据。
14.根据权利要求8所述的金融业务数据展示装置，其特征在于，所述表格输出模块包括：
表格发送单元，用于将所述目标金融业务数据对应的表格发送至目标用户终端进行显示，其中，该目标用户终端为所述目标查询指令的发送端。
15.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现权利要求1至7任一项所述的金融业务数据展示方法的步骤。
16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的金融业务数据展示方法的步骤。
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