CN111475687A - 流程数据可视化方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种大数据技术，揭露了一种流程数据可视化方法，包括：对获取的初始指标数据进行数据缺失值填充，得到第一数据集，对所述第一数据集进行异常值判断和处理，得到第二数据集，将所述第二数据集通过主成分分析法进行将维处理，得到标准指标数据，将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示；根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警。本发明还提出一种流程数据可视化方法装置、电子设备以及一种计算机可读存储介质。本发明可以解决数据流程整合复杂以及显示效果差的问题。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种流程数据可视化方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
随着公司规模的日益扩大，对于业务人员和运营人员来说，目前存在着成员公司离线、实时流程复杂以及数据整合流程不够清晰等问题。
对于目前存在的问题，现有的解决方法主要是整合数据的流程，并梳理出节点关系图，最后做成大屏进行展示。但现有的解决方法流程比较复杂，并且不能清晰定位到流程中，无法确定哪一条流程线出现异常，使得流程最终的显示结果比较差。
发明内容
本发明提供一种流程数据可视化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决数据流程整合复杂以及显示效果差的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种流程数据可视化方法，包括：
对获取的初始指标数据进行数据缺失值填充，得到第一数据集；
对所述第一数据集进行异常值判断和处理，得到第二数据集；
将所述第二数据集通过主成分分析法进行将维处理，得到标准指标数据；
将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示；
根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警。
可选地，所述对所述第一数据集进行异常值判断和处理，包括：
根据正态分布原则对所述第一数据集进行异常值判断；
根据所述异常值判断，将判断结果为异常值的数据进行删除处理。
可选地，所述将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示，包括：
将所述标准指标数据通过所述流程可视化框架中的目标视图模型进行建模，生成目标视图；
通过所述流程可视化框架中的功能视图模型将所述目标视图进行功能组合，生成功能视图；
通过所述流程可视化框架中的流程视图模型将所述功能视图进行展示。
可选地，所述将所述标准指标数据通过所述流程可视化框架中的目标视图模型进行建模，生成目标视图，包括：
将所述标准指标数据进行裁剪并配置，生成第一数据目标树；
将所述第一数据目标树通过预设的标准化属性进行设置，生成第二数据目标树；
将所述第二数据目标树进行整合，生成所述目标视图。
可选地，所述通过所述流程可视化框架中的流程视图模型将所述功能视图进行展示，包括：
获取所述功能视图中各个结点的行为活动；
通过所述流程视图模型中的连接器将所述行为活动连接起来，构成流程视图；
将所述流程视图进行展示。
可选地，所述根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警，包括：
将所述标准指标数据通过预构建的监控系统中转移模块转发到所述监控系统中数据告警模块，并触发预设的告警条件对所述标准指标数据进行监控判定；
若所述标准指标数据满足所述告警条件的监控判定，通过所述数据告警模块发出告警信息，并将所述告警信息发送至所述监控系统中告警优化模块；
利用所述告警优化模块对所述告警信息进行聚合、合并及收敛，生成预警。
为了解决上述问题，本发明还提供一种流程数据可视化方法装置，所述装置包括：
数据计算模块，用于对获取的初始指标数据进行数据缺失值填充，得到第一数据集，对所述第一数据集进行异常值判断和处理，得到第二数据集；
数据处理模块，用于将所述第二数据集通过主成分分析法进行将维处理，得到标准指标数据；
数据展示模块，用于将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示；
数据监视模块，用于根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警。
可选地，所述将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示，包括：
将所述标准指标数据通过所述流程可视化框架中的目标视图模型进行建模，生成目标视图；
通过所述流程可视化框架中的功能视图模型将所述目标视图进行功能组合，生成功能视图；
通过所述流程可视化框架中的流程视图模型将所述功能视图进行展示。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的流程数据可视化方法。
为了解决上述问题，本发明还提供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至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的流程数据可视化方法。
本发明实施例将获取的初始指标数据进行处理，得到标注数据指标，将所述标注数据指标通过预构建的流程可视化框架进行展示，解决了现有技术方法中流程显示复杂的问题，进一步地，利用预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警，通过监控和预警可以快速定位到展示流程中哪一条流程线出现异常，从而达到智能预警的目的，并及时解决处理，有效提高了流程最终的显示结果质量。因此本发明提出的流程数据可视化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决数据分类时计算量庞大占用计算资源的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的流程数据可视化方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的流程数据可视化方法的模块示意图；
图3为本发明一实施例提供的流程数据可视化方法的电子设备的内部结构示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种流程数据可视化方法。参照图1所示，为本发明一实施例提供的流程数据可视化方法的流程示意图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。
在本实施例中，流程数据可视化方法包括：
S1、对获取的初始指标数据进行数据缺失值填充，得到第一数据集。
本发明实施例的目的是通过将获取的初始指标数据进行整合得到标准指标数据，将所述标准指标数据通过大屏进行展示，从而实现对各个流程的监控，流程中若有异常可以进行智能预警，可以有效解决现有技术方法中流程复杂且不能清晰定位到流程中哪一条流程线出现异常的问题。
详细地，所述初始指标数据包括展示所有流程的运行实例数、流程及时率、节点及时率、办理及时率排行、严重超时率、节点及时率排行、办理及时率排行、创建的流程实例数、平均运行时长、流程及时率、节点及时率、展示流程的实例数、流程及时率、各节点及时率、办理效率排行等。
由于数据并不总是完整的，在分析一个数据时，常常会发现有多个记录中的属性值为空，即存在缺失值，因此，本发明实施例首先对初始指标数据进行收集，在对所述初始指标数据进行收集后，对所述初始指标数据进行缺失值填充，得到第一数据集。
较佳地，本发明实例使用属性平均值的方法填充缺失值。
详细地，数据的属性分为定距型和非定距型。所述定距型是指数据的属性取值是有“距离”特征的，比如办理及时率排行，当所述办理及时率排行为0时，并不是表示没有所述办理及时率排行，而是所述办理及时率排行的数值为0；所述非定距型则相反，是指数据的属性取值是没有“距离”特征的。
如果缺失值是定距型的，本发明实施例以所述初始指标数据的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，本发明实施例根据统计学中的众数原理，用所述初始指标数据中的众数，即出现频率最高的值，来补齐缺失的值。
S2、对所述第一数据集进行异常值判断和处理，得到第二数据集。
所述异常值，即在数据集中存在不合理的值，又称离群点。本发明实施例使用正态分布原则中的3σ原则进行判断异常值。
在正态分布中，σ代表标准差，μ代表均值，x＝μ即为图像的对称轴。3σ原则为：数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826；数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544；数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974；因此，可以认为数据取值几乎全部集中在(μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3％。3σ准则把等于±3σ的误差作为极限误差，对于符合正态分布的随机误差，落在±3σ以外的概率只有0.27％。
根据正态分布的定义可知，距离平均值3σ之外的概率为P(|x-μ|>3σ)<＝0.003，这属于极小概率事件，在默认情况下本发明实施例可以认定，距离超过平均值3σ的数据是不异常的。因此，当所述第一数据集中的数据距离平均值大于3σ，则认定该数据为异常值，对于所述异常值，本发明实施例选择将其进行删除处理。
S3、将所述第二数据集通过主成分分析法进行将维处理，得到标准指标数据。
所述主成分分析法是一种用于探索高维数据结构的技术，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用于数据压缩，数据预处理等，可以把可能具有相关性的高维变量合成线性无关的低维变量，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量称为主成分。
进一步地，降维生成的新低维数据集会尽可能的保留原始数据的变量。例如，二维数据集降维就是把点投射成一条线，所述二维数据集的每个数据都可以用一个值表示，不需要两个值；三维数据集可以降成二维，就是把所述三维数据集中的变量映射成一个平面。
本发明实施例中通过主成分分析法将所述第二数据集映射到一个平面上。
S4、将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示。
较佳地，在本发明实施例中，所述流程可视化框架，在体系结构上可以分为目标视图模型、功能视图模型和流程视图模型。本发明实施例利用所述目标视图模型、功能视图模型到流程视图模型，对整个业务流程进行可视化建模。
详细地，通过所述标准指标数据构成的数据目标树进行建模，生成目标视图模型。根据所述数据目标树，通过检索预构建的知识库可以对已有的目标重新设定属性使其标准化，生成符合业务流程设计的目标视图，所述目标视图呈现树状结构，因此可称为目标树。
进一步地，所述功能视图模型在业务流程可视化建模中起到桥梁作用，功能活动是负责完成业务目标的主体，目标的实现体现在功能活动的组合执行上，功能的组合形成功能树，所述功能树是所述知识库中的标准模板的裁剪、配置和设定属性的结果，将所述功能树进行可视化建模，生成功能视图模型，是业务流程可视化建模的第二步。
进一步地，通过所述流程视图模型进行流程可视化，所述流程视图模型是业务流程可视化建模的最终实现。所述流程视图模型根据所述功能视图的各个结点，获取所述功能视图中各个结点的行为活动，使用所述流程视图模型中的连接器把所述行为活动连接起来，组成流程视图并进行大屏展示。
例如，本发明实施例的可视化展示，从A公司的总体、主管部门、应用部门、具体流程四个角度,展示流程运行情况及办理效率。其中总体运行角度提供给高层领导及流程管理部门使用,展示所有流程的运行实例数、流程及时率、节点及时率、办理及时率排行等；主管部门角度提供给流程主管部门使用,按系统展示主管流程的及时率、严重超时率、节点及时率排行、办理及时率排行等；应用部门维度提供给各流程应用部门使用,展示其部门创建的流程实例数、平均运行时长、流程及时率、节点及时率、超时等；具体流程维度针对具体的某个重要流程,展示流程的实例数、流程及时率、各节点及时率、办理效率排行等。
S5、根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警。
较佳地，对于所述各个指标，例如流程及时率、严重超时率等，通过大屏进行可视化流程展示时，本发明实施例使用Open-Falcon监控系统对流程中出现的数据进行监控。所述监控系统是一款开源的企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方法，需要配置好工作环境并进行安装就可以使用，其中，使用时依赖的如redis、mysql、go、python等，配置好环境就可以安装。
详细地，本发明实施例将所述标准指标数据通过预构建的所述监控系统中转移模块转发到所述监控系统中数据告警模块，并触发预设的告警条件对所述标准指标数据进行监控判定，若所述标准指标数据满足所述告警条件的监控判定，通过所述数据告警模块发出告警信息，并将所述告警信息发送至所述监控系统中告警优化模块，利用所述告警优化模块对所述告警信息进行聚合、合并及收敛，生成预警。
本发明实施例中，所述告警条件的重要依据是BI指标，所述BI指标异常则进行报警提示。例如，主管部门新增了客户这个指标，如果指标值为0，则出现问题进行预警提示，需要人为介入处理。
如图2所示，是本发明流程数据可视化方法装置的功能模块图。
本发明实施例所述数据可视化方法装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述流程数据可视化方法装置可以包括数据计算模块101、数据处理模块102、数据展示模块103和数据监视模块104。本发所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述数据计算模块101，用于对获取的初始指标数据进行数据缺失值填充，得到第一数据集，对所述第一数据集进行异常值判断和处理，得到第二数据集；
所述数据处理模块102，用于将所述第二数据集通过主成分分析法进行将维处理，得到标准指标数据；
所述数据展示模块103，用于将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示；
所述数据监视模块104，用于根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警。
详细地，所述流程数据可视化方法装置各模块的具体实施步骤如下：
所述数据计算模块101对获取的初始指标数据进行数据缺失值填充，得到第一数据集，对所述第一数据集进行异常值判断和处理，得到第二数据集。
本发明实施例的目的是通过将获取的初始指标数据进行整合得到标准指标数据，将所述标准指标数据通过大屏进行展示，从而实现对各个流程的监控，流程中若有异常可以进行智能预警，可以有效解决现有技术方法中流程复杂且不能清晰定位到流程中哪一条流程线出现异常的问题。
详细地，所述初始指标数据包括展示所有流程的运行实例数、流程及时率、节点及时率、办理及时率排行、严重超时率、节点及时率排行、办理及时率排行、创建的流程实例数、平均运行时长、流程及时率、节点及时率、展示流程的实例数、流程及时率、各节点及时率、办理效率排行等。
由于数据并不总是完整的，在分析一个数据时，常常会发现有多个记录中的属性值为空，即存在缺失值，因此，本发明实施例首先对初始指标数据进行收集，在对所述初始指标数据进行收集后，对所述初始指标数据进行缺失值填充，得到第一数据集。
较佳地，本发明实例使用属性平均值的方法填充缺失值。
详细地，数据的属性分为定距型和非定距型。所述定距型是指数据的属性取值是有“距离”特征的，比如办理及时率排行，当所述办理及时率排行为0时，并不是表示没有所述办理及时率排行，而是所述办理及时率排行的数值为0；所述非定距型则相反，是指数据的属性取值是没有“距离”特征的。
如果缺失值是定距型的，本发明实施例以所述初始指标数据的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，本发明实施例根据统计学中的众数原理，用所述初始指标数据中的众数，即出现频率最高的值，来补齐缺失的值。
所述异常值，即在数据集中存在不合理的值，又称离群点。本发明实施例使用正态分布原则中的3σ原则进行判断异常值。
在正态分布中，σ代表标准差，μ代表均值，x＝μ即为图像的对称轴。3σ原则为：数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826；数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544；数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974；因此，可以认为数据取值几乎全部集中在(μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3％。3σ准则把等于±3σ的误差作为极限误差，对于符合正态分布的随机误差，落在±3σ以外的概率只有0.27％。
根据正态分布的定义可知，距离平均值3σ之外的概率为P(|x-μ|>3σ)<＝0.003，这属于极小概率事件，在默认情况下本发明实施例可以认定，距离超过平均值3σ的数据是不异常的。因此，当所述第一数据集中的数据距离平均值大于3σ，则认定该数据为异常值，对于所述异常值，本发明实施例选择将其进行删除处理。
所述数据处理模块102将所述第二数据集通过主成分分析法进行将维处理，得到标准指标数据。
所述主成分分析法是一种用于探索高维数据结构的技术，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用于数据压缩，数据预处理等，可以把可能具有相关性的高维变量合成线性无关的低维变量，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量称为主成分。
进一步地，降维生成的新低维数据集会尽可能的保留原始数据的变量。例如，二维数据集降维就是把点投射成一条线，所述二维数据集的每个数据都可以用一个值表示，不需要两个值；三维数据集可以降成二维，就是把所述三维数据集中的变量映射成一个平面。
本发明实施例中通过主成分分析法将所述第二数据集映射到一个平面上。
所述数据展示模块103将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示。
较佳地，在本发明实施例中，所述流程可视化框架，在体系结构上可以分为目标视图模型、功能视图模型和流程视图模型。本发明实施例利用所述目标视图模型、功能视图模型到流程视图模型，对整个业务流程进行可视化建模。
详细地，通过所述标准指标数据构成的数据目标树进行建模，生成目标视图模型。根据所述数据目标树，通过检索预构建的知识库可以对已有的目标重新设定属性使其标准化，生成符合业务流程设计的目标视图，所述目标视图呈现树状结构，因此可称为目标树。
进一步地，所述功能视图模型在业务流程可视化建模中起到桥梁作用，功能活动是负责完成业务目标的主体，目标的实现体现在功能活动的组合执行上，功能的组合形成功能树，所述功能树是所述知识库中的标准模板的裁剪、配置和设定属性的结果，将所述功能树进行可视化建模，生成功能视图模型，是业务流程可视化建模的第二步。
进一步地，通过所述流程视图模型进行流程可视化，所述流程视图模型是业务流程可视化建模的最终实现。所述流程视图模型根据所述功能视图的各个结点，获取所述功能视图中各个结点的行为活动，使用所述流程视图模型中的连接器把所述行为活动连接起来，组成流程视图并进行大屏展示。
例如，本发明实施例的可视化展示，从A公司的总体、主管部门、应用部门、具体流程四个角度,展示流程运行情况及办理效率。其中总体运行角度提供给高层领导及流程管理部门使用,展示所有流程的运行实例数、流程及时率、节点及时率、办理及时率排行等；主管部门角度提供给流程主管部门使用,按系统展示主管流程的及时率、严重超时率、节点及时率排行、办理及时率排行等；应用部门维度提供给各流程应用部门使用,展示其部门创建的流程实例数、平均运行时长、流程及时率、节点及时率、超时等；具体流程维度针对具体的某个重要流程,展示流程的实例数、流程及时率、各节点及时率、办理效率排行等。
所述数据监视模块104根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警。
较佳地，对于所述各个指标，例如流程及时率、严重超时率等，通过大屏进行可视化流程展示时，本发明实施例使用Open-Falcon监控系统对流程中出现的数据进行监控。所述监控系统是一款开源的企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方法，需要配置好工作环境并进行安装就可以使用，其中，使用时依赖的如redis、mysql、go、python等，配置好环境就可以安装。
详细地，本发明实施例将所述标准指标数据通过预构建的所述监控系统中转移模块转发到所述监控系统中数据告警模块，并触发预设的告警条件对所述标准指标数据进行监控判定，若所述标准指标数据满足所述告警条件的监控判定，通过所述数据告警模块发出告警信息，并将所述告警信息发送至所述监控系统中告警优化模块，利用所述告警优化模块对所述告警信息进行聚合、合并及收敛，生成预警。
本发明实施例中，所述告警条件的重要依据是BI指标，所述BI指标异常则进行报警提示。例如，主管部门新增了客户这个指标，如果指标值为0，则出现问题进行预警提示，需要人为介入处理。
如图3所示，是本发明实现流程数据可视化方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如流程数据可视化方法程序12。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如流程数据可视化方法的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行流程数据可视化方法等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的流程数据可视化方法12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
对获取的初始指标数据进行数据缺失值填充，得到第一数据集；
对所述第一数据集进行异常值判断和处理，得到第二数据集；
将所述第二数据集通过主成分分析法进行将维处理，得到标准指标数据；
将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示；
根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图2对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元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，可以存储在一个非易失性计算机可读取存储介质中。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块来实现本实施例方法的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (10)
1.一种流程数据可视化方法，其特征在于，所述方法包括：
对获取的初始指标数据进行数据缺失值填充，得到第一数据集；
对所述第一数据集进行异常值判断和处理，得到第二数据集；
将所述第二数据集通过主成分分析法进行将维处理，得到标准指标数据；
将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示；
根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警。
2.如权利要求1述的流程数据可视化方法，其特征在于，所述对所述第一数据集进行异常值判断和处理，包括：
根据正态分布原则对所述第一数据集进行异常值判断；
根据所述异常值判断，将判断结果为异常值的数据进行删除处理。
3.如权利要求1所述的流程数据可视化方法，其特征在于，所述将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示，包括：
将所述标准指标数据通过所述流程可视化框架中的目标视图模型进行建模，生成目标视图；
通过所述流程可视化框架中的功能视图模型将所述目标视图进行功能组合，生成功能视图；
通过所述流程可视化框架中的流程视图模型将所述功能视图进行展示。
4.如权利要求3所述的流程数据可视化方法，其特征在于，所述将所述标准指标数据通过所述流程可视化框架中的目标视图模型进行建模，生成目标视图，包括：
将所述标准指标数据进行裁剪并配置，生成第一数据目标树；
将所述第一数据目标树通过预设的标准化属性进行设置，生成第二数据目标树；
将所述第二数据目标树进行整合，生成所述目标视图。
5.如权利要求3所述的流程数据可视化方法，其特征在于，所述通过所述流程可视化框架中的流程视图模型将所述功能视图进行展示，包括：
获取所述功能视图中各个结点的行为活动；
通过所述流程视图模型中的连接器将所述行为活动连接起来，构成流程视图；
将所述流程视图进行展示。
6.如权利要求1至5中任意一项所述的流程数据可视化方法，其特征在于，所述根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警，包括：
将所述标准指标数据通过预构建的监控系统中转移模块转发到所述监控系统中数据告警模块，并触发预设的告警条件对所述标准指标数据进行监控判定；
若所述标准指标数据满足所述告警条件的监控判定，通过所述数据告警模块发出告警信息，并将所述告警信息发送至所述监控系统中告警优化模块；
利用所述告警优化模块对所述告警信息进行聚合、合并及收敛，生成预警。
7.一种流程数据可视化方法装置，其特征在于，所述装置包括：
数据计算模块，用于对获取的初始指标数据进行数据缺失值填充，得到第一数据集，对所述第一数据集进行异常值判断和处理，得到第二数据集；
数据处理模块，用于将所述第二数据集通过主成分分析法进行将维处理，得到标准指标数据；
数据展示模块，用于将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示；
数据监视模块，用于根据预构建的监控系统对所述标准指标数据的展示进行监控和预警。
8.如权利要求7所述的流程数据可视化方法装置，其特征在于，所述将所述标准指标数据通过预构建的流程可视化框架进行展示，包括：
将所述标准指标数据通过所述流程可视化框架中的目标视图模型进行建模，生成目标视图；
通过所述流程可视化框架中的功能视图模型将所述目标视图进行功能组合，生成功能视图；
通过所述流程可视化框架中的流程视图模型将所述功能视图进行展示。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
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如权利要求1至6中任一所述的流程数据可视化方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一所述的流程数据可视化方法。
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| CN202010240011.2A CN111475687A (zh) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | 流程数据可视化方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111932147A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-11-13 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 指标统筹的可视化方法、装置、电子设备及存储介质 |
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- 2020-03-30 CN CN202010240011.2A patent/CN111475687A/zh not_active Withdrawn
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