CN111553133A - 报表生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及大数据技术领域，揭露了一种报表生成方法，包括：接收报表集，提取所述报表集中所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集；从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型；接收待生成报表的字段集，计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型；获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。本发明还提出一种报表生成装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以提高报表生成的时效性。

Description

报表生成方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种报表生成的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

报表在日常统计分析、财务结算等业务中是不可或缺的一种数据展示形式。目前报表通常都是通过excel或者简单的图形界面等工具进行生成。

但是通过excel或者简单的图形界面等工具进行报表生成时，往往需要筛选报表生成条件来选择报表生成的底层数据模型，由于每个报表生成的筛选条件不完全相同，对应的底层数据模型也只针对当前单一报表，这样就需要计算机存储海量的报表生成的底层数据模型，容易影响报表生成的时效性。

发明内容

本发明提供一种报表生成的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高报表生成的时效性。

为实现上述目的，本发明提供的一种报表生成方法，包括：

接收报表集，提取所述报表集中所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集；

从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型；

接收待生成报表的字段集，计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型；

获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。

可选地，所述从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型，包括：

对所述初始报表数据模型集进行聚类，得到目标报表数据模型集；

对所述目标报表数据模型集建立矩阵；

根据预设的相关算法，计算所述矩阵中每个目标报表数据模型的期望值；

将期望值相同的目标报表数据模型作为所述公共报表数据模型。

可选地，所述预设的相关算法包括：

其中，C_i表示第i个目标报表数据模型的期望值，E_i表示第i个目标报表数据模型的特征向量，

表示第i个目标报表数据模型在矩阵中的特征向量协方差，trace()表示空间滤波函数。

可选地，所述计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，包括：

获取所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的相同字段，并对所述相同字段进行标识，得到目标字段集；

汇总所述字段集中每个字段的字段长度，得到第一字段长度值；

汇总所述公共报表数据模型中所有字段的字段长度，得到第二字段长度值；

汇总所述目标字段集中每个字段的的字段长度，得到第三字段长度值；

计算所述第三字段长度值与所述第一字段长度值的占比，得到第一占比；

计算所述第三字段长度值与所述第二字段长度值的占比，得到第二占比；

根据所述第一占比和第二占比，得到所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值。

可选地，所所述将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表，包括：

在所述通用报表数据模型中创建对象接收脚本，利用所述对象接收脚本接收所述待生成报表的报表数据，得到初始报表数据；

将所述初始报表数据传输至所述通用报表数据模型的SQL配置语句中，运行所述SQL配置语句，生成报表。

可选地，所述生成报表之后，还包括：利用数据图形化工具将所述报表展示在网页平台中。

为了解决上述问题，本发明还提供一种报表生成装置，所述装置包括：

提取及汇总模块，用于接收报表集，提取所述报表集中所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集；

筛选模块，用于从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型；

计算及选取模块，用于接收待生成报表的字段集，计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型；

导入模块，用于获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。

可选地，所述筛选模块包括：

聚类子模块：用于对所述初始报表数据模型集进行聚类，得到目标报表数据模型集，对所述目标报表数据模型集建立矩阵；

计算子模块：用于根据预设的相关算法，计算所述矩阵中每个目标报表数据模型的期望值，将期望值相同的目标报表数据模型作为所述公共报表数据模型。

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中所述的报表生成方法。

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中所述的报表生成方法。

本发明实施例首先从报表集中获取所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集，从所述初始报表数据模型集筛选出公共报表数据模型；其次，计算待生成报表的字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型，解决了每个报表生成的底层数据模型只针对当前单一报表的现象，释放了计算机系统存储的资源；进一步地，获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。因此，本发明提出的一种报表生成方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质可以提高报表生成的时效性。

附图说明

图1为本发明其中一个实施例提供的报表生成方法的流程示意图；

图2为本发明图1中文本特征语义提取方法中步骤S3的详细实施流程示意图；

图3为本发明其中一个实施例提供的报表生成装置的模块示意图；

图4为本发明其中一个实施例提供的实现报表生成方法的电子设备的结构示意图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将整合实施例，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。

本发明提供一种报表生成的方法。参照图1所示，为本发明其中一个实施例提供的报表生成方法的流程示意图。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，报表生成的方法包括：

S1、接收报表集，提取所述报表集中所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集。

在本发明的至少一个实施例中，所述报表集可以通过汇总现有的报表得到。

其中，所述报表包括、但不限于：学生成绩报表，企业季度考核报表、金融数据统计报表等。

所述底层数据模型是指通过SQL语句配置的数据模型，通过所述底层数据模型可以生成对应报表需要的报表数据。例如：某房产公司某部门小组一年内各个季度的销售业绩报表，所述销售业绩报表包括每个季度的单月业绩、总业绩、平均业绩，其中，在所述部门小组的单月业绩、总业绩、平均业绩分别都需要配置一条SQL语句，根据所述SQL语句可以生成所述单月业绩、总业绩、平均业绩的报表数据，其中，所述SQL语句组成所述销售业绩报表的底层数据模型。

进一步地，由于报表之间的底层数据模型可能存在共性，于是，本发明提取所述报表集中的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集，用以后续对各个报表的数据模型进行分析。

详细地，所述提取所述报表集中所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型，包括：

利用md5算法对所述报表集中每个报表建立唯一标识，得到初始报表集，根据所述唯一标识，可以快速的识别出每个报表的位置，对所述初始报表集中每个报表进行SQL语句拆分，根据拆分结果，生成对应的报表底层数据模型，将所述报表底层数据模型进行汇总后存入数据库中，得到初始报表数据模型。

S2、从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型。

在本发明的其中一个实施例中，由于报表的底层数据模型通过配置SQL语句得到，因此在所述初始报表数据模型集中会包含相同的SQL语句，于是，本发明实施例根据所述初始报表数据模型集中的SQL语句，及利用预设的相关算法，从所述目标报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型。其中，所述公共报表数据模型指的是由相同SQL语句进行组合后配置的数据模型。例如：存在A、B、C、D四个同类型报表，每个报表的底层数据模型都是由4条SQL查询结果组合，其中，A、B、C三个报表的底层数据模型对应SQL语句有2条是相同的，于是，将相同的2条SQL语句提取出来进行组合生成一个底层数据模型作为公用数据模型，其他单独适用单一报表的作为独立数据模型。

详细地，所述从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型，包括：

利用聚类算法对所述初始报表数据模型集进行聚类，即将相同类型的报表汇总在一起，得到目标报表数据模型集；

对所述目标报表数据模型集建立矩阵；

根据预设的相关算法，计算所述矩阵中每个目标报表数据模型的期望值；

将期望值相同的目标报表数据模型作为所述公共报表数据模型。

可选的，所述聚类算法可以为k-means算法。

可选的，所述相关算法如下所示：

其中，C_i表示第i个目标报表数据模型的期望值，E_i表示第i个目标报表数据模型的特征向量，

表示第i个目标报表数据模型在矩阵中的特征向量协方差，trace()表示空间滤波函数。

S3、接收待生成报表的字段集，计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型。

在本发明的至少一个实施例中，所述字段集包括、但不限于、id、date、password、username以及data等。例如，所述待生成报表为学生成绩表，则其包含的字段集可以为：student、time、achievement以及name等。

详细地，参阅图2所示，所述计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值包括：

S30、获取所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的相同字段，并对所述相同字段进行标识，得到目标字段集；

本发明较佳实施中通过SQL查询语句获取所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的相同字段，例如所述字段集中存在字段student，利用SQL查询语句向所述公共报表数据模型进行字段查询，若查询到字段student，则对字段student进行标识。

S31、汇总所述字段集中每个字段的字段长度，得到第一字段长度值、汇总所述公共报表数据模型中所有字段的字段长度，得到第二字段长度值以及汇总所述目标字段集中每个字段的的字段长度，得到第三字段长度值；

在本发明的一个实施例中，所述字段长度指的是对应字段中包含的字符数量，例如字段student中包含7个字符，则字段student的字段程度为7。

S32、计算所述第三字段长度值与所述第一字段长度值的占比，得到第一占比及计算所述第三字段长度值与所述第二字段长度值的占比，得到第二占比。

可选的，利用下述方法计算所述第三字段长度值与所述第一字段长度值的占比，得到第一占比包括：

其中，P1表示第一占比，m表示第三字段长度值，n表示第一字段长度值。

可选的，利用下述方法计算所述第三字段长度值与所述第二字段长度值的占比，得到第二占比包括：

其中，P2表示第二占比，m表示第三字段长度值，t表示第二字段长度值。

S33、根据所述第一占比和第二占比，得到所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值。

在本发明的一个实施例中，将所述第一占比和第二占比的平均值作为所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值。

可选的，利用下述方法计算所述第一占比和第二占比的平均值：

其中，P表示第一占比和第二占比的平均值。

进一步地，本发明较佳实施例中，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型作为通用报表数据模型，可选的，所述预设阈值为0.6。

在本发明的另一实施例还包括：通过配置SQL语句对所述通用报表数据模型进行动态配置，例如，配置SQL语句中的time字段，可以将月平均销售通用报表数据模型配置为周平均销售通用报表数据模型或年平均销售通用报表数据模型。

S4、获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。

可选的，所述报表数据根据待生成报表的类型不同，其报表数据也有所不同，比如，所述待生成报表为企业季度报表，则所述企业季度报表的报表数据包括：企业利润数据、企业资产数据以及企业盈亏占比数据等。

较佳地，本发明实施例将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表，极大的提高了所述待生成报表的生成速度。

详细地，所述将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表包括：

在所述通用报表数据模型中创建对象接收脚本，利用所述对象接收脚本接收所述待生成报表的报表数据，得到初始报表数据；利用sheet对象将所述初始报表数据传输至所述通用报表数据模型的SQL配置语句中，运行所述SQL配置语句，生成报表。

进一步地，本发明实施例通过数据图形化工具将所述报表展示在网页平台中。

可选的，所述数据图形化工具通过javaweb网页技术进行编译得到。

具体的，所述利用数据图形化工具将所述报表采集结果展示在网页平台中包括：

在编译环境中导入所述数据图形化工具的项目包，将所述报表采集结果导入至所述项目包中，利用开源的数据图形化代码运行所述项目包，得到可视化报表。所述可视化报表可以通过不同的形式展现在网页平台中，所述形式包括：饼图状、树状以及条形状等。

本发明实施例首先从报表集中获取所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集，从所述初始报表数据模型集筛选出公共报表数据模型；其次，计算待生成报表的字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型，解决了每个报表生成的底层数据模型只针对当前单一报表的现象，释放了计算机系统存储的资源；进一步地，获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。因此，本发明提出的一种报表生成方法可以提高报表生成的时效性。

如图3所示，是本发明其中一个实施例提供的报表生成装置的模块示意图。

本发明所述报表生成装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述报表生成装置可以包括提取及汇总模块101、筛选模块102、计算及选取模块103以及导入模块104。本发明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：

所述提取及汇总模块101，用于接收报表集，提取所述报表集中所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集。

在本发明的至少一个实施例中，所述报表集可以通过汇总现有的报表得到。其中，所述报表包括、但不限于：学生成绩报表，企业季度考核报表、金融数据统计报表等。

所述底层数据模型是指通过SQL语句配置的数据模型，通过所述底层数据模型可以生成对应报表需要的报表数据。例如：某房产公司某部门小组一年内各个季度的销售业绩报表，所述销售业绩报表包括每个季度的单月业绩、总业绩、平均业绩，其中，在所述部门小组的单月业绩、总业绩、平均业绩分别都需要配置一条SQL语句，根据所述SQL语句可以生成所述单月业绩、总业绩、平均业绩的报表数据，其中，所述SQL语句组成所述销售业绩报表的底层数据模型。

进一步地，由于报表之间的底层数据模型可能存在共性，于是，本发明提取所述报表集中的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集，用以后续对各个报表的数据模型进行分析。

详细地，所述提取所述报表集中所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型，包括：

利用md5算法对所述报表集中每个报表建立唯一标识，得到初始报表集，根据所述唯一标识，可以快速的识别出每个报表的位置，对所述初始报表集中每个报表进行SQL语句拆分，根据拆分结果，生成对应的报表底层数据模型，将所述报表底层数据模型进行汇总后存入数据库中，得到初始报表数据模型。

所述筛选模块102，用于从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型。

在本发明的其中一个实施例中，由于报表的底层数据模型通过配置SQL语句得到，因此在所述初始报表数据模型集中会包含相同的SQL语句，于是，本发明实施例根据所述初始报表数据模型集中的SQL语句，及利用预设的相关算法，从所述目标报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型。其中，所述公共报表数据模型指的是由相同SQL语句进行组合后配置的数据模型。例如：存在A、B、C、D四个同类型报表，每个报表的底层数据模型都是由4条SQL查询结果组合，其中，A、B、C三个报表的底层数据模型对应SQL语句有2条是相同的，于是，将相同的2条SQL语句提取出来进行组合生成一个底层数据模型作为公用数据模型，其他单独适用单一报表的作为独立数据模型。

详细地，所述筛选模块102进一步包括：

聚类子模块1020：利用聚类算法对所述初始报表数据模型集进行聚类，即将相同类型的报表汇总在一起，得到目标报表数据模型集，对所述目标报表数据模型集建立矩阵；

计算子模块1021：根据预设的相关算法，计算所述矩阵中每个目标报表数据模型的期望值，将期望值相同的目标报表数据模型作为所述公共报表数据模型。

可选的，所述聚类算法可以为k-means算法。

可选的，所述相关算法如下所示：

其中，C_i表示第i个目标报表数据模型的期望值，E_i表示第i个目标报表数据模型的特征向量，

表示第i个目标报表数据模型在矩阵中的特征向量协方差，trace()表示空间滤波函数。

所述计算及选取模块103，用于接收待生成报表的字段集，计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型。

在本发明的至少一个实施例中，所述字段集包括、但不限于、id、date、password、username以及data等。例如，所述待生成报表为学生成绩表，则其包含的字段集可以为：student、time、achievement以及name等。

详细地，所述计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值包括：

步骤I、获取所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的相同字段，并对所述相同字段进行标识，得到目标字段集；

本发明较佳实施中通过SQL查询语句获取所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的相同字段，例如所述字段集中存在字段student，利用SQL查询语句向所述公共报表数据模型进行字段查询，若查询到字段student，则对字段student进行标识。

步骤II、汇总所述字段集中每个字段的字段长度，得到第一字段长度值、汇总所述公共报表数据模型中所有字段的字段长度，得到第二字段长度值以及汇总所述目标字段集中每个字段的的字段长度，得到第三字段长度值；

在本发明的一个实施例中，所述字段长度指的是对应字段中包含的字符数量，例如字段student中包含7个字符，则字段student的字段程度为7。

步骤III、计算所述第三字段长度值与所述第一字段长度值的占比，得到第一占比及计算所述第三字段长度值与所述第二字段长度值的占比，得到第二占比。

可选的，利用下述方法计算所述第三字段长度值与所述第一字段长度值的占比，得到第一占比包括：

其中，P1表示第一占比，m表示第三字段长度值，n表示第一字段长度值。

可选的，利用下述方法计算所述第三字段长度值与所述第二字段长度值的占比，得到第二占比包括：

其中，P2表示第二占比，m表示第三字段长度值，t表示第二字段长度值。

步骤IV、根据所述第一占比和第二占比，得到所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值。

在本发明的一个实施例中，将所述第一占比和第二占比的平均值作为所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值。

可选的，利用下述方法计算所述第一占比和第二占比的平均值：

其中，P表示第一占比和第二占比的平均值。

进一步地，本发明较佳实施例中，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型作为通用报表数据模型，可选的，所述预设阈值为0.6。

在本发明的另一实施例还包括：通过配置SQL语句对所述通用报表数据模型进行动态配置，例如，配置SQL语句中的time字段，可以将月平均销售通用报表数据模型配置为周平均销售通用报表数据模型或年平均销售通用报表数据模型。

所述导入模块104，用于获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。

可选的，所述报表数据根据待生成报表的类型不同，其报表数据也有所不同，比如，所述待生成报表为企业季度报表，则所述企业季度报表的报表数据包括：企业利润数据、企业资产数据以及企业盈亏占比数据等。

较佳地，本发明实施例将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表，极大的提高了所述待生成报表的生成速度。

详细地，所述将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表包括：

在所述通用报表数据模型中创建对象接收脚本，利用所述对象接收脚本接收所述待生成报表的报表数据，得到初始报表数据；利用sheet对象将所述初始报表数据传输至所述通用报表数据模型的SQL配置语句中，运行所述SQL配置语句，生成报表。

进一步地，本发明实施例通过数据图形化工具将所述报表展示在网页平台中。

可选的，所述数据图形化工具通过javaweb网页技术进行编译得到。

具体的，所述利用数据图形化工具将所述报表采集结果展示在网页平台中包括：

在编译环境中导入所述数据图形化工具的项目包，将所述报表采集结果导入至所述项目包中，利用开源的数据图形化代码运行所述项目包，得到可视化报表。所述可视化报表可以通过不同的形式展现在网页平台中，所述形式包括：饼图状、树状以及条形状等。

本发明实施例首先从报表集中获取所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集，从所述初始报表数据模型集筛选出公共报表数据模型；其次，计算待生成报表的字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型，解决了每个报表生成的底层数据模型只针对当前单一报表的现象，释放了计算机系统存储的资源；进一步地，获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。因此，本发明提出的一种报表生成方法可以提高报表生成的时效性。

如图4所示，是本发明其中一个实施例提供的实现报表生成的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，如报表生成程序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，例如报表生成程序12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(例如报表生成程序12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4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4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存储的报表生成程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：

接收报表集，提取所述报表集中所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集；

从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型；

接收待生成报表的字段集，计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型；

获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。

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1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案的目的。

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案而非限制，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案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种报表生成方法，应用于计算装置，其特征在于，所述方法包括：

接收报表集，提取所述报表集中所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集；

从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型；

接收待生成报表的字段集，计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型；

获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。

2.如权利要求1所述的报表生成方法，其特征在于，所述从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型，包括：

对所述初始报表数据模型集进行聚类，得到目标报表数据模型集；

对所述目标报表数据模型集建立矩阵；

根据预设的相关算法，计算所述矩阵中每个目标报表数据模型的期望值；

将期望值相同的目标报表数据模型作为所述公共报表数据模型。

3.如权利要求2所述的报表生成方法，其特征在于，所述预设的相关算法包括：

其中，C_i表示第i个目标报表数据模型的期望值，E_i表示第i个目标报表数据模型的特征向量，

表示第i个目标报表数据模型在矩阵中的特征向量协方差，trace()表示空间滤波函数。

4.如权利要求1所述的报表生成方法，其特征在于，所述计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，包括：

获取所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的相同字段，并对所述相同字段进行标识，得到目标字段集；

汇总所述字段集中每个字段的字段长度，得到第一字段长度值；

汇总所述公共报表数据模型中所有字段的字段长度，得到第二字段长度值；

汇总所述目标字段集中每个字段的的字段长度，得到第三字段长度值；

计算所述第三字段长度值与所述第一字段长度值的占比，得到第一占比；

计算所述第三字段长度值与所述第二字段长度值的占比，得到第二占比；

根据所述第一占比和第二占比，得到所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值。

5.如权利要求1至4中任意一项所述的报表生成方法，其特征在于，所述将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表，包括：

在所述通用报表数据模型中创建对象接收脚本，利用所述对象接收脚本接收所述待生成报表的报表数据，得到初始报表数据；

将所述初始报表数据传输至所述通用报表数据模型的SQL配置语句中，运行所述SQL配置语句，生成报表。

6.如权利要求5所述的报表生成方法，其特征在于，所述生成报表之后，该方法还包括：利用数据图形化工具将所述报表展示在网页平台中。

7.一种报表生成装置，其特征在于，所述装置包括：

提取及汇总模块，用于接收报表集，提取所述报表集中所有的底层数据模型并汇总，得到初始报表数据模型集；

筛选模块，用于从所述初始报表数据模型集中筛选出公共报表数据模型；

计算及选取模块，用于接收待生成报表的字段集，计算所述字段集与所述公共报表数据模型中字段的匹配值，选取所述匹配值大于预设阈值的公共报表数据模型，得到通用报表数据模型；

导入模块，用于获取待生成报表的报表数据，并将所述待生成报表的报表数据导入到所述通用报表数据模型中，生成报表。

8.如权利要求7所述的报表生成装置，其特征在于，所述筛选模块包括：聚类子模块：用于对所述初始报表数据模型集进行聚类，得到目标报表数据模型集，对所述目标报表数据模型集建立矩阵；

计算子模块：用于根据预设的相关算法，计算所述矩阵中每个目标报表数据模型的期望值，将期望值相同的目标报表数据模型作为所述公共报表数据模型。

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中任意一项所述的报表生成方法。

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中任意一项所述的报表生成方法。

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