CN111881158B - 一种管理报表数据处理方法、装置、计算机系统及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了管理报表数据处理、装置、计算机系统及可读存储介质，涉及大数据技术领域，包括：获取实时基础信息，对所述实时基础信息进行分析和预测，生成目标报表；动态监听用户端的查询输入，基于所述查询输入匹配至少一个查询请求并发送至用户端；接收用户端发送的选择信号，确定被选择的查询请求；基于所述被选择的查询请求在目标报表中获取目标数据并发送至用户端，解决现有技术中管理报表对数据展示比较繁杂，导致用户在查询时查找信息效率较低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种管理报表数据处理方法、装置、计算机系统及可读存储介质。
背景技术
在企业管理的数据服务中，经常采用管理报表的方式作为管理数据的呈现，该管理报表是对企业内部经营基础数据进行展示，可支持企业内部多个岗位人员查看对应的报表信息。
本发明创造的发明人在研究中发现，目前常用管理报表将项目过程通过各类管理面板显示出来，使企业的经营管理做到公式化，但是大多管理报表只是将数据展示，或者使用图表的方式对数据进行可视化展示，特别是在包含大量金融数据场景中，比如租赁业务场景中，利用管理报表对现有的数据，包括指标、利润、余额等进行展示，由于被展示数据数量较多，管理报表对数据展示比较繁杂，导致用户在查询时查找信息效率较低。
发明内容
本发明的目的是提供一种管理报表数据处理方法、装置、计算机系统及可读存储介质，用于解决现有技术中管理报表对数据展示比较繁杂，导致用户在查询时查找信息效率较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种管理报表数据处理方法，包括：
获取实时基础信息，对所述实时基础信息进行分析和预测，生成目标报表；
动态监听用户端的查询输入，基于所述查询输入匹配至少一个查询请求并发送至用户端；
接收用户端发送的选择信号，确定被选择的查询请求；
基于所述被选择的查询请求在目标报表中获取目标数据并发送至用户端。
进一步的，所述获取实时基础信息，对所述实时基础信息进行分析和预测，生成目标报表，包括以下：
获取实时基础信息，对所述基础信息进行解析，获得分析数据；
采用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理，获得预测数据；
基于所述基础信息、所述分析数据和所述预测数据生成目标报表；
将所述基础信息、所述分析数据和所述预测数据上传至区块链。
进一步的，所述对所述基础信息进行解析，获得分析数据，包括以下：
根据预设时间间隔将所述基础信息划分成多个带有时间区间的子信息；
基于各个所述子信息根据预设规则进行计算，获得各个时间区间对应的处理数据；
将所述各个时间区间对应处理数据合并，获得分析数据。
进一步的，基于各个所述子信息根据预设规则进行计算，获得各个时间区间对应的处理数据，包括以下：
获取某一时间区间下的子信息，根据所述子信息获得初始内部收益率、起租数据以及项目年数；
基于所述初始内部收益率、起租数据以及项目年数采用预设第一函数计算，获得所述时间区间对应的目标内部收益率；
根据所述子信息和所述内部收益率获得所述时间区间对应的加权净收益率；
基于所述内部收益率和所述加权净收益率获得处理数据。
进一步的，根据所述子信息和所述内部收益率获得所述时间区间对应的加权净收益率，包括以下：
判断所述内部收益率是否在预设第一范围内；
若是，基于所述子信息获取起租数据，当所述起租数据在预设第二范围内，则采用预第二函数对所述信息和所述内部收益率进行处理，获得加权净收益率；当所述起租数据不在预设第二范围内，则获得加权净收益率为零；
若否，则获得加权净收益率为零。
进一步的，用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理，获得预测数据，包括以下：
获取至少一个目标对象以及与所述目标对象关联的维度数据；
根据所述目标对象获取目标时间区间；
在所述基础信息和所述分析数据中查找与所述目标时间区间对应的数据作为待分析数据；
采用所述维度数据对所述待分析数据进行分类并加权获得预测数据。
进一步的，动态监听用户端的查询输入，基于所述查询输入匹配至少一个查询请求并发送至用户端，包括以下：
对所述查询输入进行拆分，获得关键数据；
基于所述关键数据从预设数据库中判断是否存在与所述关键数据匹配的查询请求；
若是，则将匹配的查询请求发送至用户端。
若否，则基于所述关键数据查找相似数据，基于所述相似数据匹配查询请求并发送至用户端。
为实现上述目的，本发明还提供一种管理报表数据处理装置，包括：
处理模块，用于获取实时基础信息，对所述实时基础信息进行分析，生成目标报表；
匹配模块，用于动态监听用户端的查询输入，基于所述查询输入匹配至少一个查询请求并发送至用户端；
确定模块，用于接收用户端发送的选择信号，确定被选择的查询请求；
发送模块，用于基于所述被选择的查询请求在目标报表中获取目标数据并发送至用户端。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机系统，其包括多个计算机设备，各计算机设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述多个计算机设备的处理器执行所述计算机程序时共同实现上述一种管理报表数据处理方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其包括多个存储介质，各存储介质上存储有计算机程序，所述多个存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时共同实现上述一种管理报表数据处理方法的步骤。
本发明提供的一种管理报表数据处理方法、装置、计算机系统及可读存储介质，通过获取基础信息，并对基础信息进行分析和预测处理后生成目标报表进行展示，同时监听用户在目标报表上的查询输入，根据查询输入自动匹配相应的查询请求供用户参考，在接收到用户端的选择信号后，将对应的查询请求发送至用户端，通过监听后匹配推送选择的方式，同时辅助目标报表区别于现有报表上新增分析数据和预测数据，提高数据的参考性，进一步提高有利于用户获取对应的信息，解决现有技术中管理报表对数据展示比较繁杂，导致用户在查询时查找信息效率较低的问题。
附图说明
图1为本发明所述管理报表数据处理方法实施例一的流程图；
图2为本发明所述管理报表数据处理方法实施例一中对所述实时基础信息进行分析，生成目标报表的流程图；
图3为本发明所述管理报表数据处理方法实施例一中对所述基础信息进行解析，获得分析数据的流程图；
图4为本发明所述管理报表数据处理方法实施例一中基于各个所述子信息根据预设规则进行计算，获得各个时间区间对应的处理数据的流程图；
图5为本发明所述管理报表数据处理方法实施例一中据所述子信息和所述内部收益率获得所述时间区间对应的加权净收益率的流程图；
图6为本发明所述管理报表数据处理方法实施例一中在采用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理前，还包括采用训练样本对预测模型的训练，具体训练过程的流程图；
图7为本发明所述管理报表数据处理方法实施例一中采用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理，获得预测数据的流程图；
图8为本发明所述管理报表数据处理方法实施例一中动态监听用户端的查询输入，基于所述查询输入匹配至少一个查询请求并发送至用户端的流程图；
图9为本发明管理报表数据处理装置实施例二的程序模块示意图；
图10为本发明计算机系统实施例三中计算机设备的硬件结构示意图。
附图标记：
5、管理报表数据处理装置 51、处理模块 511、分析单元
512、预测单元 513、生成单元 52、匹配模块
53、确定模块 54、发送模块 6、计算机设备
61、存储器 62、处理器 63、网络接口
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供的一种管理报表数据处理方法、装置、计算机系统及可读存储介质，适用于大数据的数据分析领域，为提供一种基于处理模块、匹配模块、确定模块、发送模块的管理报表数据处理方法。本发明通过获取基础信息，并对基础信息进行分析和预测处理后生成目标报表进行展示，同时监听用户在目标报表上的查询输入，根据查询输入自动匹配相应的查询请求供用户参考，并在接收到用户端的选择信号后，将对应的查询请求发送至用户端，通过监听后推荐匹配的方式，实现用户查找信息的快速展示，解决现有技术中管理报表对数据展示比较繁杂，导致用户在查询时查找信息效率较低的问题，同时本方案中的管理报表相较于现有技术中常见的报表增加了分析和预测相关数据，提高参考性和预测性，进一步有利于规划后续的经营策略，提高管理报表中数据的多样性和丰富性。
实施例一
请参阅图1，本实施例的一种管理报表数据处理方法，应用于服务器端，本实施方式以应用于租赁场景中为例具体说明，包括以下步骤：
S100：获取实时基础信息，对所述实时基础信息进行分析，生成目标报表；
在本提案中，所述基础信息包括预设业绩指标、月度OCR、月度拨备前净利润、月度资产余额、租赁项目信息、新增项目净收入、资产不良率、FTP值等等，还可以包括宏观经济数据等，可以多个数据库中获取上述数据，获取上述基础数据可以设置一定时间间隔来自动采集实现数据的自动更新，如定期提取数据(资产管理系统，报表系统)持续获取记录，以便于确保基础信息的实时性，提高后续基于该基础信息的分析结果的准确性。
具体的，参阅图2，上述对所述实时基础信息进行分析，生成目标报表，包括以下步骤：
S110：获取实时基础信息，对所述基础信息进行解析，获得分析数据；
更具体的，参阅图3，上述对所述基础信息进行解析，获得分析数据包括以下步骤：
S111：根据预设时间间隔将所述基础信息划分成多个带有时间区间的子信息；
在上述实施方式中，由于基础信息中包含带有时间标记的数据，比如某一租赁项目包含起租日期、租赁时间等数据，因此当对基础数据进行分析时，选择以时间为维度划分成多个区间，在本具体实施方式中，以月其预设时间间隔，即将基础信息划分成“1月、2月、3月…”等多个子数据集，除了上述以月划分外，也可以以15天或7天等为标准划分，可根据实际需求设定合适的时间间隔。
其中，任一时间区间下的数据集合均包括与所述时间区间关联的项目信息；任一所述项目信息均包括所述项目信息包括项目年数、起租数据以及FTP值等；需要说明的是，上述FTP值取系统设置-FTP参数值配置中项目年数在FTP周期的对应FTP值，具体的是用系统中最新的起租日期匹配租赁项目生效日期范围内的FTP配置项。
作为举例而非限定的，以2020年1月信息为例，累计2020年1月至2020年2月中的业绩指标、所有租赁项目(每一租赁项目对应的起租数据、租赁时间)、新增利润、净利润、资产余额等。
S112：基于各个所述子信息根据预设规则进行计算，获得各个时间区间对应的处理数据；
更进一步的，参阅图4，上述基于各个所述子信息根据预设规则进行计算，获得各个时间区间对应的处理数据，包括以下步骤：
S112-1：获取某一时间区间下的子信息，根据所述子信息获得初始内部收益率、起租数据以及项目年数；
S112-2：基于所述初始内部收益率、起租数据以及项目年数采用预设第一函数计算，获得所述时间区间对应的目标内部收益率；
具体的，上述预设第一函数为：内部收益率＝∑[(XIRR0)*(项目年数*起租数据)]/∑(项目年数*起租数据)
需要说明的是，XIRR0为取合同-租金测算中的XIRR值，起租数据为合同的项目总额中的首付款。
S112-3：根据所述子信息和所述内部收益率获得所述时间区间对应的加权净收益率；
参阅图5，上述步骤S112-3包括以下步骤：
S112-31：根据所述子信息和所述内部收益率获得所述时间区间对应的加权净收益率，包括以下：
S112-32：判断所述内部收益率是否在预设第一范围内；
具体的，所述第一预设范围为0～100％之间，由于大多普通订单的合同租金测算获得的内部收益率均在上述范围内，因此超出该范围的订单可能是特殊订单，因此不参与数据的分析。
S112-33：若是，基于所述子信息获取起租数据，判断所述起租数据是否在预设第二单位内，当所述起租数据在预设第二范围内，则采用预设第二函数对所述信息和所述内部收益率进行处理，获得加权净收益率(附图中步骤S112-33-)；当所述起租数据不在预设第二范围内，则执行步骤S112-34；
在上述实施方式中，所述预设第二函数为：加权净收益率＝∑[(内部收益率-FTP)*(项目年数*起租数据)]/∑(项目年数*起租数据)；
需要说明的是，内部收益率值为上述S112-2中计算获得；FTP值取系统设置-FTP参数值配置中项目年数在FTP周期的对应FTP值；起租数据为合同的项目总额中的首付款。
S112-34：若否，则获得加权净收益率为零。
具体的，作为举例而非限定的，所述第二预设范围是起租数据小于1000万，由于该方案中租赁一般用于打印机等机器，起租数据超出1000万不符合常用租赁订单的设置，因此也不作为有效数据进行分析，在具体实施场景中，也可依据实际适应来设置合适的第一预设范围和第二预设范围。
上述步骤S112-32～S112-34设置第一预设范围和第二预设范围主要是为了克服特殊场景下的计算，减少由于某些特殊情况的产生而影响分析结果的准确性。
S112-4：基于所述内部收益率和所述加权净收益率获得处理数据。
内部收益率(XIRR)，用于表示一组不一定定期发生的现金流的内部收益率，它适用于间隔期相等或者不相等的现金流序列测算；加权净收益率可以理解为加权平均净资产收益率，是一个动态的指标,反应的是企业的净资产创造利润的能力，因此采用内部收益率和加权净收益率可以有效对金融类数据变化进行表征，因此将这两类数据作为分析数据。
S113：将所述各个时间区间对应处理数据合并，获得分析数据。
在上述实施方式中，在后续S103生成目标报表的过程中，上述分析数据，即所有时间区间(每月)对应的加权净收益率可以以折线图的形式实现可视化展示，通过预设模板和预设映射实现数据转换即可，同时，上述核算过程中获得的加权净收益占比计算规则更业绩指标逻辑，更具参考价值，有利于后续的经营走向数据的拟合。
S120：采用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理，获得预测数据；
具体的，参阅图6，在采用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理前，还包括采用训练样本对预测模型的训练，具体的训练过程包括以下步骤：
S120-1：根据训练样本获得某一时间区间对应的样本起租数据、样本结果数据、样本指标数据、样本加权净收益率；
在上述实施方式中，所述样本数据包括多组初始数据及其对应的目标数据，其中初始数据包括时间区间、该时间区间对应的起租金额、该时间区间对应的历史起租金额、业绩指标数据、月度加权净收益、FTP值等。
S120-2：将所述起租数据的平均值与所述时间区间对应的指标数据、加权净收益率以及FTP值加权获得结果数据；
作为举例而非限定的，如根据当前的一些经营数据，对下月的数据做出一些预测，下月预估起租数据＝(当月起租金额+去年同期起租金额)/2*加权系数(部门业绩指标，月度加权净收益，FTP值)。
S120-3：将所述结果数据与所述样本结果数据对比，并调整权重；
S120-4：获得另一时间区间对应的当前起租数据、历史起租数据进行处理，直至完成训练，获得预测模型。
采用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理，获得预测数据，参阅图7，包括以下步骤：
S121：获取至少一个目标对象以及与所述目标对象关联的维度数据；
在具体实施过程中，可以是对未来一个月起租数据的预测(如上述S120-3实例)也可以是未来一个季度或未来半年的预测，只需要调整时间区间及其对应的数据即可，也可以是其他数据，如净利润数据的预测。
S122：根据所述目标对象获取目标时间区间；
在本实施方式中，根据目标时间区间长度来调整基础信息的时间区间长度，使两者对应，进而实现后续预测处理。
S123：在所述基础信息和所述分析数据中查找与所述目标时间区间对应的数据作为待分析数据；
S124：采用所述维度数据对所述待分析数据进行分类并加权获得预测数据。
具体的，如将目标时间区间下对应的指标数据、加权净收益率以及FTP值等维度数据对应的数值(即待分析数据)加权获得预测数据。
S130：基于所述基础信息、所述分析数据和所述预测数据生成目标报表。
在上述实施方式中，将基础信息、分析数据及预测数据转化生成报表，可以通过预设模板实现，可以预先设置报表模板，并通过各个数象类型来匹配预设模板中的单元格位置，从而使每个单元格获得对应的数据，完成数据的转化，系统自动生成报表，在本方案中，对于分析数据可以以图表，如折线图、曲线图的形式呈现，可预先设置图表模板，通过预设的映射关系实现数据格式的转化。
所述基础信息、所述分析数据和所述预测数据上传至区块链，可保证其安全性和对用户的公正透明性。用户设备可以从区块链中下载得该摘要信息，以便查证优先级列表是否被篡改。
本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
需要说明的是，本方案所述报表可以是一整个大的数据集合系统，除上述所述可以采用多种形式呈现目标报表中的数据外，所述基础数据的展示还可以辅助有权限设置，即不同岗位的人员可查看目标报表上对应权限下的数据信息。
S200：动态监听用户端的查询输入，基于所述查询输入匹配至少一个查询请求并发送至用户端；
具体的，参阅图8，上述步骤S200包括以下步骤：
S210：对所述查询输入进行拆分，获得关键数据；
作为举例而非限定的，所述对查询输入进行拆分，具体表现为对查询数据按照字进行拆分，并建立每个字的索引数据，基于每个字组成词组，获得切分词集合，同时建立每个切分词的索引数据，将各个字及且切分词对应的索引数据进行合并，即可获得关键数据，比如，监听到用户输入“月度利润”，即可获得关键数据“月”、“月度”、“利润”、“利”等。
S220：基于所述关键数据从预设数据库中判断是否存在与所述关键数据匹配的查询请求；
S230：若是，则将匹配的查询请求发送至用户端。
在上述实施方式中，当基于关键数据获得有且仅有一条查询请求时，说明该查询请求符合用户需求，不存在相关可能的其他查询请求，此时自动将该查询请求标记为被选择的查询请求，当获得超过一条查询请求时，可将各个查询请求发送至用户端，以供用户端进行选择获得符合用户需求的查询请求，通过上述可选择的方式提高与用户查询目标的契合度。
作为举例：用户输入“月度利润”，则匹配“月度拨备前净利润”、“月度新增项目净收入”、“月度加权净收益”等查询请求。
S240：若否，则基于所述关键数据查找相似数据，基于所述相似数据匹配查询请求并发送至用户端。
作为距离而限定的，基于关键数据查找相似数据可采用现有技术常用的相似度算法实现，还可通过预设标签(如行业、维度等)对所述关键数据进行分类，再匹配对应类型的数据作为相似数据。具体例如关键数据“效益”，则查找相似数据“收入”“资产”“利润”等。
S300：接收用户端发送的选择信号，确定被选择的查询请求；
S400：基于所述被选择的查询请求在目标报表中获取目标数据并发送至用户端。
在从所述目标报表中获取数据前，获取用户权限以及所述被选择的查询请求对应的权限并作为对比，结果一致后才可从目标报表中获取数据，否则获取失败。通过辅助有权限设置，即不同岗位的人员可查看目标报表上对应权限下的数据信息，进一步提高目标报表展示的多样化，同时提高目标报表数据展示的安全性。
本方案通过对用户端的查询输入的实时监听并基于监听获得的查询输入进行分析匹配，将匹配获得的查询请求发送至用户端进行选择或在自动选择，即时提供用户可能的查询请求，大大提高了用户查询效率，减少由于管理报表展示数据类别较多而造成用户无法迅速获得目标信息的情况。
本方案还基于大数据的数据分析，通过获得租赁业务下的基础数据，如业绩指标、利润、资产余额等数据，并基于该基础数据计算预设时间间隔时间下的加权净收益率以及内部收益率进行分析，以呈现年度、季度或月度收益变化，同时还使用预测模型对上述基础信息、分析数据进行处理，以获得对未来某一时间段数据的预测，最后将上述基础信息、分析数据以及预测数据呈现在目标报表上，相较于现有技术中的管理报表，基于现有数据对后续经营提供指向性建议，提高该管理报表参考性和预测性，以便给予企业内部管理人员参考，进一步有利于规划后续的经营策略，提高管理报表中数据的多样性和丰富性。
实施例二：
请参阅图9，本实施例的一种管理报表数据处理装置5，包括：
处理模块51，用于获取实时基础信息，对所述实时基础信息进行分析，生成目标报表；
所述基础信息包括但不限于预设业绩指标、月度OCR、月度拨备前净利润、月度资产余额、租赁项目信息、新增项目净收入、资产不良率、FTP值等等，为了实现数据实时性，可设置一定时间间隔来自动采集实现数据的自动更新。
所述处理模块51还包括：
分析单元511，用于获取实时基础信息，对所述基础信息进行解析，获得分析数据；
具体的，本方式中基于实时基础信息获得内部收益率和加权净收益率作为分析数据，这两类数据反映现金流的内部收益率以及企业的净资产创造利润的能力，可以对本应用租赁场景中的金融数据变化进行具象展示，更具参考价值，有利于后续的经营走向数据的拟合。
预测单元512，用户采用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理，获得预测数据；
具体的，本实施方式中，可以是对未来一个月起租数据的预测(如上述S120-3实例)也可以是未来一个季度或未来半年的预测，只需要调整时间区间及其对应的数据即可，也可以是其他数据，如净利润数据的预测。
生成单元513，用于基于所述基础信息、所述分析数据和所述预测数据生成目标报表。
匹配模块52，用于动态监听用户端的查询输入，基于所述查询输入匹配至少一个查询请求并发送至用户端；
在本实施方式中，当无法匹配与查询输入一致的查询请求，则基于所述关键数据查找相似数据，基于所述相似数据匹配查询请求并发送至用户端。
确定模块53，用于接收用户端发送的选择信号，确定被选择的查询请求；
发送模块54，用于基于所述被选择的查询请求在目标报表中获取目标数据并发送至用户端。
本技术方案基于大数据的数据分析，通过处理模块获取基础信息，并对基础信息处理后生成目标报表，再采用匹配模块监听用户输入的同时匹配关联的查询请求并发送至用户端，根据确定模块接收到的用户的选择后，匹配与被选择的查询请求一致的数据发送至用户端进行展示，即时提供用户可能的查询请求，大大提高了用户查询效率，减少由于管理报表展示数据类别较多而造成用户无法迅速获得目标信息的情况。
本方案中在生成目标报表的过程中，还通过分析单元对所述基础数据进行分析，获得内部收益率和加权净收益率作为分析数据，通过预测单元对某些数据进行预测，以获得对未来某一时间段数据的预测，最后将上述基础信息、分析数据以及预测数据全部呈现在目标报表上，相较于现有技术中的报表，提高了管理报表参考性和预测性，也提高管理报表中数据的多样性和丰富性。
实施例三：
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机系统，该计算机系统可包括多个计算机设备6，实施例二的管理报表数据处理装置5的组成部分可分散于不同的计算机设备中，计算机设备可以是执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器61、处理器62、网络接口63以及管理报表数据处理装置5，如图10所示。需要指出的是，图10仅示出了具有组件-的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
本实施例中，存储器61(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器61可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器61也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器61还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器61通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例一的管理报表数据处理方法的程序代码等。此外，存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器62在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器62通常用于控制计算机设备的总体操作。本实施例中，处理器62用于运行存储器51中存储的程序代码或者处理数据，例如运行管理报表数据处理装置，以实现实施例一的管理报表数据处理方法。
所述网络接口63可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口63通常用于在所述计算机设备6与其他计算机设备6之间建立通信连接。例如，所述网络接口63用于通过网络将所述计算机设备5与外部终端相连，在所述计算机设备6与外部终端之间的建立数据传输通道和通信连接等。所述网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，GSM)、宽带码分多址(WidebandCode Division Multiple Access，WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
需要指出的是，图10仅示出了具有部件61-63的计算机设备6，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的部件，可以替代的实施更多或者更少的部件。
在本实施例中，存储于存储器61中的所述管理报表数据处理装置5还可以被分割为一个或者多个程序模块，所述一个或者多个程序模块被存储于存储器61中，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器62)所执行，以完成本发明。
实施例四：
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储系统，其包括多个存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器62执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储管理报表数据处理装置，被处理器62执行时实现实施例一的管理报表数据处理方法。
在一实施例中，所述计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储根据区块链节点的使用所创建的数据，存储程序区存储有计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器62执行时实现任一实施例所述的管理报表数据处理方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种管理报表数据处理方法，其特征在于，包括：
获取实时基础信息，对所述实时基础信息进行分析和预测，生成目标报表，其中，将所述基础信息划分成多个带有时间区间的子信息进行分析获得包含内部收益率和加权净收益率的分析数据，并采用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理，获得包含目标时间区间收益变化的预测数据，基于所述基础信息、所述分析数据和所述预测数据生成目标报表；
动态监听用户端的查询输入，对所述查询输入按照字进行拆分，建立每个字和切分词的索引数据，获得关键数据，根据所述关键数据匹配至少一个查询请求并发送至用户端；
接收用户端发送的选择信号，确定被选择的查询请求；
基于所述被选择的查询请求在目标报表中获取目标数据并发送至用户端。
2.根据权利要求1所述的一种管理报表数据处理方法，其特征在于，所述获取实时基础信息，对所述实时基础信息进行分析和预测，生成目标报表，包括以下：
获取实时基础信息，对所述基础信息进行解析，获得分析数据；
将所述基础信息、所述分析数据和所述预测数据上传至区块链。
3.根据权利要求2所述的一种管理报表数据处理方法，其特征在于，所述对所述基础信息进行解析，获得分析数据，包括以下：
根据预设时间间隔将所述基础信息划分成多个带有时间区间的子信息；
基于各个所述子信息根据预设规则进行计算，获得各个时间区间对应的处理数据；
将所述各个时间区间对应处理数据合并，获得分析数据。
4.根据权利要求3所述的一种管理报表数据处理方法，其特征在于，基于各个所述子信息根据预设规则进行计算，获得各个时间区间对应的处理数据，包括以下：
获取某一时间区间下的子信息，根据所述子信息获得初始内部收益率、起租数据以及项目年数；
基于所述初始内部收益率、起租数据以及项目年数采用预设第一函数计算，获得所述时间区间对应的目标内部收益率；
根据所述子信息和所述内部收益率获得所述时间区间对应的加权净收益率；
基于所述内部收益率和所述加权净收益率获得处理数据。
5.根据权利要求4所述的一种管理报表数据处理方法，其特征在于，根据所述子信息和所述内部收益率获得所述时间区间对应的加权净收益率，包括以下：
判断所述内部收益率是否在预设第一范围内；
若是，基于所述子信息获取起租数据，当所述起租数据在预设第二范围内，则采用预第二函数对所述子信息和所述内部收益率进行处理，获得加权净收益率；当所述起租数据不在预设第二范围内，则获得加权净收益率为零；
若否，则获得加权净收益率为零。
6.根据权利要求2所述的一种管理报表数据处理方法，其特征在于，采用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理，获得预测数据，包括以下：
获取至少一个目标对象以及与所述目标对象关联的维度数据；
根据所述目标对象获取目标时间区间；
在所述基础信息和所述分析数据中查找与所述目标时间区间对应的数据作为待分析数据；
采用所述维度数据对所述待分析数据进行分类并加权获得预测数据。
7.根据权利要求1所述的一种管理报表数据处理方法，其特征在于，根据所述关键数据匹配至少一个查询请求并发送至用户端，包括以下：
基于所述关键数据从预设数据库中判断是否存在与所述关键数据匹配的查询请求；
若是，则将匹配的查询请求发送至用户端；
若否，则基于所述关键数据查找相似数据，基于所述相似数据匹配查询请求并发送至用户端。
8.一种管理报表数据处理装置，其特征在于，包括：
处理模块，用于获取实时基础信息，对所述实时基础信息进行分析，生成目标报表；其中，将所述基础信息划分成多个带有时间区间的子信息进行分析获得包含内部收益率和加权净收益率的分析数据，并采用训练后的预测模型对所述基础信息和所述分析数据进行处理，获得包含目标时间区间收益变化的预测数据，基于所述基础信息、所述分析数据和所述预测数据生成目标报表；
匹配模块，用于动态监听用户端的查询输入，对所述查询输入按照字进行拆分，建立每个字和切分词的索引数据，获得关键数据，根据所述关键数据匹配至少一个查询请求并发送至用户端；
确定模块，用于接收用户端发送的选择信号，确定被选择的查询请求；
发送模块，用于基于所述被选择的查询请求在目标报表中获取目标数据并发送至用户端。
9.一种计算机系统，其包括多个计算机设备，各计算机设备包括存储器、处理器以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，所述多个计算机设备的处理器执行所述计算机程序时共同实现权利要求1至7任一项所述一种管理报表数据处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其包括多个存储介质，各存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述多个存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时共同实现权利要求1至7任一项所述一种管理报表数据处理方法的步骤。
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