CN112346775A - 指标数据通用处理方法、电子设备和存储介质 - Google Patents

指标数据通用处理方法、电子设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及指标数据通用处理方法、电子设备和存储介质,属于数据处理技术领域,该方法包括:对指标数据配置指标代码,所述指标代码是指对所述指标数据进行表示的代码;对所述指标代码配置预设的可执行脚本;执行所述可执行脚本,得到执行结果,并将所述执行结果写入数据库;针对所述数据库的访问,创建统一接口。既实现了将指标数据的处理与业务层解耦合,又实现了代码的自动配置和执行,从而方便代码的管理和维护,降低了代码维护成本。

Description

指标数据通用处理方法、电子设备和存储介质
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,特别是涉及指标数据通用处理方法、电子设备和存储介质。
背景技术
伴随着数字化的推进,越来越多的指标数据需要被展现,例如通过大屏端、 PC端、数字驾驶舱端等展现各种统计指标,包括图表、报表等等,随着指标数据日益增多且越来越复杂,针对指标数据的管理也越来越困难。而且,目前的开发技术框架存在以下缺陷:架构不通用;业务架构抽象能力不足;当任意指标数据需要展现时,都需要从头开始添加至后端,再经过后端与前端的一系列代码开发,造成与业务层强耦合,那么业务推进到哪里,开发人员就要随之开发到哪里,对开发人员的依赖度十分强。所以需要专业研发人员的高投入和高维护,不仅研发的效率低,而且对交付后的代码维护成本高。
因此,如何降低代码维护成本,成为本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种指标数据通用处理方法、电子设备和计算机可读存储介质,以至少解决相关技术中如何降低代码维护成本的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种指标数据通用处理方法,包括:对指标数据配置指标代码,所述指标代码是指对所述指标数据进行表示的代码;对所述指标代码配置预设的可执行脚本;执行所述可执行脚本,得到执行结果,并将所述执行结果写入数据库;针对所述数据库的访问,创建统一接口。
在其中一些实施例中,所述的对所述指标代码配置预设的可执行脚本,包括:根据预设的执行周期获取所述指标代码;并对获取的所述指标代码配置预设的可执行脚本。
在其中一些实施例中,所述的执行所述可执行脚本,得到执行结果,包括:读取所述指标代码并判断是否有参数,若否,则直接执行所述指标代码,得到执行结果;若是,则遍历所有的所述参数,将所述参数替换成规定的数据标识,得到各所述参数的执行结果。
在其中一些实施例中,所述的将所述执行结果写入数据库,包括:若所述执行结果为单个结果值,则将所述单个结果值直接存入结果字段;若所述执行结果为多个结果值,则对所述多个结果值使用JSON(JavaScript Object Notation) 格式封装且存入结果字段。
在其中一些实施例中,在所述的针对所述数据库的访问,创建统一接口之后,所述指标数据通用处理方法还包括:通过所述统一接口读取所述执行结果;对读取的所述执行结果进行展示。
在其中一些实施例中,所述的对读取的所述执行结果进行展示,包括:对读取的所述单个结果值进行展示;或者,对读取的所述多个结果值的JSON字符串进行解析,并将解析后的数据进行展示。
在其中一些实施例中,在所述的针对所述数据库的访问,创建统一接口之后,所述指标数据通用处理方法还包括:定期自动化导出所述执行结果。
在其中一些实施例中,所述可执行脚本至少包括SQL(Structured QueryLanguage)代码、Python代码和Shell脚本。
第二方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括处理器和存储有计算机程序的存储介质,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述任一项所述的指标数据通用处理方法。
第三方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的指标数据通用处理方法。
根据上述内容,本申请实施例的指标数据通用处理方法,包括:对指标数据配置指标代码,所述指标代码是指对所述指标数据进行表示的代码;对所述指标代码配置预设的可执行脚本;执行所述可执行脚本,得到执行结果,并将所述执行结果写入数据库;针对所述数据库的访问,创建统一接口。既实现了将指标数据的处理与业务层解耦合,又实现了代码的自动配置和执行,从而方便代码的管理和维护,降低了代码维护成本。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例1的指标数据通用处理方法的流程示意图;
图2是根据本发明实施例2的指标数据通用处理框架的结构示意图;
图3是根据本发明实施例2的指标数据通用处理方法的流程示意图;
图4是根据本发明实施例2的代码、执行脚本和相关参数之间相互关联的表格示意图;
图5是根据本发明实施例2的指标数据通用处理方法的部分流程示意图;
图6是根据本发明实施例3的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行描述和说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的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。
显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外,还可以理解的是,虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的,然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言,在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计,制造或者生产等变更只是常规的技术手段,不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是,本申请所描述的实施例在不冲突的情况下,可以与其它实施例相结合。
除非另作定义,本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制,可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含;例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可以还包括没有列出的步骤或单元,或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包括电气的连接,不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,“A和/或B”可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序。
实施例1
请参阅图1所示,本实施例的指标数据通用处理方法包括以下步骤:
步骤S101:对指标数据配置指标代码,该指标代码是指对指标数据进行表示的代码;
步骤S102:对指标代码配置预设的可执行脚本;
步骤S103:执行可执行脚本,得到执行结果,并将该执行结果写入数据库;
步骤S104:针对数据库的访问,创建统一接口。
采用上述方法,当任意指标数据需要展现时,无需每个指标都进行单独开发,通过本实施例的通用处理方式即可对各指标数据进行处理,既实现了将指标数据的处理与业务层解耦合,又实现了代码的自动配置和执行,从而方便代码的管理和维护,降低了代码维护成本。
可选的,对指标代码配置预设的可执行脚本,包括:根据预设的执行周期获取指标代码;并对获取的指标代码配置预设的可执行脚本。
可选的,执行可执行脚本,得到执行结果,包括:读取指标代码并判断是否有参数,若否,则直接执行指标代码,得到执行结果;若是,则遍历所有的参数,将这些参数替换成规定的数据标识,得到各参数的执行结果。
可选的,将执行结果写入数据库,包括:若执行结果为单个结果值,则将该单个结果值直接存入结果字段;若执行结果为多个结果值,则对该多个结果值使用JSON格式封装且存入结果字段。其中,JSON是一种轻量级的数据交换格式,它采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据,简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言,不仅易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并能够有效地提升网络传输效率。
可选的,在针对数据库的访问,创建统一接口之后,指标数据通用处理方法还包括:通过统一接口读取执行结果;对读取的执行结果进行展示。能够实现指标数据的自动化展现,而且数据来源统一、数据可靠,且方便代码维护。
可选的,对读取的执行结果进行展示,包括:对读取的单个结果值进行展示;或者,对读取的多个结果值的JSON字符串进行解析,并将解析后的数据进行展示。
可选的,在针对数据库的访问,创建统一接口之后,指标数据通用处理方法还包括:定期自动化导出执行结果,无需手动执行再保存结果,能够提高代码开发效率并降低代码维护成本。
可选的,可执行脚本至少包括SQL代码、Python代码和Shell脚本,能够根据常用代码类型进行配置,适应性较佳。
实施例2
本实施例的指标数据通用处理方法可以基于通用化的架构设计,可在各类需要大屏、PC、数字驾驶舱等各端展现各种统计指标包括图表、报表等项目中开展实施。本实施例提供的指标数据通用处理框架只需要在服务器中部署一次即可使用,可以极大地降低前后端的开发工作量。在运用本实施例的指标数据通用处理方法时,只需要配置相应的代码(Code)、执行脚本、参数和执行周期等参数即可,无需额外的开发工作量,降低了对项目维护所需投入的人力,也无需复杂的开发编码能力,只需要懂得基本的脚本配置即可进行运用。
请参阅图2所示,上述指标数据通用处理框架包括:指标定义、配置模块 21;指标计算模块22;指标输出模块23。其中,各个模块可以是功能模块也可以是程序模块,既可以通过软件来实现,也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言,上述各个模块可以位于同一处理器中;或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
基于上述内容,请参阅图3和图4所示,本实施例的指标数据通用处理方法包括以下步骤:
步骤S201:定义和配置Code,即需要指标数据平台上配置核心的指标Code,用于表示指标数据,该指标Code的组成部分包括字母部分和数字部分(例如图 4的“DM001”和“DM002”),其中,字母部分用来表示所属模块、所属类型、单值或多值类型,数字部分则按照模块下的顺序递增。定义完Code后,根据执行内容添加Code的说明(例如图4的“查询总量”和“查询各地区数量”),开始添加所需执行的脚本内容,执行内容包括SQL代码、Python代码和Shell脚本等各类可执行代码。
步骤S202:配置可执行脚本代码,即根据不同的Code类型,配置对应的可执行脚本(例如图4的“Select XXX”和“/Home/Execute/get_area_count.py”)。脚本执行层面根据配置的Code类型,例如为SQL脚本、Python执行代码路径或Shell脚本。
步骤S203:配置可变参数(例如图4的“北京”和“上海”)。
步骤S204:封装执行结果,即执行可执行脚本,对执行结果进行封装并写入数据库,其中,针对该数据库的访问,创建有统一接口;
步骤S205:前端调用接口,传参Code,即前端调用统一接口,通过该统一接口可以读取执行结果(例如图4的“{"北京":1459,"上海":909}”)。
上述步骤S201-步骤S203可以由指标定义、配置模块21执行,从而进行指标代码的配置;上述步骤S204可以由指标计算模块22执行,从而得出最终的执行结果(即计算结果);上述步骤S205可以由指标输出模块23执行,从而可以通过统一接口向外输出执行结果。
进一步的,还包括步骤S206:获取Code对应结果,即获取的执行结果为指标Code对应的结果,那么前端可以进一步对获取的结果进行处理,例如,先对该结果进行解析,再对解析后的数据进行展示。
可见,本实施例需要根据指标Code类型来使用对应的可执行脚本,执行完成后,返回执行结果,其中,执行结果可以分为两部分:单个结果值和多个结果值。对于单个结果值,例如“238”、“张三”或“杭州”等,直接存入结果字段;对于多个结果值,则使用JSON格式封装然后存入结果字段。
需要说明的是,在运行可执行脚本时,会出现配置参数的情况,针对参数内容主要存在三种情况:无参数、单参数和双参数。对于有参数的情况,通过替换为规定的数据标识(即约定统一的数据标识),达到动态参数的目的,其中动态参数是指参数个数、类型在定义时均是固定不变的,可根据需要在执行时传入。对于参数来源,可以配置参数列和参数类型,参数列的配置内容包括:文本固定内容和SQL脚本,其中,对于文本固定内容采用逗号分隔保存,使用时,通过逗号分割后,替换参数内容,从而达到动态参数的效果;对于SQL脚本类型的参数,通过对SQL脚本执行,得到一个结果列,对参数替换结果列里的内容,从而达到动态参数的效果。
作为一个示例,本实施例还可以对执行内容的运行周期进行配置,该运行周期的配置包括:固定时间单次和周期性,其中周期性可根据分钟、小时、日、周、月或年等不同的级别分别配置为不同的执行周期。
基于上述内容,请参阅图5所示,本实施例的指标数据通用处理方法可以依据预先配置的周期来运行,具体包括以下步骤:
步骤S211:获取执行周期;
步骤S212:根据执行周期获取指标Code;
步骤S213:读取指标Code的执行脚本的类型,然后根据指标Code的执行脚本的类型分别处理(例如针对SQL脚本类型,直接使用Java程序执行SQL 脚本的内容,将查询到的结果值返回,将结果值根据单个结果值或多个结果值分别进行处理,然后写入数据库进行保存);
步骤S214:读取可执行脚本,例如,针对Python脚本路径,使用命令行执行方式,通过配置的路径和可执行脚本,能够直接把执行结果写入数据库;
步骤S215:读取是否有参数;
步骤S216:若有参数,替换参数标记,即对于配置了参数的指标数据,将参数内容替换成预设的标记内容(即规定的数据标识);
步骤S217:遍历参数执行,即遍历轮询所有的参数值,;
步骤S218:写入不同参数执行结果,即将所有替换的参数的执行结果写入数据库;
步骤S219:若无参数,直接执行可执行脚本;
步骤S220:将执行结果写入数据库。
需要说明的是,针对指标输出模块23,采用统一接口的输出形式,从而在大屏前端需要调用执行结果时,通过统一接口,且只需要给定Code编码和认证参数,在认证通过后,则会返回对应的单个结果值或多个结果值的JSON字符串,从而对单个结果值可以直接展现,对JSON字符串先解析后展现。
本发明各种实施形态的指标数据通用处理方法中可以包括以下特点:
(1)指标Code配置:通过指标Code的配置,减少了后端代码的开发工作量,无需针对每个指标都进行单独开发,而是通过统一的框架,且只需要配置指标Code即可使用,能够提高开发效率;
(2)通用的可执行脚本配置:支持各类语言脚本,例如SQL、Python、Shell 等,无语额外开发工作量,即可支持各类开发语言脚本的执行,能够提高扩展性;
(3)参数可配置:对于有些脚本需要有动态参数部分,通过配置对应的参数内容,即可支持,避免需要重新开发,能够提高通用性,降低开发量;
(4)定期执行:通过预先配置的周期实现定期执行,减少人工维护的工作量;
(5)数据导出配置:通过参数配置,可以对需要查看的数据进行导出,无需手动导出再保存结果,提高开发效率;
(6)数据定期自动化导出:提供给各类角色查看数据结果,能够减少人工维护的工作量,降低代码维护成本;
(7)数据自动阈值警告:例如指标数据或执行结果超过预设阈值时则自动告警,能够提高问题发现几率,从而可以尽早发现问题;
(8)数据自动化比对:例如针对未设定阈值的数据,可以输出数据报告,从而显示变化范围和变化量,用于发现数据问题和减少人工核对的工作量;
(9)数据手动比对:针对发现问题的数据部分,可进行手工的数据比对,用于检查数据问题是否存在,能够降低误判;
(10)数据历史保留:保留数据历史记录,当出现问题时可以比对和查看,从而降低数据审查难度。
实施例3
本实施例提供一种电子设备,本申请实施例的指标数据通用处理方法可以由该电子设备来实现。请参阅图6所示,该电子设备可以包括处理器81以及存储有计算机程序指令的存储器82。
具体地,上述处理器81可以包括中央处理器(CPU),或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称为ASIC),或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中,存储器82可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制,存储器82可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive,简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive,简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus,简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,存储器82可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下,存储器82可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中,存储器82是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中,存储器82包括只读存储器(Read-Only Memory,简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory,简称为RAM)。在合适的情况下,该ROM 可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(ProgrammableRead-Only Memory,简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory,简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory,简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory,简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory,简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,简称为DRAM),其中,DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory,简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory,简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory,简称SDRAM)等。
存储器82可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件,以及处理器81所执行的可能的计算机程序指令。
处理器81通过读取并执行存储器82中存储的计算机程序指令,以实现上述实施例中的任意一种指标数据通用处理方法。
在其中一些实施例中,电子设备还可包括通信接口83和总线80。其中,如图6所示,处理器81、存储器82、通信接口83通过总线80连接并完成相互间的通信。
通信接口83用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信端口83还可以实现与其他部件例如:外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线80包括硬件、软件或两者,将电子设备的部件彼此耦接在一起。总线80包括但不限于以下至少之一:数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(ControlBus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制,总线80可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port,简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture,简称为EISA)总线、前端总线(FrontSide Bus,简称为FSB)、超传输(Hyper Transport,简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture,简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count,简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture,简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect,简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment,简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus,简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,总线80可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线,但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该电子设备还可以包括显示装置,该显示装置可以通过数据库的统一接口调取执行结果,并对该执行结果进行解析和展示,具体而言,对单个结果值直接进行展示;对多个结果值的JSON字符串先进行解析,再对解析后的数据进行展示。
实施例4
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器 (Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory, RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是手机,个人计算机,服务端,或者网络设备等)执行本发明各种实施形态的指标数据通用处理方法。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种指标数据通用处理方法,其特征在于,包括:
对指标数据配置指标代码,所述指标代码是指对所述指标数据进行表示的代码;
对所述指标代码配置预设的可执行脚本;
执行所述可执行脚本,得到执行结果,并将所述执行结果写入数据库;
针对所述数据库的访问,创建统一接口。
2.根据权利要求1所述的指标数据通用处理方法,其特征在于,所述的对所述指标代码配置预设的可执行脚本,包括:
根据预设的执行周期获取所述指标代码;
并对获取的所述指标代码配置预设的可执行脚本。
3.根据权利要求1所述的指标数据通用处理方法,其特征在于,所述的执行所述可执行脚本,得到执行结果,包括:
读取所述指标代码并判断是否有参数,
若否,则直接执行所述指标代码,得到执行结果;
若是,则遍历所有的所述参数,将所述参数替换成规定的数据标识,得到各所述参数的执行结果。
4.根据权利要求1所述的指标数据通用处理方法,其特征在于,所述的将所述执行结果写入数据库,包括:
若所述执行结果为单个结果值,则将所述单个结果值直接存入结果字段;
若所述执行结果为多个结果值,则对所述多个结果值使用JSON格式封装且存入结果字段。
5.根据权利要求4所述的指标数据通用处理方法,其特征在于,在所述的针对所述数据库的访问,创建统一接口之后,所述指标数据通用处理方法还包括:
通过所述统一接口读取所述执行结果;
对读取的所述执行结果进行展示。
6.根据权利要求5所述的指标数据通用处理方法,其特征在于,所述的对读取的所述执行结果进行展示,包括:
对读取的所述单个结果值进行展示;或者,
对读取的所述多个结果值的JSON字符串进行解析,并将解析后的数据进行展示。
7.根据权利要求1所述的指标数据通用处理方法,其特征在于,在所述的针对所述数据库的访问,创建统一接口之后,所述指标数据通用处理方法还包括:
定期自动化导出所述执行结果。
8.根据权利要求1所述的指标数据通用处理方法,其特征在于,所述可执行脚本至少包括SQL代码、Python代码和Shell脚本。
9.一种电子设备,包括处理器和存储有计算机程序的存储介质,其特征在于,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的指标数据通用处理方法。
10.一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,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的指标数据通用处理方法。
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