CN112883042A - 数据更新及展示方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

数据更新及展示方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN112883042A CN202110209088.8A CN202110209088A CN112883042A CN 112883042 A CN112883042 A CN 112883042A CN 202110209088 A CN202110209088 A CN 202110209088A CN 112883042 A CN112883042 A CN 112883042A
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Abstract

本发明涉及数据展示技术，揭露了一种数据更新及展示方法，包括：将原始数据集映射为原始表，根据创建的原始表及目标表得到更新数据，并抽取至所述更新表，根据所述更新表及目标表创建关联关系，将所述更新数据导入所述目标表，对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集，获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图。此外，本发明还涉及区块链技术，所述数据展示图可存储在区块链的节点中。本发明还提出一种数据更新及展示装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决数据展示效率较低的问题。

Description

数据更新及展示方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据展示技术领域，尤其涉及一种数据更新及展示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网大数据平台及技术的提升，各专业行业领域对大数据领域的业务数据分析及展示的应用需求日益激增。技术人员需要对多渠道、多源头数据进行清洗、整合、加工及标准化，以此来为管理者提供准确的业务分析和业务展示。现有技术存在以下缺陷：1、现有技术在开发数据展示功能时，根据用户的具体需求编写开发代码，然而一旦出现业务逻辑变动或者数据更新较为频繁，需要重新走一遍开发、测试等过程，这种展示方式导致数据展示效率低且应用场景较少。2、通过预先制定展示模板，对模板进行数据填充得到数据展示图，亦存在模板单一，难以满足定制化的需求的问题。
发明内容
本发明提供一种数据更新及展示方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决数据展示效率较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种数据更新及展示方法，包括：
获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表；
创建目标表及更新表，根据所述原始表及目标表得到更新数据，并将所述更新数据抽取至所述更新表；
根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表；
对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集；
获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板；
基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图。
可选地，所述获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表，包括：
根据一个随时间变化的时间戳以及预设的时间间隔从一个或者多个源数据库中获取所述原始数据集；
根据预设的时间间隔更新所述时间戳，得到更新时间戳；
基于所述更新时间戳，利用预设的开源工具抽取所述源数据库中的数据至预设的数据库，并将所述数据映射为原始表。
可选地，所述利用预设的开源工具抽取所述源数据库中的数据至预设的数据库，并将所述数据映射为原始表，包括：
判断所述原始数据集是否可以直接导入所述预设的数据库；
若所述原始数据集的数据可以直接导入，则将所述原始数据集导入至所述预设的数据库；
若所述原始数据集的数据不可以直接导入，则将所述原始数据集转换为文本文件，将所述文本文件导入至所述预设的数据库；
在所述预设的数据库中将导入的数据映射为所述原始表。
可选地，所述根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表，包括：
获取预先设置的关联事务，利用所述关联事务建立所述更新表与所述目标表的关联关系；
通过所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表。
可选地，所述对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集，包括：
对所述目标表中的数据进行去重处理，得到去重数据；
对所述去重数据进行异常数据剔除处理，得到去异常数据；
对所述去异常数据进行缺失值填充处理，得到所述标准数据集。
可选地，所述获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板，包括：
利用预设的解析器解析所述配置文件，得到配置项；
提取所述配置项中的配置参数，获取与所述配置参数相对应的数据展示结构及数据类型划分标准；
接收用户组合指令，基于所述用户组合指令对所述数据展示结构进行组合，得到包含父节点与子节点的数据展示模板。
可选地，所述基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图，包括：
根据所述数据类型划分标准对所述标准数据进行节点划分，得到父节点数据和子节点数据；
提取所述父节点数据中的父节点关键词，及提取所述子节点数据中的子节点关键词；
根据所述父节点关键词及子节点关键词，对所述数据展示模板中的对应父节点及子节点进行填充，得到数据展示图。
为了解决上述问题，本发明还提供一种数据更新及展示装置，所述装置包括：
数据导入模块，用于获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表；
数据更新模块，用于创建目标表及更新表，根据所述原始表及目标表得到更新数据，并将所述更新数据抽取至所述更新表；
数据表关联模块，用于根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表；
数据优化模块，用于对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集；
展示模板构建模块，用于获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板；
数据展示模块，用于基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图。
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数据更新及展示方法。
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数据更新及展示方法。
本发明通过原始表、更新表及目标表进行数据自动更新，可以提高数据获取的效率。并且通过对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集，提高了展示数据的准确性。同时，通过解析预设的配置文件，可以得到多种不同的数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，可以根据实际业务的不同得到不同的数据展示模板，因此提高了数据展示模板的定制化能力，此外，基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板，可以提高数据展示的准确率，使得数据展示应用性更高。因此本发明提出的数据更新及展示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决数据展示效率较低的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的数据更新及展示方法的流程示意图；
图2为图1中其中一个步骤的详细实施流程示意图；
图3为图1中另一个步骤的详细实施流程示意图；
图4为图1中另一个步骤的详细实施流程示意图；
图5为图1中另一个步骤的详细实施流程示意图；
图6为本发明一实施例提供的数据更新及展示装置的功能模块图；
图7为本发明一实施例提供的实现所述数据更新及展示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。
本申请实施例提供一种数据更新及展示方法。所述数据更新及展示方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述数据更新及展示方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的数据更新及展示方法的流程示意图。在本实施例中，所述数据更新及展示方法包括：
S1、获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表。
本发明实施例中，所述原始数据集中的数据包括：业务数据、财务数据、产品数据及用户信息数据等。例如，在信贷领域中，所述业务数据可以包括：贷款数量、贷款金额以及贷款类型等，所述财务数据可以包括：贷款的资金占比、贷款利润以及贷款回报率等等，所述产品数据可以包括：小额贷、银行贷、消费贷等，所述用户信息数据可以包括用户年龄、身份证号码、用户家庭住址等。
具体地，参照图2所示，所述获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表，包括：
S10、根据一个随时间变化的时间戳以及预设的时间间隔从一个或者多个源数据库中获取所述原始数据集；
S11、根据预设的时间间隔更新所述时间戳，得到更新时间戳；
S12、基于所述更新时间戳，利用预设的开源工具抽取所述源数据库中的数据至预设的数据库，并将所述数据映射为原始表。
其中，所述源数据库可以为MySQL，oracle等数据库，本发明实施例中，可以使用时间戳支持自动更新的数据库(如Sql Server数据库)。所述预设的数据库可以为hive数据库，所述hive数据库可以直接将所述原始数据集映射为一张原始表。所述预设的开源工具可以使用当前已公开的Sqoop工具。本发明实施例可以设定每隔预设的时间间隔，利用所述时间间隔自动更新所述时间戳，通过自动更新所述时间戳，不断地利用所述预设的开源工具抽取所述源数据库中的数据至所述hive数据库，并映射到所述原始表。
详细地，所述利用预设的开源工具抽取所述源数据库中的数据至预设的数据库，并将所述数据映射为原始表，包括：
判断所述原始数据集是否可以直接导入所述预设的数据库；
若所述原始数据集的数据可以直接导入，则将所述原始数据集导入至所述预设的数据库；
若所述原始数据集的数据不可以直接导入，则将所述原始数据集转换为文本文件，将所述文本文件导入至所述预设的数据库；
在所述预设的数据库中将导入的数据映射为所述原始表。
本发明实施例通过所述预设的数据库，可以直接将所述原始数据集映射为一张原始表，提高了数据更新的速率。
S2、创建目标表及更新表，根据所述原始表及目标表得到更新数据，并将所述更新数据抽取至所述更新表。
本发明实施例中，所述目标表及更新表在创建时可以设定表类型为动态表。所述动态表是指数据会随着时间以及数据的变化进行动态抽取数据的一种表类型，其中，动态表中的字段为不定长度。相比较，传统的静态表中的字段为固定长度，无法随着时间以及数据的变化进行自行添加字段，当变化的数据超过静态表的固定长度时会导致数据溢出。其中，所述目标表用来汇总所有更新过后的数据，所述更新表用来记录每次需要更新的数据。
具体地，所述根据所述原始表及目标表得到更新数据，包括：
获取所述原始表与所述目标表内的数据，并将所述数据进行比对；
若所述数据相同，则不进行数据更新；
若所述数据不同，则进行数据更新；
汇总所有更新完成的数据，得到所述更新数据。
详细地，所述将所述更新数据抽取至所述更新表，包括：
获取预先设定的游标，其中，所述游标中包含查询语句；
在所述原始表与所述目标表中执行所述游标中的查询语句，将所述更新数据抽取至所述更新表。
其中，所述游标是处理数据的一种方法，所述游标提供了在所述原始表与所述目标表中一次一行或者多行前进或向后浏览数据的能力。把游标当作一个指针，它可以指定所述原始表与所述目标表中的任何位置，然后允许用户对指定位置的数据进行处理。本发明实施例中，所述查询语句可为当前已公开的结构化查询语言(SQL)，所述是数据处理中使用最广泛的语言，允许用户简明扼要地声明需要的业务逻辑，SQL属于设定式语言，只需将需求表达清楚即可，不需要了解具体做法；SQL可优化，内置多种查询优化器，多种查询优化器可为SQL翻译出最优执行计划。
进一步地，本发明实施通过更新表来存储更新数据，可以方便的对每次更新的数据进行查询，提高了修改和维护的能力。
S3、根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表。
详细地，所述根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表，包括：
获取预先设置的关联事务，利用所述关联事务建立所述更新表与所述目标表的关联关系；
通过所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表。
进一步地，本发明实施例中，所述关联事务可由SQL语句编写，用来关联所述更新表与所述目标表，当更新表中的所述更新数据更新完成后，同步导出所述更新数据至所述目标表。
本发明实施通过所述关联事务进行关联，可以实现在更新数据更新完成后，同步导出所述更新数据，极大地降低了数据实时更新的延迟。
S4、对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集。
详细地，参照图3所示，所述S4包括：
S40、对所述目标表中的数据进行去重处理，得到去重数据；
S41、对所述去重数据进行异常数据剔除处理，得到去异常数据；
S42、对所述去异常数据进行缺失值填充处理，得到所述标准数据集。
具体地，所述对所述目标表中的数据进行去重处理，得到去重数据，包括：
依次从所述目标表中选取目标数据；
计算所述目标数据与所述目标表中所有未被选取的数据的距离值；
当所述距离值大于预设的距离阈值时，确定所述目标数据不重复，重新从所述目标表中选取目标数据进行计算；
当所述距离值小于或等于预设的距离阈值时，确定所述目标数据重复，删除所述目标数据，得到去重数据。
本发明实施例中，利用下述距离算法计算所述目标数据与所述目标表中所有未被选取的数据的距离值：
Figure BDA0002950474590000081
其中，d为所述距离值，wj为所述目标数据和wk为目标表中任意一个未被选取的数据，n为所述目标表中数据的数量。
本发明实施例通过对目标表中的数据进行去重处理，可避免后续对相同的原始数据进行处理，有利于提高数据展示的效率。
本发明实施例中，所述异常数据剔除处理包括双边测试剔除、最小值单边测试剔除和最大值单边测试剔除中的一项或多项操作。
详细地，所述对所述去重数据进行异常数据剔除处理，得到去异常数据，包括：
按照顺序从所述去重数据中选取待计算数据；
计算所述待计算数据的异常值；
当所述异常值小于预设的异常阈值时，则保留所述待计算数据；
当所述异常值大于或等于预设的异常阈值时，则将所述待计算数据从所述去重数据中剔除，得到去异常数据。
具体地，当所述异常数据剔除处理为双边测试剔除时，利用如下公式计算所述待计算数据的异常值：
Figure BDA0002950474590000082
其中，G为所述异常值，
Figure BDA0002950474590000083
为所述去重数据的平均值，S为所述去重数据的标准差，Yi为所述去重数据中第i个数据。
当所述异常数据剔除处理为最小值单边测试剔除时，利用如下公式计算所述待计算数据的异常值：
Figure BDA0002950474590000084
其中，G为所述异常值，
Figure BDA0002950474590000085
为所述去重数据的平均值，S为所述去重数据的标准差，Ymin为所述去重数据中最小的数据。
当所述异常数据剔除处理为最小值单边测试剔除时，利用如下公式计算所述待计算数据的异常值：
Figure BDA0002950474590000091
其中，G为所述异常值，
Figure BDA0002950474590000092
为所述去重数据的平均值，S为所述去重数据的标准差，Ymax为所述去重数据中最大的数据。
进一步地，所述对所述去异常数据进行缺失值填充处理，得到标准数据集，包括：
对所述去异常数据进行缺失值检测，得到缺失值位置；
计算所述缺失值位置上的填充数值；
利用所述填充数值对所述缺失值位置进行填充，得到标准数据，汇总所述标准数据得到标准数据集。
本发明实施例中，利用missmap function缺失函数检测去异常数据是否存在数据缺失值，若去异常数据中没有数据缺失值，则不作处理，将去异常数据作为所述标准数据，若去异常数据中有数据缺失值，计算所述缺失值位置上的填充数值，利用所述填充数值对所述缺失值位置进行填充，得到标准数据。
详细地，所述计算所述缺失值位置上的填充数值，包括：
利用如下填充算法计算所述缺失值位置上的填充数值：
Figure BDA0002950474590000093
其中，L(xi)为所述填充数值，xi为所述去异常数据中第i个缺失值位置，θ为预设的概率参数，n为所述缺失值位置的数量，p(xi|θ)为第i个缺失值位置条件概率。
本发明实施例通过对目标表中的数据进行数据优化，可提高获取到的原始数据集的数据质量，有利于提高数据展示的精确度。
S5、获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板。
本发明实施例中，可利用具有数据调用功能的java语句调用预先存储的配置文件，所述配置文件中包括标准数据集的数据展示结构和数据类型划分标准，其中，所述数据展示结构是指数据的展示形式，比如列表、区域图、饼图及柱状图等；所述数据类型划分标准是指展示时数据的划分规则，比如，A类、B类数据分别为父节点数据及子节点数据，存在数据1、数据2、数据3和数据4，其中，数据1和数据3属于A类，数据2和数据4属于B类，则按照数据划分标准，将数据1、数据2、数据3和数据4划分为不同的节点类数据。
详细地，参照图4所示，所述S5包括：
S50、利用预设的解析器解析所述配置文件，得到配置项；
S51、提取所述配置项中的配置参数，获取与所述配置参数相对应的数据展示结构及数据类型划分标准；
S52、接收用户组合指令，基于所述用户组合指令对所述数据展示结构进行组合，得到包含父节点与子节点的数据展示模板。
本发明实施例中，所述预设的解析器可以为CarakanC/C++解析器，SquirrelFishC++解析器和SquirrelFishExtremeC++解析器等。所述配置参数与数据展示结构和数据类型划分标准一一对应，对应关系可由用户预先定义。例如，配置参数A对应着数据展示结构1和数据类型划分标准2；配置参数B对应着数据展示结构3和数据类型划分标准4等。通过预先定义的对应关系，可根据所述配置参数获取与所述配置参数相对应的数据展示结构和数据类型划分标准。同时，基于用户组合指令对所述数据展示结构进行父节点及子节点组合设置，比如，根据用户组合指令，设置父节点为“行业集中度”时，子节点包括“申请人地域集中度”及“申请人年龄集中度”，其中，“申请人地域集中度”的数据展示结构为地域图，“申请人年龄集中度”的数据展示结构为柱状图。
S6、基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图。
具体地，参照图5所示，所述S6包括：
S60、根据所述数据类型划分标准对所述标准数据进行节点划分，得到父节点数据和子节点数据；
S61、提取所述父节点数据中的父节点关键词，及提取所述子节点数据中的子节点关键词；
S62、根据所述父节点关键词及子节点关键词，对所述数据展示模板中的对应父节点及子节点进行填充，得到数据展示图。
本发明实施例利用预设的语言处理算法提取父节点数据中的父节点关键词和子节点数据中的子节点关键词，所述语言处理算法包括但不限于TextRank算法、基于语义的关键词提取算法等。由于所述数据展示模板中包含多个父节点及子节点，直接对父节点数据和子节点数据进行展示可能会造成数据杂乱，因此本发明实施例提取父节点数据和子节点数据的关键词进行相应节点对应，可以提高数据展示的准确度。
本发明通过原始表、更新表及目标表进行数据自动更新，可以提高数据获取的效率。并且通过对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集，提高了展示数据的准确性。同时，通过解析预设的配置文件，可以得到多种不同的数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，可以根据实际业务的不同得到不同的数据展示模板，因此提高了数据展示模板的定制化能力，此外，基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板，可以提高数据展示的准确率，使得数据展示应用性更高。因此本发明实施可以解决数据展示效率较低的问题。
如图6所示，是本发明一实施例提供的数据更新及展示装置的功能模块图。
本发明所述数据更新及展示装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述数据更新及展示装置100可以包括数据导入模块101、数据更新模块102、数据表关联模块103、数据优化模块104、展示模板构建模块105及数据展示模块106。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：
所述数据导入模块101，用于获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表。
本发明实施例中，所述原始数据集中的数据包括：业务数据、财务数据、产品数据及用户信息数据等。例如，在信贷领域中，所述业务数据可以包括：贷款数量、贷款金额以及贷款类型等，所述财务数据可以包括：贷款的资金占比、贷款利润以及贷款回报率等等，所述产品数据可以包括：小额贷、银行贷、消费贷等，所述用户信息数据可以包括用户年龄、身份证号码、用户家庭住址等。
具体地，所述数据导入模块101通过下述操作获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表：
根据一个随时间变化的时间戳以及预设的时间间隔从一个或者多个源数据库中获取所述原始数据集；
根据预设的时间间隔更新所述时间戳，得到更新时间戳；
基于所述更新时间戳，利用预设的开源工具抽取所述源数据库中的数据至预设的数据库，并将所述数据映射为原始表。
其中，所述源数据库可以为MySQL，oracle等数据库，本发明实施例中，可以使用时间戳支持自动更新的数据库(如Sql Server数据库)。所述预设的数据库可以为hive数据库，所述hive数据库可以直接将所述原始数据集映射为一张原始表。所述预设的开源工具可以使用当前已公开的Sqoop工具。本发明实施例可以设定每隔预设的时间间隔，利用所述时间间隔自动更新所述时间戳，通过自动更新所述时间戳，不断地利用所述预设的开源工具抽取所述源数据库中的数据至所述hive数据库，并映射到所述原始表。
详细地，所述数据导入模块101通过下述操作利用预设的开源工具抽取所述源数据库中的数据至预设的数据库，并将所述数据映射为原始表：
判断所述原始数据集是否可以直接导入所述预设的数据库；
若所述原始数据集的数据可以直接导入，则将所述原始数据集导入至所述预设的数据库；
若所述原始数据集的数据不可以直接导入，则将所述原始数据集转换为文本文件，将所述文本文件导入至所述预设的数据库；
在所述预设的数据库中将导入的数据映射为所述原始表。
本发明实施例通过所述预设的数据库，可以直接将所述原始数据集映射为一张原始表，提高了数据更新的速率。
所述数据更新模块102，用于创建目标表及更新表，根据所述原始表及目标表得到更新数据，并将所述更新数据抽取至所述更新表。
本发明实施例中，所述目标表及更新表在创建时可以设定表类型为动态表。所述动态表是指数据会随着时间以及数据的变化进行动态抽取数据的一种表类型，其中，动态表中的字段为不定长度。相比较，传统的静态表中的字段为固定长度，无法随着时间以及数据的变化进行自行添加字段，当变化的数据超过静态表的固定长度时会导致数据溢出。其中，所述目标表用来汇总所有更新过后的数据，所述更新表用来记录每次需要更新的数据。
具体地，所述数据更新模块102通过下述操作得到得到更新数据：
获取所述原始表与所述目标表内的数据，并将所述数据进行比对；
若所述数据相同，则不进行数据更新；
若所述数据不同，则进行数据更新；
汇总所有更新完成的数据，得到所述更新数据。
详细地，所述数据更新模块102通过下述操作将所述更新数据抽取至所述更新表：
获取预先设定的游标，其中，所述游标中包含查询语句；
在所述原始表与所述目标表中执行所述游标中的查询语句，将所述更新数据抽取至所述更新表。
其中，所述游标是处理数据的一种方法，所述游标提供了在所述原始表与所述目标表中一次一行或者多行前进或向后浏览数据的能力。把游标当作一个指针，它可以指定所述原始表与所述目标表中的任何位置，然后允许用户对指定位置的数据进行处理。本发明实施例中，所述查询语句可为当前已公开的结构化查询语言(SQL)，所述是数据处理中使用最广泛的语言，允许用户简明扼要地声明需要的业务逻辑，SQL属于设定式语言，只需将需求表达清楚即可，不需要了解具体做法；SQL可优化，内置多种查询优化器，多种查询优化器可为SQL翻译出最优执行计划。
进一步地，本发明实施通过更新表来存储更新数据，可以方便的对每次更新的数据进行查询，提高了修改和维护的能力。
所述数据表关联模块103，用于根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表。
详细地，所述数据表关联模块103通过下述操作创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表：
获取预先设置的关联事务，利用所述关联事务建立所述更新表与所述目标表的关联关系；
通过所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表。
进一步地，本发明实施例中，所述关联事务可由SQL语句编写，用来关联所述更新表与所述目标表，当更新表中的所述更新数据更新完成后，同步导出所述更新数据至所述目标表。
本发明实施通过所述关联事务进行关联，可以实现在更新数据更新完成后，同步导出所述更新数据，极大地降低了数据实时更新的延迟。
所述数据优化模块104，用于对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集。
详细地，所述数据优化模块104通过下述操作得到标准数据集：
对所述目标表中的数据进行去重处理，得到去重数据；
对所述去重数据进行异常数据剔除处理，得到去异常数据；
对所述去异常数据进行缺失值填充处理，得到所述标准数据集。
具体地，所述数据优化模块104通过下述操作得到去重数据：
依次从所述目标表中选取目标数据；
计算所述目标数据与所述目标表中所有未被选取的数据的距离值；
当所述距离值大于预设的距离阈值时，确定所述目标数据不重复，重新从所述目标表中选取目标数据进行计算；
当所述距离值小于或等于预设的距离阈值时，确定所述目标数据重复，删除所述目标数据，得到去重数据。
本发明实施例中，利用下述距离算法计算所述目标数据与所述目标表中所有未被选取的数据的距离值：
Figure BDA0002950474590000141
其中，d为所述距离值，wj为所述目标数据和wk为目标表中任意一个未被选取的数据，n为所述目标表中数据的数量。
本发明实施例通过对目标表中的数据进行去重处理，可避免后续对相同的原始数据进行处理，有利于提高数据展示的效率。
本发明实施例中，所述异常数据剔除处理包括双边测试剔除、最小值单边测试剔除和最大值单边测试剔除中的一项或多项操作。
详细地，所述数据优化模块104通过下述操作得到去异常数据：
按照顺序从所述去重数据中选取待计算数据；
计算所述待计算数据的异常值；
当所述异常值小于预设的异常阈值时，则保留所述待计算数据；
当所述异常值大于或等于预设的异常阈值时，则将所述待计算数据从所述去重数据中剔除，得到去异常数据。
具体地，当所述异常数据剔除处理为双边测试剔除时，利用如下公式计算所述待计算数据的异常值：
Figure BDA0002950474590000151
其中，G为所述异常值，
Figure BDA0002950474590000152
为所述去重数据的平均值，S为所述去重数据的标准差，Yi为所述去重数据中第i个数据。
当所述异常数据剔除处理为最小值单边测试剔除时，利用如下公式计算所述待计算数据的异常值：
Figure BDA0002950474590000153
其中，G为所述异常值，
Figure BDA0002950474590000154
为所述去重数据的平均值，S为所述去重数据的标准差，Ymin为所述去重数据中最小的数据。
当所述异常数据剔除处理为最小值单边测试剔除时，利用如下公式计算所述待计算数据的异常值：
Figure BDA0002950474590000155
其中，G为所述异常值，
Figure BDA0002950474590000156
为所述去重数据的平均值，S为所述去重数据的标准差，Ymax为所述去重数据中最大的数据。
进一步地，所述数据优化模块104通过下述操作得到标准数据集：
对所述去异常数据进行缺失值检测，得到缺失值位置；
计算所述缺失值位置上的填充数值；
利用所述填充数值对所述缺失值位置进行填充，得到标准数据，汇总所述标准数据得到标准数据集。
本发明实施例中，利用missmap function缺失函数检测去异常数据是否存在数据缺失值，若去异常数据中没有数据缺失值，则不作处理，将去异常数据作为所述标准数据，若去异常数据中有数据缺失值，计算所述缺失值位置上的填充数值，利用所述填充数值对所述缺失值位置进行填充，得到标准数据。
详细地，所述计算所述缺失值位置上的填充数值，包括：
利用如下填充算法计算所述缺失值位置上的填充数值：
Figure BDA0002950474590000161
其中，L(xi)为所述填充数值，xi为所述去异常数据中第i个缺失值位置，θ为预设的概率参数，n为所述缺失值位置的数量，p(xi|θ)为第i个缺失值位置条件概率。
本发明实施例通过对目标表中的数据进行数据优化，可提高获取到的原始数据集的数据质量，有利于提高数据展示的精确度。
所述展示模板构建模块105，用于获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板。
本发明实施例中，可利用具有数据调用功能的java语句调用预先存储的配置文件，所述配置文件中包括标准数据集的数据展示结构和数据类型划分标准，其中，所述数据展示结构是指数据的展示形式，比如列表、区域图、饼图及柱状图等；所述数据类型划分标准是指展示时数据的划分规则，比如，A类、B类数据分别为父节点数据及子节点数据，存在数据1、数据2、数据3和数据4，其中，数据1和数据3属于A类，数据2和数据4属于B类，则按照数据划分标准，将数据1、数据2、数据3和数据4划分为不同的节点类数据。
详细地，所述展示模板构建模块105通过下述操作得到数据展示模板：
利用预设的解析器解析所述配置文件，得到配置项；
提取所述配置项中的配置参数，获取与所述配置参数相对应的数据展示结构及数据类型划分标准；
接收用户组合指令，基于所述用户组合指令对所述数据展示结构进行组合，得到包含父节点与子节点的数据展示模板。
本发明实施例中，所述预设的解析器可以为CarakanC/C++解析器，SquirrelFishC++解析器和SquirrelFishExtremeC++解析器等。所述配置参数与数据展示结构和数据类型划分标准一一对应，对应关系可由用户预先定义。例如，配置参数A对应着数据展示结构1和数据类型划分标准2；配置参数B对应着数据展示结构3和数据类型划分标准4等。通过预先定义的对应关系，可根据所述配置参数获取与所述配置参数相对应的数据展示结构和数据类型划分标准。同时，基于用户组合指令对所述数据展示结构进行父节点及子节点组合设置，比如，根据用户组合指令，设置父节点为“行业集中度”时，子节点包括“申请人地域集中度”及“申请人年龄集中度”，其中，“申请人地域集中度”的数据展示结构为地域图，“申请人年龄集中度”的数据展示结构为柱状图。
所述数据展示模块106，用于基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图。
具体地，所述数据展示模块106通过下述操作得到数据展示图：
根据所述数据类型划分标准对所述标准数据进行节点划分，得到父节点数据和子节点数据；
提取所述父节点数据中的父节点关键词，及提取所述子节点数据中的子节点关键词；
根据所述父节点关键词及子节点关键词，对所述数据展示模板中的对应父节点及子节点进行填充，得到数据展示图。
本发明实施例利用预设的语言处理算法提取父节点数据中的父节点关键词和子节点数据中的子节点关键词，所述语言处理算法包括但不限于TextRank算法、基于语义的关键词提取算法等。由于所述数据展示模板中包含多个父节点及子节点，直接对父节点数据和子节点数据进行展示可能会造成数据杂乱，因此本发明实施例提取父节点数据和子节点数据的关键词进行相应节点对应，可以提高数据展示的准确度。
如图7所示，是本发明一实施例提供的实现数据更新及展示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，如数据更新及展示程序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，例如数据更新及展示程序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(例如数据更新及展示程序等)，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7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7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存储的数据更新及展示程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表；
创建目标表及更新表，根据所述原始表及目标表得到更新数据，并将所述更新数据抽取至所述更新表；
根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表；
对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集；
获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板；
基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图。
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至图5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存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，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)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表；
创建目标表及更新表，根据所述原始表及目标表得到更新数据，并将所述更新数据抽取至所述更新表；
根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表；
对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集；
获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板；
基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图。
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。
本发明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。
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)

1.一种数据更新及展示方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表；
创建目标表及更新表，根据所述原始表及目标表得到更新数据，并将所述更新数据抽取至所述更新表；
根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表；
对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集；
获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板；
基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图。
2.如权利要求1所述的数据更新及展示方法，其特征在于，所述获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表，包括：
根据一个随时间变化的时间戳以及预设的时间间隔从一个或者多个源数据库中获取所述原始数据集；
根据预设的时间间隔更新所述时间戳，得到更新时间戳；
基于所述更新时间戳，利用预设的开源工具抽取所述源数据库中的数据至预设的数据库，并将所述数据映射为原始表。
3.如权利要求2所述的数据更新及展示方法，其特征在于，所述利用预设的开源工具抽取所述源数据库中的数据至预设的数据库，并将所述数据映射为原始表，包括：
判断所述原始数据集是否可以直接导入所述预设的数据库；
若所述原始数据集的数据可以直接导入，则将所述原始数据集导入至所述预设的数据库；
若所述原始数据集的数据不可以直接导入，则将所述原始数据集转换为文本文件，将所述文本文件导入至所述预设的数据库；
在所述预设的数据库中将导入的数据映射为所述原始表。
4.如权利要求1所述的数据更新及展示方法，其特征在于，所述根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表，包括：
获取预先设置的关联事务，利用所述关联事务建立所述更新表与所述目标表的关联关系；
通过所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表。
5.如权利要求1所述的数据更新及展示方法，其特征在于，所述对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集，包括：
对所述目标表中的数据进行去重处理，得到去重数据；
对所述去重数据进行异常数据剔除处理，得到去异常数据；
对所述去异常数据进行缺失值填充处理，得到所述标准数据集。
6.如权利要求1所述的数据更新及展示方法，其特征在于，所述获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板，包括：
利用预设的解析器解析所述配置文件，得到配置项；
提取所述配置项中的配置参数，获取与所述配置参数相对应的数据展示结构及数据类型划分标准；
接收用户组合指令，基于所述用户组合指令对所述数据展示结构进行组合，得到包含父节点与子节点的数据展示模板。
7.如权利要求1至6中任意一项所述的数据更新及展示方法，其特征在于，所述基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图，包括：
根据所述数据类型划分标准对所述标准数据进行节点划分，得到父节点数据和子节点数据；
提取所述父节点数据中的父节点关键词，及提取所述子节点数据中的子节点关键词；
根据所述父节点关键词及子节点关键词，对所述数据展示模板中的对应父节点及子节点进行填充，得到数据展示图。
8.一种数据更新及展示装置，其特征在于，所述装置包括：
数据导入模块，用于获取原始数据集，将所述原始数据集导入预设的数据库，并将所述原始数据集映射为原始表；
数据更新模块，用于创建目标表及更新表，根据所述原始表及目标表得到更新数据，并将所述更新数据抽取至所述更新表；
数据表关联模块，用于根据所述更新表及目标表创建关联关系，并根据所述关联关系将所述更新数据导入所述目标表；
数据优化模块，用于对所述目标表中的数据进行数据优化，得到标准数据集；
展示模板构建模块，用于获取并解析预设的配置文件，得到数据展示结构及数据类型划分标准，对所述数据展示结构进行组合，得到数据展示模板；
数据展示模块，用于基于所述数据类型划分标准，将所述标准数据集填充至所述数据展示模板得到数据展示图。
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7中任意一项所述的数据更新及展示方法。
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7中任意一项所述的数据更新及展示方法。
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