CN113361964A - 数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定机构对应的热点信息，热点信息包括系统运行数据和与用户的交互数据；确定机构的资源分布信息；基于热点信息和资源分布信息，确定资源分布与热点的匹配度；输出资源分布与热点的匹配度。本公开实施例的技术方案实现了快速准确识别研发人力资源与重点项目的匹配关系，有效保证研发人力资源投入的合理性。

Description

数据处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着科技快速发展，银行业科技研发领域面临产品需求旺盛、研发资源紧缺等问题，因此，如何将有限的研发人力资源投入到重点项目中，保障企业持续长效发展成为一大难题。

发明人在研究过程中发现；在目前的项目研发管理过程中，主要通过研发人力资源配置计划来获取项目各阶段工作量配比情况，无法快速准确地识别研发人力资源投入是否合理。

发明内容

本公开实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，实现了快速准确识别研发人力资源与重点项目的匹配关系，有效保证研发人力资源投入的合理性。

第一方面，本公开实施例提供了一种数据处理方法，数据处理方法应用于电子设备，该数据处理方法包括：

确定机构对应的热点信息，热点信息包括系统运行数据和与用户的交互数据；

确定机构的资源分布信息；

基于热点信息和资源分布信息，确定资源分布与热点的匹配度；

输出资源分布与热点的匹配度。

可选地，基于热点信息和资源分布信息，确定资源分布与热点的匹配度，包括：基于热点信息，确定热点分布特征；基于资源分布信息，确定资源分布特征；根据资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

可选地，根据资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度，包括：对项目对应的资源属性信息进行核密度分析处理，得到项目对应的资源分布特征；根据项目对应的资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度；或者，对项目对应的资源属性信息进行核密度分析处理，得到项目对应的资源分布特征；基于项目对应的权重和项目对应的资源分布热力图，生成机构对应的资源分布特征；根据机构对应的资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

可选地，确定机构对应的热点信息，包括：采集系统运行数据和与用户的交互数据；对系统运行数据和交互数据进行多维度数据分析，确定机构对应的热点信息。

可选地，确定机构的资源分布信息，包括：基于项目优先级，确定机构中项目优先级大于优先级阈值的项目的资源分布信息。

可选地，还包括：基于热点信息，生成热点分布热力图；基于资源属性信息，生成资源分布热力图；输出热点分布热力图和资源分布热力图。

可选地，还包括：当资源分布与热点的匹配度小于匹配度阈值时，输出报警信息，报警信息用于指示资源分布与热点不匹配。

第二方面，本公开还提供了一种数据处理装置，该数据处理装置包括：

确定模块，用于确定机构对应的热点信息，热点信息包括系统运行数据和与用户的交互数据；并，确定机构的资源分布信息；并，基于热点信息和资源分布信息，确定资源分布与热点的匹配度；

处理模块，用于输出资源分布与热点的匹配度。

可选地，确定模块具体用于：基于热点信息，确定热点分布特征；基于资源分布信息，确定资源分布特征；根据资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

可选地，确定模块具体用于：对项目对应的资源属性信息进行核密度分析处理，得到项目对应的资源分布特征；根据项目对应的资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度；或者，对项目对应的资源属性信息进行核密度分析处理，得到项目对应的资源分布特征；基于项目对应的权重和项目对应的资源分布热力图，生成机构对应的资源分布特征；根据机构对应的资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

可选地，确定模块具体用于：采集系统运行数据和与用户的交互数据；对系统运行数据和交互数据进行多维度数据分析，确定机构对应的热点信息。

可选地，确定模块具体用于：基于项目优先级，确定机构中项目优先级大于优先级阈值的项目的资源分布信息。

可选地，处理模块还用于：基于热点信息，生成热点分布热力图；基于资源属性信息，生成资源分布热力图；输出热点分布热力图和资源分布热力图。

可选地，处理模块还用于：当资源分布与热点的匹配度小于匹配度阈值时，输出报警信息，报警信息用于指示资源分布与热点不匹配。

第三方面，本公开还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；

以及与至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使电子设备执行如第一方面任一所述的数据处理方法。

第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本公开第一方面任一所述的数据处理方法。

第五方面，本公开还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包含计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本公开第一方面任一所述的数据处理方法。

本公开实施例提供的数据处理方法、装置、设备及存储介质，通过分别确定机构对应的热点信息和机构内的资源分布信息，从而能够确定资源分布与热点的匹配度并输出，由此能够方便管理人员快速准确地识别资源与热点的分布关系，从而为调配资源以保证重点项目的实施提供可靠的数据支撑。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1为本公开实施例提供的数据处理方法的一种应用场景图；

图2为本公开一个实施例提供的数据处理方法的流程图；

图3为本公开另一个实施例提供的数据处理方法的流程图；

图4为本公开一个实施例提供的数据处理装置的结构示意图；

图5为本公开一个实施例提供的电子设备的结构示意图。

通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

下面以具体地实施例对本公开的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本公开的实施例进行描述。

现有的银行业的大型科技研发项目通常涉及大量研发人力资源和具体项目规划，因此需要实施监测各项目各阶段的工作量和研发人力资源的分布配置情况，以保证研发人力资源配置的合理性和有效性。但现有研发人力资源配置情况的一般只能通过预先设置的计划表进行管理，而在实际管理中，存在项目分散，缺乏统筹展示，难以确定研发人力资源配置的重点分布和合理性的问题。

为了解决上述问题，本公开实施例提供一种数据处理方法，通过分别确定机构对应热点信息，并与监测到资源分布信息结合，得到资源分布与热点的匹配关系，从而有效确定研发人力资源配置的重点分布和合理性，为管理人员的决策和研发人力资源配置提供准确支撑。

下面对本公开实施例的应用场景进行解释：

图1为本公开实施例提供的数据处理方法的一种应用场景图。如图1所示，在进行数据处理流程中，电子设备100根据前端服务器110接收到数据确定热点信息，并根据机构内的后端服务器120记录确定资源分布信息，从而确定资源分布与热点的匹配度关系，从而完成数据处理。

需说明的是，图1所示场景中电子设备、前端服务器和后端服务器仅以一个为例进行示例说明，但本公开不以此为限制，也就是说，电子设备、前端服务器和后端服务器的个数可以是任意的。

以下通过具体实施例详细说明本公开提供的数据处理方法。需要说明的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。

图2为本公开一个实施例提供的数据处理方法的流程图。该数据处理方法应用于电子设备。如图2所示，本实施例提供的数据处理方法包括以下步骤：

步骤S201，确定机构对应的热点信息。

其中，热点信息包括系统运行数据和与用户的交互数据。

具体的，热点信息包括热点项目和具体关注度。热点项目可以是已投入使用的项目或领域中使用量大或关注量大的项目。如个人信用贷款领域中，个人商业住房贷款项目的检索量最大，申请办理频次也最高，则个人商业住房贷款项目为热点项目。

评价热点项目的受关注程度或热门程度的指标，即具体关注度，具体关注度可以是单个指标，如检索量大小，也可以是交易量大小；也可以是多种指标组成的数组，如同时基于业务访问量和成交量的数组，以综合评价具体关注度的情况。

进一步地，系统运行数据包括系统中已有项目的交易量、使用量等数据，也包括不同时段长度内的项目的交易量、使用量。如债券基金项目的月交易量、成交金额，和贷款授权认证程序的月度使用次数。系统运行数据可以通过服务器直接读取系统后台的数据库得到。

与用户的交互数据，包括用户使用机构提供的客户端或用户在机构线下办理业务的对应数据，如用户下载客户端或启用客户端的数量、使用频率，以及针对具体项目的访问量，针对具体项目、领域、功能或对应关键词的搜索量、访问量等，例如用户检索公积金住房贷款的关键词，包括搜索“公积金购房”、“公积金贷款”等信息的次数，都可以通过正则式处理或其他关联算法，将其与公积金住房贷款这一领域关联，从而得到检索这一领域的次数。一般地，与用户的交互数据也可以通过服务器读取系统后台的数据库中的记录，然后通过关联算法或现有的数据处理方法得到。

可选地，热点项目还包括机构通过管理人员确定或设置的项目或领域，如特定的机构制定了在商业贷款投资领域进行重点研发的策略，因此，基于机构制定的策略，而将机构指定的项目或领域设置为热点领域。

步骤S202，确定机构的资源分布信息。

其中，机构的资源主要是研发人力资源和设备资源，其中研发人力资源主要是针对不同项目的不同类型研发人员的可投入时间，设备资源主要是服务器或计算器等用于研发项目占用的时间。机构的资源分布信息，即机构的研发人力资源和设备资源基于科研项目的分布信息，如现有不同项目中占用的研发人力资源和设备资源。

例如，机构在智能基金推荐和移动终端还贷提醒这两个项目上，分别配置有10人和3人的研发团队，而由于人员变动和项目调整，移动终端还贷提醒项目实际只有一个人在进行研发，另外两个人则借调到智能基金推荐项目中，且两个项目所占用的测试服务器时间分别为100小时和80小时。此时，移动终端还贷提醒项目上的研发人力资源和设备资源就相对不匹配。

一些实施例中，机构的资源分布信息可以通过服务器读取录入的项目规划和人员配置信息得到。

步骤S203，基于热点信息和资源分布信息，确定资源分布与热点的匹配度。

具体的，匹配度包括资源分布的重点和热点项目及具体关注度的重合度，也可以是资源分布比例与多个热点项目的具体关注度的整体重合度。

进一步地，匹配度可以是具体数值，如通过资源分布信息的具体特征值和热点信息的具体特征值换算得到，也可以是分档评估值，如分别对基于项目的资源分布信息和热点信息进行分档，然后根据相对应项目的分档值是否相同，评估是否匹配。

示例性地，以机构为银行为例，银行中热点领域包括个人消费贷款业务、企业短期商用贷款业务和商业基金业务，且这三个热点领域的具体关注度(以关键词搜索量分档)分别为T1(最高)、T2(次高)和T1，而机构在这三个领域的研发人力资源按团队规模分档分别为T2、T1和T1，则机构对应的资源分布与热点的匹配度上，个人消费贷款业务领域和企业短期商用贷款业务领域显然不如商业基金业务领域。因此，在个人消费贷款业务领域和企业短期商用贷款业务领域的研发人力资源和设备资源都需要做调整。

步骤S204，输出资源分布与热点的匹配度。

其中，具体输出方式可以是输出对应项目的匹配度评估的表格，也可以是输出基于项目的匹配度值。

可选地，输出方式可以是基于访问请求，将图表或数值保存并发送到与服务器连接的显示器并向对应管理人员显示；也可以是通过全息投影技术等方式向多个不特定地管理人员展示。

例如，在管理人员评估讨论会议中，通过全息投影的方式，向与会的所有管理人员展示，以便讨论和调整对应的资源分布配置。

本公开实施例提供的数据处理方法，通过分别确定机构对应的热点信息和机构内的资源分布信息，从而能够确定资源分布与热点的匹配度并输出，由此能够方便管理人员快速准确地识别资源与热点的分布关系，从而为调配资源以保证重点项目的实施提供可靠的数据支撑。

图3为本公开另一个实施例提供的数据处理方法的流程图。本公开实施例提供的数据处理方法是在图2所示实施例的基础上的细化。如图3所示，本实施例提供的数据处理方法包括以下步骤：

步骤S301、采集系统运行数据和与用户的交互数据。

一些实施例中，采集上述数据一般是服务器定时从系统后台采集，以保证数据的实时性和可靠性。

步骤S302、对系统运行数据和交互数据进行多维度数据分析，确定机构对应的热点信息。

对于特定项目，一般包括多种系统运行数据和交互数据，因此，可以通过建立数组或坐标系的方式，对多种数据进行分析，也可以通过数据处理的方式，对部分数据进行整合后，对多个整合后的数据进行表格化或数组化的分析，以充分考虑热点项目对应的具体关注度。

示例性地，某具体项目对应的系统运行数据包括成交量、签单量、预约成交量等，此时即可以将这三个数据按不同权重整理为一个数据，如分别赋予80％、60％和30％的权重，然后相加，得到该项目对应交易量，然后与关键词检索数据整合为一个二维数组，从两个角度进行分析。

步骤S303、基于项目优先级，确定机构中项目优先级大于优先级阈值的项目的资源分布信息。

当机构内存在项目数量较多时，会涉及对项目设置优先级的情况，此时，可以优先对优先级高于设置的优先级阈值的重点项目进行评估，以优先保证对重点项目的资源分布配置的匹配性。

此时，重点项目可以是热点信息得到的具体关注度高于设定具体关注度阈值的热点项目，也可以是非热点项目。

步骤S304、基于热点信息，确定热点分布特征。

具体的，热点分布特征可以为具体关注度的分档评估值，如T1热度或T2热度，也可以是多个具体关注度对应的指标结合的评估值或数组，如关键次检索量8万次、点击查看量15万次这两个指标组成的数组，或通过将这两个值加权之后相加得到的热度值。

步骤S305、基于资源分布信息，确定资源分布特征。

具体地，资源分布特征可以为前述研发人力资源和设备资源的分档评估值，如T1规模(最大规模)的团队或T2规模(次级规模)的团队，或具体研发团队人员、具体研发能力和方向等指标的共同组成的数组，如多个项目包含的前端研发人员和后端研发人员及测试人员数量，组成了这些项目对应的研发人力资源对应的三维数组。

进一步地，资源分布特征还可以包括计划投入的研发时间，研发时间也可以与研发人员共同组成数组，以从多个角度分析评估各个项目对应的资源投入。

进一步地，资源分布特征还可以为不同项目间的研发人员和研发时间分布的比例值或其他特征值，如考虑研发人员能力评价加权后的研发人员数量在不同项目间的分布比值。

步骤S306、根据资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

确定匹配度可以通过得到具体匹配度数值，也可以得到分档评估结果。一般地，匹配度为基于项目或细分领域的结果。

一些实施例中，对项目对应的资源属性信息进行核密度分析处理，得到项目对应的资源分布特征；根据项目对应的资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

具体的，对于机构中未设置重点项目的情况下，对每个项目对应的研发人力资源和设备资源进行核密度情况分析，从而得到所有项目对应的资源分布特征。

其中，资源属性信息出研发人力资源和设备资源，还包括具体对应人员的相关信息，如具体人员的岗位、学历、研发能力和方向等信息。

一些实施例中，对项目对应的资源属性信息进行核密度分析处理，得到项目对应的资源分布特征；基于项目对应的权重和项目对应的资源分布热力图，生成机构对应的资源分布特征；根据机构对应的资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

具体的，对于机构中设置有重点项目的情况，如机构共涉及有80个项目，其中有20个在投入人员进行研发，而其中只有8个项目是权重或优先级较高的重点项目，此时即不需要对所有80个项目进行分析，而只需要对这些重点项目进行分析即可，以保证分析的可靠性，减少无必要的工作，方便决策。

步骤S307、基于热点信息，生成热点分布热力图。

一些实施例中，服务器还能输出热点项目和热点领域的分布信息，以方便管理人员在未投入研发人员的项目或领域上追加研发人力资源和设备资源，从而有效满足项目需求。

步骤S308、基于资源属性信息，生成资源分布热力图。

一些实施例中，服务器还能输出机构内的资源分布信息，以方便管理人员确定可以投入到项目中的研发人力资源和设备资源，进而方便调整规划。如单个项目资源分布，展现项目整个生命周期中各阶段工作量、研发效率热点，展现项目里程碑计划及完成情况；按照业务板块、业务领域、业务部门，展现项目的资源分布情况；或按照项目复杂度展现项目工作量、研发效率、周期资源分布情况。

步骤S309、输出热点分布热力图和资源分布热力图。

热点分部信息和资源分布信息都可以通过热力图或基于特殊高亮的形式的表格进行显示，以方便管理人员查看。

步骤S310、当资源分布与热点的匹配度小于匹配度阈值时，输出报警信息，报警信息用于指示资源分布与热点不匹配。

当匹配度为具体数值且小于设定的阈值时，可以输出对应的报警信息，以便提醒管理人员进行调整。

可选地，输出报警信息的时间可以是任意计算到匹配度满足条件的时刻，而不限于管理人员发出获取输出匹配度的访问请求的时刻，以避免管理人员长时间未发出访问请求时，资源分布长时间与热点项目或领域错置，导致资源浪费。

步骤S311、输出资源分布与热点的匹配度。

在一般情况下，匹配度基于管理人员发出获取输出匹配度的访问请求输出。

在本实施例中，通过系统运行数据和与用户的交互数据得到机构的热点信息，并确定重点项目的资源分布信息，根据热点信息和资源分布信息分别得到对应的分布特征，进而确定资源分布与热点的匹配度并输出，由此能够有效保证基于资源分布情况和热点分布情况得到的匹配度信息的准确性和可靠性，方便决策和资源配置，有效保证资源配置的合理性。

图4为本公开一个实施例提供的数据处理装置的结构示意图。如图4所示，该数据处理装置400包括：确定模块410和处理模块420。其中：

确定模块410，用于确定机构对应的热点信息，热点信息包括系统运行数据和与用户的交互数据；并，确定机构的资源分布信息；并，基于热点信息和资源分布信息，确定资源分布与热点的匹配度。

处理模块420，用于输出资源分布与热点的匹配度。

可选地，确定模块410具体用于：基于热点信息，确定热点分布特征；基于资源分布信息，确定资源分布特征；根据资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

可选地，确定模块410具体用于：对项目对应的资源属性信息进行核密度分析处理，得到项目对应的资源分布特征；根据项目对应的资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度；或者，对项目对应的资源属性信息进行核密度分析处理，得到项目对应的资源分布特征；基于项目对应的权重和项目对应的资源分布热力图，生成机构对应的资源分布特征；根据机构对应的资源分布特征以及热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

可选地，确定模块410具体用于：采集系统运行数据和与用户的交互数据；对系统运行数据和交互数据进行多维度数据分析，确定机构对应的热点信息。

可选地，确定模块410具体用于：基于项目优先级，确定机构中项目优先级大于优先级阈值的项目的资源分布信息。

可选地，处理模块420还用于：基于热点信息，生成热点分布热力图；基于资源属性信息，生成资源分布热力图；输出热点分布热力图和资源分布热力图。

可选地，处理模块420还用于：当资源分布与热点的匹配度小于匹配度阈值时，输出报警信息，报警信息用于指示资源分布与热点不匹配。

在本实施例中，数据处理装置通过各模块的结合，能够实现不同维度的数据对资源分布与热点分布匹配度的识别，有效确保研发人力资源的合理调配。

图5为本公开一个实施例提供的电子设备的结构示意图。如图5所示，该电子设备500包括：存储器510和处理器520。

其中，存储器510存储有可被至少一个处理器520执行的计算机程序。该算机程序被至少一个处理器520执行，以使电子设备实现如上任一实施例中提供的数据处理方法。

其中，存储器510和处理器520可以通过总线530连接。总线530可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(extendedindustry standard architecture，EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。

存储器510可能包含随机存取存储器(random access memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

处理器520可以是通用处理器，包括中央处理器CPU、网络处理器(networkprocessor，NP)等；还可以是数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC、现场可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

可选地，电子设备500还包括显示器(未示出)，显示器与处理器520和存储器510通过总线530连接；显示器的显示方式包括全息影技术等，以提高显示效果。

可选地，处理器520可以基于云处理技术进行处理，从而能够可以对历史研发人力资源大数据样本进行比对分析，进而实现预测未来研发人力资源需求等功能。

可选地，处理器520还包括智能交互模块，包括语音识别、人脸识别功能、远程电视/电话会议功能、多终端接入功能、指令/邮件/短信/通知推送功能等；其中，通过语音识别和人脸识别功能，能够根据用户的访问权限，向其对应的显示器分级分权限地展示匹配度数据。

相关说明可以对应参见方法实施例所对应的相关描述和效果进行理解，此处不予赘述。

本公开一个实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现如上任一方法实施例提供的数据处理方法。

其中，计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本公开一个实施例提供了一种计算机程序产品，其包含计算机执行指令，该计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述方法实施例中的数据处理方法。

在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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，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，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (11)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

确定机构对应的热点信息，所述热点信息包括系统运行数据和与用户的交互数据；

确定所述机构的资源分布信息；

基于所述热点信息和所述资源分布信息，确定资源分布与热点的匹配度；

输出所述资源分布与热点的匹配度。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述热点信息和所述资源分布信息，确定资源分布与热点的匹配度，包括：

基于所述热点信息，确定热点分布特征；

基于所述资源分布信息，确定资源分布特征；

根据所述资源分布特征以及所述热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述资源分布特征以及所述热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度，包括：

对项目对应的资源属性信息进行核密度分析处理，得到项目对应的资源分布特征；根据所述项目对应的资源分布特征以及所述热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度；

或者，对项目对应的资源属性信息进行核密度分析处理，得到项目对应的资源分布特征；基于项目对应的权重和项目对应的资源分布热力图，生成所述机构对应的资源分布特征；根据所述机构对应的资源分布特征以及所述热点分布特征，确定资源分布与热点的匹配度。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述确定机构对应的热点信息，包括：

采集所述系统运行数据和与用户的交互数据；

对所述系统运行数据和所述交互数据进行多维度数据分析，确定机构对应的热点信息。

5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述确定所述机构的资源分布信息，包括：

基于项目优先级，确定所述机构中项目优先级大于优先级阈值的项目的资源分布信息。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的数据处理方法，其特征在于，还包括：

基于所述热点信息，生成热点分布热力图；

基于所述资源属性信息，生成资源分布热力图；

输出所述热点分布热力图和所述资源分布热力图。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的数据处理方法，其特征在于，还包括：

当所述资源分布与热点的匹配度小于匹配度阈值时，输出报警信息，所述报警信息用于指示资源分布与热点不匹配。

8.一种数据处理装置，其特征在于，应用于处理器，包括：

确定模块，用于确定机构对应的热点信息，所述热点信息包括系统运行数据和与用户的交互数据；并，确定所述机构的资源分布信息；并，基于所述热点信息和所述资源分布信息，确定资源分布与热点的匹配度；

处理模块，用于输出所述资源分布与热点的匹配度。

9.一种电子设备，其特征在于，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，以使所述电子设备执行如权利要求1-7任一项所述的数据处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的数据处理方法。

11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包含计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的数据处理方法。

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