CN113379551A - 交易数据分析方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种交易数据分析方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，本发明中，用户所选的维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，也即支持初始交易数据涉及的全部字段作为筛选维度，与现有技术中只能从预先确定的固定字段中选择维度相比，提高了分析问题的能力；并且每个维度下支持选择多个维度值，与现有技术中每个维度下，一次只能选择一个维度值相比，加快了分析速度。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种交易数据分析方法、装置及电子设备。
背景技术
为了对交易数据进行维度分析，现有技术方案需要先将每条交易数据中的固定字段提取出来，存到数据库中，该固定字段包括：交易产生时间、交易响应时间、是否成功、是否响应、客户端IP(Internet Protocol，网际互连协议)地址、服务端IP地址、交易码、地区码、返回码等十个左右的字段。其中，交易响应时间用于计算一段时间内，多笔交易的平均响应时间，是否成功和是否响应分别用于计算成功率、响应率。
在进行交易数据的维度分析时，用户先从预先确定的固定字段中选择一个字段作为第一个维度，例如：第一个维度选择返回码，则查询出各种返回码(即各种维度值)对应的交易量、成功率、响应率、平均响应时间等预设指标下的指标值；然后从各种返回码中选择一个返回码，再选择第二个维度，例如第二个维度选择客户端IP地址，则查询出对该返回码，各客户端IP地址对应的各个预设指标下的指标值；依次类推，最终可以查询出多个不同维度下的维度值对应的各个预设指标下的指标值。
上述分析方法，只能通过将十几个固定字段字典化后，从中选择维度，分析问题的能力较低；每个维度下，一次只能选择一个维度值，当关注多个维度值时需要反复多次操作。
发明内容
本发明的目的在于提供一种交易数据分析方法、装置及电子设备，以提高分析问题的能力，加快分析速度。
本发明实施例提供了一种交易数据分析方法，包括：
当接收到用户选择的第一维度时，显示所述第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息；其中，所述第一维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，所述指标统计信息包括与所述初始交易数据对应的多个预设指标的指标值；
当接收到用户基于所述指标统计信息选择的至少一个第一维度值时，通过所述至少一个第一维度值对所述初始交易数据进行筛选，得到目标交易数据；
当接收到用户选择的第二维度时，将当前的目标交易数据作为初始交易数据，更新并显示指标统计信息；
当接收到用户基于当前的指标统计信息选择的至少一个第二维度值时，根据所述至少一个第二维度值，更新目标交易数据；
当接收到展示指令时，根据当前的目标交易数据，展示所选维度值对应的目标统计信息，所述所选维度值包括所述至少一个第一维度值和所述至少一个第二维度值的笛卡尔乘积。
进一步地，在接收用户选择的第一维度之前，所述方法还包括：
当接收到用户输入的过滤规则时，通过所述过滤规则对全量交易数据进行筛选，得到初始交易数据。
进一步地，所述显示所述第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息，包括：
针对所述第一维度下的每个第一维度值，对所述初始交易数据进行多个预设指标的信息统计，得到各个所述第一维度值对应的指标统计信息，并显示所述指标统计信息。
进一步地，所述显示所述第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息之后，所述方法还包括：
当接收到排序指标时，按照所述排序指标的指标值大小顺序，对所述指标统计信息进行排序，并显示排序后的指标统计信息；其中，所述排序指标为所述多个预设指标之一。
进一步地，所述展示所选维度值对应的目标统计信息，包括：
以可视化图形展示所选维度值对应的目标统计信息，所述可视化图形包括折线图、柱状图或饼图。
进一步地，所述过滤规则包括时间范围；所述多个预设指标包括交易量、交易占比、成功率、响应率和平均响应时间。
本发明实施例还提供了一种交易数据分析装置，包括：
统计显示模块，用于当接收到用户选择的第一维度时，显示所述第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息；其中，所述第一维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，所述指标统计信息包括与所述初始交易数据对应的多个预设指标的指标值；
数据筛选模块，用于当接收到用户基于所述指标统计信息选择的至少一个第一维度值时，通过所述至少一个第一维度值对所述初始交易数据进行筛选，得到目标交易数据；
所述统计显示模块还用于当接收到用户选择的第二维度时，将当前的目标交易数据作为初始交易数据，更新并显示指标统计信息；
所述数据筛选模块还用于当接收到用户基于当前的指标统计信息选择的至少一个第二维度值时，根据所述至少一个第二维度值，更新目标交易数据；
信息展示模块，用于当接收到展示指令时，根据当前的目标交易数据，展示所选维度值对应的目标统计信息，所述所选维度值包括所述至少一个第一维度值和所述至少一个第二维度值的笛卡尔乘积。
进一步地，所述数据筛选模块还用于当接收到用户输入的过滤规则时，通过所述过滤规则对全量交易数据进行筛选，得到初始交易数据；
所述信息展示模块具体用于以可视化图形展示所选维度值对应的目标统计信息，所述可视化图形包括折线图、柱状图或饼图。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的交易数据分析方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述的交易数据分析方法。
本发明实施例提供的交易数据分析方法、装置及电子设备，在进行交易数据分析时，当接收到用户选择的第一维度时，显示第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息；其中，第一维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，指标统计信息包括与初始交易数据对应的多个预设指标的指标值；当接收到用户基于指标统计信息选择的至少一个第一维度值时，通过至少一个第一维度值对初始交易数据进行筛选，得到目标交易数据；当接收到用户选择的第二维度时，将当前的目标交易数据作为初始交易数据，更新并显示指标统计信息；当接收到用户基于当前的指标统计信息选择的至少一个第二维度值时，根据至少一个第二维度值，更新目标交易数据；当接收到展示指令时，根据当前的目标交易数据，展示所选维度值对应的目标统计信息，所选维度值包括至少一个第一维度值和至少一个第二维度值的笛卡尔乘积。本发明实施例中，用户所选的维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，也即支持初始交易数据涉及的全部字段作为筛选维度，与现有技术中只能从预先确定的固定字段中选择维度相比，提高了分析问题的能力；并且每个维度下支持选择多个维度值，与现有技术中每个维度下，一次只能选择一个维度值相比，加快了分析速度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种交易数据分析方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种交易数据分析方法的用户界面示意图；
图3为本发明实施例提供的另一种交易数据分析方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种交易数据分析装置的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。
目前在进行交易数据的维度分析时，只能从字典化后的十几个固定字段中选择维度，而全量交易数据涉及的字段可能有成百上千个，导致分析问题的能力较低；且每个维度下，一次只能选择一个维度值，然后对当前维度的一个维度值继续选择下一个维度，如果关注多个值需要反复多次操作，导致分析数据较慢。基于此，本发明实施例提供的一种交易数据分析方法、装置及电子设备，可以提高分析问题的能力，加快分析速度。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种交易数据分析方法进行详细介绍。
本发明实施例提供了一种交易数据分析方法，该方法可以由服务器执行，该服务器为具有数据处理能力的电子设备，该电子设备可以为手机、台式电脑、笔记本电脑、平板电脑或车载电脑等。
参见图1所示的一种交易数据分析方法的流程示意图，该方法主要包括如下步骤S102～步骤S110：
步骤S102，当接收到用户选择的第一维度时，显示第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息；其中，第一维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，指标统计信息包括与初始交易数据对应的多个预设指标的指标值。
交易数据中的字段是多种多样的，例如交易类型、交易渠道、交易发起方、交易接收方、交易金额、交易摘要等。不同来源的交易数据中的字段更是千差万别，例如WEB(WorldWide Web，全球广域网，也称为万维网)的访问信息中有URL(uniform resource locator，统一资源定位符)，数据库的访问信息中有SQL(Structured Query Language，结构化查询语言)语句等。交易数据中的字段不是几个、几十个标准字段可以覆盖的，实际应用中全量解析后会有成百上千的交易字段。这些交易字段对实际分析问题都可能有帮助，例如当对各交易类型进行筛选时，发现多种交易类型的响应时间都比较长；对这些响应时间较长的交易类型，再按照交易渠道筛选，发现多种渠道来源的交易响应时间也都比较长；再对这些异常的交易类型、渠道下的交易进一步钻取，依次类推，不断发现每个维度下，明显异常的字段值，就是问题的根源维度值。其中，钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。
本实施例中，上述第一维度是用户第一次选择的维度，第一维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，这些字段可以包括交易产生时间、交易响应时间、是否成功、是否响应、客户端IP地址、服务端IP地址、交易码、地区码、返回码、交易类型、交易所在地、交易渠道、交易发起方、交易接收方、交易金额和交易摘要等中的一种或多种，因此该方法支持初始交易数据涉及的全部字段作为筛选维度，不限于字典化的个别标准字段，各类交易数据中各式各样的字段均可以作为维度来选择。这样能够提高分析问题的能力。
上述预设指标为用户关心的统计指标，多个预设指标可以包括交易量、交易占比、成功率、响应率和平均响应时间等。
上述初始交易数据可以是存储在数据库中的全量交易数据，也可以是对全量交易数据进行筛选后的数据。在一种可选的实现方式中，可以采用Elasticsearch(简称ES)存储数据，Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。在其他实施例中，也可以采用其他数据库或文件系统存储数据。
在一些可能的实施例中，上述步骤S102可以通过如下过程实现：针对第一维度下的每个第一维度值，对初始交易数据进行多个预设指标的信息统计，得到各个第一维度值对应的指标统计信息，并显示该指标统计信息。
例如，第一维度为交易所在地，第一维度值包括北京、天津和河北，多个预设指标包括交易量、交易占比、成功率、响应率和平均响应时间，则分别对北京、天津和河北进行交易量、交易占比、成功率、响应率和平均响应时间的信息统计，得到北京对应的交易量值、交易占比值、成功率值、响应率值和平均响应时间值，天津对应的交易量值、交易占比值、成功率值、响应率值和平均响应时间值，以及河北对应的交易量值、交易占比值、成功率值、响应率值和平均响应时间值。
步骤S104，当接收到用户基于指标统计信息选择的至少一个第一维度值时，通过至少一个第一维度值对初始交易数据进行筛选，得到目标交易数据。
为了便于用户选择第一维度值，在步骤S102之后，步骤S104之前，上述方法还包括：当接收到排序指标时，按照排序指标的指标值大小顺序，对指标统计信息进行排序，并显示排序后的指标统计信息；其中，排序指标为多个预设指标之一。
例如，用户选择平均响应时间作为排序指标，则可以按照平均响应时间排序，例如，按照平均响应时间从大到小的顺序，对指标统计信息进行排序，以便用户将平均响应时间较长的维度值筛选出来。
本实施例中，每个维度下支持选择多个维度值，即用户可以根据实际情况选择一个或多个第一维度值，例如，响应时间较长的维度值可能有多个，可以同时选择响应时间较长的多个维度值，这样有助于加快分析速度。在分析问题的过程中，如果一次只能选择一个维度值，那么当一个维度下有多个维度值对应的交易均异常时，需要多次重复操作，每次都需要重新钻取多层，导致分析效率大大降低；而支持选择多个维度值，就避免了重复回到同一个维度，反复操作的麻烦，有利于一次性全面的定位问题。
当接收到用户基于指标统计信息选择的至少一个第一维度值时，将该至少一个第一维度值作为过滤规则对初始交易数据进行过滤，得到目标交易数据。
步骤S106，当接收到用户选择的第二维度时，将当前的目标交易数据作为初始交易数据，更新并显示指标统计信息。
本发明实施例支持钻取多层，当用户再次选择新的维度时，会将当前的目标交易数据作为初始交易数据，通过上述步骤S102的方式来更新并显示指标统计信息。
步骤S108，当接收到用户基于当前的指标统计信息选择的至少一个第二维度值时，根据至少一个第二维度值，更新目标交易数据。
同样的，为了便于用户选择第二维度值，在步骤S106之后，步骤S108之前，上述方法还包括：当接收到排序指标时，按照排序指标的指标值大小顺序，对当前的指标统计信息进行排序，并显示排序后的指标统计信息。此处的排序指标与选择第一维度后用户所选择的排序指标可以相同，也可以不同。
对于目标交易数据的更新，可以将该至少一个第二维度值作为过滤规则对当前的初始交易数据进行过滤，得到更新后的目标交易数据。
之后可以反复执行步骤S106和步骤S108，直至用户不再选择新的维度。
步骤S110，当接收到展示指令时，根据当前的目标交易数据，展示所选维度值对应的目标统计信息，所选维度值包括至少一个第一维度值和至少一个第二维度值的笛卡尔乘积。
用户选择第一维度后，每选择一次第二维度，则产生一组至少一个第二维度值。当存在一组至少一个第二维度值时，至少一个第一维度值和至少一个第二维度值的笛卡尔乘积可以表示为：A×B＝{(a,b)|a∈A∧b∈B}，其中A表示至少一个第一维度值的集合，B表示至少一个第二维度值的集合，a表示A中的一个第一维度值，b表示B中的一个第二维度值。例如，至少一个第一维度值包括交易码TT:123和TT:456，至少一个第二维度值包括返回码RC:400和RC:500，则所选维度值包括TT:123and RC:400、TT:123and RC:500、TT:456and RC:400以及TT:456and RC:500，此时会展示TT:123and RC:400对应目标统计信息、TT:123andRC:500对应目标统计信息、TT:456and RC:400对应目标统计信息以及TT:456and RC:500对应目标统计信息。
当存在多组至少一个第二维度值时，所选维度值为至少一个第一维度值和多组至少一个第二维度值的笛卡尔乘积。以两组至少一个第二维度值为例，至少一个第一维度值和两组至少一个第二维度值的笛卡尔乘积可以表示为：A×B×C＝{(a,b,c)|a∈A∧b∈B∧c∈C}，其中A表示至少一个第一维度值的集合，B表示一组至少一个第二维度值的集合，C表示另一组至少一个第二维度值的集合，a表示A中的一个第一维度值，b表示B中的一个第二维度值，c表示C中的一个第二维度值。
本发明实施例提供的交易数据分析方法，在进行交易数据分析时，当接收到用户选择的第一维度时，显示第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息；其中，第一维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，指标统计信息包括与初始交易数据对应的多个预设指标的指标值；当接收到用户基于指标统计信息选择的至少一个第一维度值时，通过至少一个第一维度值对初始交易数据进行筛选，得到目标交易数据；当接收到用户选择的第二维度时，将当前的目标交易数据作为初始交易数据，更新并显示指标统计信息；当接收到用户基于当前的指标统计信息选择的至少一个第二维度值时，根据至少一个第二维度值，更新目标交易数据；当接收到展示指令时，根据当前的目标交易数据，展示所选维度值对应的目标统计信息，所选维度值包括至少一个第一维度值和至少一个第二维度值的笛卡尔乘积。该方法中，用户所选的维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，也即支持初始交易数据涉及的全部字段作为筛选维度，与现有技术中只能从预先确定的固定字段中选择维度相比，提高了分析问题的能力；并且每个维度下支持选择多个维度值，与现有技术中每个维度下，一次只能选择一个维度值相比，加快了分析速度。
考虑到实际应用中，一个数据来源有大量的各类交易，实际分析问题时往往仅关注其中一段时间的某些关键交易，本实施例还提供了全局过滤功能，以方便聚焦数据。具体地，在步骤S102之前，上述方法还包括：当接收到用户输入的过滤规则时，通过该过滤规则对全量交易数据进行筛选，得到初始交易数据。
可选地，上述过滤规则包括时间范围和其他规则，通过时间范围对全量交易数据的筛选，可以将所关注时段需要分析的交易数据过滤出来。可以添加任意字段的任意值在与或非的逻辑关系之下，作为过滤规则。上述过滤规则查询可以采用Lucene语法，可以采用其他SQL(Structured Query Language，结构化查询语言)。在一种可能的实现方式中，在用户界面上提供一个时间范围选择器(可以精确到分钟)和一个过滤规则输入框，用户在时间范围选择器中选择诸如“某天的10:00-11:00”，在过滤规则输入框中输入诸如“发起渠道是个人手机业务平台and交易类型是查询余额and交易所在地是北京”。通过灵活的时间范围选择器和全局过滤功能，得到过滤后的交易数据，更有针对性，统计的指标值也更有做业务分析的价值。
考虑到仅通过按维度值过滤数据，并以表格形式展示指标统计信息，呈现的指标统计信息仍然不够直观，反应不出交易的实际情况，在一些可能的实施例中，步骤S110可以通过如下过程实现：以可视化图形展示所选维度值对应的目标统计信息，该可视化图形包括折线图、柱状图或饼图。可视化图形为最有效的观察工具，通过可视化图形展示所选维度值对应的目标统计信息，可以方便对数据的理解和问题的发现。
可选地，上述可视化图形可以采用echart组件，也可以采用其他可视化图形插件。
对于所选维度值对应的目标统计信息的展示，在一些可能的实施例中，可以将上述过滤规则、至少一个第一维度值和一组或多组至少一个第二维度值，添加到全局过滤中，即通过上述过滤规则、至少一个第一维度值和一组或多组至少一个第二维度值，对全量交易数据进行过滤，得到目标交易数据；得到目标交易数据后，再以可视化图形的方式展示所选维度值对应的目标统计信息。
为了便于理解，参见图2所示的一种交易数据分析方法的用户界面示意图，该用户界面上包括时间范围选择器、过滤规则输入框、维度添加区、列表显示区和图形展示区。下面结合图2和图3对该交易数据分析方法进行示例性说明：
(1)用户在用户界面上的时间范围选择器中选择时间范围2021/05/26 15:00-20210526 15:30，在过滤规则输入框中输入的内容为空，则服务器将该时间范围作为过滤规则对全部数据(即全量交易数据)进行全局过滤，得到初始交易数据；
(2)用户先选择维度源IP(如客户端IP地址)，将源IP添加在维度添加区中，此时列表显示区显示与初始交易数据对应的指标统计信息，该指标统计信息为不同源IP地址对应的交易量、交易占比、成功率、响应率和响应时间(即平均响应时间)等指标的指标值。
(3)用户选择一个指标进行排序，如选择交易量从大到小的顺序排序，列表显示区显示排序后的结果。
(4)用户选择维度值10.5.3.1、210.87.65.43和111.88.66.44，服务器将这三个维度值作为过滤规则添加到全局过滤中，得到第一交易数据。
(5)用户选择下一个维度目的IP(如服务端IP地址)，将目的IP添加在维度添加区中，此时列表显示区显示与第一交易数据对应的指标统计信息，该指标统计信息为不同目的IP地址对应的交易量、交易占比、成功率、响应率和响应时间(即平均响应时间)等指标的指标值。
(6)用户再次选择一个指标进行排序，列表显示区显示排序后的结果。该指标与(3)中的指标可以相同，也可以不同。
(7)用户选择维度值210.87.65.43、40.30.20.10、192.168.1.218和136.177.1.22，服务器将这四个维度值作为过滤规则添加到全局过滤中，得到第二交易数据。
(8)用户选择下一个维度请求字段.TT，将请求字段.TT添加在维度添加区中，此时列表显示区显示与第二交易数据对应的指标统计信息，该指标统计信息为不同请求字段.TT值对应的交易量、交易占比、成功率、响应率和响应时间(即平均响应时间)等指标的指标值。
(9)用户再次选择一个指标进行排序，列表显示区显示排序后的结果。
(10)用户选择维度值123，服务器将该维度值123作为过滤规则添加到全局过滤中，得到目标交易数据。
(11)用户选择生成折线时序图，图形展示区根据目标交易数据，进行所选维度值对应的折线时序图的可视化展示，折线时序图中x轴为时间，即交易的查询时间范围，统计粒度为1分钟；y轴对应列表中的交易量、平均响应时间、成功率、响应率等指标(图2的折线时序图中，由于成功率线与响应率线重合，所以无法看到成功率线)。
综上，本发明实施例提供的交易数据分析方法，具有如下有益效果：
1、提供全局过滤功能，方便聚焦数据；2、支持全部字段作为筛选维度，可以提高分析问题的能力；3、每个维度下支持选择多个维度值，有助于加快分析速度；4、通过可视化图形展示数据钻取分析结果，有利于对数据的理解和问题的发现。
对应于上述的交易数据分析方法，本发明实施例还提供了一种交易数据分析装置，参见图4所示的一种交易数据分析装置的结构示意图，该装置包括：
统计显示模块41，用于当接收到用户选择的第一维度时，显示第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息；其中，第一维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，指标统计信息包括与初始交易数据对应的多个预设指标的指标值；
数据筛选模块42，用于当接收到用户基于指标统计信息选择的至少一个第一维度值时，通过至少一个第一维度值对初始交易数据进行筛选，得到目标交易数据；
上述统计显示模块41还用于当接收到用户选择的第二维度时，将当前的目标交易数据作为初始交易数据，更新并显示指标统计信息；
上述数据筛选模块42还用于当接收到用户基于当前的指标统计信息选择的至少一个第二维度值时，根据至少一个第二维度值，更新目标交易数据；
信息展示模块43，用于当接收到展示指令时，根据当前的目标交易数据，展示所选维度值对应的目标统计信息，所选维度值包括至少一个第一维度值和至少一个第二维度值的笛卡尔乘积。
本发明实施例提供的交易数据分析装置，在进行交易数据分析时，当接收到用户选择的第一维度时，显示第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息；其中，第一维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，指标统计信息包括与初始交易数据对应的多个预设指标的指标值；当接收到用户基于指标统计信息选择的至少一个第一维度值时，通过至少一个第一维度值对初始交易数据进行筛选，得到目标交易数据；当接收到用户选择的第二维度时，将当前的目标交易数据作为初始交易数据，更新并显示指标统计信息；当接收到用户基于当前的指标统计信息选择的至少一个第二维度值时，根据至少一个第二维度值，更新目标交易数据；当接收到展示指令时，根据当前的目标交易数据，展示所选维度值对应的目标统计信息，所选维度值包括至少一个第一维度值和至少一个第二维度值的笛卡尔乘积。该装置中，用户所选的维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，也即支持初始交易数据涉及的全部字段作为筛选维度，与现有技术中只能从预先确定的固定字段中选择维度相比，提高了分析问题的能力；并且每个维度下支持选择多个维度值，与现有技术中每个维度下，一次只能选择一个维度值相比，加快了分析速度。
进一步地，上述数据筛选模块42还用于当接收到用户输入的过滤规则时，通过该过滤规则对全量交易数据进行筛选，得到初始交易数据。
进一步地，上述统计显示模块41具体用于针对第一维度下的每个第一维度值，对初始交易数据进行多个预设指标的信息统计，得到各个第一维度值对应的指标统计信息，并显示该指标统计信息。
进一步地，上述交易数据分析装置还包括与统计显示模块41连接的信息排序模块，信息排序模块用于当接收到排序指标时，按照排序指标的指标值大小顺序，对指标统计信息进行排序；其中，排序指标为多个预设指标之一；
上述统计显示模块41还用于显示排序后的指标统计信息。
进一步地，上述信息展示模块43具体用于以可视化图形展示所选维度值对应的目标统计信息，可视化图形包括折线图、柱状图或饼图。
进一步地，上述过滤规则包括时间范围；上述多个预设指标包括交易量、交易占比、成功率、响应率和平均响应时间。
本实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
参见图5，本发明实施例还提供一种电子设备100，包括：处理器50，存储器51，总线52和通信接口53，所述处理器50、通信接口53和存储器51通过总线52连接；处理器50用于执行存储器51中存储的可执行模块，例如计算机程序。
其中，存储器51可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory，简称NVM)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口53(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
总线52可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称ISA)总线、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。所述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5中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器51用于存储程序，所述处理器50在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器50中，或者由处理器50实现。
处理器50可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器50中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器50可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称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。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器51，处理器50读取存储器51中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行前面方法实施例中所述的交易数据分析方法。该计算机可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在这里示出和描述的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制，因此，示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本申请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。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，又例如，多个单元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通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元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单元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。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种交易数据分析方法，其特征在于，包括：
当接收到用户选择的第一维度时，显示所述第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息；其中，所述第一维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，所述指标统计信息包括与所述初始交易数据对应的多个预设指标的指标值；
当接收到用户基于所述指标统计信息选择的至少一个第一维度值时，通过所述至少一个第一维度值对所述初始交易数据进行筛选，得到目标交易数据；
当接收到用户选择的第二维度时，将当前的目标交易数据作为初始交易数据，更新并显示指标统计信息；
当接收到用户基于当前的指标统计信息选择的至少一个第二维度值时，根据所述至少一个第二维度值，更新目标交易数据；
当接收到展示指令时，根据当前的目标交易数据，展示所选维度值对应的目标统计信息，所述所选维度值包括所述至少一个第一维度值和所述至少一个第二维度值的笛卡尔乘积。
2.根据权利要求1所述的交易数据分析方法，其特征在于，在接收用户选择的第一维度之前，所述方法还包括：
当接收到用户输入的过滤规则时，通过所述过滤规则对全量交易数据进行筛选，得到初始交易数据。
3.根据权利要求1所述的交易数据分析方法，其特征在于，所述显示所述第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息，包括：
针对所述第一维度下的每个第一维度值，对所述初始交易数据进行多个预设指标的信息统计，得到各个所述第一维度值对应的指标统计信息，并显示所述指标统计信息。
4.根据权利要求1所述的交易数据分析方法，其特征在于，所述显示所述第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息之后，所述方法还包括：
当接收到排序指标时，按照所述排序指标的指标值大小顺序，对所述指标统计信息进行排序，并显示排序后的指标统计信息；其中，所述排序指标为所述多个预设指标之一。
5.根据权利要求1所述的交易数据分析方法，其特征在于，所述展示所选维度值对应的目标统计信息，包括：
以可视化图形展示所选维度值对应的目标统计信息，所述可视化图形包括折线图、柱状图或饼图。
6.根据权利要求2所述的交易数据分析方法，其特征在于，所述过滤规则包括时间范围；所述多个预设指标包括交易量、交易占比、成功率、响应率和平均响应时间。
7.一种交易数据分析装置，其特征在于，包括：
统计显示模块，用于当接收到用户选择的第一维度时，显示所述第一维度下的各个第一维度值对应的指标统计信息；其中，所述第一维度为初始交易数据涉及的多个字段之一，所述指标统计信息包括与所述初始交易数据对应的多个预设指标的指标值；
数据筛选模块，用于当接收到用户基于所述指标统计信息选择的至少一个第一维度值时，通过所述至少一个第一维度值对所述初始交易数据进行筛选，得到目标交易数据；
所述统计显示模块还用于当接收到用户选择的第二维度时，将当前的目标交易数据作为初始交易数据，更新并显示指标统计信息；
所述数据筛选模块还用于当接收到用户基于当前的指标统计信息选择的至少一个第二维度值时，根据所述至少一个第二维度值，更新目标交易数据；
信息展示模块，用于当接收到展示指令时，根据当前的目标交易数据，展示所选维度值对应的目标统计信息，所述所选维度值包括所述至少一个第一维度值和所述至少一个第二维度值的笛卡尔乘积。
8.根据权利要求7所述的交易数据分析装置，其特征在于，所述数据筛选模块还用于当接收到用户输入的过滤规则时，通过所述过滤规则对全量交易数据进行筛选，得到初始交易数据；
所述信息展示模块具体用于以可视化图形展示所选维度值对应的目标统计信息，所述可视化图形包括折线图、柱状图或饼图。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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运行时执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
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| CN109710662A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-05-03 | 成都科来软件有限公司 | 一种基于交易数据的多维度动态挖掘分析方法 |
| CN110427438A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-08 | 中国工商银行股份有限公司 | 数据处理方法及其装置、电子设备和介质 |
| CN112131220A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-25 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 数据报表处理方法及装置 |
-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105912699A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-08-31 | 乐视控股（北京）有限公司 | 一种数据分析方法及装置 |
| CN108710652A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-10-26 | 长城计算机软件与系统有限公司 | 一种基于统计的数据分析方法和系统、存储介质 |
| CN109710662A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-05-03 | 成都科来软件有限公司 | 一种基于交易数据的多维度动态挖掘分析方法 |
| CN110427438A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-08 | 中国工商银行股份有限公司 | 数据处理方法及其装置、电子设备和介质 |
| CN112131220A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-25 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 数据报表处理方法及装置 |
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