CN113657947A - 由电子设备执行的数据处理方法及装置、电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种由电子设备执行的数据处理方法及装置、电子设备。该方法包括：从城市信息数据库中调用多个已开城地区的基础计算数据、以及待开城地区的城市人口数据；将基础计算数据和城市人口数据输入计算引擎，执行：根据已开城地区的城市单项指标数据，计算已开城地区与待开城地区之间的城市指标的差异度，以便将城市指标的差异度满足预设条件的已开城地区确定为目标已开城地区；根据目标已开城地区的基础计算数据、和待开城地区的城市人口数据，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估成团数；根据预估成团数，输出在待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果；以及在电子设备的显示界面展示由计算引擎输出的资源投入计算结果。

Description

由电子设备执行的数据处理方法及装置、电子设备

技术领域

本公开涉及大数据技术领域，更具体地，涉及一种由电子设备执行的数据处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着社区团购商业模式的发展，一些常用商品的交易趋于地区化和网格化。基于该背景，对某个地区开展团购商业模式，就需要对该地区成团数，用户数等进行预估，以便进一步基于预估结果确定在该城市开展社区团购商业模式的需要前期投入的人力、物力、财力等成本。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：目前对某个待开展团购模式地区的成团数，用户数等进行预估的方法缺少数据和算法的支持，因此很难做出较为准确的预估。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种由电子设备执行的数据处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

本公开的一个方面提供了由电子设备执行的数据处理方法，包括：

从城市信息数据库中调用多个已开城地区的基础计算数据以及待开城地区的城市人口数据，其中已开城地区为已开展团购模式的地区，待开城地区为待开展团购模式的地区，基础计算数据包括在历史预设时间段内的城市单项指标数据；

将基础计算数据和城市人口数据输入计算引擎，以便计算引擎根据基础计算数据和城市人口数据执行以下处理：

根据已开城地区的城市单项指标数据，计算已开城地区与待开城地区之间的城市指标的差异度，以便将城市指标的差异度满足预设条件的已开城地区确定为目标已开城地区；

根据目标已开城地区的基础计算数据、和待开城地区的城市人口数据，计算待开城地区的预估团购用户数和预估团均用户数，以便根据预估团购用户数和预估团均用户数，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估成团数；

根据预估成团数，输出在待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果；以及

在电子设备的显示界面展示由计算引擎输出的资源投入计算结果。

根据本公开的实施例，其中，城市指标的差异度包括城市综合指标的第一差异度、以及城市单项指标的第二差异度，其中城市综合指标的第一差异度为多个城市单项指标的第三差异度的均值。

根据本公开的实施例，其中，目标已开城地区与待开城地区之间的城市指标差异度满足预设条件包括：目标已开城地区与待开城地区之间的，城市综合指标的第一差异度小于第一预设阈值；以及/或者目标已开城地区与待开城地区之间的，城市单项指标的第二差异度小于第二预设阈值。

根据本公开的实施例，其中，城市单项指标的第三差异度为：预设比值与预设比较值之间差值的绝对值；

其中，预设比值为：待开城地区的城市单项指标与已开城地区的城市单项指标的比值。

根据本公开的实施例，其中，城市单项指标的第二差异度为：待开城地区的城市单项指标与已开城地区的城市单项指标的差值的绝对值。

根据本公开的实施例，其中，基础计算数据还包括在历史预设时间段内的历史用户数据、历史成团数据、以及历史家庭转用户比例数据；

根据目标已开城地区的基础计算数据、和待开城地区的城市人口数据，计算待开城地区的预估团购用户数和预估团均用户数包括：

根据目标已开城地区的历史用户数据和历史成团数据，计算待开城地区的预估团均用户数；以及

根据待开城地区的城市人口数据、和目标已开城地区和历史家庭转用户比例数据，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数。

根据本公开的实施例，其中，根据目标已开城地区的历史用户数据和历史成团数据，计算待开城地区的预估团均用户数包括：

根据目标已开城地区的历史用户数据和历史成团数据，计算目标已开城地区的历史团均用户数；

配置每个目标已开城地区的城市指标的权重；

计算历史团均用户数，与城市指标的权重的乘积，以得到多个目标已开城地区的分配团均用户数；

计算多个目标已开城地区的分配团均用户数的平均值，以得到待开城地区的预估团均用户数。

根据本公开的实施例，其中，根据待开城地区的城市人口数据、和目标已开城地区和历史家庭转用户比例数据，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数包括：

根据待开城地区的城市人口数据计算待开城地区的预估城镇家庭数；

根据目标已开城地区的历史家庭转用户比例数据，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估家庭转用户比例；

计算预估城镇家庭数与预估家庭转用户比例的乘积，以得到待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数。

根据本公开的实施例，其中，城市人口数据包括城市常住人口数、城镇化率、以及平均家庭人数；

根据待开城地区的城市人口数据计算待开城地区的预估城镇家庭数包括：

计算城市常住人口数与城镇化率的乘积，以得到待开城地区的预估城镇人口数；

计算预估城镇人口数与平均家庭人数的比值，以得到待开城地区的预估城镇家庭数。

一种数据处理装置，包括调用模块、执行模块和展示模块。

其中，调用模块，用于从城市信息数据库中调用多个已开城地区的基础计算数据、以及待开城地区的城市人口数据，其中已开城地区为已开展团购模式的地区，待开城地区为待开展团购模式的地区，基础计算数据包括在历史预设时间段内的城市单项指标数据。

执行模块，用于将基础计算数据和城市人口数据输入计算引擎，以便计算引擎根据基础计算数据和城市人口数据执行以下处理：根据已开城地区的城市单项指标数据，计算已开城地区与待开城地区之间的城市指标的差异度，以便将城市指标的差异度满足预设条件的已开城地区确定为目标已开城地区；根据目标已开城地区的基础计算数据、和待开城地区的城市人口数据，计算待开城地区的预估团购用户数和预估团均用户数，以便根据预估团购用户数和预估团均用户数，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估成团数；根据预估成团数，输出在待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果。

展示模块，用于在电子设备的显示界面展示由计算引擎输出的资源投入计算结果。

根据本公开的实施例，其中，执行模块中，城市指标的差异度包括城市综合指标的第一差异度、以及城市单项指标的第二差异度，其中城市综合指标的第一差异度为多个城市单项指标的第三差异度的均值。

根据本公开的实施例，其中，执行模块中，目标已开城地区与待开城地区之间的城市指标差异度满足预设条件包括：目标已开城地区与待开城地区之间的，城市综合指标的第一差异度小于第一预设阈值；以及/或者目标已开城地区与待开城地区之间的，城市单项指标的第二差异度小于第二预设阈值。

根据本公开的实施例，其中，执行模块中，城市单项指标的第三差异度为：预设比值与预设比较值之间差值的绝对值；其中，预设比值为：待开城地区的城市单项指标与已开城地区的城市单项指标的比值。

根据本公开的实施例，其中，执行模块中，城市单项指标的第二差异度为：待开城地区的城市单项指标与已开城地区的城市单项指标的差值的绝对值。

根据本公开的实施例，其中，调用模块中，基础计算数据还包括在历史预设时间段内的历史用户数据、历史成团数据、以及历史家庭转用户比例数据；执行模块包括第一计算单元、第二计算单元。

其中，第一计算单元，用于根据目标已开城地区的历史用户数据和历史成团数据，计算待开城地区的预估团均用户数；以及第二计算单元，用于根据待开城地区的城市人口数据、和目标已开城地区和历史家庭转用户比例数据，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数。

根据本公开的实施例，其中，第一计算单元包括第一计算子单元、配置子单元、第二计算子单元和第三计算子单元。

其中，第一计算子单元，用于根据目标已开城地区的历史用户数据和历史成团数据，计算目标已开城地区的历史团均用户数；配置子单元，用于配置每个目标已开城地区的城市指标的权重；第二计算子单元，用于计算历史团均用户数，与城市指标的权重的乘积，以得到多个目标已开城地区的分配团均用户数；第三计算子单元，用于计算多个目标已开城地区的分配团均用户数的平均值，以得到待开城地区的预估团均用户数。

根据本公开的实施例，其中，第二计算单元包括第四计算子单元、第五计算子单元和第六计算子单元。

其中，第四计算子单元，用于根据待开城地区的城市人口数据计算待开城地区的预估城镇家庭数；第五计算子单元，用于根据目标已开城地区的历史家庭转用户比例数据，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估家庭转用户比例；第六计算子单元，用于计算预估城镇家庭数与预估家庭转用户比例的乘积，以得到待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数。

根据本公开的实施例，其中，城市人口数据包括城市常住人口数、城镇化率、以及平均家庭人数；第四计算子单元中，根据待开城地区的城市人口数据计算待开城地区的预估城镇家庭数包括：计算城市常住人口数与城镇化率的乘积，以得到待开城地区的预估城镇人口数；以及计算预估城镇人口数与平均家庭人数的比值，以得到待开城地区的预估城镇家庭数。

本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的数据处理方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的数据处理方法。

根据本公开的实施例，在计算引擎中，通过根据基础计算数据和城市人口数据执行下述处理：从多个已开城地区中确定目标已开城地区，以便将目标已开城地区的数据作为参考并结合算法来计算待开城地区的预估团购用户数和预估团均用户数，并进一步根据预估团购用户数和预估团均用户数执行特定算法后输出在待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果。可见，本公开实施例的方法，在对待开城地区的资源投入进行预估的过程中，不仅利用了特定算法，而且结合与待开城地区城市指标较为相似的城市的一些开城的数据作为参考，因此，可提高预估的准确性，解决了现有技术中因缺少数据和算法的支持很难做出较为准确的预估的技术问题。进一步地，通过采用上述方法，在提高预估数据的准确性的前提下，还提高了用户操作的便捷性，以及工作效率，降低了维护成本和出错的概率。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了可以应用本公开的数据处理方法和装置的示例性系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的获取资源投入预估结果的操作流程图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的计算待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数的流程图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的数据处理装置的框图；以及

图6示意性示出了根据本公开实施例的用于实现数据处理方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

在对本公开的实施例进行详细阐述之前，先对本公开实施例提供的方法所涉及的系统结构以及应用场景进行如下介绍。

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用数据处理方法的示例性系统架构100。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线和/或无线通信链路等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端和/或社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器。(服务器105可以是提供各种服务的服务器，包括但不限于服务一、服务二、服务三、服务四等等，服务一、服务二、服务三、服务四例如可以是对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的服务。)后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的数据处理方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的数据处理装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的数据处理方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供数据处理装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。或者，本公开实施例所提供的数据处理方法也可以由终端设备101、102、或103执行，或者也可以由不同于终端设备101、102、或103的其他终端设备执行。相应地，本公开实施例所提供的数据处理装置也可以设置于终端设备101、102、或103中，或设置于不同于终端设备101、102、或103的其他终端设备中。

根据本公开的实施例，用户可以在终端设备101、102、或103中执行基础数据的初始化操作，例如，在本公开的应用场景下，需要基于城市基础数据，预估待开城地区开展团购模式的资源投入。因此，用户可在终端设备101、102、或103输入城市基础数据，例如已开城地区的基础计算数据、以及待开城地区的城市人口数据、在历史预设时间段内的历史用户数据、历史成团数据、以及历史家庭转用户比例数据等，并通过终端设备101、102、或103将上述城市基础数据传输至服务器105。根据本公开的实施例，上述城市基础数据可以是从城市信息数据库中调用获得。

根据本公开的实施例，服务器105可以安装有各类计算引擎，用于基于上述城市基础数据得出计算结果。在计算引擎中集成了各种算法，包括但不限于本公开实施例的对待开城地区开展团购模式的资源投入进行计算的算法。

根据本公开的实施例，服务器105在接收到终端设备101、102、或103传输过来的城市基础数据后，基于这些城市基础数据，通过计算引擎执行数据处理的算法，最后得出数据处理的计算结果，并将该计算结果返回至终端设备101、102、或103，以便终端设备101、102、或103将计算结果展示给用户。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

因对某个地区开展团购商业模式前，需要对该地区成团数，用户数等进行预估，以便进一步基于预估结果确定在该城市开展社区团购商业模式的需要前期投入的人力、物力、财力等成本。

在实现本公开构思的过程中，发现目前对某个待开展团购模式地区的成团数，用户数等进行预估的方法仅根据历史数据作为参考进行简单预估，缺少数据和算法的支持，因此很难做出准确的预估。相关技术中，基础数据只能根据财务提供相似城市已开城的Excel形式的数据作为一个参考，缺少全面系统的数据支持和预测。在实现过程中存在以下缺点：

1、操作繁琐。用Excel查看和操作这些数据比较麻烦，因为数据指标比较多，在不同页中切换无法直观全局的了解各个数据的关系。

2、容易出错。不同指标数据存在关联变动，如果遗漏修改部分数据则会造成计算结果错误，若使用公式计算，对操作人员水平有一定要求，不能满足需求。

3、预估数据的准确性不足。只依赖类似已开城的城市作为参考，缺少大数据和算法的支持，预测的结果可能存在偏差和局限性。

有鉴于此，本公开的实施例提供了一种数据处理方法。

图2示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法的流程图。如图2所示，该方法包括操作S201～S203。

在操作S201，从城市信息数据库中调用多个已开城地区的基础计算数据、以及待开城地区的城市人口数据，其中已开城地区为已开展团购模式的地区，待开城地区为待开展团购模式的地区，基础计算数据包括在历史预设时间段内的城市单项指标数据。

在操作S202，将基础计算数据和城市人口数据输入计算引擎，以便计算引擎根据基础计算数据和城市人口数据执行以下处理：

根据已开城地区的城市单项指标数据，计算已开城地区与待开城地区之间的城市指标的差异度，以便将城市指标的差异度满足预设条件的已开城地区确定为目标已开城地区；

根据目标已开城地区的基础计算数据、和待开城地区的城市人口数据，计算待开城地区的预估团购用户数和预估团均用户数，以便根据预估团购用户数和预估团均用户数，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估成团数；

根据预估成团数，输出在待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果。

在操作S203，在电子设备的显示界面展示由计算引擎输出的资源投入计算结果。

根据本公开的实施例，上述操作S201为执行数据初始化的操作，为计算引擎提供原始数据支持。初始化的数据可以是从城市信息数据库中调用的数据。根据本公开的实施例，城市信息数据库中的数据可以是通过一些官方公布的数据得到的已开城地区的基础计算数据或待开城地区的城市人口数据，例如城市常住人口数、城镇化率、城市GDP、城市社会消费品零售总额、平均家庭人数等等，例如还可以通过对已开城地区的历史统计数据获得的已开城地区的总历史用户数、总历史成团数、家庭转用户比例等等。

根据本公开的实施例，在对待开城地区开展团购模式的资源投入进行预估的过程中，利用了一些基础算法，并结合与待开城地区城市指标较为相似的城市的一些开城的数据作为参考。因此，在操作S202，计算引擎根据基础计算数据和城市人口数据执行数据处理的过程中，需首先从多个已开城地区中确定目标已开城地区，其中，目标已开城地区即为与待开城地区城市指标较为相似的城市，具体判定的条件为：目标已开城地区与待开城地区之间的城市指标的差异度满足预设条件，例如可以是目标已开城地区的城市的常住人口数与待开城地区城市较为接近、或者目标已开城地区的城市的城镇化率与待开城地区城市较为接近、或者目标已开城地区的城市GDP与待开城地区城市较为接近等等。

根据本公开的实施例，例如在操作S202中，计算待开城地区的预估团购用户数和预估团均用户数，则是根据目标已开城地区的基础计算数据、和待开城地区的城市人口数据作为参考得出的。例如可以是将多个目标已开城地区的历史团均用户数结合一些基础算法(如平均数算法、加权算法等等)计算得出待开城地区的预估团均用户数；可以是基于待开城地区的城市人口数据、结合目标已开城地区和历史家庭转用户比例数据，结合一些基础算法(如平均数算法、加权算法等等)，计算得到待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数。

根据本公开的实施例，在操作S202中，根据预估团购用户数和预估团均用户数，确定待开城地区在未来预设时间段内的预估成团数，具体可以为：将预估团购用户数除以预估团均用户数，得出待开城地区的预估成团数。

根据本公开的实施例，当计算引擎输出在待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果后，在操作S203，可以在电子设备的显示界面展示该计算结果。电子设备可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。通过电子设备将计算结果展示给用户后，用户依据该结果，对在该城市开展社区团购商业模式的需要前期投入的人力、物力、财力等成本有一个初步的预估，方便有准备地开展后续的团购商业模式。

根据本公开的实施例，在计算引擎中，通过根据基础计算数据和城市人口数据执行下述处理：从多个已开城地区中确定目标已开城地区，以便将目标已开城地区的数据作为参考并结合算法来计算待开城地区的预估团购用户数和预估团均用户数，并进一步根据预估团购用户数和预估团均用户数执行特定算法后输出在待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果。可见，本公开实施例的方法，在对待开城地区的资源投入进行预估的过程中，不仅利用了特定算法，而且结合与待开城地区城市指标较为相似的城市的一些开城的数据作为参考，因此，可提高预估的准确性，解决了现有技术中因缺少数据和算法的支持很难做出较为准确的预估的技术问题。进一步地，通过采用上述方法，在提高预估数据的准确性的前提下，还提高了用户操作的便捷性，以及工作效率，降低了维护成本和出错的概率。

根据本公开的实施例，其中：城市指标的差异度包括城市综合指标的第一差异度、以及城市单项指标的第二差异度，其中城市综合指标的第一差异度为多个城市单项指标的第三差异度的均值。

根据本公开的实施例，其中，城市单项指标包括以下至少之一：城市常住人口数、城镇化率、城市GDP、城市社会消费品零售总额。

根据本公开的实施例，城市综合指标为多个城市单项指标的综合体现，例如可以用于表征城市常住人口数、城镇化率、城市GDP、城市社会消费品零售总额等多个城市单项指标在某个地区综合作用的结果。

根据本公开的实施例，目标已开城地区为与待开城地区城市指标较为相似的城市，即两者的城市指标差异度满足预设条件(例如小于预设阈值)。进一步地，城市指标的差异度可包括城市综合指标的第一差异度、以及城市单项指标的第二差异度。其中城市综合指标的第一差异度用于表征目标已开城地区与待开城地区，两者之间的城市综合指标的差异度，因城市综合指标为多个城市单项指标的综合体现，具体地，城市综合指标的第一差异度可以为多个城市单项指标的第三差异度的均值。例如，城市综合指标的第一差异度可以表示为：城市常住人口数差异度、城镇化率差异度、城市GDP差异度、城市社会消费品零售总额差异度的均值。

根据本公开的实施例，因城市指标的差异度包括城市综合指标的第一差异度、以及城市单项指标的第二差异度，可见城市指标的差异度不仅考虑了城市单项指标的影响，还考虑了各个城市单项指标综合作用的影响，因此，可保证依据该差异度确定的目标已开城地区，与待开城地区有较高的相似度，进一步地，目标已开城地区的数据具有更好的参考价值，保证了预估结果的准确性。

根据本公开的实施例，城市单项指标的第三差异度为：预设比值与预设比较值之间差值的绝对值；其中，预设比值为：待开城地区的城市单项指标与已开城地区的城市单项指标的比值。

由上述描述可知：在预设比较值设为“1”的情况下(预设比较值可设为任意值)：

待开城地区与某个已开城地区的城市单项指标的第三差异度＝abs(1-待开城地区的城市单项指标/已开城地区的城市单项指标)--式(一)

为了便于理解本公开实施例的城市综合指标的第一差异度的具体含义，以下示例性进行说明：

(1)例如，A城市作为待开城地区，B城市作为其中一个已开城地区，计算A城市和B城市的各个城市单项指标的第三差异度分别为：

城市常住人口数第三差异度＝abs(1-A城市常住人口数/B城市常住人口数)＝abs(1-1121.2万/1658.1万)＝0.32；

城镇化率第三差异度＝abs(1-A城市城镇化率/B城市城镇化率)＝abs(1-0.8049/0.7441)＝0.82；

城市GDP第三差异度＝abs(1-A城市GDP/B城市GDP)＝abs(1-16223.21/15342.77)＝0.57；

城市社会消费品零售总额第三差异度＝abs(1-A城市社会消费品零售总额/B城市社会消费品零售总额)＝abs(1-51706/42128)＝0.23。

(2)进一步地，计算A城市和B城市的城市综合指标的第一差异度＝(城市常住人口数第三差异度+城镇化率第三差异度+GDP第三差异度+城市社会消费品零售总额第三差异度)/4＝(0.32+0.82+0.57+0.23)/4＝0.485。

根据本公开的实施例，其中，待开城地区与已开城地区的城市单项指标的第二差异度可以为：待开城地区的城市单项指标与已开城地区的城市单项指标的差值的绝对值。

例如：计算A城市和B城市的各个城市单项指标的第二差异度为分别为：

城市常住人口数第二差异度＝abs(A城市常住人口数-B城市常住人口数)＝abs(1121.2万-1658.1万)；

城镇化率第二差异度＝abs(城市城镇化率-B城市城镇化率)＝abs(0.8049-0.7441)；

城市GDP第二差异度＝abs(A城市GDP-B城市GDP)＝abs(16223.21-15342.77)；

城市社会消费品零售总额第二差异度＝abs(A城市社会消费品零售总额-B城市社会消费品零售总额)＝abs(51706-42128)＝0.23。

根据本公开的实施例，待开城地区与已开城地区的城市单项指标的第二差异度，也可以采用与上述第三差异度相同的计算方法。

根据本公开的实施例，城市指标的差异度包括城市综合指标的第一差异度、以及城市单项指标的第二差异度。在此基础上，目标已开城地区与待开城地区之间的城市指标差异度满足预设条件包括：

目标已开城地区与待开城地区之间的，城市综合指标的第一差异度小于第一预设阈值；以及/或者

目标已开城地区与待开城地区之间的，城市单项指标的第二差异度小于第二预设阈值。

为了便于理解本公开实施例的从多个已开城地区中确定目标已开城地区的方法，以下示例性进行说明：

例如，A城市作为待开城地区，已开城地区中包括：B城市、C城市、D城市、E城市、F城市……。

分别计算B城市、C城市、D城市、E城市、F城市……与A城市之间的城市综合指标的第一差异度，将计算出的城市综合指标的第一差异度小于第一预设阈值的城市作为目标已开城地区的一部分，或者将所有已开城地区中，城市综合指标的第一差异度最小的城市作为目标已开城地区的一部分。例如，计算出B城市与A城市之间的城市综合指标的第一差异度最小，可将B城市作为目标已开城地区的一部分。

进一步地，分别计算B城市、C城市、D城市、E城市、F城市……与A城市之间的各个城市单项指标的第二差异度，将计算出的城市综合指标的第二差异度小于第二预设阈值的城市作为目标已开城地区的一部分，或者将所有已开城地区中，各个城市单项指标的第二差异度最小的城市作为目标已开城地区的一部分。

例如，计算出C城市与A城市之间的城市常住人口数第二差异度最小，计算出D城市与A城市之间的城镇化率第二差异度最小，计算出E城市与A城市之间的城市GDP第二差异度最小，计算出F城市与A城市之间的城市社会消费品零售总额第二差异度最小，可将C城市、D城市、E城市、F城市中的任一个作为目标已开城地区的一部分，也可将C城市、D城市、E城市、F城市中的部分或全部城市作为目标已开城地区的一部分。

根据本公开的实施例，可将B城市单独作为目标已开城地区，或者将C城市、D城市、E城市、F城市中的部分或全部城市作为目标已开城地区，也可将B城市与C城市、D城市、E城市、F城市共同作为目标已开城地区。

根据本公开的实施例，通过将与待开城地区之间的城市指标差异度满足上述预设条件的城市作为目标已开城地区，目标已开城地区与待开城地区有较高的相似度，目标已开城地区的数据具有更好的参考价值，保证了后续预估结果的准确性。

根据本公开的实施例，其中，基础计算数据还包括在历史预设时间段内的历史用户数据、历史成团数据、以及历史家庭转用户比例数据。

根据目标已开城地区的基础计算数据、和待开城地区的城市人口数据，计算待开城地区的预估团购用户数和预估团均用户数包括：

根据目标已开城地区的历史用户数据和历史成团数据，计算待开城地区的预估团均用户数；以及

根据待开城地区的城市人口数据、和目标已开城地区和历史家庭转用户比例数据，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数。

具体地，根据本公开的实施例，其中，根据目标已开城地区的历史用户数据和历史成团数据，计算待开城地区的预估团均用户数包括：

根据目标已开城地区的历史用户数据和历史成团数据，计算目标已开城地区的历史团均用户数；即计算在历史预设时间段内，目标已开城地区的总历史用户数与总历史成团数的比值，分别计算出各个目标已开城地区的历史团均用户数(例如可以以过去半年内的历史数据进行计算)。

配置每个目标已开城地区的城市指标的权重；

计算历史团均用户数，与城市指标的权重的乘积，以得到多个目标已开城地区的分配团均用户数；

计算多个目标已开城地区的分配团均用户数的平均值，以得到待开城地区的预估团均用户数。

例如，A城市作为待开城地区，目标已开城地区包括：B城市、C城市、D城市、E城市、F城市。

配置每个目标已开城地区的城市指标的权重，可根据城市综合指标、城市常住人口数、城镇化率、城市GDP、城市社会消费品零售总额等各个城市单项指标对城市用户购买力的影响的大小，分别配置各个城市指标的权重，例如根据之前计算的结果，计算出B城市与A城市之间的城市综合指标的第一差异度最小，计算出C城市与A城市之间的城市常住人口数第二差异度最小，计算出D城市与A城市之间的城镇化率第二差异度最小，计算出E城市与A城市之间的城市GDP第二差异度最小，计算出F城市与A城市之间的城市社会消费品零售总额第二差异度最小；因此，针对B城市，为其配置城市综合指标对应的权重，针对C城市，为其配置城市常住人口数指标对应的权重，针对D城市，为其配置城镇化率指标对应的权重，针对E城市，为其配置城市GDP指标对应的权重，针对F城市，为其配置城市社会消费品零售总额指标对应的权重。

最后，计算出待开城地区A城市的预估团均用户数＝(B城市历史团均用户数*城市综合指标对应的权重+C城市历史团均用户数*城市常住人口数指标对应的权重+D城市历史团均用户数*城镇化率指标对应的权重+E城市历史团均用户数*城市GDP指标对应的权重+F城市历史团均用户数*城市社会消费品零售总额指标对应的权重)。

根据本公开的实施例，通过配置每个目标已开城地区的城市指标的权重，进一步依据配置的权重以及目标已开城地区的历史团均用户数，计算出的待开城地区的预估团均用户数，考虑了各个不同城市指标对城市用户购买力的影响的大小，更进一步保证了预估结果的准确性。

图3示意性示出了根据本公开实施例的获取资源投入预估结果的操作流程图。以下结合图3，对本公开实施例的数据处理方法进行进一步说明。

如图3所述，首先执行数据初始化，即获取一些城市基础数据，例如可通过一些官方公布的数据得到待开城地区、和已开城地区的城市常住人口数、城镇化率、城市GDP、城市社会消费品零售总额、平均家庭人数等等，例如还可以通过对已开城地区的历史统计数据获得已开城地区的总历史用户数、总历史成团数、家庭转用户比例等等。进一步，可将上述数据作为基础数据导入到数据库对应表中，进一步为上层的计算引擎提供原始数据支持。

之后可配置一些指标的权重、以及相应阈值的设定，例如可配置每个目标已开城地区的城市指标的权重等、可设置上述方法中提到的第一预设阈值、第二预设阈值的具体数值。该操作通过对一些指标的权重、取值范围和阈值进行设定，使得计算引擎得出的结果在理想范围之内的目的。也可以通过设置一些指标的权重值针对不同地区做出一些个性化的设定，例如对于某一城市，为其某一城市单项指标设置不同的权重值，会导致计算引擎计算出来的结果有所不同。

最后，将城市基础数据、以及配置好的指标的权重、以及相应阈值输入计算引擎，在计算引擎中集成了各种算法，包括但不限于本公开实施例的进行数据处理的算法，通过计算引擎执行数据处理的算法，最后得出数据处理的计算结果。

根据本公开的实施例，若用户对计算的结果不满意，可通过修改指标的权重、以及相应阈值的数值大小重新计算，对于多次计算得出的结果依旧不满意的可以手动修改计算结果。

图4示意性示出了根据本公开实施例的计算待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数的流程图。如图4所示，该方法包括操作S401～S405。

在操作S401，获取待开城地区的城市人口数据、和目标已开城地区和历史家庭转用户比例数据，其中城市人口数据包括城市常住人口数、城镇化率、以及平均家庭人数。

在操作S402，计算城市常住人口数与城镇化率的乘积，以得到待开城地区的预估城镇人口数。

在操作S403，计算预估城镇人口数与平均家庭人数的比值，以得到待开城地区的预估城镇家庭数。

在操作S404，根据目标已开城地区的历史家庭转用户比例，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估家庭转用户比例。

在操作S405，计算预估城镇家庭数与预估家庭转用户比例的乘积，以得到待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数。

根据本公开的实施例，获取待开城地区的城市人口数据，例如可以通过查询相应的官网获取到待开城地区的城市常住人口数、城镇化率、以及平均家庭人数等基础数据。

根据本公开的实施例，在操作S402和操作S403，计算得出待开城地区的预估城镇家庭数，即：

预估城镇家庭数＝

(城市常住人口数*城镇化率)/平均家庭人数--式(二)

根据本公开的实施例，在操作S405，计算得出待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数，即：

预估团购用户数＝预估城镇家庭数*预估家庭转用户比例--式(三)

根据本公开的实施例，在操作S404，根据目标已开城地区的历史家庭转用户比例，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估家庭转用户比例，可参考本公开实施例中，根据预估团购用户数和预估团均用户数，确定待开城地区在未来预设时间段内的预估成团数的具体操作方法，在此不再赘述。

例如，A城市作为待开城地区，目标已开城地区包括：B城市、C城市、D城市、E城市、F城市。

首先，配置每个目标已开城地区的城市指标的权重，并依据目标已开城地区的历史数据得出各目标已开城地区的历史家庭转用户比例如下表1所示：

表1

针对B城市，为其配置城市综合指标对应的权重，针对C城市，为其配置城市常住人口数指标对应的权重，针对D城市，为其配置城镇化率指标对应的权重，针对E城市，为其配置城市GDP指标对应的权重，针对F城市，为其配置城市社会消费品零售总额指标对应的权重。

根据本公开的实施例，计算出待开城地区A城市的预估家庭转用户比例＝(45％*城市综合指标对应的权重+38％*城市常住人口数指标对应的权重+41％*城镇化率指标对应的权重+39％*城市GDP指标对应的权重+42％*城市社会消费品零售总额指标对应的权重)。

根据本公开的实施例，通过上述方法确定待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数的过程中，依据待开城地区的基础城市数据作为基础数据，并结合与待开城地区城市指标较为相似的目标已开城地区城市的开城数据作为参考，可提高预估的准确性，解决了现有技术中因缺少数据和算法的支持很难做出准确的预估的技术问题。

图5示意性示出了根据本公开实施例的数据处理装置的框图500。该装置500可以用来实现参考图2所示的方法。

如图5所示，数据处理装置500，包括调用模块501、执行模块502和展示模块503。

其中，调用模块501，用于从城市信息数据库中调用多个已开城地区的基础计算数据、以及待开城地区的城市人口数据，其中已开城地区为已开展团购模式的地区，待开城地区为待开展团购模式的地区，基础计算数据包括在历史预设时间段内的城市单项指标数据。

执行模块502，用于将基础计算数据和城市人口数据输入计算引擎，以便计算引擎根据基础计算数据和城市人口数据执行以下处理：根据已开城地区的城市单项指标数据，计算已开城地区与待开城地区之间的城市指标的差异度，以便将城市指标的差异度满足预设条件的已开城地区确定为目标已开城地区；根据目标已开城地区的基础计算数据、和待开城地区的城市人口数据，计算待开城地区的预估团购用户数和预估团均用户数，以便根据预估团购用户数和预估团均用户数，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估成团数；根据预估成团数，输出在待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果。

展示模块503，用于在电子设备的显示界面展示由计算引擎输出的资源投入计算结果。

根据本公开的实施例，在执行模块502中的计算引擎中，通过根据基础计算数据和城市人口数据执行下述处理：从多个已开城地区中确定目标已开城地区，以便将目标已开城地区的数据作为参考并结合算法来计算待开城地区的预估团购用户数和预估团均用户数，并进一步根据预估团购用户数和预估团均用户数执行特定算法后输出在待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果。可见，利用本公开实施例的装置，在对待开城地区的资源投入进行预估的过程中，不仅利用了特定算法，而且结合与待开城地区城市指标较为相似的城市的一些开城的数据作为参考，因此，可提高预估的准确性，解决了现有技术中因缺少数据和算法的支持很难做出较为准确的预估的技术问题。进一步地，通过采用上述方法，在提高预估数据的准确性的前提下，还提高了用户操作的便捷性，以及工作效率，降低了维护成本和出错的概率。

根据本公开的实施例，其中，执行模块502中，城市指标的差异度包括城市综合指标的第一差异度、以及城市单项指标的第二差异度，其中城市综合指标的第一差异度为多个城市单项指标的第三差异度的均值。

根据本公开的实施例，其中，执行模块502中，目标已开城地区与待开城地区之间的城市指标差异度满足预设条件包括：目标已开城地区与待开城地区之间的，城市综合指标的第一差异度小于第一预设阈值；以及/或者目标已开城地区与待开城地区之间的，城市单项指标的第二差异度小于第二预设阈值。

根据本公开的实施例，其中：执行模块502中，城市单项指标的第三差异度为：预设比值与预设比较值之间差值的绝对值；其中，预设比值为：待开城地区的城市单项指标与已开城地区的城市单项指标的比值。

根据本公开的实施例，其中：执行模块502中，城市单项指标的第二差异度为：待开城地区的城市单项指标与已开城地区的城市单项指标的差值的绝对值。

根据本公开的实施例，其中，调用模块501中，基础计算数据还包括在历史预设时间段内的历史用户数据、历史成团数据、以及历史家庭转用户比例数据；执行模块包括第一计算单元、第二计算单元。

其中，第一计算单元，用于根据目标已开城地区的历史用户数据和历史成团数据，计算待开城地区的预估团均用户数；以及第二计算单元，用于根据待开城地区的城市人口数据、和目标已开城地区和历史家庭转用户比例数据，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数。

根据本公开的实施例，其中，第一计算单元包括第一计算子单元、配置子单元、第二计算子单元和第三计算子单元。

其中，第一计算子单元，用于根据目标已开城地区的历史用户数据和历史成团数据，计算目标已开城地区的历史团均用户数；配置子单元，用于配置每个目标已开城地区的城市指标的权重；第二计算子单元，用于计算历史团均用户数，与城市指标的权重的乘积，以得到多个目标已开城地区的分配团均用户数；第三计算子单元，用于计算多个目标已开城地区的分配团均用户数的平均值，以得到待开城地区的预估团均用户数。

根据本公开的实施例，其中，第二计算单元包括第四计算子单元、第五计算子单元和第六计算子单元。

其中，第四计算子单元，用于根据待开城地区的城市人口数据计算待开城地区的预估城镇家庭数；第五计算子单元，用于根据目标已开城地区的历史家庭转用户比例数据，计算待开城地区在未来预设时间段内的预估家庭转用户比例；第六计算子单元，用于计算预估城镇家庭数与预估家庭转用户比例的乘积，以得到待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数。

根据本公开的实施例，其中，城市人口数据包括城市常住人口数、城镇化率、以及平均家庭人数；第四计算子单元中，根据待开城地区的城市人口数据计算待开城地区的预估城镇家庭数包括：计算城市常住人口数与城镇化率的乘积，以得到待开城地区的预估城镇人口数；以及计算预估城镇人口数与平均家庭人数的比值，以得到待开城地区的预估城镇家庭数。

根据本公开的实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

例如，调用模块501、执行模块502和展示模块503中的任意多个可以合并在一个模块/单元/子单元中实现，或者其中的任意一个模块/单元/子单元可以被拆分成多个模块/单元/子单元。或者，这些模块/单元/子单元中的一个或多个模块/单元/子单元的至少部分功能可以与其他模块/单元/子单元的至少部分功能相结合，并在一个模块/单元/子单元中实现。根据本公开的实施例，调用模块501、执行模块502和展示模块503中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，调用模块501、执行模块502和展示模块503中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图6示意性示出了根据本公开实施例的用于实现数据处理方法的电子设备的框图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，根据本公开实施例的电子设备600包括处理器601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器601例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器601还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器601可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 603中，存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理器601、ROM602以及RAM 603通过总线604彼此相连。处理器601通过执行ROM 602和/或RAM 603中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 602和RAM 603以外的一个或多个存储器中。处理器601也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备600还可以包括输入/输出(I/O)接口605，输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。系统600还可以包括连接至I/O接口605的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

根据本公开的实施例，根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

本公开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可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质。例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机防问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 602和/或RAM 603和/或ROM 602和RAM 603以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行本公开实施例所提供的方法的程序代码，当计算机程序产品在电子设备上运行时，该程序代码用于使电子设备实现本公开实施例所提供的数据处理方法。

在该计算机程序被处理器601执行时，执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分609被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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，上述模块、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，两个接连地表示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，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操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。本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (13)

1.一种由电子设备执行的数据处理方法，包括：

从城市信息数据库中调用多个已开城地区的基础计算数据以及待开城地区的城市人口数据，其中所述已开城地区为已开展团购模式的地区，所述待开城地区为待开展团购模式的地区，所述基础计算数据包括在历史预设时间段内的城市单项指标数据；

将所述基础计算数据和所述城市人口数据输入计算引擎，以便所述计算引擎根据所述基础计算数据和所述城市人口数据执行以下处理：

根据所述已开城地区的所述城市单项指标数据，计算所述已开城地区与待开城地区之间的城市指标的差异度，以便将所述城市指标的差异度满足预设条件的所述已开城地区确定为目标已开城地区；

根据所述目标已开城地区的所述基础计算数据和所述待开城地区的所述城市人口数据，计算所述待开城地区的所述预估团购用户数和所述预估团均用户数，以便根据所述预估团购用户数和所述预估团均用户数，计算所述待开城地区在所述未来预设时间段内的预估成团数；

根据所述预估成团数，输出在所述待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果；以及

在所述电子设备的显示界面展示由所述计算引擎输出的所述资源投入计算结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中：

所述城市指标的差异度包括城市综合指标的第一差异度、以及城市单项指标的第二差异度，其中所述城市综合指标的所述第一差异度为多个所述城市单项指标的第三差异度的均值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述目标已开城地区与所述待开城地区之间的城市指标差异度满足预设条件包括：

所述目标已开城地区与所述待开城地区之间的，所述城市综合指标的所述第一差异度小于第一预设阈值；以及/或者

所述目标已开城地区与所述待开城地区之间的，所述城市单项指标的所述第二差异度小于第二预设阈值。

4.根据权利要求2所述的方法，其中：

所述城市单项指标的所述第三差异度为：预设比值与预设比较值之间差值的绝对值；其中所述预设比值为：所述待开城地区的所述城市单项指标与所述已开城地区的所述城市单项指标的比值。

5.根据权利要求2所述的方法，其中：

所述城市单项指标的所述第二差异度为：所述待开城地区的所述城市单项指标与所述已开城地区的所述城市单项指标的差值的绝对值。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基础计算数据还包括在历史预设时间段内的历史用户数据、历史成团数据、以及历史家庭转用户比例数据；

所述根据所述目标已开城地区的所述基础计算数据、和所述待开城地区的所述城市人口数据，计算所述待开城地区的所述预估团购用户数和所述预估团均用户数包括：

根据所述目标已开城地区的所述历史用户数据和所述历史成团数据，计算所述待开城地区的预估团均用户数；以及

根据所述待开城地区的所述城市人口数据、和所述目标已开城地区和所述历史家庭转用户比例数据，计算所述待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述目标已开城地区的所述历史用户数据和所述历史成团数据，计算所述待开城地区的预估团均用户数包括：

根据所述目标已开城地区的所述历史用户数据和所述历史成团数据，计算所述目标已开城地区的历史团均用户数；

配置每个所述目标已开城地区的所述城市指标的权重；

计算所述历史团均用户数，与所述城市指标的权重的乘积，以得到多个所述目标已开城地区的分配团均用户数；

计算多个所述目标已开城地区的所述分配团均用户数的平均值，以得到所述待开城地区的所述预估团均用户数。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，根据所述待开城地区的所述城市人口数据、和所述目标已开城地区和所述历史家庭转用户比例数据，计算所述待开城地区在未来预设时间段内的预估团购用户数包括：

根据所述待开城地区的所述城市人口数据计算所述待开城地区的预估城镇家庭数；

根据所述目标已开城地区的所述历史家庭转用户比例数据，计算所述待开城地区在所述未来预设时间段内的预估家庭转用户比例；

计算所述预估城镇家庭数与所述预估家庭转用户比例的乘积，以得到所述待开城地区在所述未来预设时间段内的所述预估团购用户数。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述城市人口数据包括城市常住人口数、城镇化率、以及平均家庭人数；

所述根据所述待开城地区的所述城市人口数据计算所述待开城地区的预估城镇家庭数包括：

计算所述城市常住人口数与所述城镇化率的乘积，以得到所述待开城地区的预估城镇人口数；

计算所述预估城镇人口数与所述平均家庭人数的比值，以得到所述待开城地区的所述预估城镇家庭数。

10.一种数据处理装置，包括：

调用模块，用于从城市信息数据库中调用多个已开城地区的基础计算数据、以及待开城地区的城市人口数据，其中所述已开城地区为已开展团购模式的地区，所述待开城地区为待开展团购模式的地区，所述基础计算数据包括在历史预设时间段内的城市单项指标数据；

执行模块，用于将所述基础计算数据和所述城市人口数据输入计算引擎，以便所述计算引擎根据所述基础计算数据和所述城市人口数据执行以下处理：

根据所述已开城地区的所述城市单项指标数据，计算所述已开城地区与待开城地区之间的城市指标的差异度，以便将所述城市指标的差异度满足预设条件的所述已开城地区确定为目标已开城地区；

根据所述目标已开城地区的所述基础计算数据、和所述待开城地区的所述城市人口数据，计算所述待开城地区的所述预估团购用户数和所述预估团均用户数，以便根据所述预估团购用户数和所述预估团均用户数，计算所述待开城地区在所述未来预设时间段内的预估成团数；

根据所述预估成团数，输出在所述待开城地区开展团购模式的资源投入计算结果；以及

展示模块，用于在所述电子设备的显示界面展示由所述计算引擎输出的所述资源投入计算结果。

11.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至9中任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器实现权利要求1至9中任一项所述的方法。

13.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1至9中任一项所述的方法。

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