CN113836170B - 一种业务场景量化方法、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种业务场景量化方法、设备及介质，方法包括：确定待量化指标在指定维度下的指标公式；待量化指标用于量化指定业务场景；对指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及指标公式对应的公式结构框架；获取待量化指标的查询请求，对若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果；基于公式结构框架，通过预设指标公式方案对若干计算结果进行组合计算，确定待量化指标的指标值。本申请实施例中指标公式可供用户自定义，将刻画的业务场景以公式形式写出，技术门槛较低，提高了用户参与自主性。并且在指标公式定义时，对指标公式进行分层解析，在计算时按分层计算后组合，能够提高业务场景量化的效率。

Description

一种业务场景量化方法、设备及介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种业务场景量化方法、设备及介质。

背景技术

随着社会经济的不断发展，越来越多的企业意识到业务场景量化的重要性，指标体系应运而生。

指标形式普遍简单、单一，面对越来越复杂的业务场景，单一指标越来越难准确刻画，并且复杂的业务场景需要二次开发人员定制开发，或者需要数据库专家在数据库中构建复杂的数据模型，方能前端展示查询，但是门槛高，用户自主参与性差，客户诟病较多。

发明内容

本申请实施例提供一种业务场景量化方法、设备及介质，用于解决在业务场景量化时，用户自主参与性差，客户诟病较多的问题。

本申请实施例采用下述技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种业务场景量化方法，该方法包括：确定待量化指标在指定维度下的指标公式；所述待量化指标用于量化指定业务场景；对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架；获取所述待量化指标的查询请求，对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果；基于所述公式结构框架，通过预设指标公式方案对所述若干计算结果进行组合计算，确定所述待量化指标的指标值。

一个示例中，所述确定待量化指标在指定维度下的指标公式之前，所述方法还包括：获取指标的编号、名称，确定指标字典表，以及获取维度的编号、名称，确定维度字典表；获取指标体系的编号、名称，在所述指标字典表中确定多个指标，以及在所述维度字典表中确定多个维度，生成指标体系列表；在数据库中创建所述指标体系的二维表；所述二维表的表名为第一固定前缀加所述指标体系的编号，字段名为第二固定前缀加所述指标的编号与所述维度的编号；获取指标公式方案，确定指标公式方案列表，在所述指标公式方案列表中，确定唯一的默认指标公式方案。

一个示例中，所述确定待量化指标在指定维度下的指标公式，具体包括：在所述指标体系列表中，确定指定业务场景对应的指标体系；基于所述对应的指标体系，获取所述对应的指标体系所对应的二维表；在所述二维表中，确定所述指定维度以及所述待量化指标；确定所述待量化指标在所述指定维度下的指标公式。

一个示例中，确定所述预设指标公式方案，具体包括：判断在所述指标公式方案列表中，是否指定所述指定业务场景对应的指标公式方案；若是，则将指定的指标公式方案作为预设指标公式方案；若否，则将所述默认指标公式方案作为预设指标公式方案。

一个示例中，所述确定所述待量化指标在所述指定维度下的指标公式之后，所述方法还包括：判断所述指定维度的值是否为空；若是，则将所述指标公式设置为公有公式；若否，则将所述指标公式设置为私有公式；所述私有公式的优先级高于公有公式；所述指标公式的优先级用于确定对所述待量化指标进行计算的优先级。

一个示例中，所述对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架，具体包括：基于公式最简且可计算原则，通过堆栈技术与递归算法对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架；以及将所述若干基础公式存储至指标公式明细表，将所述公式结构框架存储至指标公式定义表。

一个示例中，所述获取所述待量化指标的查询请求之后，所述方法还包括：通过将所述指标公式明细表与所述指标公式定义表进行联查，获取所述若干基础公式与所述公式结构框架。

一个示例中，所述对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果，具体包括：获取所述若干基础公式分别对应的实现类；所述实现类的设计思路为工厂方法模式，所述实现类的设计满足单一职责规则、接口隔离规则以及里氏替换原则，所述实现类为通过将所述若干基础公式的计算规则分别归类得到；根据反射确定所述若干基础公式分别对应的实现类；通过所述实现类对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果。

另一方面，本申请实施例提供了一种业务场景量化设备，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：确定待量化指标在指定维度下的指标公式；所述待量化指标用于量化指定业务场景；对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架；获取所述待量化指标的查询请求，对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果；基于所述公式结构框架，通过预设指标公式方案对所述若干计算结果进行组合计算，确定所述待量化指标的指标值。

另一方面，本申请实施例提供了一种业务场景量化非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：确定待量化指标在指定维度下的指标公式；所述待量化指标用于量化指定业务场景；对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架；获取所述待量化指标的查询请求，对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果；基于所述公式结构框架，通过预设指标公式方案对所述若干计算结果进行组合计算，确定所述待量化指标的指标值。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

本申请实施例按照业务需求，将简单的单一指标按照一定规则组合为符合要求的指标公式，能够形成满足复杂业务场景的待量化指标，指标公式定义简单方便，可供用户自主定义，只将需要刻画的业务场景以公式形式写出即可，技术门槛较低，提高了用户参与自主性。并且在指标公式定义时，对指标公式进行分层解析，在计算时按分层计算后组合得到最终结果，能够提高业务场景量化的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将结合附图来对本申请的部分实施例进行详细说明，附图中：

图1为本申请实施例提供的一种业务场景量化方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种业务场景量化设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

下面参照附图来对本申请的一些实施例进行详细说明。

图1为本申请实施例提供的一种业务场景量化方法的流程示意图。该方法可以应用于不同的业务领域，比如，互联网金融业务领域、电商业务领域、即时通讯业务领域、游戏业务领域、公务业务领域等。流程中的某些输入参数或者中间结果允许人工干预调节，以帮助提高准确性。

该流程可以由相应领域的计算设备执行，本申请对此不作特殊限制。为了方便理解和描述，以下实施例均以服务器为例进行详细描述。

需要说明的是，该服务器可以是单独的一台设备，可以是有多台设备组成的系统，即，分布式服务器，本申请对此不做具体限定。

本申请实施例中的技术栈为java，通过多维指标公式计算方法能够创建多维指标公式计算引擎，为引擎赋予简单的指标体系模型复杂的业务含义。

图1中的流程可以包括以下步骤：

S101：确定待量化指标在指定维度下的指标公式。

其中，待量化指标用于量化指定业务场景。

在本申请的一些实施例中，用户分析多个需要用到的业务场景，将业务场景指标化，然后用户在界面输入指标编号、名称，点击保存，即可保存出需要的指标，从而服务器能够获取指标的编号、名称，最终确定指标字典表，即指标字典表中包括若干指标的信息。

进一步地，用户在界面输入维度编号、名称，点击保存，即可保存出需要的维度，从而服务器能够获取维度的编号、名称，最终确定维度字典表，即，维度字典表中包括若干指标的信息。

在本申请实施例中，将描述性信息归为维度属性，将可量化的信息归为指标属性。

进一步地，用户在界面输入指标体系的编号、名称，并选择所需要的维度及指标，从而服务器能够获取指标体系的编号、名称，在指标字典表中确定多个指标，以及在维度字典表中确定多个维度，生成指标体系，该指标体系生成在数据库，并同步创建出指标体系对应的二维表，表名为第一固定前缀加指标体系编号，字段名为第二固定前缀加指标编号或者维度编号。当二次编辑指标体系，增删维度或指标时，数据库中对应二维表将进行实时更新。最终确定指标体系列表。

即，在本申请实施例中，为引擎赋予简单的指标体系模型复杂的业务含义每个指标体系都视为一个业务模型。

进一步地，用户可自定义指标公式方案，方案与公式为多对多关系。指标公式方案需要唯一设定默认指标公式方案，在待量化指标计算时需指定公式方案，不指定时默认为默认方案下的公式。公式方案可用来计算不同场景下相同指标有不同业务含义的场景，从而服务器能够获取指标公式方案，确定指标公式方案列表，在指标公式方案列表中，确定唯一的默认指标公式方案。

在本申请的一些实施例中，用户在指标上设置公式时，需要选择指标公式方案，再选择指标体系，再选择维度，即可在对应的指标上设置指标公式。即，公式定义在指标上，指标公式定义时，需指定维度再定义该维度属性下的指标公式。

其中，当维度值为空时，设置的即为公有公式，公有公式适用于所有为空的维度值场景。当维度值不为空时，设置的即为私有公式。私有公式的优先级高于公有公式。当出现指标嵌套，或者希望某指标先于别的指标计算时，可设置公式优先级。优先级为整数值，值越大优先级越低，值越小优先级越高。优先级高的先计算，优先级低的后计算。

即，设置指标公式优先级的功能列，计算时以指标体系为单位计算，每次计算指标体系下的所有指标公式都会计算，指标公式的计算顺序按照设置的公式优先级进行，其优先级采用整数表示，数越小优先级越高。

本申请实施例公式可设置优先级，在指标公式间有相互依赖时，通过设置优先级避免指标公式死循环，并有效保证计算顺序。

其中，指标公式支持四则运算、逻辑运算、指标间取值、指标间按维度条件取值、SQL取数以及三角函数等规则公式，以上规则公式也可相互嵌套使用。

也就是说，服务器在确定待量化指标在指定维度下的指标公式时，将会在指标体系列表中，确定指定业务场景对应的指标体系，基于对应的指标体系，获取对应的指标体系所对应的二维表，在二维表中，确定指定维度以及所待量化指标，然后确定待量化指标在指定维度下的指标公式。

进一步地，服务器判断指定维度值是否为空，若是，则将指标公式设置为公有公式，若否，则将指标公式设置为私有公式，私有公式的优先级高于公有公式。

需要说明的是，用户可根据实际业务场景变动适时调整指标公式，还可设置定时计算任务，数据根据设置定时更新。计算后的指标保存在程序自动创建的指标体系对应的二维表中，数据维护人员也可在数据库中按需维护，能够降低人力成本及学习成本。

进一步地，服务器根据指标公式之间的依赖关系，确定接下来的指标公式计算为并行还是串行，有依赖为串行，无依赖为并行，确定指标公式间的计算方式后，通过执行S102-S104对单个公式进行计算。

本申请实施例能够根据指标公式之间的依赖关系，进行串并行计算，保证计算逻辑的前提下，最大限度的提高计算性能。

S102：对指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及指标公式对应的公式结构框架。

在本申请的一些实施例中，服务器采用堆栈技术与递归算法，按照基于公式最简且可计算原则，对指标公式进行层层递归分解，从而将指标公式分解为简单的若干基础公式以及指标公式对应的公式结构框架，并且将若干基础公式存储至指标公式明细表，将公式结构框架存储至指标公式定义表。

S103：获取待量化指标的查询请求，对若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果。

在本申请的一些实施例中，当指标计算时，服务器需将指标公式定义表及指标公式明细表进行联查，取出指标公式的所有相关信息，从而获取若干基础公式与公式结构框架。

进一步地，服务器获取所述若干基础公式分别对应的实现类，实现类的设计思路为工厂方法模式，实现类的设计满足单一职责规则、接口隔离规则以及里氏替换原则，实现类为通过将各个基础公式计算规则分别归类实现。当指标公式计算时，根据反射找到对应基础公式的实现类计算出结果，即，得到若干计算结果。

S104：基于公式结构框架，通过预设指标公式方案对若干计算结果进行组合计算，确定待量化指标的指标值。

在本申请的一些实施例中，服务器在判断预设指标公式方案时，将会判断在指标公式方案列表中，是否指定指定业务场景对应的指标公式方案，若是，则将指定的指标公式方案作为预设指标公式方案，若否，则将默认指标公式方案作为预设指标公式方案。

通过图1的方法，本申请实施例采用引擎，按照业务需求，将简单的单一指标按照一定规则组合为符合要求的指标公式，能够形成满足复杂业务场景的待量化指标，指标公式定义简单方便，可供用户自主定义，只将需要刻画的业务场景以公式形式写出即可，技术门槛较低，提高了用户参与自主性。并且在指标公式定义时，对指标公式进行分层解析，在计算时按分层计算后组合得到最终结果，能够提高业务场景量化的效率。

需要说明的是，虽然本申请实施例是参照图1来对步骤S101至步骤S104依次进行介绍说明的，但这并不代表步骤S101至步骤S104必须按照严格的先后顺序执行。本申请实施例之所以按照图1中所示的顺序对步骤S101至步骤S104依次进行介绍说明，是为了方便本领域技术人员理解本申请实施例的技术方案。换句话说，在本申请实施例中，步骤S101至步骤S104之间的先后顺序可以根据实际需要进行适当调整。

基于同样的思路，本申请的一些实施例还提供了上述方法对应的设备和非易失性计算机存储介质。

图2为本申请实施例提供的一种业务场景量化设备的结构示意图，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：

确定待量化指标在指定维度下的指标公式；待量化指标用于量化指定业务场景；

对指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及指标公式对应的公式结构框架；

获取待量化指标的查询请求，对若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果；

基于公式结构框架，通过预设指标公式方案对若干计算结果进行组合计算，确定待量化指标的指标值。

本申请的一些实施例提供的一种业务场景量化非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：

确定待量化指标在指定维度下的指标公式；待量化指标用于量化指定业务场景；

对指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及指标公式对应的公式结构框架；

获取待量化指标的查询请求，对若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果；

基于公式结构框架，通过预设指标公式方案对若干计算结果进行组合计算，确定待量化指标的指标值。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备和介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的，因此，设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请技术原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应落入本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种业务场景量化方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待量化指标在指定维度下的指标公式；所述待量化指标用于量化指定业务场景；业务场景包括互联网金融业务领域、电商业务领域；

对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架；

获取所述待量化指标的查询请求，对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果；

基于所述公式结构框架，通过预设指标公式方案对所述若干计算结果进行组合计算，确定所述待量化指标的指标值；

所述确定待量化指标在指定维度下的指标公式之前，所述方法还包括：

获取指标的编号、名称，确定指标字典表，以及获取维度的编号、名称，确定维度字典表；

获取指标体系的编号、名称，在所述指标字典表中确定多个指标，以及在所述维度字典表中确定多个维度，生成指标体系列表；

在数据库中创建所述指标体系的二维表；所述二维表的表名为第一固定前缀加所述指标体系的编号，字段名为第二固定前缀加所述指标的编号与所述维度的编号；

获取指标公式方案，确定指标公式方案列表，在所述指标公式方案列表中，确定唯一的默认指标公式方案；公式方案可用来计算不同场景下相同指标有不同业务含义的场景；

所述对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架，具体包括：

基于公式最简且可计算原则，通过堆栈技术与递归算法对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架；以及

将所述若干基础公式存储至指标公式明细表，将所述公式结构框架存储至指标公式定义表；

所述对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果，具体包括：

获取所述若干基础公式分别对应的实现类；所述实现类的设计思路为工厂方法模式，所述实现类的设计满足单一职责规则、接口隔离规则以及里氏替换原则，所述实现类为通过将所述若干基础公式的计算规则分别归类得到；

根据反射确定所述若干基础公式分别对应的实现类；

通过所述实现类对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待量化指标在指定维度下的指标公式，具体包括：

在所述指标体系列表中，确定指定业务场景对应的指标体系；

基于所述对应的指标体系，获取所述对应的指标体系所对应的二维表；

在所述二维表中，确定所述指定维度以及所述待量化指标；

确定所述待量化指标在所述指定维度下的指标公式。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述预设指标公式方案，具体包括：

判断在所述指标公式方案列表中，是否指定所述指定业务场景对应的指标公式方案；

若是，则将指定的指标公式方案作为预设指标公式方案；

若否，则将所述默认指标公式方案作为预设指标公式方案。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待量化指标在所述指定维度下的指标公式之后，所述方法还包括：

判断所述指定维度的值是否为空；

若是，则将所述指标公式设置为公有公式；

若否，则将所述指标公式设置为私有公式；所述私有公式的优先级高于公有公式；所述指标公式的优先级用于确定对所述待量化指标进行计算的优先级。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待量化指标的查询请求之后，所述方法还包括：

通过将所述指标公式明细表与所述指标公式定义表进行联查，获取所述若干基础公式与所述公式结构框架。

6.一种业务场景量化设备，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，以使所述至少一个处理器能够：

确定待量化指标在指定维度下的指标公式；所述待量化指标用于量化指定业务场景；业务场景包括互联网金融业务领域、电商业务领域；

对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架；

获取所述待量化指标的查询请求，对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果；

基于所述公式结构框架，通过预设指标公式方案对所述若干计算结果进行组合计算，确定所述待量化指标的指标值；

所述确定待量化指标在指定维度下的指标公式之前，还包括：

获取指标的编号、名称，确定指标字典表，以及获取维度的编号、名称，确定维度字典表；

获取指标体系的编号、名称，在所述指标字典表中确定多个指标，以及在所述维度字典表中确定多个维度，生成指标体系列表；

在数据库中创建所述指标体系的二维表；所述二维表的表名为第一固定前缀加所述指标体系的编号，字段名为第二固定前缀加所述指标的编号与所述维度的编号；

获取指标公式方案，确定指标公式方案列表，在所述指标公式方案列表中，确定唯一的默认指标公式方案；公式方案可用来计算不同场景下相同指标有不同业务含义的场景；

所述对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架，具体包括：

基于公式最简且可计算原则，通过堆栈技术与递归算法对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架；以及

将所述若干基础公式存储至指标公式明细表，将所述公式结构框架存储至指标公式定义表；

所述对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果，具体包括：

获取所述若干基础公式分别对应的实现类；所述实现类的设计思路为工厂方法模式，所述实现类的设计满足单一职责规则、接口隔离规则以及里氏替换原则，所述实现类为通过将所述若干基础公式的计算规则分别归类得到；

根据反射确定所述若干基础公式分别对应的实现类；

通过所述实现类对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果。

7.一种业务场景量化非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：

确定待量化指标在指定维度下的指标公式；所述待量化指标用于量化指定业务场景；业务场景包括互联网金融业务领域、电商业务领域；

对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架；

获取所述待量化指标的查询请求，对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果；

基于所述公式结构框架，通过预设指标公式方案对所述若干计算结果进行组合计算，确定所述待量化指标的指标值；

所述确定待量化指标在指定维度下的指标公式之前，还包括：

获取指标的编号、名称，确定指标字典表，以及获取维度的编号、名称，确定维度字典表；

获取指标体系的编号、名称，在所述指标字典表中确定多个指标，以及在所述维度字典表中确定多个维度，生成指标体系列表；

在数据库中创建所述指标体系的二维表；所述二维表的表名为第一固定前缀加所述指标体系的编号，字段名为第二固定前缀加所述指标的编号与所述维度的编号；

获取指标公式方案，确定指标公式方案列表，在所述指标公式方案列表中，确定唯一的默认指标公式方案；公式方案可用来计算不同场景下相同指标有不同业务含义的场景；

所述对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架，具体包括：

基于公式最简且可计算原则，通过堆栈技术与递归算法对所述指标公式进行层层递归分解，确定若干基础公式以及所述指标公式对应的公式结构框架；以及

将所述若干基础公式存储至指标公式明细表，将所述公式结构框架存储至指标公式定义表；

所述对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果，具体包括：

获取所述若干基础公式分别对应的实现类；所述实现类的设计思路为工厂方法模式，所述实现类的设计满足单一职责规则、接口隔离规则以及里氏替换原则，所述实现类为通过将所述若干基础公式的计算规则分别归类得到；

根据反射确定所述若干基础公式分别对应的实现类；

通过所述实现类对所述若干基础公式分别进行计算，得到若干计算结果。