CN113990068B - 交通数据的处理方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了交通数据的处理方法、装置、设备以及存储介质,涉及数据处理领域,尤其涉及智能交通、自动驾驶、大数据技术领域。具体实现方案为:在多个预设交通指标中,确定目标交通指标,确定所述目标交通指标的类型为衍生类型或者基础类型,若所述目标交通指标的类型为衍生类型,则在所述多个预设交通指标中,确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,每个参考交通指标的类型为基础类型或者衍生类型,根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。本公开方案能够提高交通数据的处理效率。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理领域中的智能交通、自动驾驶、大数据技术领域,尤其涉及一种交通数据的处理方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术
在交通场景中,通常采用交通指标来描述交通状况。常用的交通指标例如可以包括:路口车流量、道路平均速度、道路拥堵指数、路口平均停车次数等。
通常,可以采用交通数据处理系统(也可以称为交通引擎)来生成交通指标。相关技术中,当需要对某个交通场景的交通状况进行分析时,对该交通场景的分析需求进行梳理,确定出多个交通指标。进而,针对每个交通指标,交通数据处理系统获取该交通场景采集到的原始交通数据,并对上述原始交通数据进行处理,生成该交通指标对应的交通数据。这样,可以基于该多个交通指标对应的交通数据,对该交通场景的交通状况进行分析。
然而,上述相关技术中,交通数据的处理效率较低。
发明内容
本公开提供了一种交通数据的处理方法、装置、设备以及存储介质。
根据本公开的第一方面,提供了一种交通数据的处理方法,包括:
在多个预设交通指标中,确定目标交通指标;
确定所述目标交通指标的类型为衍生类型或者基础类型;
若所述目标交通指标的类型为衍生类型,则在所述多个预设交通指标中,确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,每个参考交通指标的类型为基础类型或者衍生类型;
根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
根据本公开的第二方面,提供了一种交通数据的处理装置,包括:
第一确定模块,用于在多个预设交通指标中,确定目标交通指标;
第二确定模块,用于确定所述目标交通指标的类型为衍生类型或者基础类型;
第三确定模块,用于若所述目标交通指标的类型为衍生类型,则在所述多个预设交通指标中,确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,每个参考交通指标的类型为基础类型或者衍生类型;
第一生成模块,用于根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
根据本公开的第三方面,提供了一种电子设备,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第一方面中任一项所述的方法。
根据本公开的第四方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据第一方面中任一项所述的方法。
根据本公开的第五方面,提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括:计算机程序,所述计算机程序存储在可读存储介质中,电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序,所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1为本公开实施例提供的一种应用场景的示意图;
图2为本公开实施例提供的一种交通数据的处理方法的流程示意图;
图3为本公开实施例提供的交通指标依赖关系的示意图;
图4为本公开实施例提供的另一种交通数据的处理方法的流程示意图;
图5为本公开实施例提供的一种交通数据的处理过程的示意图;
图6为本公开实施例提供的又一种交通数据的处理方法的流程示意图;
图7为本公开实施例提供的一种可视化界面的示意图;
图8为本公开实施例提供的一种交通数据的处理装置的结构示意图;
图9为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本公开提供一种交通数据的处理方法、装置、设备以及存储介质,应用于数据处理领域中的智能交通、自动驾驶、大数据技术领域,以提升交通数据的处理效率。
为了便于理解本公开的技术方案,首先结合图1对本公开实施例的应用场景进行介绍。
本公开实施例适用于需要对交通场景的交通状况进行分析的场景。图1为本公开实施例提供的一种应用场景的示意图。如图1所示,该应用场景涉及交通数据处理系统。其中,交通数据处理系统实现对原始交通数据进行处理,以生成交通指标的功能。交通数据处理系统可以为软件和/或硬件的形式。示例性的,交通数据处理系统可以为服务器,或者,为服务器中的模块、单元、装置等。
参见图1,交通数据处理系统与多个数据源连接。或者说,交通数据处理系统可以访问多个数据源中的数据。每个数据源用于存储交通场景中的交通数据。本实施例中的交通数据包括但不限于:车辆行驶数据(例如,车辆的速度、车辆的行驶轨迹等)、道路相关数据(例如车道线、交通标识等)、路口相关数据(例如信号灯、车流量等)、其他交通参与者(例如行人、非机动车等)相关数据。
本公开实施例中,每个数据源可以对应一种数据采集装置/数据获取渠道。示例性的,上述多个数据源包括但不限于:车载装置、行人移动终端、路侧采集装置(例如卡口摄像头)、道路采集装置(例如地磁装置)、云端服务器等。本实施例中将每个数据源采集到的交通数据称为原始交通数据。
继续参见图1,交通数据处理系统通过对从多个数据源获取的原始交通数据进行处理,可以生成多个交通指标。本公开实施例中,交通数据处理系统生成交通指标是指,对原始交通数据进行处理,得到交通指标对应的交通数据的过程。
在交通场景中,交通数据通常是基于时间粒度或者空间粒度进行描述的。因此,一个交通指标对应的交通数据中,除了包括具体的指标信息之外,通常还包括维度描述信息(例如,描述时间粒度、空间粒度等不同维度的信息)。
示例性的,一个交通指标对应的交通数据中包括多个字段以及每个字段的值。举例而言,以交通指标“路口车流量”为例,该交通指标对应的交通数据可以如表1所示,包括3个字段,分别为:开始时刻、结束时刻、经过该路口的车辆数量。其中,字段“开始时刻”和“结束时刻”为维度描述信息,字段“经过该路口的车辆数量”为指标信息。
表1
开始时刻 | 结束时刻 | 经过该路口的车辆数量 |
T1 | T2 | X1 |
T3 | T4 | X2 |
T5 | T6 | X3 |
… | … | … |
需要说明的是,一个交通指标对应的交通数据可以来自于一个数据源,也可以来自于多个数据源,本公开实施例对此不作限定。
基于图1所示应用场景,相关技术中,当需要对某个交通场景的交通状况进行分析时,对该交通场景的分析需求进行梳理,确定出多个交通指标。例如,图1中的交通指标A、交通指标B、交通指标C、交通指标D。进而,针对每个交通指标,交通数据处理系统获取该交通场景采集到的原始交通数据,并对上述原始交通数据进行处理,生成该交通指标对应的交通数据。这样,可以基于该多个交通指标对应的交通数据,对该交通场景的交通状况进行分析。
然而,上述相关技术中,针对每个交通指标,均需要对上述原始交通数据进行处理。当交通指标数量较多时,会存在较多的重复处理工作,使得交通数据的处理效率较低。
为了解决上述技术问题,本公开实施例中,根据不同交通指标之间的依赖关系,将交通指标的类型划分为基础类型和衍生类型。若某个交通指标不依赖其他交通指标,或者说,该交通指标不能基于其他交通指标衍生得到,则该交通指标的类型为基础类型。若某个交通指标依赖其他交通指标,或者说,该交通指标能够基于其他交通指标衍生得到,则该交通指标的类型为衍生类型。
当需要生成某个目标交通指标对应的交通数据时,确定该目标交通指标的类型为衍生类型或者基础类型。如果该目标交通指标的类型为基础类型,则可以对原始交通数据进行处理,得到该目标交通指标对应的交通数据。如果该目标交通指标的类型为衍生类型,则确定该目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成目标交通指标对应的交通数据。
上述过程中,针对衍生类型的目标交通指标,可以利用之前已生成的参考交通指标对应的交通数据,来生成目标交通指标对应的交通数据,无需针对每个交通指标,均对上述原始交通数据进行处理,从而,提高交通数据的处理效率。
下面以具体地实施例对本公开的技术方案进行详细说明。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不再赘述。
图2为本公开实施例提供的一种交通数据的处理方法的流程示意图。如图2所示,本实施例的方法,包括:
S201:在多个预设交通指标中,确定目标交通指标。
其中,多个预设交通指标是指,通过对当前交通场景的交通状况分析需求进行梳理,确定出的交通指标。本公开实施例中,需要生成上述多个预设交通指标各自对应的交通数据,并利用上述多个预设交通指标各自对应的交通数据,来对当前交通场景的交通状况进行分析。
应理解的是,本实施例描述的是一个交通指标的生成过程。若要生成上述多个预设交通指标,则本实施例需要重复执行多轮。其中,目标交通指标为本轮执行需要生成的交通指标。目标交通指标为上述多个预设交通指标中的一个。
S202:确定所述目标交通指标的类型为衍生类型或者基础类型。
本实施例中,根据不同交通指标之间的依赖关系,将交通指标的类型划分为基础类型和衍生类型。若某个交通指标不依赖其他交通指标,或者说,该交通指标不能基于其他交通指标衍生得到,则该交通指标的类型为基础类型。若某个交通指标依赖其他交通指标,或者说,该交通指标能够基于其他交通指标衍生得到,则该交通指标的类型为衍生类型。
图3为本公开实施例提供的交通指标依赖关系的示意图。如图3所示,以5个交通指标A、B、C、D、E为例,交通指标C依赖交通指标A和交通指标B,交通指标C可以基于交通指标A和交通指标B衍生得到。交通指标E依赖交通指标C和交通指标D,交通指标E可以基于交通指标C和交通指标D衍生得到。基于上述依赖关系,交通指标A、交通指标B、交通指标D的类型为基础类型,交通指标C和交通指标E的类型为衍生类型。
应理解,本公开实施例中,多个预设交通指标之间的依赖关系可以形成有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)。
S203:若所述目标交通指标的类型为衍生类型,则在所述多个预设交通指标中,确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,每个参考交通指标的类型为基础类型或者衍生类型。
S204:根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
本公开实施例中,针对衍生类型的交通指标,其所依赖的交通指标可以称为参考交通指标。参考交通指标可以为衍生类型,也可以为基础类型。例如,图3中,交通指标C所依赖的参考交通指标A和B为基础类型,交通指标E所依赖的参考交通指标C为衍生类型,交通指标E所依赖的参见交通指标D为基础类型。另外,针对衍生类型的交通指标,其所依赖的参考交通指标的数量可以为一个或者多个。
本公开实施例中,在目标交通指标的类型为基础类型的情况下,可以对原始交通数据进行处理,得到目标交通指标对应的交通数据。
在目标交通指标的类型为衍生类型的情况下,可以基于多个预设交通指标之间的依赖关系,在多个预设交通指标中,确定出目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标。进而,根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成目标交通指标对应的交通数据。
结合图3进行举例说明。针对交通指标A、交通指标B、交通指标D,可以通过对原始交通数据进行处理,得到各自对应的交通数据。针对交通指标C,可以根据交通指标A和交通指标B对应的交通数据生成交通指标C对应的交通数据。针对交通指标E,可以根据交通指标C和交通指标D对应的交通数据生成交通指标D对应的交通数据。与现有技术相比,本公开在生成交通指标C和交通指标E时,无需对原始交通数据进行处理,而是基于已经生成的参考交通指标对应的交通数据即可生成,因此,能够提高交通数据的处理效率。
本实施例提供的交通数据的处理方法,包括:在多个预设交通指标中,确定目标交通指标,确定目标交通指标的类型为衍生类型或者基础类型,若目标交通指标的类型为衍生类型,则在多个预设交通指标中,确定目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。上述过程中,针对衍生类型的目标交通指标,无需对原始交通数据进行处理,而是基于已经生成的参考交通指标对应的交通数据即可生成,提高了交通数据的处理效率。
在上述实施例的基础上,下面结合一个更具体的实施例对本公开技术方案进行更详细的描述。
图4为本公开实施例提供的另一种交通数据的处理方法的流程示意图。如图4所示,本实施例的方法,包括:
S401:在多个预设交通指标中,确定目标交通指标。
本实施例中,由于衍生类型的交通指标需要基于其所依赖的参考交通指标来生成,因此,各交通指标的生成顺序不能是任意顺序,而应该满足一定要求,保证在生成某个交通指标之前,该交通指标所依赖的各参考交通指标对应的交通数据已生成。
一种可能的实现方式中,可以采用如下方式确定目标交通指标:确定所述多个预设交通指标的处理顺序,其中,在所述处理顺序中,第一交通指标位于第二交通指标之前,所述第二交通指标依赖所述第一交通指标,所述第一交通指标和所述第二交通指标为所述多个预设交通指标中的任意两个。进而,可以按照上述处理顺序,在所述多个预设交通指标中确定目标交通指标。
举例而言,以图3所示的5个交通指标为例,该5个交通指标的处理顺序需要满足如下要求,交通指标A、交通指标B位于交通指标C之前,交通指标C、交通指标D位于交通指标E之前。一个示例中,处理顺序可以为:交通指标A、交通指标B、交通指标C、交通指标D、交通指标E。这样,在第一轮执行时,将交通指标A确定为目标交通指标;在第二轮执行时,将交通指标B确定为目标交通指标;在第三轮执行时,将交通指标C确定为目标交通指标;在第四轮执行时,将交通指标D确定为目标交通指标;在第五轮执行时,将交通指标E确定为目标交通指标。
S402:确定所述目标交通指标的类型为衍生类型或者基础类型。
S403:若所述目标交通指标的类型为基础类型,则确定所述目标交通指标对应目标数据源。
S404:获取所述目标数据源中的原始交通数据。
S405:对所述原始交通数据进行处理,得到所述目标交通指标对应的交通数据。
本实施例中,在目标交通指标的类型为基础类型的情况下,可以基于该目标交通指标对应的数据源中的原始交通数据进行处理,得到该目标交通指标对应的交通数据。
实际应用场景中,多个数据源的原始交通数据采用的协议、数据格式可能有所不同。在对目标交通指标对应的数据源中的原始交通数据进行处理时,可以执行下述处理中的至少一项,以得到目标交通指标对应的交通数据。
(1)将所述原始交通数据转换为预设协议类型的交通数据。
通过该项处理,使得各基础类型的交通指标对应的交通数据均采用预设协议类型。进而,由于衍生类型的交通指标又是基于基础类型的交通指标生成的,因此,衍生类型的交通指标对应的交通数据也采用预设协议类型。这样,保证了各交通指标对应的交通数据的协议统一,便于后续的分析处理。
(2)将所述原始交通数据中各字段的数据格式转换为预设数据格式。
通过该项处理,使得各基础类型的交通指标对应的交通数据中各字段均采用预设数据格式(例如,采用全局统一的命名规范和取值约束规范)。进而,由于衍生类型的交通指标又是基于基础类型的交通指标生成的,因此,衍生类型的交通指标对应的交通数据中各字段也采用预设数据格式。这样,保证了各交通指标对应的交通数据的数据格式统一,便于后续的分析处理。
(3)对所述原始交通数据中至少部分字段的字段值进行逻辑处理。
例如,从原始交通数据中提取至少部分字段,或者,对原始交通数据中的至少部分字段进行加、减、乘、除等逻辑运算处理。
S406:若所述目标交通指标的类型为衍生类型,则获取第一配置信息,所述第一配置信息包括:所述多个预设交通指标之间的依赖关系,以及具有依赖关系的交通指标之间的关系表达式。
S407:根据所述第一配置信息,在所述多个预设交通指标中确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,以及确定所述目标交通指标与所述至少一个参考交通指标之间的第一关系表达式。
一个示例中,相关人员对交通场景进行分析梳理后,确定出多个预设交通指标,以及多个交通指标之间的依赖关系。将交通指标之间的依赖关系写入在配置文件中。交通数据处理系统可以读取配置文件获取各交通指标之间的依赖关系。进一步的,配置文件中还可以对具有依赖关系的交通指标之间的关系表达式进行配置。
另一个示例中,交通数据处理系统可以展示配置界面,用户可以在配置界面中配置多个预设交通指标之间的依赖关系,以及配置具有依赖关系的交通指标之间的关系表达式。
需要说明的是,本实施例对于关系表达式的形式不做限定,只要是能够指示交通指标之间的依赖关系即可。
S408:根据所述第一关系表达式、以及所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
一种可能的实现方式中,目标交通指标对应有多个第一字段,所述至少一个参考交通指标对应有多个第二字段,所述第一关系表达式用于指示每个第一字段与至少部分第二字段之间的关系。
这样,可以采用如下方式生成目标交通指标对应的交通数据:针对每个第一字段,根据所述第一关系表达式,从所述至少一个参考交通指标对应的交通数据中,确定所述至少部分第二字段的字段值;根据所述第一关系表达式,以及所述至少部分第二字段的字段值,确定所述第一字段的字段值;根据所述多个第一字段中各第一字段以及各第一字段对应的字段值,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
举例而言,假设交通指标C依赖交通指标A和交通指标B。其中,如表2所示,交通指标A对应的交通数据具有字段a1、字段a2、字段a3。如表3所示,交通指标B对应的交通数据具有字段b1、字段b2、字段b3。
假设交通指标C与交通指标A、交通指标B之间的关系表达式如下:
select A.a1 as c1,A.a2 as c2,B.b2 as c3 from A join B on A.a1=B.b1
根据上述关系表达式,生成的交通指标C对应的交通数据如表4所示。需要说明的是,上述关系表达式是以“将交通指标A的部分字段与交通指标B的部分字段进行融合得到交通指标C的各字段”为例进行示意的。实际应用中,关系表达式可以指示字段之间的各种逻辑关系,本实施例对此不作限定。
表2
表3
字段b1 | 字段b2 | 字段b3 |
T1 | Z1 | V1 |
T2 | Z2 | V2 |
T3 | Z3 | V3 |
… | … | … |
表4
字段c1 | 字段c2 | 字段c3 |
T1 | X1 | Z1 |
T2 | X2 | Z2 |
T3 | X3 | Z3 |
… | … | … |
本实施例中,通过将所述多个预设交通指标之间的依赖关系维护在第一配置信息中,根据第一配置信息即可快速确定目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,进一步提高处理效率。
另外,由于在不同交通场景中,各交通场景对交通状况的分析需求不同,使得针对各交通场景梳理得到的多个预设交通指标、以及各预设交通指标之间的依赖关系也可能不同。通过将预设交通指标之间的依赖关系维护在第一配置信息中,当应用于不同场景时,只需要对第一配置信息中的依赖关系进行修改即可,无需针对各交通场景分别进行定制化开发,降低开发成本。
在上述任意实施例的基础上,下面结合图5对交通数据的处理过程进行介绍。
图5为本公开实施例提供的一种交通数据的处理过程的示意图。如图5所示,本实施例中,对交通数据的处理过程可以包括:交通指标的生成、存储、发布、可视化展示4个过程。下面对每个过程分别进行详细说明。
过程1:生成交通指标。
应理解,交通指标的生成过程可以参见图2或图4所示实施例的详细描述,此处不做赘述。
过程2:存储交通指标。
一种可能的实现方式中,可以采用如下方式对交通指标进行存储:获取第二配置信息,所述第二配置信息用于指示所述多个预设交通指标各自对应的至少一个存储组件。根据所述第二配置信息,确定所述目标交通指标对应的至少一个目标存储组件。将所述目标交通指标对应的交通数据存储至所述至少一个目标存储组件中。
本实施例中,存储组件是指用于存储交通数据的存储单元、存储器件等。示例性的,存储组件包括但不限于:消息队列、数据库等。不同交通指标对应的交通数据可以存储至不同存储组件中。实际应用中,由于交通指标通常是提供给不同的第三方设备进行使用,因此,针对每个预设交通指标,可以根据需要使用该预设交通指标的第三方设备、以及该第三方设备与数据处理系统之间的通信方式,确定将该预设交通指标存储到哪个存储组件中。这样,可以得到各预设交通指标与存储组件之间的对应关系。在对交通指标对应的交通数据进行存储时,可以根据上述对应关系进行存储。
由于在不同交通场景中,各预设交通指标与存储组件之间的对应关系可能不同。本实施例中,可以将上述对应关系维护在第二配置信息中。通过将上述对应关系维护在第二配置信息中,当应用于不同场景时,只需要对第二配置信息中的对应关系进行修改即可,无需针对各交通场景的存储需求分别进行定制化开发,降低开发成本。
过程3:发布交通指标。
实际应用场景中,交通数据处理系统生成的交通指标对应的交通数据,通常需要提供给第三方设备进行使用。将交通指标对应的交通数据存储至对应的存储组件之后,为了使第三方设备能够正常访问交通指标对应的交通数据,需要对交通指标进行发布。
本实施例中,发布交通指标可以理解为生成交通指标对应的服务接口。第三方设备通过调用服务接口可以从存储组件中读取交通指标对应的交通数据。
一种可能的实现方式中,可以采用如下方式对交通指标进行发布:获取第三配置信息,所述第三配置信息包括:至少一个目标存储组件各自对应的访问参数,每个目标存储组件对应的访问参数包括:该目标存储组件的标识、所述目标交通指标对应的交通数据在该目标存储组件中的存储位置信息。进而,根据每个目标存储组件对应的访问参数,生成该目标存储组件对应的服务接口,所述服务接口用于从该目标存储组件中读取所述目标交通指标对应的交通数据。
举例而言,假设交通指标A被存储至存储组件X和存储组件Y中,则在发布交通指标A时,可以生成服务接口1和服务接口2,服务接口1用于使第三方设备从存储组件X中读取交通指标A对应的交通数据,服务接口2用于使第三方设备从存储组件Y中读取交通指标A对应的交通数据。
一些示例中,上述获取第三配置信息,可以通过配置文件的方式获取,还可以通过界面配置向导的方式获取,本实施例对此不作限定。通过将目标存储组件各自对应的访问参数维护在第三配置信息中,使得当本实施例应用于不同交通场景时,只需要对第三配置信息进行修改即可,无需针对各交通场景的发布需求分别进行定制化开发,降低开发成本。
本实施例中,上述过程1、过程2和过程3中,通过第一配置信息可以动态生成交通指标、通过第二配置信息可以动态存储交通指标、通过第三配置信息可以动态发布交通指标,实现了配置即生成、配置即存储、配置即发布,一方面降低了开发成本,另一方面增加了适用场景的灵活性。
进一步的,在一些可能的实现方式中,在将交通数据处理系统部署到具体应用场景时,可以根据该应用场景的分析需求,生成第一配置信息、第二配置信息以及第三配置信息,并且,确定该应用场景对应的大数据处理框架。进而,根据第一配置信息、第二配置信息、第三配置信息进行解析,自动生成该大数据处理框架对应的业务代码。进而,通过执行业务代码,实现上述的交通数据处理过程。这样,进一步降低了开发成本。
过程4:可视化展示交通指标。
需要说明的是,过程4与过程2、过程3之间的先后顺序不做限定,过程4可以在过程1之后的任意阶段执行。
本实施例中,在生成目标交通指标对应的交通数据之后,可以采用可视化图表的形式对目标交通指标对应的交通数据进行展示,以便用户基于可视图图表对交通状况进行直观分析。
图6为本公开实施例提供的又一种交通数据的处理方法的流程示意图。下面结合图6对目标交通指标的可视化展示的实现方式进行说明。该目标交通指标对应有多个第一字段。如图6所示,本实施例的方法,包括:
S601:显示可视化界面,所述可视化界面中包括:横轴配置控件、纵轴配置控件、以及维度配置控件;其中,所述横轴配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个横轴候选字段,所述纵轴配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个纵轴候选字段,所述维度配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个维度候选字段。
其中,横轴候选字段是指可以选择作为横轴的字段。纵轴轴线字段是指可以选择作为纵轴的字段。维度候选字段可以作为维度筛选项的字段。
一种可能的实现方式中,可以采用如下方式显示可视化界面:
(1)获取所述目标交通指标对应的元信息,所述元信息包括:所述多个第一字段的类型,每个第一字段的类型为下述中的任意一种:维度类型、时间类型、指标值类型。
具体的,本实施例中,可以实现对各交通指标对应的字段信息进行分析和梳理,确定出各交通指标对应的元信息,元信息用于描述交通指标对应的各字段的相关信息。示例性的,元信息可以包括各字段的类型。字段的类型可以划分为维度类型、时间类型、指标值类型。进一步的,针对指标值类型的字段,元信息中还可以包括字段值的精度、单位等信息。针对维度类型的字段,元信息中还可以包括字段值的取值范围等。
(2)根据所述多个第一字段的类型,在所述多个第一字段中确定出所述至少一个横轴候选字段,在所述多个第一字段中确定出所述至少一个纵轴候选字段,以及在所述多个第一字段中确定出所述至少一个维度候选字段。
其中,所述至少一个横轴候选字段的类型为所述时间类型,所述至少一个纵轴候选字段的类型为所述指标值类型,所述至少一个维度候选字段的类型为所述维度类型。
也就是说,目标交通指标对应的多个字段中,时间类型的字段可以作为横轴候选字段,指标值类型的字段可以作为纵轴候选字段,维度类型的字段可以作为维度候选字段。
(3)根据所述至少一个横轴候选字段、所述至少一个纵轴候选字段、以及所述至少一个维度候选字段,显示所述可视化界面。
一个示例中,在横轴配置控件中,可以显示所述至少一个横轴候选字段,其余字段不显示或者置灰显示(即用户不可选)。在纵轴配置控件中,可以显示所述至少一个纵轴候选字段,其余字段不显示或者置灰显示。在维度配置控件中,可以显示所述至少一个维度候选字段,其余字段不显示或者置灰显示。
S602:获取用户通过所述显示可视化界面,在所述至少一个横轴候选字段中选择的横轴目标字段、在所述至少一个纵轴候选字段中选择的纵轴目标字段、以及在所述至少一个维度候选字段中选择的维度目标字段。
S603:根据所述横轴目标字段、所述纵轴目标字段、所述维度目标字段、以及所述目标交通指标对应的交通数据,在所述可视化界面中生成所述目标交通指标对应的可视化图表。
这样,生成的可视化图表,是以横轴目标字段的字段值作为横轴坐标,以纵轴目标字段的字段值作为纵轴坐标,以维度目标字段的字段值可以维度筛选项。
作为一个示例,图7为本公开实施例提供的一种可视化界面的示意图。如图7所示,该界面示例了“路口交通流量”交通指标的可视化图表的展示过程。在可视化界面的左侧,包括横轴配置控件、纵轴配置控件、维度配置控件。其中,横轴配置控件中包括:日期、时间粒度、时段、空间粒度等横轴候选字段,用户在这些横轴候选字段中选择日期和时间粒度作为横轴目标字段。纵轴配置控件中包括:车流量字段,用户选择该字段作为纵轴目标字段。维度配置控件中包括:转向、时段、空间粒度等维度候选字段,用户在这些维度候选字段中选择转向作为维度目标字段。
当用户进行上述选择配置之后,点击确定。交通数据处理系统即可根据“路口交通流量”交通指标对应的交通数据,生成可视图图表,如图7中的右侧区域所示。图7中以折线图为例进行示意。实际应用中,还可以生成其他类型的图表,例如,柱状图、饼图等。
本实施例中,通过利用目标交通指标对应的元信息,使得在显示可视化界面时,横轴配置控件中仅显示可作为横轴的字段,纵轴配置控件中仅显示可作为纵轴的字段,维度配置控件中仅显示可作为维度筛选项的字段。一方面,可以提高用户对可视化图表的配置效率,另一方面,可以降低用户操作难度,减少配置出错的概率。
图8为本公开实施例提供的一种交通数据的处理装置的结构示意图。该装置可以为软件和/或硬件的形式。如图8所示,本实施例提供的交通数据的处理装置800,包括:第一确定模块801、第二确定模块802、第三确定模块803和第一生成模块804。其中,
第一确定模块801,用于在多个预设交通指标中,确定目标交通指标;
第二确定模块802,用于确定所述目标交通指标的类型为衍生类型或者基础类型;
第三确定模块803,用于若所述目标交通指标的类型为衍生类型,则在所述多个预设交通指标中,确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,每个参考交通指标的类型为基础类型或者衍生类型;
第一生成模块804,用于根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
一种可能的实现方式中,所述第三确定模块803包括:
获取单元,用于获取第一配置信息,所述第一配置信息包括:所述多个预设交通指标之间的依赖关系;
第一确定单元,用于根据所述第一配置信息,在所述多个预设交通指标中确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标。
一种可能的实现方式中,所述第一配置信息还包括:具有依赖关系的交通指标之间的关系表达式;所述第一确定单元具体用于:
根据所述第一配置信息,在所述多个交通指标中确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,以及确定所述目标交通指标与所述至少一个参考交通指标之间的第一关系表达式;
所述第一生成模块804包括:
第一生成单元,用于根据所述第一关系表达式、以及所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
一种可能的实现方式中,所述目标交通指标对应有多个第一字段,所述至少一个参考交通指标对应有多个第二字段;所述第一关系表达式用于指示每个第一字段与至少部分第二字段之间的关系;所述第一生成单元包括:
第一确定子单元,用于针对每个第一字段,根据所述第一关系表达式,从所述至少一个参考交通指标对应的交通数据中,确定所述至少部分第二字段的字段值;
第二确定子单元,用于根据所述第一关系表达式,以及所述至少部分第二字段的字段值,确定所述第一字段的字段值;
生成子单元,用于根据所述多个第一字段中各第一字段以及各第一字段对应的字段值,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
一种可能的实现方式中,所述第一确定模块801包括:
第二确定单元,用于确定所述多个预设交通指标的处理顺序;其中,在所述处理顺序中,第一交通指标位于第二交通指标之前,所述第二交通指标依赖所述第一交通指标,所述第一交通指标和所述第二交通指标为所述多个预设交通指标中的任意两个;
第三确定单元,用于按照所述处理顺序,在所述多个预设交通指标中确定所述目标交通指标。
一种可能的实现方式中,本实施例的装置还包括:第四确定模块和第二生成模块;
所述第四确定模块,用于若所述目标交通指标的类型为基础类型,则确定所述目标交通指标对应的目标数据源;
所述第二生成模块,用于获取所述目标数据源中的原始交通数据;对所述原始交通数据进行处理,得到所述目标交通指标对应的交通数据。
一种可能的实现方式中,所述第二生成模块包括下述中的至少一项:
第一处理单元,用于将所述原始交通数据转换为预设协议类型的交通数据;
第二处理单元,用于将所述原始交通数据中各字段的数据格式转换为预设数据格式;
第三处理单元,用于对所述原始交通数据中至少部分字段的字段值进行逻辑处理。
一种可能的实现方式中,本实施例的装置还包括:存储模块,所述存储模块用于:
获取第二配置信息,所述第二配置信息用于指示所述多个预设交通指标各自对应的至少一个存储组件;
根据所述第二配置信息,确定所述目标交通指标对应的至少一个目标存储组件;
将所述目标交通指标对应的交通数据存储至所述至少一个目标存储组件中。
一种可能的实现方式中,本实施例的装置还包括:第三生成模块,所述第三生成模块用于:
获取第三配置信息,所述第三配置信息包括:至少一个目标存储组件各自对应的访问参数,每个目标存储组件对应的访问参数包括:该目标存储组件的标识、所述目标交通指标对应的交通数据在该目标存储组件中的存储位置信息;
根据每个目标存储组件对应的访问参数,生成该目标存储组件对应的服务接口,所述服务接口用于从该目标存储组件中读取所述目标交通指标对应的交通数据。
一种可能的实现方式中,所述目标交通指标对应有多个第一字段;所述装置还包括:显示模块,所述显示模块用于:
显示可视化界面,所述可视化界面中包括:横轴配置控件、纵轴配置控件、以及维度配置控件;其中,所述横轴配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个横轴候选字段,所述纵轴配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个纵轴候选字段,所述维度配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个维度候选字段;
获取用户通过所述显示可视化界面,在所述至少一个横轴候选字段中选择的横轴目标字段、在所述至少一个纵轴候选字段中选择的纵轴目标字段、以及在所述至少一个维度候选字段中选择的维度目标字段;
根据所述横轴目标字段、所述纵轴目标字段、所述维度目标字段、以及所述目标交通指标对应的交通数据,在所述可视化界面中生成所述目标交通指标对应的可视化图表。
一种可能的实现方式中,所述显示模块具体用于:
获取所述目标交通指标对应的元信息,所述元信息包括:所述多个第一字段的类型,每个第一字段的类型为下述中的任意一种:维度类型、时间类型、指标值类型;
根据所述多个第一字段的类型,在所述多个第一字段中确定出所述至少一个横轴候选字段,在所述多个第一字段中确定出所述至少一个纵轴候选字段,以及在所述多个第一字段中确定出所述至少一个维度候选字段;
根据所述至少一个横轴候选字段、所述至少一个纵轴候选字段、以及所述至少一个维度候选字段,显示所述可视化界面。
一种可能的实现方式中,所述至少一个横轴候选字段的类型为所述时间类型,所述至少一个纵轴候选字段的类型为所述指标值类型,所述至少一个维度候选字段的类型为所述维度类型。
本实施例提供的交通数据的处理装置,可用于执行上述任一方法实施例提供的交通数据的处理方法,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
本公开的技术方案中,所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理,均符合相关法律法规的规定,且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种计算机程序产品,计算机程序产品包括:计算机程序,计算机程序存储在可读存储介质中,电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序,至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。
图9示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备900的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图9所示,设备900包括计算单元901,其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的计算机程序或者从存储单元908加载到随机访问存储器(RAM)903中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中,还可存储设备900操作所需的各种程序和数据。计算单元901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。
设备900中的多个部件连接至I/O接口905,包括:输入单元906,例如键盘、鼠标等;输出单元907,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元908,例如磁盘、光盘等;以及通信单元909,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元909允许设备900通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元901可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元901的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元901执行上文所描述的各个方法和处理,例如交通数据的处理方法。例如,在一些实施例中,交通数据的处理方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元908。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 902和/或通信单元909而被载入和/或安装到设备900上。当计算机程序加载到RAM 903并由计算单元901执行时,可以执行上文描述的交通数据的处理方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元901可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行交通数据的处理方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server",或简称"VPS")中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (26)
1.一种交通数据的处理方法,包括:
在多个预设交通指标中,确定目标交通指标;
确定所述目标交通指标的类型为衍生类型或者基础类型;
若所述目标交通指标的类型为衍生类型,则基于不同交通指标之间的依赖关系,在所述多个预设交通指标中,确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,每个参考交通指标的类型为基础类型或者衍生类型;
根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述多个预设交通指标中,确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,包括:
获取第一配置信息,所述第一配置信息包括:所述多个预设交通指标之间的依赖关系;
根据所述第一配置信息,在所述多个预设交通指标中确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述第一配置信息还包括:具有依赖关系的交通指标之间的关系表达式;根据所述第一配置信息,在所述多个交通指标中确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,包括:
根据所述第一配置信息,在所述多个交通指标中确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,以及确定所述目标交通指标与所述至少一个参考交通指标之间的第一关系表达式;
根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据,包括:
根据所述第一关系表达式、以及所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述目标交通指标对应有多个第一字段,所述至少一个参考交通指标对应有多个第二字段;所述第一关系表达式用于指示每个第一字段与至少部分第二字段之间的关系;
根据所述第一关系表达式、以及所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据,包括:
针对每个第一字段,根据所述第一关系表达式,从所述至少一个参考交通指标对应的交通数据中,确定所述至少部分第二字段的字段值;
根据所述第一关系表达式,以及所述至少部分第二字段的字段值,确定所述第一字段的字段值;
根据所述多个第一字段中各第一字段以及各第一字段对应的字段值,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其中,在多个预设交通指标中,确定目标交通指标,包括:
确定所述多个预设交通指标的处理顺序;其中,在所述处理顺序中,第一交通指标位于第二交通指标之前,所述第二交通指标依赖所述第一交通指标,所述第一交通指标和所述第二交通指标为所述多个预设交通指标中的任意两个;
按照所述处理顺序,在所述多个预设交通指标中确定所述目标交通指标。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法,还包括:
若所述目标交通指标的类型为基础类型,则确定所述目标交通指标对应的目标数据源;
获取所述目标数据源中的原始交通数据;
对所述原始交通数据进行处理,得到所述目标交通指标对应的交通数据。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,对所述原始交通数据进行处理,得到所述目标交通指标对应的交通数据,包括下述中的至少一项:
将所述原始交通数据转换为预设协议类型的交通数据;
将所述原始交通数据中各字段的数据格式转换为预设数据格式;
对所述原始交通数据中至少部分字段的字段值进行逻辑处理。
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法,根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据之后,还包括:
获取第二配置信息,所述第二配置信息用于指示所述多个预设交通指标各自对应的至少一个存储组件;
根据所述第二配置信息,确定所述目标交通指标对应的至少一个目标存储组件;
将所述目标交通指标对应的交通数据存储至所述至少一个目标存储组件中。
9.根据权利要求8所述的方法,将所述目标交通指标对应的交通数据存储至所述至少一个目标存储组件中之后,还包括:
获取第三配置信息,所述第三配置信息包括:至少一个目标存储组件各自对应的访问参数,每个目标存储组件对应的访问参数包括:该目标存储组件的标识、所述目标交通指标对应的交通数据在该目标存储组件中的存储位置信息;
根据每个目标存储组件对应的访问参数,生成该目标存储组件对应的服务接口,所述服务接口用于从该目标存储组件中读取所述目标交通指标对应的交通数据。
10.根据权利要求1至9任一项所述的方法,所述目标交通指标对应有多个第一字段;根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据之后,还包括:
显示可视化界面,所述可视化界面中包括:横轴配置控件、纵轴配置控件、以及维度配置控件;其中,所述横轴配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个横轴候选字段,所述纵轴配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个纵轴候选字段,所述维度配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个维度候选字段;
获取用户通过所述显示可视化界面,在所述至少一个横轴候选字段中选择的横轴目标字段、在所述至少一个纵轴候选字段中选择的纵轴目标字段、以及在所述至少一个维度候选字段中选择的维度目标字段;
根据所述横轴目标字段、所述纵轴目标字段、所述维度目标字段、以及所述目标交通指标对应的交通数据,在所述可视化界面中生成所述目标交通指标对应的可视化图表。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,显示可视化界面,包括:
获取所述目标交通指标对应的元信息,所述元信息包括:所述多个第一字段的类型,每个第一字段的类型为下述中的任意一种:维度类型、时间类型、指标值类型;
根据所述多个第一字段的类型,在所述多个第一字段中确定出所述至少一个横轴候选字段,在所述多个第一字段中确定出所述至少一个纵轴候选字段,以及在所述多个第一字段中确定出所述至少一个维度候选字段;
根据所述至少一个横轴候选字段、所述至少一个纵轴候选字段、以及所述至少一个维度候选字段,显示所述可视化界面。
12.根据权利要求11所述的方法,其中,所述至少一个横轴候选字段的类型为所述时间类型,所述至少一个纵轴候选字段的类型为所述指标值类型,所述至少一个维度候选字段的类型为所述维度类型。
13.一种交通数据的处理装置,包括:
第一确定模块,用于在多个预设交通指标中,确定目标交通指标;
第二确定模块,用于确定所述目标交通指标的类型为衍生类型或者基础类型;
第三确定模块,用于若所述目标交通指标的类型为衍生类型,则基于不同交通指标之间的依赖关系,在所述多个预设交通指标中,确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,每个参考交通指标的类型为基础类型或者衍生类型;
第一生成模块,用于根据所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
14.根据权利要求13所述的装置,其中,所述第三确定模块包括:
获取单元,用于获取第一配置信息,所述第一配置信息包括:所述多个预设交通指标之间的依赖关系;
第一确定单元,用于根据所述第一配置信息,在所述多个预设交通指标中确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标。
15.根据权利要求14所述的装置,其中,所述第一配置信息还包括:具有依赖关系的交通指标之间的关系表达式;所述第一确定单元具体用于:
根据所述第一配置信息,在所述多个交通指标中确定所述目标交通指标所依赖的至少一个参考交通指标,以及确定所述目标交通指标与所述至少一个参考交通指标之间的第一关系表达式;
所述第一生成模块包括:
第一生成单元,用于根据所述第一关系表达式、以及所述至少一个参考交通指标对应的交通数据,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
16.根据权利要求15所述的装置,其中,所述目标交通指标对应有多个第一字段,所述至少一个参考交通指标对应有多个第二字段;所述第一关系表达式用于指示每个第一字段与至少部分第二字段之间的关系;所述第一生成单元包括:
第一确定子单元,用于针对每个第一字段,根据所述第一关系表达式,从所述至少一个参考交通指标对应的交通数据中,确定所述至少部分第二字段的字段值;
第二确定子单元,用于根据所述第一关系表达式,以及所述至少部分第二字段的字段值,确定所述第一字段的字段值;
生成子单元,用于根据所述多个第一字段中各第一字段以及各第一字段对应的字段值,生成所述目标交通指标对应的交通数据。
17.根据权利要求13至16任一项所述的装置,其中,所述第一确定模块包括:
第二确定单元,用于确定所述多个预设交通指标的处理顺序;其中,在所述处理顺序中,第一交通指标位于第二交通指标之前,所述第二交通指标依赖所述第一交通指标,所述第一交通指标和所述第二交通指标为所述多个预设交通指标中的任意两个;
第三确定单元,用于按照所述处理顺序,在所述多个预设交通指标中确定所述目标交通指标。
18.根据权利要求13至17任一项所述的装置,还包括:第四确定模块和第二生成模块;
所述第四确定模块,用于若所述目标交通指标的类型为基础类型,则确定所述目标交通指标对应的目标数据源;
所述第二生成模块,用于获取所述目标数据源中的原始交通数据;对所述原始交通数据进行处理,得到所述目标交通指标对应的交通数据。
19.根据权利要求18所述的装置,其中,所述第二生成模块包括下述中的至少一项:
第一处理单元,用于将所述原始交通数据转换为预设协议类型的交通数据;
第二处理单元,用于将所述原始交通数据中各字段的数据格式转换为预设数据格式;
第三处理单元,用于对所述原始交通数据中至少部分字段的字段值进行逻辑处理。
20.根据权利要求13至19任一项所述的装置,还包括:存储模块,所述存储模块用于:
获取第二配置信息,所述第二配置信息用于指示所述多个预设交通指标各自对应的至少一个存储组件;
根据所述第二配置信息,确定所述目标交通指标对应的至少一个目标存储组件;
将所述目标交通指标对应的交通数据存储至所述至少一个目标存储组件中。
21.根据权利要求20所述的装置,还包括:第三生成模块,所述第三生成模块用于:
获取第三配置信息,所述第三配置信息包括:至少一个目标存储组件各自对应的访问参数,每个目标存储组件对应的访问参数包括:该目标存储组件的标识、所述目标交通指标对应的交通数据在该目标存储组件中的存储位置信息;
根据每个目标存储组件对应的访问参数,生成该目标存储组件对应的服务接口,所述服务接口用于从该目标存储组件中读取所述目标交通指标对应的交通数据。
22.根据权利要求13至21任一项所述的装置,所述目标交通指标对应有多个第一字段;所述装置还包括:显示模块,所述显示模块用于:
显示可视化界面,所述可视化界面中包括:横轴配置控件、纵轴配置控件、以及维度配置控件;其中,所述横轴配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个横轴候选字段,所述纵轴配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个纵轴候选字段,所述维度配置控件中包括所述多个第一字段中的至少一个维度候选字段;
获取用户通过所述显示可视化界面,在所述至少一个横轴候选字段中选择的横轴目标字段、在所述至少一个纵轴候选字段中选择的纵轴目标字段、以及在所述至少一个维度候选字段中选择的维度目标字段;
根据所述横轴目标字段、所述纵轴目标字段、所述维度目标字段、以及所述目标交通指标对应的交通数据,在所述可视化界面中生成所述目标交通指标对应的可视化图表。
23.根据权利要求22所述的装置,其中,所述显示模块具体用于:
获取所述目标交通指标对应的元信息,所述元信息包括:所述多个第一字段的类型,每个第一字段的类型为下述中的任意一种:维度类型、时间类型、指标值类型;
根据所述多个第一字段的类型,在所述多个第一字段中确定出所述至少一个横轴候选字段,在所述多个第一字段中确定出所述至少一个纵轴候选字段,以及在所述多个第一字段中确定出所述至少一个维度候选字段;
根据所述至少一个横轴候选字段、所述至少一个纵轴候选字段、以及所述至少一个维度候选字段,显示所述可视化界面。
24.根据权利要求23所述的装置,其中,所述至少一个横轴候选字段的类型为所述时间类型,所述至少一个纵轴候选字段的类型为所述指标值类型,所述至少一个维度候选字段的类型为所述维度类型。
25.一种电子设备,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权利要求1至12中任一项所述的方法。
26.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法。
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Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103176894A (zh) * | 2011-12-22 | 2013-06-26 | 中国银联股份有限公司 | 一种面向数据库的测试数据自动衍生方法和装置 |
CN106909689A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-06-30 | 山东浪潮云服务信息科技有限公司 | 一种数据融合方法及装置 |
CN109947811A (zh) * | 2017-11-29 | 2019-06-28 | 北京京东金融科技控股有限公司 | 通用特征库生成方法及装置、存储介质、电子设备 |
CN110737715A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-01-31 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据的可视化显示方法、装置、设备及介质 |
CN111723087A (zh) * | 2019-03-19 | 2020-09-29 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 数据血缘关系的挖掘方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN111737364A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-10-02 | 同盾控股有限公司 | 安全多方数据融合与联邦共享方法、装置、设备及介质 |
CN112084208A (zh) * | 2019-06-14 | 2020-12-15 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 数据可视化方法及系统、存储介质及电子设备 |
CN112613988A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-06 | 中国农业银行股份有限公司 | 一种生成征信指标信息的方法及装置 |
CN112860709A (zh) * | 2021-03-17 | 2021-05-28 | 网易(杭州)网络有限公司 | 业务指标查询方法、装置、设备及存储介质 |
CN113298354A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-08-24 | 上海淇玥信息技术有限公司 | 业务衍生指标的自动生成方法、装置及电子设备 |
CN113468186A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-10-01 | 四川大学华西医院 | 数据表主键关联方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
CN113505181A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-10-15 | 西部证券股份有限公司 | 基于dolphindb数据库的衍生时序数据制作方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108921693B (zh) * | 2018-06-19 | 2022-04-29 | 创新先进技术有限公司 | 一种数据的衍生方法、装置及设备 |
US11003420B2 (en) * | 2018-11-13 | 2021-05-11 | ICE Benchmark Administration Limited | Systems and methods for generating enhanced data metrics |
CN111611240A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-09-01 | 第四范式(北京)技术有限公司 | 执行自动机器学习过程的方法、装置及设备 |
CN111581216A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-08-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理方法、装置、设备以及存储介质 |
-
2021
- 2021-10-27 CN CN202111253232.4A patent/CN113990068B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103176894A (zh) * | 2011-12-22 | 2013-06-26 | 中国银联股份有限公司 | 一种面向数据库的测试数据自动衍生方法和装置 |
CN106909689A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-06-30 | 山东浪潮云服务信息科技有限公司 | 一种数据融合方法及装置 |
CN109947811A (zh) * | 2017-11-29 | 2019-06-28 | 北京京东金融科技控股有限公司 | 通用特征库生成方法及装置、存储介质、电子设备 |
CN111723087A (zh) * | 2019-03-19 | 2020-09-29 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 数据血缘关系的挖掘方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN112084208A (zh) * | 2019-06-14 | 2020-12-15 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 数据可视化方法及系统、存储介质及电子设备 |
CN110737715A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-01-31 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据的可视化显示方法、装置、设备及介质 |
CN111737364A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-10-02 | 同盾控股有限公司 | 安全多方数据融合与联邦共享方法、装置、设备及介质 |
CN113505181A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-10-15 | 西部证券股份有限公司 | 基于dolphindb数据库的衍生时序数据制作方法 |
CN112613988A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-06 | 中国农业银行股份有限公司 | 一种生成征信指标信息的方法及装置 |
CN112860709A (zh) * | 2021-03-17 | 2021-05-28 | 网易(杭州)网络有限公司 | 业务指标查询方法、装置、设备及存储介质 |
CN113298354A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-08-24 | 上海淇玥信息技术有限公司 | 业务衍生指标的自动生成方法、装置及电子设备 |
CN113468186A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-10-01 | 四川大学华西医院 | 数据表主键关联方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
Also Published As
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