CN114116809A - 数据指标生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种数据指标生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据存储技术领域，通过接收指标请求信息，指标请求信息用于表征目标指标以及目标指标对应的统计区间；将统计区间，划分为至少一个子区间，各子区间分别对应一组不同基础数据量的组合数据，其中，组合数据由基础数据构成，基础数据量表征组合数据中基础数据的数量，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置；获取各子区间对应的组合数据，并基于各组合数据，生成目标指标。由于无需对数据库中的所有数据进行全量的检索和计算，从而提高了数据指标的计算效率，降低服务器的计算负载，提高数据指标生成的实时性。

Description

数据指标生成方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据存储技术领域，尤其涉及一种数据指标生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

当前，在各个行业，数据的价值越来越受到重视，通过对数据进行处理，生成相应的数据指标，可以实现对各类业务的快速评估，从而完成绩效风险管理等各类工作。

现有技术中，通过数据生成指标的过程，通常是服务器通过检索数据库中的基础数据，并按照指定规则进行全量运算后，生成对应的数据指标，供应用或服务进行调用。

然而，在高实时性、大数据量场景下，通过全量计算来获取数据指标的计算方案，会导致服务器计算负担大、指标生成不及时等问题，影响数据指标生成的实时性和系统稳定性。

发明内容

本申请提供一种数据指标生成方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决服务器计算负担大、指标生成不及时的问题。

第一方面，本申请提供了一种数据指标生成方法，包括：

接收指标请求信息，所述指标请求信息用于表征目标指标以及所述目标指标对应的统计区间；将所述统计区间，划分为至少一个子区间，各所述子区间分别对应一组不同基础数据量的组合数据，其中，所述组合数据由基础数据构成，所述基础数据量表征所述组合数据中基础数据的数量，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置；获取各所述子区间对应的组合数据，并基于各所述组合数据，生成所述目标指标。

在一种可能的实现方式中，所述指标请求信息中包括起始时间点和终止时间点，所述子区间包括组合区间，将所述统计区间，划分为至少一个子区间，包括：根据所述起始时间点和所述终止时间点，确定所述统计区间的时间跨度信息，所述时间跨度信息用于表征所述统计区间所包含的第一时间周期的个数和第二时间周期的个数；根据所述时间跨度信息，确定所述统计区间内的至少一个组合区间，所述组合区间中包括至少一个第一时间周期，或者，至少一个第二时间周期；其中，第一时间周期为年度，所述第二时间周期为月度。

在一种可能的实现方式中，根据所述起始时间点和所述终止时间点，确定所述统计区间的时间跨度信息，包括：获取位于所述起始时间点和所述终止时间点之间的第一时间周期的第一数量，若所述第一数量等于0，则获取所述起始时间点和所述终止时间点之间的第二时间周期的第二数量；若所述第一数量大于0，则确定剩余区间，并获取所述剩余区间内第二时间周期的个数，其中，所述剩余区间为所述起始时间点和所述终止时间点之间除各所述第一时间周期之外的区间。

在一种可能的实现方式中，根据所述时间跨度信息，确定所述统计区间内的至少一个组合区间，包括：根据所述时间跨度信息，若所述统计区间内包括至少一个第一时间周期和至少一个第二时间周期，则先确定所述统计区间内各所述第一时间周期的位置，再从剩余区间内确定第二时间周期的位置；若所述统计区间内仅包括所述第一时间周期或所述第二时间周期，则确定所述统计区间内各所述第一时间周期或所述第二时间周期的位置。

在一种可能的实现方式中，所述子区间还包括非组合区间，在确定所述统计区间内的组合区间之后，还包括：获取组合区间定位信息，所述组合区间定位信息表征由各所述组合区间构成的区间集合的起始位置和终止位置；根据所述起始时间点、所述终止时间点和组合区间定位信息，确定非组合区间；根据所述第二区间长度和所述终止时间点，确定非组合区间，所述非组合区间对应的组合数据的基础数据量小于所述组合区间对应的组合数据的基础数据量。

在一种可能的实现方式中，根据所述第二区间长度和所述终止时间点，确定非组合区间，包括：若所述区间集合的起始位置与所述起始时间点不重合，则将所述起始时间点至所述区间集合的起始位置确定为第一非组合区间；若所述区间集合的终止位置与所述终止时间点不重合，则将所述区间集合的终止位置至所述终止时间点确定为第二非组合区间；根据所述第一非组合区间和/或所述第二非组合区间，确定所述非组合区间。

在一种可能的实现方式中，所述基于各所述组合数据，生成所述目标指标，包括：获取指标信息，所述指标信息用于表征基于基础指标生成所述目标指标的计算逻辑；基于各所述组合数据对应的时间顺序，通过预设的基础计算规则，依次对各子区间对应的组合数据进行处理，生成各所述子区间对应的基础指标；根据所述指标信息，对各所述子区间对应的基础指标进行计算，生成目标指标。

在一种可能的实现方式中，所述基础计算规则包括以下至少一种：均值计算，所述均值计算用于基于权重系数对各所述子区间对应的组合数据的平均值进行加权平均，其中，所述权重系数是通过各所述子区间对应的基础数据量确定的；方差计算，所述方差计算用于基于权重系数计算子区间方差的加权平均数与子区间均值偏离值的加权平均之和；所述权重系数是通过各所述子区间对应的基础数据量确定的；协方差计算，其中，所述组合数据包括第一子数据和第二子数据；所述协方差计算用于基于权重系数计算第一参数、第二参数的和，与第三参数的差；其中，所述第一参数用于计算各所述子区间对应的第一子数据和第二子数据的协方差的加权平均数；所述第二参数用于计算各所述子区间对应的第一子数据和第二子数据的均值乘积的加权平均数；所述第三参数用于计算各所述子区间对应的第一子数据和第二子数据的均值乘积与各所述子区间的基础数据量之和的商。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据用户上传的配置信息，生成指标信息，所述指标信息用于表征基于基础指标生成所述目标指标的计算逻辑。

在一种可能的实现方式中，在生成所述目标指标后，所述方法还包括：输出所述目标指标和所述目标指标对应的依赖信息，所述依赖信息用于表征以下至少一项：生成所述目标指标所使用的数据、生成所述目标指标所使用的基础指标值、基于所述基础指标生成所述目标指标的计算逻辑。

第二方面，本申请提供了一种数据指标生成装置，包括：

接收模块，用于接收指标请求信息，所述指标请求信息用于表征目标指标以及所述目标指标对应的统计区间；

划分模块，用于将所述统计区间，划分为至少一个子区间，各所述子区间分别对应一组不同基础数据量的组合数据，其中，所述组合数据由基础数据构成，所述基础数据量表征所述组合数据中基础数据的数量，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置；

生成模块，用于获取各所述子区间对应的组合数据，并基于各所述组合数据，生成所述目标指标。

在一种可能的实现方式中，所述指标请求信息中包括起始时间点和终止时间点，所述子区间包括组合区间，所述划分模块，具体用于：根据所述起始时间点和所述终止时间点，确定所述统计区间的时间跨度信息，所述时间跨度信息用于表征所述统计区间所包含的第一时间周期的个数和第二时间周期的个数；根据所述时间跨度信息，确定所述统计区间内的至少一个组合区间，所述组合区间中包括至少一个第一时间周期，或者，至少一个第二时间周期；其中，第一时间周期为年度，所述第二时间周期为月度。

在一种可能的实现方式中，所述划分模块在根据所述起始时间点和所述终止时间点，确定所述统计区间的时间跨度信息时，具体用于：获取位于所述起始时间点和所述终止时间点之间的第一时间周期的第一数量，若所述第一数量等于0，则获取所述起始时间点和所述终止时间点之间的第二时间周期的第二数量；若所述第一数量大于0，则确定剩余区间，并获取所述剩余区间内第二时间周期的个数，其中，所述剩余区间为所述起始时间点和所述终止时间点之间除各所述第一时间周期之外的区间。

在一种可能的实现方式中，所述划分模块在根据所述时间跨度信息，确定所述统计区间内的至少一个组合区间时，具体用于：根据所述时间跨度信息，若所述统计区间内包括至少一个第一时间周期和至少一个第二时间周期，则先确定所述统计区间内各所述第一时间周期的位置，再从剩余区间内确定第二时间周期的位置；若所述统计区间内仅包括所述第一时间周期或所述第二时间周期，则确定所述统计区间内各所述第一时间周期或所述第二时间周期的位置。

在一种可能的实现方式中，所述子区间还包括非组合区间，在确定所述统计区间内的组合区间之后，所述划分模块，还用于：获取组合区间定位信息，所述组合区间定位信息表征由各所述组合区间构成的区间集合的起始位置和终止位置；根据所述起始时间点、所述终止时间点和组合区间定位信息，确定非组合区间；根据所述第二区间长度和所述终止时间点，确定非组合区间，所述非组合区间对应的组合数据的基础数据量小于所述组合区间对应的组合数据的基础数据量。

在一种可能的实现方式中，所述划分模块在根据所述第二区间长度和所述终止时间点，确定非组合区间时，具体用于：若所述区间集合的起始位置与所述起始时间点不重合，则将所述起始时间点至所述区间集合的起始位置确定为第一非组合区间；若所述区间集合的终止位置与所述终止时间点不重合，则将所述区间集合的终止位置至所述终止时间点确定为第二非组合区间；根据所述第一非组合区间和/或所述第二非组合区间，确定所述非组合区间。

在一种可能的实现方式中，所述生成模块在所述基于各所述组合数据，生成所述目标指标时，具体用于：获取指标信息，所述指标信息用于表征基于基础指标生成所述目标指标的计算逻辑；基于各所述组合数据对应的时间顺序，通过预设的基础计算规则，依次对各子区间对应的组合数据进行处理，生成各所述子区间对应的基础指标；根据所述指标信息，对各所述子区间对应的基础指标进行计算，生成目标指标。

在一种可能的实现方式中，所述基础计算规则包括以下至少一种：均值计算，所述均值计算用于基于权重系数对各所述子区间对应的组合数据的平均值进行加权平均，其中，所述权重系数是通过各所述子区间对应的基础数据量确定的；方差计算，所述方差计算用于基于权重系数计算子区间方差的加权平均数与子区间均值偏离值的加权平均之和；所述权重系数是通过各所述子区间对应的基础数据量确定的；协方差计算，其中，所述组合数据包括第一子数据和第二子数据；所述协方差计算用于基于权重系数计算第一参数、第二参数的和，与第三参数的差；其中，所述第一参数用于计算各所述子区间对应的第一子数据和第二子数据的协方差的加权平均数；所述第二参数用于计算各所述子区间对应的第一子数据和第二子数据的均值乘积的加权平均数；所述第三参数用于计算各所述子区间对应的第一子数据和第二子数据的均值乘积与各所述子区间的基础数据量之和的商。

在一种可能的实现方式中，所述生成模块，还用于：根据用户上传的配置信息，生成指标信息，所述指标信息用于表征基于基础指标生成所述目标指标的计算逻辑。

在一种可能的实现方式中，在生成所述目标指标后，所述生成模块，还用于：输出所述目标指标和所述目标指标对应的依赖信息，所述依赖信息用于表征以下至少一项：生成所述目标指标所使用的数据、生成所述目标指标所使用的基础指标值、基于所述基础指标生成所述目标指标的计算逻辑。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如本申请实施例第一方面任一项所述的数据指标生成方法。

第四方面，本申请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本申请实施例第一方面任一项所述的数据指标生成方法。

根据本申请实施例的第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面任一项所述的数据指标生成方法。

本申请提供的数据指标生成方法、装置、电子设备及存储介质，通过接收指标请求信息，所述指标请求信息用于表征目标指标以及所述目标指标对应的统计区间；将所述统计区间，划分为至少一个子区间，各所述子区间分别对应一组不同基础数据量的组合数据，其中，所述组合数据由基础数据构成，所述基础数据量表征所述组合数据中基础数据的数量，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置；获取各所述子区间对应的组合数据，并基于各所述组合数据，生成所述目标指标。由于在生成目标指标时所使用的组合数据，被提前缓存在预设位置，因此，在生成目标指标时可以通过获取预先缓存的组合数据，直接对目标指标进行计算，而无需对数据库中的所有数据进行全量的检索和计算，从而提高了数据指标的计算效率，降低服务器的计算负载，提高数据指标生成的实时性。

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，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请实施例提供的数据指标生成方法的一种应用场景图；

图2为本申请一个实施例提供的数据指标生成方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种子区间示意图；

图4为图2所示实施例中步骤S102的实现步骤示意图；

图5为本申请实施例提供的一种剩余区间的示意图；

图6为本申请实施例提供的一种第一非组合区间和第二非组合区间的示意图；

图7为本申请另一个实施例提供的数据指标生成方法的流程图；

图8为本申请一个实施例提供的数据指标生成装置的结构示意图；

图9为本申请一个实施例提供的电子设备的示意图；

图10是本申请一个示例性实施例示出的一种终端设备的框图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，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申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

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申请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、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

下面对本申请实施例的应用场景进行解释：

图1为本申请实施例提供的数据指标生成方法的一种应用场景图，本申请实施例提供的数据指标生成方法可以应用于高频交易、风险管理等对数据指标的生成有高实时性要求的应用场景下，更具体地，示例性地，如图1所示，本申请实施例提供的方法的执行主体可以为服务器，服务器与终端设备通信连接，一方面，服务器可以读取基础数据，其中，基础数据例如为业务数据、交易数据等。更具体地，服务器内的基础数据，可以是存储在服务器本地的数据库，也可以是存储在于服务器连接的外部存储介质中，服务器通过通信连接，实时获得所需的基础数据，或者预先将基础数据缓存在本地。另一方面，在接收到终端设备发送的指标请求信息后，服务器对业务基础数据进行检索和计算，生成对应的数据指标，并将数据指标返回给终端设备或其他服务，完成对指标请求的响应，实现为其他应用或服务提供其所需的数据指标的任务。

现有技术中，生成数据指标的过程，通常是服务器通过检索数据库中的基础数据，并按照指定规则进行全量运算后，生成对应的数据指标。然而，在高频交易、风险管理等对数据指标的生成有高实时性要求的应用场景下，服务器对庞大的数据库进行检索和计算，会导致较长耗时。例如，终端设备一侧发送的指标请求信息，请求生成一个近5年的交易价格平均值，此情况下，服务器需要检索并获取数据库中5年内的交易数据，并进行平均值计算，从而获得数据指标。而数据库进行数据检索非常耗时，即检索到近5年的交易数据，即需要花费大量时间，从而导致生成数据指标的耗时增加，降低指标生成过程的实时性，难以满足高频交易、风险管理等应用场景下的指标使用需求。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请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，对本申请的实施例进行描述。

图2为本申请一个实施例提供的数据指标生成方法的流程图，如图2所示，本实施例提供的数据指标生成方法包括以下几个步骤：

步骤S101，接收指标请求信息，指标请求信息用于表征目标指标以及目标指标对应的统计区间。

示例性地，本实施例方法的执行主体为服务器，参考图1所示应用场景图，服务器与终端设备通信，并接收终端设备发送的指标请求信息，指标请求信息表征目标指标以及目标指标对应的统计区间，具体地，例如，目标指标为交易价格均值，统计区间为2015年2月1日至2020年2月1日。服务器在接收到指标请求信息后，会对该指标请求信息进行响应，从而生成对应的目标指标并发送给请求方。其中，该指标请求信息可以是终端设备基于用户指令发送的信息，还可以是运行在服务器或终端设备上的应用程序或服务向服务器发送的信息，以获得应用程序或服务所需要的数据指标。随着指标请求信息的发送方的不同，指标请求信息的具体实现形式也随着改变，此处不对此进行具体限制，可根据具体需要设置指标请求信息的具体实现形式。

步骤S102，将统计区间，划分为至少一个子区间，各子区间分别对应一组不同基础数据量的组合数据，其中，组合数据由基础数据构成，基础数据量表征组合数据中基础数据的数量，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置。

示例性地，指标请求信息所表征的统计区间，可以通过至少时间点和终止时间点来具体实现。具体地，指标请求信息中包括指标请求信息中包括起始时间点和终止时间点，起始时间点和终止时间点分别用于指示统计区间的开端和终端。进一步地，在确定统计区间后，对统计区间进行划分，划分为指示一个子区间，每一子区间表征一个时间段。图3为本申请实施例提供的一种子区间示意图，如图3所示，将统计区间进行划分后，生成子区间A、子区间B和子区间C。其中，统计区间为2015年1月1日至2016年2月5日，将统计区间划分后，子区间A对应2015年1月1日至2015年12月31日(图中示为20150101-20151231)；子区间B对应2016年1月1日至2016年1月31日(图中示为20160101-20160131)；子区间C对应2016年2月1日至2016年2月5日(图中示为20160201-20160205)。

进一步地，各子区间分别对应一组组合数据，组合数据由基础数据构成，各子区间对应的组合数据中基础数据的数量，即基础数据量不相同。参考图3所示实施例，示例性地，基础数据对应日度数据，即每日产生一个或一组基础数据，更具体地，基础数据例如为日交易量数据、日价格平均数据等。因此，对于不同的子区间，由于其所对应的时间跨度不同，因此所包含的基础数据的数量也不同，生成对应的组合数据的基础数据量也不同。例如，子区间A对应一个年度，其中包括365条(不考虑闰年情况下)日数据，即365组基础数据，因此子区间A对应的组合数据的基础数据量为365。对应的，子区间B对应一个月度，则其中包括例如31条日数据，即31组基础数据，因此子区间B对应的组合数据的基础数据量为31。子区间C为小于一个月度的区间，其中包括5条日数据，即5组基础数据,因此子区间C对应的组合数据的基础数据量为5。

进一步地，对于每一基础数据中，可以包括一个或多个详细数据，在一种可能的实现方式中，每一条基础数据中，可以仅包括一个表征日交易量的数值；在另一种可能的实现方式中，每一条基础数据中，包括日交易量数据、日平均交易价格数据、日最高价格数据、日最低价格数据等多条详细数据。当然，可以理解的是，本实施例中的基础数据，是以日度为单位的数据，在其他可能的实现方式中，基础数据还可以是以一小时、一分钟等为单元的数据，相应的，当基础数据的实现形式不同时，组合数据的基础数据量也随之变化，此处不再一一进行举例赘述。

其中，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置，例如，参考图3所示实施例，子区间A对应的组合数据，即2016年1月1日至2016年1月31日(2016年度)的基础数据，被整体的缓存在服务器的预设位置。在服务器需要使用该子区间的数据时，可以根据该子区间A的标识，例如年度标识(2016)，确定并整体获取该子区间A对应的数据，并进行计算。而无需再从数据库中对子区间A的数据进行依次检索，从而避免了查找数据库过程带来的耗时。类似的，子区间B对应的组合数据，也可以被整体的缓存在服务器的预设位置，从而避免对子区间B对应的数据进行查找带来的耗时。

更加具体地，在一种可能的实现方式中，指标请求信息中包括起始时间点和终止时间点，子区间包括组合区间和非组合区间，如图4所示，步骤S102的具体实现方式包括：

步骤S1021，根据起始时间点和终止时间点，确定统计区间的时间跨度信息，时间跨度信息用于表征统计区间所包含的第一时间周期的个数和第二时间周期的个数。

示例性地，第一时间周期为年度，第二时间周期为月度。起始时间点和终止时间点是用于描述时间节点的信息，例如20150101、20151231等，具体地表征方式可以根据需要设置。根据起始时间点和终止时间点，可以确定在该统计区间内所包含的第一时间周期的个数和第二时间周期的个数。其中，第一时间周期例如为年度，第二时间周期例如为月度。即，通过起始时间点和终止时间点可以确定在该统计区间内，共包括几个完整的年度、几个完整的月度，即时间跨度信息。

更具体地，示例性地，确定统计区间的时间跨度信息的方法包括：获取位于起始时间点和终止时间点之间的第一时间周期的第一数量，若第一数量等于0，则获取起始时间点和终止时间点之间的第二时间周期的第二数量；若第一数量大于0，则确定剩余区间，并获取剩余区间内第二时间周期的个数，其中，剩余区间为起始时间点和终止时间点之间除各第一时间周期之外的区间。

示例性地，当第一时间周期的第一数量等于0时，即在统计区间内，不包括一个完整的年度，此时，直接统计统计区间内的第二时间周期的数据，即统计区间内完整的月度的数量，进而，确定完成第一数量进而第二数量的确定。

当第一时间周期的第一数量大于0时，即在统计区间内，包括至少一个完整的年度，此时，先统计统计区间内的第一时间周期的数量，即统计区间内完整的年度的数量，之后，统计剩余区间第二时间周期的个数，即剩余区间内完整的月度的数量。图5为本申请实施例提供的一种剩余区间的示意图，如图5所示，在确定统计区间内包括至少一个第一时间周期(图中示为区间A和区间B，分别对应2015年度和2016年度)后，将统计区间内除第一时间周期之外的区间，确定为剩余区间。并在剩余区间内，继续统计并确定第二时间周期(月度)的数量和位置。

步骤S1022，根据时间跨度信息，确定统计区间内的至少一个组合区间，组合区间中包括至少一个第一时间周期，或者，至少一个第二时间周期。

示例性地，根据时间跨度信息所表征的具体情况，即可确定统计区间内与第一时间周期对应的组合区间和与第二时间周期对应的组合区间。具体地，在一种可能的实现方式中，确定组合区间的实现步骤包括：根据时间跨度信息，若统计区间内包括至少一个第一时间周期和至少一个第二时间周期，则先确定统计区间内各第一时间周期的位置，再从剩余区间内确定第二时间周期的位置；若统计区间内仅包括第一时间周期或第二时间周期，则确定统计区间内各第一时间周期或第二时间周期的位置。

其中，参考图5所示实施例，示例性地，第一时间周期对应的组合区间为组合区间a、第二时间周期对应的组合区间为组合区间b，组合区间a对应两个连续的第一时间周期(年度)；组合区间b对应若干个不连续的第二时间周期(月度)。

本实施例步骤中，由于第一时间周期和第二时间周期均为固定长度的区间，例如为年度和月度。因此，对于第一时间周期和第二时间周期所对应的数据，可以通过预先检索的方式进行定位，并进行缓存。之后，根据具体的统计区间，基于第一时间周期和第二时间周期实现快速、灵活的组合，生成对应的组合区间，进而获得对应的组合数据，从而避免数据检索过程的耗时。

进一步地，子区间还包括非组合区间，在步骤S1022之后，还包括：

步骤S1023，获取组合区间定位信息，组合区间定位信息表征由各组合区间构成的区间集合的起始位置和终止位置；

步骤S1024，根据起始时间点、终止时间点和组合区间定位信息，确定非组合区间，非组合区间对应的组合数据的基础数据量小于组合区间对应的组合数据的基础数据量。

示例性地，非组合区间即为完全由基础数据组成的组合数据对应的子区间，更具体地，例如1月3天-1月18日的日数据(即不满一个完整月度的数据)。在确定组合区间后，可以通过获取组合区间在统计区间内的位置，即组合区间定位信息，来结合统计区间的述起始时间点、终止时间点，确定非组合区间。

具体地，若区间集合的起始位置与起始时间点不重合，则将起始时间点至区间集合的起始位置确定为第一非组合区间；若区间集合的终止位置与终止时间点不重合，则将区间集合的终止位置至终止时间点确定为第二非组合区间；根据第一非组合区间和/或第二非组合区间，确定非组合区间。

图6为本申请实施例提供的一种第一非组合区间和第二非组合区间的示意图，如图6，第一非组合区间和第二非组合区间分布在组合区间的两侧，根据统计区间的起始时间点和终止时间点，以及组合区间定位信息，即可确定第一非组合区间和第二非组合区间，进而确定非组合区间。

本实施例步骤中，通过确定组合区间和非组合区间，将后续生成目标指标所使用的基础数据分为组合区间对应的组合数据和非组合区间对应的组合数据，由于组合区间对应的组合数据预先缓存在数据库中，因此不需要进行实时查找，提高数据指标计算的实时性。结合非组合区间对应的组合数据，可以实现任意统计区间的基础数据获取过程，而无需对不同特定统计区间(例如3日内、3个月内、半年内、2年内等)进行缓存，更加灵活，节约数据库空间。

步骤S103，获取各子区间对应的组合数据，并基于各组合数据，生成目标指标。

示例性地，在确定各子区间的组合数据后，基于预设的指标计算规则，对组合数据进行处理后，即可得到目标指标。其中，指标计算规则可以是用户基于需求，预先配置在服务器内的，根据该指标计算规则，对各子区间的组合数据进行分块处理后，再讲各子区间对应的处理结果进行组合计算，生成目标指令。该生成目标的过程中，服务器由于各子区间对应的组合数据可能处于分离状态，因此不能作为一组数据进行简单处理(若将所有子区间的数据合并为一组数据，则需要进行数据复制的过程，进而导致耗时增加)，而本实施例中，基于指标计算规则，对各子区间对应的组合数据进行分别处理，再利用对各子区间的处理结果进行合并而得到目标指标，从而解决上述问题，提高数据的计算效率。

本实施例中，通过接收指标请求信息，指标请求信息用于表征目标指标以及目标指标对应的统计区间；将统计区间，划分为至少一个子区间，各子区间分别对应一组不同基础数据量的组合数据，其中，组合数据由基础数据构成，基础数据量表征组合数据中基础数据的数量，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置；获取各子区间对应的组合数据，并基于各组合数据，生成目标指标。由于在生成目标指标时所使用的组合数据，被提前缓存在预设位置，因此，在生成目标指标时可以通过获取预先缓存的组合数据，直接对目标指标进行计算，而无需对数据库中的所有数据进行全量的检索和计算，从而提高了数据指标的计算效率，降低服务器的计算负载，提高数据指标生成的实时性。

图7为本申请另一个实施例提供的数据指标生成方法的流程图，如图7所示，本实施例提供的数据指标生成方法在图2所示实施例提供的数据指标生成方法的基础上，对步骤S103进一步细化，并增加了显示目标指标和目标指标的依赖信息的步骤，则本实施例提供的数据指标生成方法包括以下几个步骤：

步骤S201，接收指标请求信息，指标请求信息用于表征目标指标以及目标指标对应的统计区间。

步骤S202，将统计区间，划分为至少一个子区间，各子区间分别对应一组不同基础数据量的组合数据，其中，组合数据由基础数据构成，基础数据量表征组合数据中基础数据的数量，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置。

步骤S203，获取指标信息，指标信息用于表征基于基础指标生成目标指标的计算逻辑。

示例性地，指标信息是用于表征基于基础指标生成目标指标的计算逻辑的信息，其中，基础指标为基于基础计算规则对基础数据进行处理后得到的记过。示例性地，基础数据日成交价格，基础计算规则为均值计算，则基础指标为日平均成交价格。更具体地，基础计算规则为服务器所提供的基础信息，用户可以在该基础计算规则的基础上，进行自定义的计算逻辑的设置，即定义指标信息，从而生成目标指标。示例性地，在获取指标信息之前，还包括步骤：根据用户上传的配置信息，生成指标信息，指标信息用于表征基于基础指标生成目标指标的计算逻辑。

步骤S204，基于各组合数据对应的时间顺序，通过预设的基础计算规则，依次对各子区间对应的组合数据进行处理，生成各子区间对应的基础指标。

进一步地，在通过上述步骤，获得各子区间对应的组合数据后，根据基础计算规则，对各子区间对应的组合数据进行计算，生成各子区间对应的基础指标，例如，基础数据为日成交量，基础计算规则为均值计算，子区间A对应“2019年度”、子区间B对应“2020年1月-3月”，则各子区间对应的组合数据进行处理，生成子区间A对应的基础指标为2019年的日成交量均值；生成子区间B对应的基础指标为2020年1月-3月的日成交量均值。

其中，具体地，基础计算规则为用于基于多个子区间进行指标计算的规则，其应用目标为多个子区间(当然，可以对单个子区间的情况兼容)。下面对基础计算规则进行详细介绍。

示例性地，基础计算规则包括以下至少一种：

均值计算，均值计算用于基于权重系数对各子区间对应的组合数据的平均值进行加权平均，其中，权重系数是通过各子区间对应的基础数据量确定的。

均值计算的具体表达式如式(1)所示：

其中，

为均值计算对应的基础指标；m为子区间的个数；N_j为子区间的基础数据量；

为每一子区间的算术均值。

方差计算，方差计算用于基于权重系数计算子区间方差的加权平均数与子区间均值偏离值的加权平均之和；权重系数是通过各子区间对应的基础数据量确定的。

方差计算的具体表达式如式(2)所示：

其中，s²为方差计算对应的基础指标，

为每一子区间的样本方差；

为每一子区间的算术均值；N_j为子区间的基础数据量；m为子区间的个数。

协方差计算，其中，组合数据包括第一子数据和第二子数据；协方差计算用于基于权重系数计算第一参数、第二参数的和，与第三参数的差；其中，第一参数用于计算各子区间对应的第一子数据和第二子数据的协方差的加权平均数；第二参数用于计算各子区间对应的第一子数据和第二子数据的均值乘积的加权平均数；第三参数用于计算各子区间对应的第一子数据和第二子数据的均值乘积与各子区间的基础数据量之和的商。

协方差计算的具体表达式如式(3)所示：

其中，cov(x，y)为协方差计算对应的基础指标，x为第一子数据，y为第二子数据，cov_j(x，y)为每一子区间上x和y的样本协方差，

为每一子区间上x的算术均值；

为每一子区间上y的算术均值；N_j为子区间的基础数据量；m为子区间的个数。其中，第一参数是指

第二参数是指

第三参数是指

本实施例步骤中，基于上述所例举的公式，可以实现生成各子区间对应的基础指标的目的，具体过程此处不再一一赘述。

步骤S205，根据指标信息，对各子区间对应的基础指标进行计算，生成目标指标。

进一步地，在生成基础指标后，根据基础指标进行组合，即可生成对应的目标指标。例如，目标指标为均值与方差的比值。该目标指标的生成规则，可以通过指标信息所表征的基于基础指标生成目标指标的计算逻辑确定，此处不再赘述。

步骤S206，输出目标指标和目标指标对应的依赖信息。

示例性地，依赖信息是用于表征目标指标的生成基础的信息，例如，依赖信息用于表征以下至少一项：生成目标指标所使用的数据、生成目标指标所使用的基础指标值、基于基础指标生成目标指标的计算逻辑。

在一种可能的实现方式中，在确定目标指标后，将目标指标以及目标对应的依赖信息返回发送指标请的终端设备，终端设备根据目标指标以及对应的依赖信息，不仅可以显示目标指标，还可以基于依赖信息，通过树状图的形式显示生成目标指标所使用的数据、基础指标值以及基于基础指标生成目标指标的计算逻辑，从而使用户验证该目标指标的生成基础，提高目标指标的可信度和可靠性。

本实施例中，步骤S201-步骤S202的实现方式与本申请图2所示实施例中的步骤S101-步骤S102的实现方式相同，在此不再一一赘述。

图8为本申请一个实施例提供的数据指标生成装置的结构示意图，如图8所示，本实施例提供的数据指标生成装置3包括：

接收模块31，用于接收指标请求信息，指标请求信息用于表征目标指标以及目标指标对应的统计区间；

划分模块32，用于将统计区间，划分为至少一个子区间，各子区间分别对应一组不同基础数据量的组合数据，其中，组合数据由基础数据构成，基础数据量表征组合数据中基础数据的数量，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置；

生成模块33，用于获取各子区间对应的组合数据，并基于各组合数据，生成目标指标。

在一种可能的实现方式中，指标请求信息中包括起始时间点和终止时间点，子区间包括组合区间，划分模块32，具体用于：根据起始时间点和终止时间点，确定统计区间的时间跨度信息，时间跨度信息用于表征统计区间所包含的第一时间周期的个数和第二时间周期的个数；根据时间跨度信息，确定统计区间内的至少一个组合区间，组合区间中包括至少一个第一时间周期，或者，至少一个第二时间周期；其中，第一时间周期为年度，第二时间周期为月度。

在一种可能的实现方式中，划分模块32在根据起始时间点和终止时间点，确定统计区间的时间跨度信息时，具体用于：获取位于起始时间点和终止时间点之间的第一时间周期的第一数量，若第一数量等于0，则获取起始时间点和终止时间点之间的第二时间周期的第二数量；若第一数量大于0，则确定剩余区间，并获取剩余区间内第二时间周期的个数，其中，剩余区间为起始时间点和终止时间点之间除各第一时间周期之外的区间。

在一种可能的实现方式中，划分模块32在根据时间跨度信息，确定统计区间内的至少一个组合区间时，具体用于：根据时间跨度信息，若统计区间内包括至少一个第一时间周期和至少一个第二时间周期，则先确定统计区间内各第一时间周期的位置，再从剩余区间内确定第二时间周期的位置；若统计区间内仅包括第一时间周期或第二时间周期，则确定统计区间内各第一时间周期或第二时间周期的位置。

在一种可能的实现方式中，子区间还包括非组合区间，在确定统计区间内的组合区间之后，划分模块32，还用于：获取组合区间定位信息，组合区间定位信息表征由各组合区间构成的区间集合的起始位置和终止位置；根据起始时间点、终止时间点和组合区间定位信息，确定非组合区间；根据第二区间长度和终止时间点，确定非组合区间，非组合区间对应的组合数据的基础数据量小于组合区间对应的组合数据的基础数据量。

在一种可能的实现方式中，划分模块32在根据第二区间长度和终止时间点，确定非组合区间时，具体用于：若区间集合的起始位置与起始时间点不重合，则将起始时间点至区间集合的起始位置确定为第一非组合区间；若区间集合的终止位置与终止时间点不重合，则将区间集合的终止位置至终止时间点确定为第二非组合区间；根据第一非组合区间和/或第二非组合区间，确定非组合区间。

在一种可能的实现方式中，生成模块33在基于各组合数据，生成目标指标时，具体用于：获取指标信息，指标信息用于表征基于基础指标生成目标指标的计算逻辑；基于各组合数据对应的时间顺序，通过预设的基础计算规则，依次对各子区间对应的组合数据进行处理，生成各子区间对应的基础指标；根据指标信息，对各子区间对应的基础指标进行计算，生成目标指标。

在一种可能的实现方式中，基础计算规则包括以下至少一种：均值计算，均值计算用于基于权重系数对各子区间对应的组合数据的平均值进行加权平均，其中，权重系数是通过各子区间对应的基础数据量确定的；方差计算，方差计算用于基于权重系数计算子区间方差的加权平均数与子区间均值偏离值的加权平均之和；权重系数是通过各子区间对应的基础数据量确定的；协方差计算，其中，组合数据包括第一子数据和第二子数据；协方差计算用于基于权重系数计算第一参数、第二参数的和，与第三参数的差；其中，第一参数用于计算各子区间对应的第一子数据和第二子数据的协方差的加权平均数；第二参数用于计算各子区间对应的第一子数据和第二子数据的均值乘积的加权平均数；第三参数用于计算各子区间对应的第一子数据和第二子数据的均值乘积与各子区间的基础数据量之和的商。

在一种可能的实现方式中，生成模块33，还用于：根据用户上传的配置信息，生成指标信息，指标信息用于表征基于基础指标生成目标指标的计算逻辑。

在一种可能的实现方式中，在生成目标指标后，生成模块33，还用于：输出目标指标和目标指标对应的依赖信息，依赖信息用于表征以下至少一项：生成目标指标所使用的数据、生成目标指标所使用的基础指标值、基于基础指标生成目标指标的计算逻辑。

其中，接收模块31、划分模块32和生成模块33依次连接。本实施例提供的数据指标生成装置可以执行如图2-图7任一所示的方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图9为本申请一个实施例提供的电子设备的示意图，如图9所示，本实施例提供的电子设备4包括：处理器41，以及与处理器41通信连接的存储器42。

其中，存储器42存储计算机执行指令；

处理器41执行存储器42存储的计算机执行指令，以实现本申请图2-图7所对应的实施例中任一实施例提供的数据指标生成方法。

其中，存储器41和处理器42通过总线43连接。

相关说明可以对应参见图2-图7所对应的实施例中的步骤所对应的相关描述和效果进行理解，此处不做过多赘述。

本申请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本申请图2-图7所对应的实施例中任一实施例提供的数据指标生成方法。

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。

本申请一个实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请图2-图7所对应的实施例中任一实施例提供的数据指标生成方法。

图10是本申请一个示例性实施例示出的一种终端设备的框图，该终端设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

终端设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制终端设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在终端设备800的操作。这些数据的示例包括用于在终端设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为终端设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为终端设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在终端设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当终端设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当终端设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为终端设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到终端设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为终端设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测终端设备800或终端设备800一个组件的位置改变，用户与终端设备800接触的存在或不存在，终端设备800方位或加速/减速和终端设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于终端设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，3G、4G、5G或其他标准通信网络，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，终端设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述本申请图2-图7所对应的实施例中任一实施例提供的方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由终端设备800的处理器820执行以完成上述方法。例如，非临时性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。

本申请实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由终端设备的处理器执行时，使得终端设备800能够执行上述本申请图2-图7所对应的实施例中任一实施例提供的方法。

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。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申请后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、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申请的一般性原理并包括本申请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，本申请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，本申请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。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (14)

1.一种数据指标生成方法，其特征在于，所述方法包括：

接收指标请求信息，所述指标请求信息用于表征目标指标以及所述目标指标对应的统计区间；

将所述统计区间，划分为至少一个子区间，各所述子区间分别对应一组不同基础数据量的组合数据，其中，所述组合数据由基础数据构成，所述基础数据量表征所述组合数据中基础数据的数量，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置；

获取各所述子区间对应的组合数据，并基于各所述组合数据，生成所述目标指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标请求信息中包括起始时间点和终止时间点，所述子区间包括组合区间，将所述统计区间，划分为至少一个子区间，包括：

根据所述起始时间点和所述终止时间点，确定所述统计区间的时间跨度信息，所述时间跨度信息用于表征所述统计区间所包含的第一时间周期的个数和第二时间周期的个数；

根据所述时间跨度信息，确定所述统计区间内的至少一个组合区间，所述组合区间中包括至少一个第一时间周期，或者，至少一个第二时间周期；

其中，第一时间周期为年度，所述第二时间周期为月度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述起始时间点和所述终止时间点，确定所述统计区间的时间跨度信息，包括：

获取位于所述起始时间点和所述终止时间点之间的第一时间周期的第一数量，若所述第一数量等于0，则获取所述起始时间点和所述终止时间点之间的第二时间周期的第二数量；

若所述第一数量大于0，则确定剩余区间，并获取所述剩余区间内第二时间周期的个数，其中，所述剩余区间为所述起始时间点和所述终止时间点之间除各所述第一时间周期之外的区间。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述时间跨度信息，确定所述统计区间内的至少一个组合区间，包括：

根据所述时间跨度信息，若所述统计区间内包括至少一个第一时间周期和至少一个第二时间周期，则先确定所述统计区间内各所述第一时间周期的位置，再从剩余区间内确定第二时间周期的位置；

若所述统计区间内仅包括所述第一时间周期或所述第二时间周期，则确定所述统计区间内各所述第一时间周期或所述第二时间周期的位置。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述子区间还包括非组合区间，在确定所述统计区间内的组合区间之后，还包括：

获取组合区间定位信息，所述组合区间定位信息表征由各所述组合区间构成的区间集合的起始位置和终止位置；

根据所述起始时间点、所述终止时间点和组合区间定位信息，确定非组合区间；

根据所述第二区间长度和所述终止时间点，确定非组合区间，所述非组合区间对应的组合数据的基础数据量小于所述组合区间对应的组合数据的基础数据量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述第二区间长度和所述终止时间点，确定非组合区间，包括：

若所述区间集合的起始位置与所述起始时间点不重合，则将所述起始时间点至所述区间集合的起始位置确定为第一非组合区间；若所述区间集合的终止位置与所述终止时间点不重合，则将所述区间集合的终止位置至所述终止时间点确定为第二非组合区间；

根据所述第一非组合区间和/或所述第二非组合区间，确定所述非组合区间。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述组合数据，生成所述目标指标，包括：

获取指标信息，所述指标信息用于表征基于基础指标生成所述目标指标的计算逻辑；

基于各所述组合数据对应的时间顺序，通过预设的基础计算规则，依次对各子区间对应的组合数据进行处理，生成各所述子区间对应的基础指标；

根据所述指标信息，对各所述子区间对应的基础指标进行计算，生成目标指标。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基础计算规则包括以下至少一种：

均值计算，所述均值计算用于基于权重系数对各所述子区间对应的组合数据的平均值进行加权平均，其中，所述权重系数是通过各所述子区间对应的基础数据量确定的；

方差计算，所述方差计算用于基于权重系数计算子区间方差的加权平均数与子区间均值偏离值的加权平均之和；所述权重系数是通过各所述子区间对应的基础数据量确定的；

协方差计算，其中，所述组合数据包括第一子数据和第二子数据；所述协方差计算用于基于权重系数计算第一参数、第二参数的和，与第三参数的差；其中，所述第一参数用于计算各所述子区间对应的第一子数据和第二子数据的协方差的加权平均数；所述第二参数用于计算各所述子区间对应的第一子数据和第二子数据的均值乘积的加权平均数；所述第三参数用于计算各所述子区间对应的第一子数据和第二子数据的均值乘积与各所述子区间的基础数据量之和的商。

9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据用户上传的配置信息，生成指标信息，所述指标信息用于表征基于基础指标生成所述目标指标的计算逻辑。

10.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，在生成所述目标指标后，所述方法还包括：

输出所述目标指标和所述目标指标对应的依赖信息，所述依赖信息用于表征以下至少一项：

生成所述目标指标所使用的数据、生成所述目标指标所使用的基础指标值、基于所述基础指标生成所述目标指标的计算逻辑。

11.一种数据指标生成装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收指标请求信息，所述指标请求信息用于表征目标指标以及所述目标指标对应的统计区间；

划分模块，用于将所述统计区间，划分为至少一个子区间，各所述子区间分别对应一组不同基础数据量的组合数据，其中，所述组合数据由基础数据构成，所述基础数据量表征所述组合数据中基础数据的数量，至少一个子区间对应的组合数据被缓存在预设位置；

生成模块，用于获取各所述子区间对应的组合数据，并基于各所述组合数据，生成所述目标指标。

12.一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至10中任一项所述的方法。

13.一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至10中任一项所述的数据指标生成方法。

14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的数据指标生成方法。

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