CN114238296A - 产品指标数据展示方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据展示，提供一种产品指标数据展示方法、装置、设备及存储介质。该方法能够当接收到数据展示请求时，根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度；从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段；根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据；清洗所述产品数据，得到标准数据；基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据；基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据；对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果，并展示所述渲染结果，能够更新可视化界面中的指标字段。此外，本发明还涉及区块链技术，所述渲染结果可存储于区块链中。

Description

产品指标数据展示方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据展示技术领域，尤其涉及一种产品指标数据展示方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，在对数据进行可视化时，通常是从数据表中直接拉取数据进行展示，然而，发明人意识到，由于数据表中无法对数据进行深度分析，导致无法更新可视化界面中的指标字段，不利于数据的个性化展示。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种产品指标数据展示方法、装置、设备及存储介质，能够更新可视化界面中的指标字段，有利于数据的个性化展示。

一方面，本发明提出一种产品指标数据展示方法，所述产品指标数据展示方法包括：

当接收到数据展示请求时，根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度；

从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段；

根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据；

清洗所述产品数据，得到标准数据；

基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据；

基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据；

对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果，并展示所述渲染结果。

根据本发明优选实施例，所述根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度包括：

解析所述数据展示请求的报文，得到所述报文携带的数据信息；

从所述数据信息中提取编码信息；

将所述编码信息与预设维度进行比较；

将与所述预设维度匹配成功的编码信息确定为所述展示维度，并将与所述预设维度匹配失败的编码信息确定为所述展示指标。

根据本发明优选实施例，所述从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段包括：

计算所述展示指标与所述预设字段的第一字段相似度；

将取值最高的第一字段相似度与预设相似度阈值进行比较；

若该第一字段相似度小于所述预设相似度阈值，则从所述展示指标中提取所述运算关系；

基于所述运算关系对所述展示指标进行解析，得到生成所述展示指标所需的初始字段；

计算所述初始字段与所述预设字段的第二字段相似度；

若取值最高的第二字段相似度大于或者等于所述预设相似度阈值，则将该第二字段相似度所对应的预设字段确定为所述基础字段。

根据本发明优选实施例，所述根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据包括：

拼接所述基础字段及所述展示维度，得到目标字段；

统计所述多个预设节点数据表的表格数量；

基于预设采集频率，根据线程数量为所述表格数量的闲置线程并行从所述多个预设节点数据表中获取与所述目标字段对应的信息作为初筛数据；

基于所述多个预设节点数据表中所述目标字段所对应的字段数据对所述初筛数据进行标识，得到所述产品数据。

根据本发明优选实施例，所述产品数据包括所述初筛数据与数据标识的映射关系，所述清洗所述产品数据，得到标准数据包括：

检测所述产品数据中是否存在相同的数据标识；

若所述产品数据中存在相同的数据标识，从所述产品数据中提取与所述相同的数据标识所对应的初筛数据作为目标数据；

检测多个所述目标数据中的节点顺序；

将所述节点顺序不为最大的目标数据从所述产品数据中删除，得到所述标准数据。

根据本发明优选实施例，所述基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据包括：

对于每个展示维度，基于所述运算关系计算所述归类数据，得到所述维度数据。

根据本发明优选实施例，所述对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果包括：

获取渲染需求；

若所述渲染需求为表格渲染，则统计所述展示指标的指标数量，并统计所述展示维度的维度数量；

根据所述指标数量及所述维度数量从预设库中获取预设表格；

将所述维度数据输入至所述预设表格中，得到所述渲染结果。

另一方面，本发明还提出一种产品指标数据展示装置，所述产品指标数据展示装置包括：

识别单元，用于当接收到数据展示请求时，根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度；

获取单元，用于从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段；

抽取单元，用于根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据；

清洗单元，用于清洗所述产品数据，得到标准数据；

归类单元，用于基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据；

计算单元，用于基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据；

展示单元，用于对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果，并展示所述渲染结果。

另一方面，本发明还提出一种电子设备，所述电子设备包括：

存储器，存储计算机可读指令；及

处理器，执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现所述产品指标数据展示方法。

另一方面，本发明还提出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可读指令，所述计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现所述产品指标数据展示方法。

由以上技术方案可以看出，本发明通过从所述预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段，由于能够将所述展示指标转化为所述基础字段，因此能够基于所述基础字段抽取到所述产品数据，从而实现数据的个性化展示，进一步通过对所述产品数据进行清洗，能够避免不同预设节点数据表中存在重复的产品数据而造成无法准确的生成所述归类数据，从而提高所述渲染结果的准确性，进而通过所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，能够得到不同类别的归类数据，从而提高所述渲染结果的生成效率。

附图说明

图1是本发明产品指标数据展示方法的较佳实施例的流程图。

图2是本发明产品指标数据展示装置的较佳实施例的功能模块图。

图3是本发明实现产品指标数据展示方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。

如图1所示，是本发明产品指标数据展示方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。

所述产品指标数据展示方法可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。

所述产品指标数据展示方法应用于一个或者多个电子设备中，所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的计算机可读指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述电子设备可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television，IPTV)、智能穿戴式设备等。

所述电子设备可以包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络电子设备、多个网络电子设备组成的电子设备组或基于云计算(CloudComputing)的由大量主机或网络电子设备构成的云。

所述电子设备所处的网络包括，但不限于：互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。

S10，当接收到数据展示请求时，根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度。

在本发明的至少一个实施例中，所述数据展示请求可以由有查阅数据需求的用户触发生成。所述数据展示请求中携带有指示所述展示指标及所述展示维度的编码信息。

所述展示指标是指所述数据展示请求中需要进行展示的指标信息。所述展示维度是指所述数据展示请求中需要进行展示的维度信息。

在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度包括：

解析所述数据展示请求的报文，得到所述报文携带的数据信息；

从所述数据信息中提取编码信息；

将所述编码信息与预设维度进行比较；

将与所述预设维度匹配成功的编码信息确定为所述展示维度，并将与所述预设维度匹配失败的编码信息确定为所述展示指标。

其中，所述编码信息用于指示所述数据展示请求中需要展示的各类信息。

所述预设维度是指销售信贷产品的各类机构及渠道，所述预设维度包括各类机构，例如，各地区部门，所述预设维度包括渠道，例如，内外渠等。

通过对所述报文进行解析，能够快速提取到所述编码信息，进而将所述编码信息与所述预设维度进行比较，由于无需对所述编码信息进行多重检测识别，因此能够快速的识别出所述展示指标及所述展示维度。

S11，从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段。

在本发明的至少一个实施例中，所述预设字段中包括任意预设节点数据表中存储的字段信息，例如，所述预设字段包括贷款总额、贷款件数等。

所述基础字段是指所述预设字段中与所述展示指标的最高第一字段相似度，或者与初始字段的最高第二字段相似度大于或者等于预设相似度阈值的字段。

在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段包括：

计算所述展示指标与所述预设字段的第一字段相似度；

将取值最高的第一字段相似度与预设相似度阈值进行比较；

若该第一字段相似度小于所述预设相似度阈值，则从所述展示指标中提取所述运算关系；

基于所述运算关系对所述展示指标进行解析，得到生成所述展示指标所需的初始字段；

计算所述初始字段与所述预设字段的第二字段相似度；

若取值最高的第二字段相似度大于或者等于所述预设相似度阈值，则将该第二字段相似度所对应的预设字段确定为所述基础字段。

其中，所述预设相似度阈值可以根据需求设定。

例如，所述展示指标为：件均额，经计算，得到所述展示指标“件均额”与所述预设字段的第一字段相似度均小于所述预设相似度阈值0.8，则从所述展示指标“件均额”中提取到运算关系为：平均值，基于运算关系“平均值”解析所述展示指标“件均额”，得到初始字段“贷款总额”及初始字段“贷款件数”，经比较，得到基础字段“贷款总额”及基础字段“贷款件数”。

通过比较取值最高的第一字段相似度与预设相似度阈值，能够避免对其余的第一字段相似度进行多余比较，进而在该第一字段相似度小于所述预设相似度阈值时，基于所述运算关系对所述展示指标进行解析，不仅能够避免对所述展示指标进行多余解析，还提高了所述初始字段的准确性。

S12，根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述多个预设节点数据表中存储有多个字段、维度与数据的映射关系。

在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据包括：

拼接所述基础字段及所述展示维度，得到目标字段；

统计所述多个预设节点数据表的表格数量；

基于预设采集频率，根据线程数量为所述表格数量的闲置线程并行从所述多个预设节点数据表中获取与所述目标字段对应的信息作为初筛数据；

基于所述多个预设节点数据表中所述目标字段所对应的字段数据对所述初筛数据进行标识，得到所述产品数据。

其中，所述表格数量是指所述多个预设节点数据表的总数量。

所述预设采集频率由定时任务触发设定。

所述闲置线程是指待处理请求的请求量小于预设数量的线程。

所述目标字段是指能够唯一表示某一用户申请信贷产品记录的字段。例如，所目标字段为预约号。可以理解的是，所述字段数据相同，则对所述初筛数据进行标识后所得到的数据标识相同。

通过拼接所述基础字段及所述展示维度，以及通过线程数量为所述表格数量的闲置线程并行获取所述产品数据，能够双重提高所述产品数据的抽取效率。

S13，清洗所述产品数据，得到标准数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述标准数据是指不包含重复数据的产品数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述产品数据包括所述初筛数据与所述数据标识的映射关系，所述电子设备清洗所述产品数据，得到标准数据包括：

检测所述产品数据中是否存在相同的数据标识；

若所述产品数据中存在相同的数据标识，从所述产品数据中提取与所述相同的数据标识所对应的初筛数据作为目标数据；

检测多个所述目标数据中的节点顺序；

将所述节点顺序不为最大的目标数据从所述产品数据中删除，得到所述标准数据。

通过上述实施方式，能够避免所述标准数据中存在不同状态节点的同一贷款流程，从而能够提高所述标准数据的准确性。

S14，基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述归类数据是指依据所述展示维度对所述标准数据进行划分后所生成的数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据包括：

根据所述展示维度对所述标准数据进行检测；

将同一展示维度的标准数据进行合并，得到每个展示维度对应的归类数据。

通过所述展示维度能够快速的对所述标准数据进行划分，提高所述归类数据的生成效率。

S15，基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述运算关系是指所述基础字段与所述展示指标之间的换算关系。

在本发明的至少一个实施例中，所述基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据包括：

对于每个展示维度，基于所述运算关系计算所述归类数据，得到所述维度数据。

通过所述运算关系能够准确的生成所述维度数据。

S16，对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果，并展示所述渲染结果。

在本发明的至少一个实施例中，所述渲染结果是指对所述维度数据进行渲染后生成的结果信息。

需要强调的是，为进一步保证上述渲染结果的私密和安全性，上述渲染结果还可以存储于一区块链的节点中。

在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果包括：

获取渲染需求；

若所述渲染需求为表格渲染，则统计所述展示指标的指标数量，并统计所述展示维度的维度数量；

根据所述指标数量及所述维度数量从预设库中获取预设表格；

将所述维度数据输入至所述预设表格中，得到所述渲染结果。

其中，所述渲染需求可以包括条形图，所述渲染需求也可以包括表格形式等。

所述预设库中存储有多个大小不一的预先构建好的表格。

所述预设表格是指行数为所述指标数量，列数为所述维度数量的二维表格。

通过所述指标数量及所述维度数量从预设库中获取预设表格，由于无需创建所述预设表格，因此能够提高所述渲染结果的生成效率。

由以上技术方案可以看出，本发明通过从所述预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段，由于能够将所述展示指标转化为所述基础字段，因此能够基于所述基础字段抽取到所述产品数据，从而实现数据的个性化展示，进一步通过对所述产品数据进行清洗，能够避免不同预设节点数据表中存在重复的产品数据而造成无法准确的生成所述归类数据，从而提高所述渲染结果的准确性，进而通过所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，能够得到不同类别的归类数据，从而提高所述渲染结果的生成效率。

如图2所示，是本发明产品指标数据展示装置的较佳实施例的功能模块图。所述产品指标数据展示装置11包括识别单元110、获取单元111、抽取单元112、清洗单元113、归类单元114、计算单元115及展示单元116。本发明所称的模块/单元是指一种能够被处理器13所获取，并且能够完成固定功能的一系列计算机可读指令段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。

当接收到数据展示请求时，识别单元110根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度。

在本发明的至少一个实施例中，所述数据展示请求可以由有查阅数据需求的用户触发生成。所述数据展示请求中携带有指示所述展示指标及所述展示维度的编码信息。

所述展示指标是指所述数据展示请求中需要进行展示的指标信息。所述展示维度是指所述数据展示请求中需要进行展示的维度信息。

在本发明的至少一个实施例中，所述识别单元110根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度包括：

解析所述数据展示请求的报文，得到所述报文携带的数据信息；

从所述数据信息中提取编码信息；

将所述编码信息与预设维度进行比较；

将与所述预设维度匹配成功的编码信息确定为所述展示维度，并将与所述预设维度匹配失败的编码信息确定为所述展示指标。

其中，所述编码信息用于指示所述数据展示请求中需要展示的各类信息。

所述预设维度是指销售信贷产品的各类机构及渠道，所述预设维度包括各类机构，例如，各地区部门，所述预设维度包括渠道，例如，内外渠等。

通过对所述报文进行解析，能够快速提取到所述编码信息，进而将所述编码信息与所述预设维度进行比较，由于无需对所述编码信息进行多重检测识别，因此能够快速的识别出所述展示指标及所述展示维度。

获取单元111从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段。

在本发明的至少一个实施例中，所述预设字段中包括任意预设节点数据表中存储的字段信息，例如，所述预设字段包括贷款总额、贷款件数等。

所述基础字段是指所述预设字段中与所述展示指标的最高第一字段相似度，或者与初始字段的最高第二字段相似度大于或者等于预设相似度阈值的字段。

在本发明的至少一个实施例中，所述获取单元111从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段包括：

计算所述展示指标与所述预设字段的第一字段相似度；

将取值最高的第一字段相似度与预设相似度阈值进行比较；

若该第一字段相似度小于所述预设相似度阈值，则从所述展示指标中提取所述运算关系；

基于所述运算关系对所述展示指标进行解析，得到生成所述展示指标所需的初始字段；

计算所述初始字段与所述预设字段的第二字段相似度；

若取值最高的第二字段相似度大于或者等于所述预设相似度阈值，则将该第二字段相似度所对应的预设字段确定为所述基础字段。

其中，所述预设相似度阈值可以根据需求设定。

例如，所述展示指标为：件均额，经计算，得到所述展示指标“件均额”与所述预设字段的第一字段相似度均小于所述预设相似度阈值0.8，则从所述展示指标“件均额”中提取到运算关系为：平均值，基于运算关系“平均值”解析所述展示指标“件均额”，得到初始字段“贷款总额”及初始字段“贷款件数”，经比较，得到基础字段“贷款总额”及基础字段“贷款件数”。

通过比较取值最高的第一字段相似度与预设相似度阈值，能够避免对其余的第一字段相似度进行多余比较，进而在该第一字段相似度小于所述预设相似度阈值时，基于所述运算关系对所述展示指标进行解析，不仅能够避免对所述展示指标进行多余解析，还提高了所述初始字段的准确性。

抽取单元112根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述多个预设节点数据表中存储有多个字段、维度与数据的映射关系。

在本发明的至少一个实施例中，所述抽取单元112根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据包括：

拼接所述基础字段及所述展示维度，得到目标字段；

统计所述多个预设节点数据表的表格数量；

基于预设采集频率，根据线程数量为所述表格数量的闲置线程并行从所述多个预设节点数据表中获取与所述目标字段对应的信息作为初筛数据；

基于所述多个预设节点数据表中所述目标字段所对应的字段数据对所述初筛数据进行标识，得到所述产品数据。

其中，所述表格数量是指所述多个预设节点数据表的总数量。

所述预设采集频率由定时任务触发设定。

所述闲置线程是指待处理请求的请求量小于预设数量的线程。

所述目标字段是指能够唯一表示某一用户申请信贷产品记录的字段。例如，所目标字段为预约号。可以理解的是，所述字段数据相同，则对所述初筛数据进行标识后所得到的数据标识相同。

通过拼接所述基础字段及所述展示维度，以及通过线程数量为所述表格数量的闲置线程并行获取所述产品数据，能够双重提高所述产品数据的抽取效率。

清洗单元113清洗所述产品数据，得到标准数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述标准数据是指不包含重复数据的产品数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述产品数据包括所述初筛数据与所述数据标识的映射关系，所述清洗单元113清洗所述产品数据，得到标准数据包括：

检测所述产品数据中是否存在相同的数据标识；

若所述产品数据中存在相同的数据标识，从所述产品数据中提取与所述相同的数据标识所对应的初筛数据作为目标数据；

检测多个所述目标数据中的节点顺序；

将所述节点顺序不为最大的目标数据从所述产品数据中删除，得到所述标准数据。

通过上述实施方式，能够避免所述标准数据中存在不同状态节点的同一贷款流程，从而能够提高所述标准数据的准确性。

归类单元114基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述归类数据是指依据所述展示维度对所述标准数据进行划分后所生成的数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述归类单元114基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据包括：

根据所述展示维度对所述标准数据进行检测；

将同一展示维度的标准数据进行合并，得到每个展示维度对应的归类数据。

通过所述展示维度能够快速的对所述标准数据进行划分，提高所述归类数据的生成效率。

计算单元115基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据。

在本发明的至少一个实施例中，所述运算关系是指所述基础字段与所述展示指标之间的换算关系。

在本发明的至少一个实施例中，所述计算单元115基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据包括：

对于每个展示维度，基于所述运算关系计算所述归类数据，得到所述维度数据。

通过所述运算关系能够准确的生成所述维度数据。

展示单元116对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果，并展示所述渲染结果。

在本发明的至少一个实施例中，所述渲染结果是指对所述维度数据进行渲染后生成的结果信息。

需要强调的是，为进一步保证上述渲染结果的私密和安全性，上述渲染结果还可以存储于一区块链的节点中。

在本发明的至少一个实施例中，所述展示单元116对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果包括：

获取渲染需求；

若所述渲染需求为表格渲染，则统计所述展示指标的指标数量，并统计所述展示维度的维度数量；

根据所述指标数量及所述维度数量从预设库中获取预设表格；

将所述维度数据输入至所述预设表格中，得到所述渲染结果。

其中，所述渲染需求可以包括条形图，所述渲染需求也可以包括表格形式等。

所述预设库中存储有多个大小不一的预先构建好的表格。

所述预设表格是指行数为所述指标数量，列数为所述维度数量的二维表格。

通过所述指标数量及所述维度数量从预设库中获取预设表格，由于无需创建所述预设表格，因此能够提高所述渲染结果的生成效率。

由以上技术方案可以看出，本发明通过从所述预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段，由于能够将所述展示指标转化为所述基础字段，因此能够基于所述基础字段抽取到所述产品数据，从而实现数据的个性化展示，进一步通过对所述产品数据进行清洗，能够避免不同预设节点数据表中存在重复的产品数据而造成无法准确的生成所述归类数据，从而提高所述渲染结果的准确性，进而通过所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，能够得到不同类别的归类数据，从而提高所述渲染结果的生成效率。

如图3所示，是本发明实现产品指标数据展示方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。

在本发明的一个实施例中，所述电子设备1包括，但不限于，存储器12、处理器13，以及存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机可读指令，例如产品指标数据展示程序。

本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备1的示例，并不构成对电子设备1的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器13可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。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，所述处理器13是所述电子设备1的运算核心和控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部分，及执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序、程序代码等。

示例性的，所述计算机可读指令可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该计算机可读指令段用于描述所述计算机可读指令在所述电子设备1中的执行过程。例如，所述计算机可读指令可以被分割成识别单元110、获取单元111、抽取单元112、清洗单元113、归类单元114、计算单元115及展示单元116。

所述存储器12可用于存储所述计算机可读指令和/或模块，所述处理器13通过运行或执行存储在所述存储器12内的计算机可读指令和/或模块，以及调用存储在存储器12内的数据，实现所述电子设备1的各种功能。所述存储器12可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。存储器12可以包括非易失性和易失性存储器，例如：硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他存储器件。

所述存储器12可以是电子设备1的外部存储器和/或内部存储器。进一步地，所述存储器12可以是具有实物形式的存储器，如内存条、TF卡(Trans-flash Card)等等。

所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，所述的计算机可读指令可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机可读指令在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。

其中，所述计算机可读指令包括计算机可读指令代码，所述计算机可读指令代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机可读指令代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

结合图1，所述电子设备1中的所述存储器12存储计算机可读指令实现一种产品指标数据展示方法，所述处理器13可执行所述计算机可读指令从而实现：

当接收到数据展示请求时，根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度；

从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段；

根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据；

清洗所述产品数据，得到标准数据；

基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据；

基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据；

对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果，并展示所述渲染结果。

具体地，所述处理器13对上述计算机可读指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，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，所述模块的划分，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。

所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令被处理器13执行时用以实现以下步骤：

当接收到数据展示请求时，根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度；

从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段；

根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据；

清洗所述产品数据，得到标准数据；

基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据；

基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据；

对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果，并展示所述渲染结果。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块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模块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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。所述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种产品指标数据展示方法，其特征在于，所述产品指标数据展示方法包括：

当接收到数据展示请求时，根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度；

从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段；

根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据；

清洗所述产品数据，得到标准数据；

基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据；

基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据；

对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果，并展示所述渲染结果。

2.如权利要求1所述的产品指标数据展示方法，其特征在于，所述根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度包括：

解析所述数据展示请求的报文，得到所述报文携带的数据信息；

从所述数据信息中提取编码信息；

将所述编码信息与预设维度进行比较；

将与所述预设维度匹配成功的编码信息确定为所述展示维度，并将与所述预设维度匹配失败的编码信息确定为所述展示指标。

3.如权利要求1所述的产品指标数据展示方法，其特征在于，所述从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段包括：

计算所述展示指标与所述预设字段的第一字段相似度；

将取值最高的第一字段相似度与预设相似度阈值进行比较；

若该第一字段相似度小于所述预设相似度阈值，则从所述展示指标中提取所述运算关系；

基于所述运算关系对所述展示指标进行解析，得到生成所述展示指标所需的初始字段；

计算所述初始字段与所述预设字段的第二字段相似度；

若取值最高的第二字段相似度大于或者等于所述预设相似度阈值，则将该第二字段相似度所对应的预设字段确定为所述基础字段。

4.如权利要求1所述的产品指标数据展示方法，其特征在于，所述根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据包括：

拼接所述基础字段及所述展示维度，得到目标字段；

统计所述多个预设节点数据表的表格数量；

基于预设采集频率，根据线程数量为所述表格数量的闲置线程并行从所述多个预设节点数据表中获取与所述目标字段对应的信息作为初筛数据；

基于所述多个预设节点数据表中所述目标字段所对应的字段数据对所述初筛数据进行标识，得到所述产品数据。

5.如权利要求4所述的产品指标数据展示方法，其特征在于，所述产品数据包括所述初筛数据与数据标识的映射关系，所述清洗所述产品数据，得到标准数据包括：

检测所述产品数据中是否存在相同的数据标识；

若所述产品数据中存在相同的数据标识，从所述产品数据中提取与所述相同的数据标识所对应的初筛数据作为目标数据；

检测多个所述目标数据中的节点顺序；

将所述节点顺序不为最大的目标数据从所述产品数据中删除，得到所述标准数据。

6.如权利要求1所述的产品指标数据展示方法，其特征在于，所述基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据包括：

对于每个展示维度，基于所述运算关系计算所述归类数据，得到所述维度数据。

7.如权利要求1所述的产品指标数据展示方法，其特征在于，所述对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果包括：

获取渲染需求；

若所述渲染需求为表格渲染，则统计所述展示指标的指标数量，并统计所述展示维度的维度数量；

根据所述指标数量及所述维度数量从预设库中获取预设表格；

将所述维度数据输入至所述预设表格中，得到所述渲染结果。

8.一种产品指标数据展示装置，其特征在于，所述产品指标数据展示装置包括：

识别单元，用于当接收到数据展示请求时，根据所述数据展示请求识别展示指标及展示维度；

获取单元，用于从预设字段中获取与所述展示指标匹配的基础字段；

抽取单元，用于根据所述基础字段及所述展示维度从多个预设节点数据表中抽取产品数据；

清洗单元，用于清洗所述产品数据，得到标准数据；

归类单元，用于基于所述展示维度对所述标准数据进行归类处理，得到归类数据；

计算单元，用于基于所述基础字段与所述展示指标的运算关系计算所述归类数据，得到每个展示维度的维度数据；

展示单元，用于对所述维度数据进行渲染，得到渲染结果，并展示所述渲染结果。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

存储器，存储有计算机可读指令；及

处理器，执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现如权利要求1至7中任意一项所述的产品指标数据展示方法。

10.一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可读指令，所述计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现如权利要求1至7中任意一项所述的产品指标数据展示方法。

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