CN114510662B - 一种多源数据卡片展示方法、系统及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开的一种多源数据卡片展示方法、系统及存储介质，该方法包括：确定目标源数据，目标源数据由多维数据构成，且，各维数据中涵盖有多个关联因素；根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识；获取请求数据，并确定请求数据中涵盖的角色信息；在触发预设功能模块的情况下，将角色信息作为主因素，并基于主因素与目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，通过顺序复合筛选方式，从目标源数据中筛选出目标卡片数据；将目标卡片数据加载至相应的卡片模板中，以生成、并展示相应的目标卡片。该方法的实施能够提高数据卡片的展示效果。

Description

一种多源数据卡片展示方法、系统及存储介质

技术领域

本发明涉及移动互联网技术领域，更具体地说，涉及一种多源数据卡片展示方法、系统及存储介质。

背景技术

随着前端科技的快速发展，现在越来越多的应用程序在页面交互上普遍采用了卡片式设计，即以卡片交互作为人机交互模式。目前，卡片式设计在交互上非常人性化，可以配置通用的卡片模板，在显示页面时根据页面名称获取卡片的细节数据，并将获取到的卡片细节数据加载到卡片模板中，以生成并展示相应的目标卡片，能够给用户以非常舒畅轻便的交互体验。但是，在随着大数据时代的带来，以及数据涵盖的维度信息增大的情况下，若仍基于上述的方式，进行卡片细节数据的获取以及展示，这无疑降低了数据检索效率，存在展示效果不佳的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有的技术方案存在的降低了数据检索效率，存在展示效果不佳的技术问题，提供一种多源数据卡片展示方法、系统及存储介质。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种多源数据卡片展示方法，包括：

S1、确定目标源数据，所述目标源数据由多维数据构成，且，各维数据中涵盖有多个关联因素；

S2、根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识；

S3、获取请求数据，并确定所述请求数据中涵盖的角色信息；

S4、在触发预设功能模块的情况下，将所述角色信息作为主因素，并基于所述主因素与所述目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，通过顺序复合筛选方式，从所述目标源数据中筛选出目标卡片数据；

S5、将所述目标卡片数据加载至相应的卡片模板中，以生成、并展示相应的目标卡片。

本申请公开的一种多源数据卡片展示系统，所述系统包括第一数据采集模块、标识设定模块、第二数据采集模块、卡片数据筛选模块以及数据卡片展示模块，其中：

所述第一数据采集模块，用于确定目标源数据，所述目标源数据由多维数据构成，且，各维数据中涵盖有多个关联因素；

所述标识设定模块，用于根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识；

所述第二数据采集模块，用于获取请求数据，并确定所述请求数据中涵盖的角色信息；

所述卡片数据筛选模块，用于在触发预设功能模块的情况下，将所述角色信息作为主因素，并基于所述主因素与所述目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，通过顺序复合筛选方式，从所述目标源数据中筛选出目标卡片数据；

所述数据卡片展示模块，用于将所述目标卡片数据加载至相应的卡片模板中，以生成、并展示相应的目标卡片。

本申请公开的一种可读存储介质，所述可读存储介质中包括多源数据卡片展示方法程序，所述多源数据卡片展示方法程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的方法的步骤。

实施本发明的一种多源数据卡片展示方法、系统及存储介质，根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识，提高了关联因素的识别准确度，为后续在数据匹配流程做到精确匹配提供了有效保障，提高了数据处理效率。另外，以角色作为主因素，并基于主因素与目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，实现了通过单一维度信息的输入，进行多维度信息的查询匹配，从而做到在顺序固化因素的情况下，实现自动基于预设主因素查询、展示数据卡片，提高了系统自动化执行效率。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明的一个实施例中的一种多源数据卡片展示方法的流程图；

图2是根据条件因素生成数据卡片的示意图；

图3是基于顺序固化自动展示数据卡片的流程示意图；

图4是展示“卡片广场”的示意图；

图5是多维数据卡片分类示意图；

图6是通过迭加条件选择内容、形式与尺寸条件，展示组合式角色卡片的示意图；

图7是本发明的一个实施例中的一种多源数据卡片展示系统的系统结构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

在本发明的一个或多个实施例中，如图1所示，提供了的一种适配多终端的轻应用发布方法，以该方法应用于计算机设备（该计算机设备具体可以是终端或服务器，终端具体可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板计算机和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群）为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S1，确定目标源数据，目标源数据由多维数据构成，且，各维数据中涵盖有多个关联因素。

具体的，请参考图2，目标源数据使用多维因素标记所得，其中，涉及到的因素包括地点、角色、区域、单位以及部门中的至少一种。之后，计算机设备可以根据多维因素中的单一因素，通过建立单一维度信息与另一维度信息之间的关系绑定，使得在数据检索中可通过某一个单一维度信息的输入，进行对应多个维度信息的匹配，从而做到顺序固化因素，达到自动实现某个主因素查询并展现相应的数据卡片。

步骤S2，根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识。

具体的，计算机设备可以对各个关联因素进行单个因素的二次分解与编码，以形成单个因素多级分类的唯一识别标识。示例性的，针对地区因素，计算机设备可以基于区域码确定其对应的唯一识别标识，针对单位、部门因素等，计算机设备可以基于组织机构代码确定其对应的唯一识别标识，针对地点因素，计算机设备可以基于GPS位置信息确定其对应的唯一识别标识。也就是说，计算机设备可以在识别到数据特征的情况下，基于该数据特征确定所需的编码规则，之后，再基于该编码规则设定识别标识。

步骤S3，获取请求数据，并确定请求数据中涵盖的角色信息。

步骤S4，在触发预设功能模块的情况下，将角色信息作为主因素，并基于主因素与目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，通过顺序复合筛选方式，从目标源数据中筛选出目标卡片数据。

具体的，上述的请求数据的输入因素包括人员账号绑定的单位信息、状态信息、请求发生的时间、日期、周期年份中的至少一种信息。计算机设备将通过获取到的请求数据，比如要获取的是某单位在某地区的某类数据，其对应的输入因素包括但不限于是人员账号绑定的单位信息、角色信息、状态信息，请求发生的时间、日期、周期年份等信息，后续再基于例如动作触发的多因素顺复合筛选方法及其对应匹配算法，进行顺序复合筛选，得到所需的角色卡片信息即目标卡片数据。

步骤S5，将目标卡片数据加载至相应的卡片模板中，以生成、并展示相应的目标卡片。

上述适配多终端的轻应用发布方法，根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识，提高了关联因素的识别准确度，为后续在数据匹配流程做到精确匹配提供了有效保障，提高了数据处理效率。另外，以角色作为主因素，并基于主因素与目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，实现了通过单一维度信息的输入，进行多维度信息的查询匹配，从而做到在顺序固化因素的情况下，实现自动基于预设主因素查询、展示数据卡片，提高了系统自动化执行效率。

在其中一个实施例中，步骤S1中，确定目标源数据，包括：

步骤S11，获取初始源数据。

步骤S12，采用预设的数据处理方法对获取到的初始源数据进行处理，并基于所得的处理结果确定所需的目标源数据，其中，数据处理方法包括用于删除或使用含有缺失值的第一资料的缺失值处理方法、补全含有缺失值的第二数据的数据补全方法、处理存在实时记录数据与实际数据不一致问题的不一致数据清理方法以及平滑噪声中的至少一种。

上述实施例，通过预设的数据处理方法对获取到的初始源数据进行预处理，以此保障数据完整性，以及实时记录数据与实际数据的一致性，提高数据质量。

在其中一个实施例中，步骤S2中，根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识，包括：

步骤S21，针对各维数据中涵盖有多个关联因素，采用预设的因素分解方式进行分解，得到相应的单个关联因素。

步骤S22，根据各单个关联因素的识别特征，确定相应的编码规则，并基于编码规则对所适应的目标单个关联因素进行编码。

步骤S23，根据所得的编码结果，确定各单个关联因素分别对应的识别标识。

具体的，由于前述公开的实施例中，已对此部分的内容进行了说明，当前实施例中将不做过多说明。

上述实施例，通过编码形式确定各关联因素的识别标识，可保证在后续的顺序因素固化流程中，做到精确匹配，提高数据处理效率。

在其中一个实施例中，步骤S4中，功能模块包括定位模块，通过顺序复合筛选方式，从目标源数据中筛选出目标卡片数据，包括：

步骤S41，在确定通过预设的动作方式，触发定位模块处于定位模式的情况下，确定对应产生的定位坐标点。

具体的，上述的动作方式可以为摇动设备的动作方式，例如，摇一摇设备或甩一甩设备等动作。

在其中一个实施例中，在判断摇动设备的动作是否发生时，可以通过预设布置的传感器等采集设备，通过该采集设备识别摇动设备的动作是否有效发生。

步骤S42，基于定位坐标点，通过预设的距离匹配算法，确定距离设备最近的目标单位部门，距离匹配算法包括距离阈值匹配算法。

具体的，计算机设备在使用了距离阈值匹配算法时，将基于输入的定位坐标点，将该坐标点与预设数据库中的最小颗粒度单位绑定的坐标点进行二维绝对距离的计算。其中，计算机设备将在限定的经纬度范围选取多个坐标，在计算得到相应的绝对距离之后，通过比较排序，以得到最小距离坐标点，并反查该坐标点对应的单位部门，同时，也可以通过关联查询，以确定该单位部门的上级单位部门，以及对应的所在区域的区域编码。

步骤S43，根据所确定主因素与目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，通过顺序复合筛选方式，筛选得到目标单位部门关联到的所属相应维度数据的目标关联因素。

具体的，请参考图3，计算机设备先通过定位获取卡片所需要的位置，再通过位置关系匹配到对应的单位，以及其上级单位，此外还包含地区编码，以此一步步筛选得到所需的目标卡片数据，即形成了一种基于动作触发、自动抽取的以角色作为主因素的多维数据卡片抽取展示方式。

在其中一个实施例中，请参考图3，计算机设备通过获取登录账号的角色信息，确定该角色的数据权限。计算机设备还可以通过请求数据，获取时间日期信息、通过请求发送账号获取请求发起端的角色以及对应的数据权限，从而实现自动获取某一单因素作用的卡片数据流。

步骤S44，根据所得的筛选结果，从目标源数据中筛选出目标卡片数据。

上述实施例，使得能够通过单一维度信息的输入，进行多个维度信息的查询匹配，从而做到顺序固化因素，最终达到自动实现基于某个主因素查询的数据卡片展现，提高系统自动化执行效率。

在其中一个实施例中，步骤S5中，将目标卡片数据加载至相应的卡片模板中，并展示相应的目标卡片，包括：

步骤S51，在获取到数据卡片显示指令时，从预设的显示区域中确定所需的内容区域。

具体的，内容区域可以在显示区域的中部位置，或最下方位置，或最上方位置，其也可以是最左侧位置或最右侧位置等，操作用户可以在执行长按操作的情况下，显示内容区域中加载的内容。

在其中一个实施例中，数据卡片显示指令可能对应显示一个数据卡片的内容区域，其也可能对应显示多个卡片的内容区域。其中，在显示多个数据卡片时，可以按照预设的排序顺序，在显示界面中从左到右依次进行平铺，或从上到下进行排布展示，本申请实施例对此不作限定。

步骤S52，将生成的目标卡片加载到内容区域，并在内容区域展示目标卡片中对应记载的内容。

具体的，计算机设备将待加载的多个目标卡片，按照预设的数据划分策略划，例如分类划分，将其划分成多个分类数据集，并将各个分类数据集分配不同的数据库节点；其中，每个数据库节点之间相互独立，且每个数据库节点分别对应存储一类数据，后续，在需要加载相应目标卡片时，计算机设备再基于所确定的检索条件，从相应数据库节点进行所需目标卡片数据的检索以及反馈。

在其中一个实施例中，计算机设备将获取待加载数据的属性信息，冰根据盖属性信息构建数据加载任务的依赖拓扑结构；后续，再根据依赖拓扑结构，计算数据加载任务的调度权重；其中，在确定数据加载任务依赖的全部前序任务都已完成执行时，则将数据加载任务配置到任务堆中，并从任务堆中获取调度权重最大的数据加载任务并执行，以此来提高数据加载速度，提升数据加载效率。

步骤S53，在确定存在目标卡片加载失败、目标卡片展示失败以及目标卡片内容展示不全中的至少一种异常情况时，确定异常产生原因，并回馈对应确定的异常产生原因和/或展示异常信息到指定的处理终端。

具体的，计算机设备可以基于预设的传输协议对所确定的异常产生原因和/或展示异常信息进行封装，并将形成的封装数据包传输到处理终端。

在其中一个实施例中，计算机设备可以基于预设的应用监控进程，获取反映程序执行过程中发生异常的异常信息，并根据该异常信息从预存的源代码中，获取反应异常信息的程序代码，并将该程序代码作为异常代码。后续，计算机设备可以基于该异常代码确定异常产生原因，或展示该异常代码。

上述实施例，通过所确定的调度权重，调整数据加载速度，提升数据加载效率，以及，在出现异常情况时，反馈异常产生原因和/或展示异常信息到指定的处理终端，通过直观地展现异常信息以及异常产生原因，提高了运维人员排查问题的效率。

在其中一个实施例中，步骤S52中，在内容区域展示目标卡片中对应记载的内容，包括：

步骤S521，按照预设的分类方式对生成的目标卡片进行分类，得到多个分类卡片集合，分类方式包括内容分类、形式分类以及尺寸分类中的至少一种。

具体的，请参考图5，针对多维数据卡片的分类，计算机设备考虑将已形成的数据卡片，通过内容分类、形式分类以及尺寸分类方式，进行约束和归类，以使得后续能够选择对应的单一分类方式或叠加分类方式进行匹配，以及展示相应的匹配结果。

在其中一个实施例中，请参考图5，基于内容分类进行卡片分类包括基于时间日期、角色岗位、单位部门、区域以及数据业务种类中的至少一种因素进行分类。基于形式进行卡片分类包括单项统计类、分类统计类、分析比较类以及排名类中的至少一种。基于尺寸进行卡片分类包括按照1大小、1/2大小、1/4大小以及1/8大小中的至少一种尺寸规格进行分类。

步骤S522，按照单一的数据卡片归类方式，从相应目标分类卡片集合中进行所需目标卡片的抽取，并在内容区域展示抽取到的目标卡片中对应记载的内容。

具体的，请参考图4，在单项条件选择分类、以及进行对应目标卡片的抽取时，计算机设备将通过单一的数据卡片归类方式，即从已归类的例如内容分类中抽取相应的数据卡片，并展示该数据卡片，进行抽取展示。最终，将在内容区域上形成“卡片广场”的展示，需要说明的是，卡片广场就是把所有卡片按照一定的分类方式进行展现。

步骤S523、按照复合条件组合方式，基于所确定的分类叠加条件，从所确定的多个目标分类卡片集合中进行所需目标卡片的抽取，并将抽取到的各个目标卡片进行组合，以及在内容区域展示对应形成的组合卡片中对应记载的内容。

具体的，请参考图6，在按照复合条件组合进行对应目标卡片的抽取时，计算机设备将通过预先确定的分类叠加条件（叠加条件可以理解为：例如在选择了尺寸分类是1/2大小的数据卡片时，还可以在此基础上选择内容为警情的卡片或其他业务分类的卡片）选择内容、形式与尺寸条件，实现在完整一屏上的组合式角色卡片展示。最终，可以形成如单一角色模板、单一内容模板、单一内容叠加单一形式模板等，并展现多维数据卡片的“卡片模板超市”。

上述实施例，可以提供多种多维数据卡片组合的展现形式，能够在不同要求下充分数据卡片，提高了展示效果，能够给用户带来更好的观赏体验。

请参考图7，本申请提供的一种多源数据卡片展示系统700，该系统700包括第一数据采集模块701、标识设定模块702、第二数据采集模块703、卡片数据筛选模块704以及数据卡片展示模块705，其中：

第一数据采集模块701，用于确定目标源数据，目标源数据由多维数据构成，且，各维数据中涵盖有多个关联因素。

标识设定模块702，用于根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识。

第二数据采集模块703，用于获取请求数据，并确定请求数据中涵盖的角色信息。

卡片数据筛选模块704，用于在触发预设功能模块的情况下，将角色信息作为主因素，并基于主因素与目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，通过顺序复合筛选方式，从目标源数据中筛选出目标卡片数据。

数据卡片展示模块705，用于将目标卡片数据加载至相应的卡片模板中，以生成、并展示相应的目标卡片。

在其中一个实施例中，第一数据采集模块701还用于获取初始源数据；采用预设的数据处理方法对获取到的初始源数据进行处理，并基于所得的处理结果确定所需的目标源数据，其中，数据处理方法包括用于删除或使用含有缺失值的第一资料的缺失值处理方法、补全含有缺失值的第二数据的数据补全方法、处理存在实时记录数据与实际数据不一致问题的不一致数据清理方法以及平滑噪声中的至少一种。

上述多源数据卡片展示系统，根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识，提高了关联因素的识别准确度，为后续在数据匹配流程做到精确匹配提供了有效保障，提高了数据处理效率。另外，以角色作为主因素，并基于主因素与目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，实现了通过单一维度信息的输入，进行多维度信息的查询匹配，从而做到在顺序固化因素的情况下，实现自动基于预设主因素查询、展示数据卡片，提高了系统自动化执行效率。

本申请提供的一种可读存储介质，该可读存储介质中包括多源数据卡片展示方法程序，多源数据卡片展示方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项方法实施例公开的实施步骤。

上述存储介质，根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识，提高了关联因素的识别准确度，为后续在数据匹配流程做到精确匹配提供了有效保障，提高了数据处理效率。另外，以角色作为主因素，并基于主因素与目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，实现了通过单一维度信息的输入，进行多维度信息的查询匹配，从而做到在顺序固化因素的情况下，实现自动基于预设主因素查询、展示数据卡片，提高了系统自动化执行效率。

以上仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种多源数据卡片展示方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、确定目标源数据，所述目标源数据由多维数据构成，且，各维数据中涵盖有多个关联因素；

S2、根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识；

S3、获取请求数据，并确定所述请求数据中涵盖的角色信息；

S4、在触发预设功能模块的情况下，将所述角色信息作为主因素，并基于所述主因素与所述目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，通过顺序复合筛选方式，从所述目标源数据中筛选出目标卡片数据；

S5、将所述目标卡片数据加载至相应的卡片模板中，以生成、并展示相应的目标卡片；

其中，步骤S4中，所述功能模块包括定位模块，所述通过顺序复合筛选方式，从所述目标源数据中筛选出目标卡片数据，包括：

S41、在确定通过预设的动作方式，触发所述定位模块处于定位模式的情况下，确定对应产生的定位坐标点；

S42、基于所述定位坐标点，通过预设的距离匹配算法，确定距离设备最近的目标单位部门，所述距离匹配算法包括距离阈值匹配算法；

S43、根据所确定所述主因素与所述目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，通过顺序复合筛选方式，筛选得到目标单位部门关联到的所属相应维度数据的目标关联因素；

S44、根据所得的筛选结果，从所述目标源数据中筛选出目标卡片数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，所述确定目标源数据，包括：

S11、获取初始源数据；

S12、采用预设的数据处理方法对获取到的初始源数据进行处理，并基于所得的处理结果确定所需的目标源数据，其中，所述数据处理方法包括用于删除或使用含有缺失值的第一资料的缺失值处理方法、补全含有缺失值的第二数据的数据补全方法、处理存在实时记录数据与实际数据不一致问题的不一致数据清理方法以及平滑噪声中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，所述根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识，包括：

S21、针对各维数据中涵盖有多个关联因素，采用预设的因素分解方式进行分解，得到相应的单个关联因素；

S22、根据各单个关联因素的识别特征，确定相应的编码规则，并基于所述编码规则对所适应的目标单个关联因素进行编码；

S23、根据所得的编码结果，确定各单个关联因素分别对应的识别标识。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，所述请求数据的输入因素包括人员账号绑定的单位信息、状态信息、请求发生的时间、日期、周期年份中的至少一种信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5中，所述将所述目标卡片数据加载至相应的卡片模板中，并展示相应的目标卡片，包括：

S51、在获取到数据卡片显示指令时，从预设的显示区域中确定所需的内容区域；

S52、将生成的目标卡片加载到所述内容区域，并在所述内容区域展示所述目标卡片中对应记载的内容；

S53、在确定存在目标卡片加载失败、目标卡片展示失败以及目标卡片内容展示不全中的至少一种异常情况时，确定异常产生原因，并回馈对应确定的异常产生原因和/或展示异常信息到指定的处理终端。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S52中，所述在所述内容区域展示所述目标卡片中对应记载的内容，包括：

S521、按照预设的分类方式对生成的目标卡片进行分类，得到多个分类卡片集合，所述分类方式包括内容分类、形式分类以及尺寸分类中的至少一种；

S522、按照单一的数据卡片归类方式，从相应目标分类卡片集合中进行所需目标卡片的抽取，并在所述内容区域展示抽取到的目标卡片中对应记载的内容；

S523、按照复合条件组合方式，基于所确定的分类叠加条件，从所确定的多个目标分类卡片集合中进行所需目标卡片的抽取，并将抽取到的各个目标卡片进行组合，以及在所述内容区域展示对应形成的组合卡片中对应记载的内容。

7.一种多源数据卡片展示系统，其特征在于，所述系统包括第一数据采集模块、标识设定模块、第二数据采集模块、卡片数据筛选模块以及数据卡片展示模块，其中：

所述第一数据采集模块，用于确定目标源数据，所述目标源数据由多维数据构成，且，各维数据中涵盖有多个关联因素；

所述标识设定模块，用于根据关联因素的识别特征，确定各个关联因素分别对应的识别标识；

所述第二数据采集模块，用于获取请求数据，并确定所述请求数据中涵盖的角色信息；

所述卡片数据筛选模块，用于在触发预设功能模块的情况下，将所述角色信息作为主因素，并基于所述主因素与所述目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，通过顺序复合筛选方式，从所述目标源数据中筛选出目标卡片数据；

所述数据卡片展示模块，用于将所述目标卡片数据加载至相应的卡片模板中，以生成、并展示相应的目标卡片；

所述功能模块包括定位模块，所述卡片数据筛选模块通过顺序复合筛选方式，从所述目标源数据中筛选出目标卡片数据的具体实现为：

在确定通过预设的动作方式，触发所述定位模块处于定位模式的情况下，确定对应产生的定位坐标点；

基于所述定位坐标点，通过预设的距离匹配算法，确定距离设备最近的目标单位部门，所述距离匹配算法包括距离阈值匹配算法；

根据所确定所述主因素与所述目标源数据中对应维度的亚级分类识别标识之间的关联，以及各维度数据之间的绑定关系，通过顺序复合筛选方式，筛选得到目标单位部门关联到的所属相应维度数据的目标关联因素；

根据所得的筛选结果，从所述目标源数据中筛选出目标卡片数据。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一数据采集模块还用于获取初始源数据；采用预设的数据处理方法对获取到的初始源数据进行处理，并基于所得的处理结果确定所需的目标源数据，其中，所述数据处理方法包括用于删除或使用含有缺失值的第一资料的缺失值处理方法、补全含有缺失值的第二数据的数据补全方法、处理存在实时记录数据与实际数据不一致问题的不一致数据清理方法以及平滑噪声中的至少一种。

9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中包括多源数据卡片展示方法程序，所述多源数据卡片展示方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

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