CN114610204A - 一种数据处理的辅助装置、方法、存储介质及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种数据处理的辅助装置、方法、存储介质及电子设备。其中辅助装置与数据平台对接，所述辅助装置包括：平台交互模块、模型建立模块；所述模型建立模块用于展示第一可视化操作页面，并获取所述第一可视化操作页面中用户输入的多维度的模型创建信息，基于所述多维度的模型创建信息创建数据分析模型；所述平台交互模块用于与所述数据平台对接，将所述数据分析模型传输至所述数据平台，以使所述数据平台基于所述数据分析模型对所述数据平台的埋点数据进行处理，所述数据平台的数据分析指标。通过可视化的输入多维度模型创建信息，实现数据分析模型基于多维度模型创建信息的一键创建，降低了模型创建的难度，提升了分析数据的效率。

Description

一种数据处理的辅助装置、方法、存储介质及电子设备
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理的辅助装置、方法、存储介质及电子设备。
背景技术
随着互联网时代的飞速发展，用户对产品的智能化需求不断提高，运营人员和开发人员需求对数据平台中的运行数据进行数据分析，针对性对数据平台进行优化，以及对运营方式进行优化。
数据模型的构建过程，对操作人员的存在较高要求的专业性，往往开发人员无法建立具体有效的分析模型，存在模型构建难度大、成本高的问题。
发明内容
本发明提供了一种数据处理的辅助装置、方法、存储介质及电子设备，以解决数据模型构建难度大、成本高的问题。
根据本发明的一方面，提供了一种数据处理的辅助装置，包括：
所述辅助装置与数据平台对接，所述辅助装置包括：平台交互模块、模型建立模块，其中：
所述模型建立模块用于展示第一可视化操作页面，并获取所述第一可视化操作页面中用户输入的多维度的模型创建信息，基于所述多维度的模型创建信息创建数据分析模型；
所述平台交互模块用于与所述数据平台对接，将所述数据分析模型传输至所述数据平台，以使所述数据平台基于所述数据分析模型对所述数据平台的埋点数据进行处理，所述数据平台的数据分析指标。
根据本发明的另一方面，提供了一种数据处理的辅助方法，包括：
根据模型创建指令，展示第一可视化操作页面，并获取所述第一可视化操作页面中用户输入的多维度的模型创建信息，基于所述多维度的模型创建信息创建数据分析模型；
将所述数据分析模型传输至所述数据平台，以使所述数据平台基于所述数据分析模型对所述数据平台的埋点数据进行处理，所述数据平台的数据分析指标。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
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计算机程序，所述计算机程序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本发明任一实施例所述的数据处理的辅助方法。
根据本发明的另一方面，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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的数据处理的辅助方法。
本发明实施例的技术方案，通过可视化的页面，自主选择基本维度，通过对用户维度、事件维度、组合维度等不同颗粒度的组合构建出具备实际分析价值的模型，解决了模型创建过程复杂、效率低且对非本领域技术人员而言需要较高难度的问题，实现了数据分析模型基于多维度模型创建信息的一键创建，降低了对非本领域技术人员的要求，提升了模型创建的效率，能够通过对模型的后续分析做出更加优化的决策；同时，基于多维度模型创建信息创建的数据分析模型实现了对多维度数据的同步分析，提高了数据分析的效率。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明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
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种数据处理的辅助装置结构示意图；
图2是本发明实施例一提供的模型建立模块的结构示意图；
图3是本发明实施例一提供的一种性能分析器页面的示例图；
图4是本发明实施例一提供的一种行为分析器页面的示例图；
图5是本发明实施例一提供的一种系统设计分析器页面的示例图
图6是本发明实施例一提供的平台交互模块的结构示意图；
图7是本发明实施例二提供的一种数据处理辅助装置的结构示意图；
图8是本发明实施例二提供的第二可视化操作页面的示意图；
图9是本发明实施例二提供的埋点代码生成模块的结构示意图；
图10是本发明实施例三提供的一种数据处理辅助方法的流程示意图；
图11是本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种数据处理的辅助装置结构示意图，所述辅助装置与所述数据平台对接，所述辅助装置包括：平台交互模块110、模型建立模块120，其中：
模型建立模块120用于展示第一可视化操作页面，并获取所述第一可视化操作页面中用户输入的多维度的模型创建信息，基于所述多维度的模型创建信息创建数据分析模型；
平台交互模块110用于与所述数据平台对接，将所述数据分析模型传输至所述数据平台，以使所述数据平台基于所述数据分析模型对所述数据平台的埋点数据进行处理，所述数据平台的数据分析指标。
本实施例中，数据平台为业务数据处理的平台，示例性的，该数据平台可以是交易数据平台，可与操作用户进行交易的交互平台，其中，交易可以是商品的交易、虚拟资源的交易、服务的交易等，对此不足限定。上述数据平台可以是不同类型的业务平台，示例性的，数据平台可以是mPaaS平台、Xcode平台、Extension平台等，本实施例中，不限定数据平台的平台类型和业务功能。
数据平台存在对业务数据进行数据采集和数据分析的需求，为了降低数据平台上实现数据采集和数据分析的技术难度，数据平台与本实施例提供的辅助装置连接，通过调用辅助装置的方式，快速获取数据采集工具和数据分析模型，降低了数据平台上生成数据采集工具和数据分析模型的难度，减少了对操作用户的技能需求。
模型建立模块120用于可视化的实现数据分析模型的自动创建。具体的，模型建立模块120在被调用的情况下，调用并渲染第一可视化操作页面，该第一可视化操作页面在显示器的显示界面上进行展示，实现与操作用户的交互，以采集操作用户输入的，用于创建数据分析模型的模型创建信息。
第一可视化操作页面中包括模型创建信息的采集区域和数据分析模型的生成控件，其中，模型创建信息的采集区域用于采集操作用户输入的模型创建信息，该模型创建信息的采集区域内可以是包括新建模型控件、信息输入框、信息选择控件等，可实现操作用于对模型创建信息的输入或者选择。该新建模型控件用于开启后续控件的功能，具体的，新建模型控件未打开时，信息输入框、信息选择控件、数据分析模型的生成控件等无法使用，即信息输入框无法输入模型创建信息，信息选择控件无法选择模型创建信息，数据分析模型的生成控件无法创建数据分析模型；可选的，用于创建数据分析模型的模型创建信息为多维度的模型创建信息，相应的，模型创建信息的采集区域内还可以包括信息扩展控件，例如可以是“+”等形式的控件，用于在已输入的模型创建信息中累加新增的模型创建信息。模型创建信息包括但不限于时间维度、事件维度、用户维度、时间维度、组合维度、页面维度、页面顺序维度中一项或多项分别对应的信息。本实施例中，通过采集多维度的模型创建信息，进一步用于创建多维度的数据分析模型，可实现对数据进行多维度的数据分析，相对于单一维度的数据分析模型，满足对数据的多维度分析需求。数据分析模型的生成控件可以是“确定”或者“生成”控件，用于基于模型创建信息的采集区域采集的一个或多个模型创建信息，生成数据分析模型的生成指令，通过响应该生成指令，生成符合模型创建信息的数据分析模型。
模型建立模块120通过第一可视化操作页面采集的多维度模型创建信息，响应生成指令，创建对应的数据分析模型。可选的，模型建立模块120用于根据所述多维度的模型创建信息中的信息类型，从预设模型表中调用对应的初始模型，基于所述多维度的模型创建信息中的信息值更新所述初始模型，生成数据分析模型。
所述预设模型表是初始模型的合集，初始模型为模型创建信息的信息类型已知、模型创建信息的信息值待定的模型，示例性的，一初始模型基于时间区间和首页触发事件创建，但时间区间的具体时间值未知。通过设置预设模型表，预先存储多个初始模型，便于根据数据分析模型的创建需求快速调用，同时基于采集的模型创建信息对初始模型进行快速更新，得到具有数据分析功能的目标数据分析模型。在一些实施例中，初始模型为多维度初始模型，用于生成多维度数据分析模型。
预设模型表中还可以包括模型存储列表，该模型存储列表中关联存储有初始模型标识和初始模型对应的模型创建信息中信息类型。相应的，根据采集的多维度的模型创建信息中信息类型，从预设模型表中通过信息类型匹配的方式，确定相应初始模型，调用匹配到的初始模型，并将多维度的模型创建信息适应性替换到初始模板中，更新得到所需数据分析模型。
需要说明的是，本实施例中采集的多维度模型创建信息的格式可以是数据平台的兼容格式，初始模型的创建语言可以是数据平台的兼容语言，在数据平台的类型发生变化的情况下，多维度模型创建信息的格式和初始模型的创建语言可随之变化，以提高辅助装置的适用范围。
模型建立模块120可视化地自动创建数据分析模型，以使得操作用户在输入多维度模型创建信息后可实现一键生成数据分析模型，无需操作用户具有数据分析模型的创建技能，降低了数据分析模型的创建难度。
平台交互模块110用于与数据平台进行数据传输，进行传输的数据包括数据平台向辅助装置发送的模型创建指令、模型建立模块120触发的需要在数据平台对应显示设备上渲染的第一可视化操作页面的渲染数据、显示设备上第一可视化操作页面采集的多维度模型创建信息、以及创建完成的数据分析模型。
平台交互模块110将创建的所述数据分析模型发送至数据平台，该数据分析模型具有数据分析能力，用于对数据平台采集的数据进行数据分析处理，得到数据平台的数据分析指标，不同的数据分析模型分别对应不同的数据分析指标。其中，该数据平台采集的数据可以是埋点数据，对此不作限定。
在上述实施例的基础上，辅助装置还包括模型存储器，模型建立模块120与模型存储器连接，模型存储器用于对新增模型创建信息进行存储，便于在后续模型创建过程中供操作用户进行选择，降低操作用户对模型创建信息的输入难度。示例性的，对于用户在某次使用中新增的维度信息，可以通过保存功能，将数据存储到系统后台的“维度信息表”。模型存储器还用于存储模型建立模块120创建的数据分析模型，将组合好的模型信息存储到后台的“模型表”，可以后续进行复用。
本实施例提供的技术方案，通过辅助装置中的模型建立模块以可视化页面采集多维度的模型创建信息，自动生成多维度的模型创建信息对应的多维度数据分析模型，无需操作用户具有模型创建技能。通过辅助装置中的平台交互模块实现与数据平台的数据传输，实现将辅助装置生成的数据分析模型发送至数据平台，实现数据平台对辅助装置的调用，无需对数据平台进行二次开发，降低了对数据平台的开发成本。
图2是本发明实施例一提供的模型建立模块的结构示意图。在上述实施例的基础上，对模型建立模块进行了细化，可选的，模型建立模块120包括性能分析模型创建单元121、行为分析模型创建单元122和系统分析模型创建单元123。
其中，性能分析模型创建单元121用于基于所述第一可视化操作页面获取的第一多维度信息，创建性能分析模型，其中，所述第一多维度信息包括时间维度和事件维度。相应的，第一可视化操作页面包括性能分析器页面，示例性的，参见图3，图3是本发明实施例一提供的一种性能分析器页面的示例图。该性能分析器页面用于引导用户创建性能分析模型，在模型搭建区内，按下新建模型按钮后，可选择相应的时间维度信息或事件维度信息，没有所需维度信息时可以通过添加按钮添加所需维度信息，最后通过确定按钮一键生成性能分析模型；另外，生成的性能分析模型会在模型列表处显示，性能分析模型的数据分析结果可通过数据图表按钮查看。
性能分析模型创建单元121基于性能分析器页面获取的第一多维度信息，创建性能分析模型。该第一多维度信息包括但不限于时间维度信息和事件维度信息，具体的，时间维度信息可以是某一时间段、某一时刻等，对此不做限定，例如，“16:00-17:00”、“2021年7月8日上午10:00”等；事件维度信息可以是某一性能事件，对此不做限定，例如设备加载、首屏加载、单页面加载、用户地域等。事件维度信息可以根据数据平台中包括的业务事件确定，对此不作限定。可选的，选择两个或者两个以上的维度信息，组合生成事件模型，具体的，例如选择“商品页加载时间”-“华为手机”-“16:00-18:00”三个单维信息进行组合，其中“华为手机”可以是设备维度信息，以生成了“华为手机用户在16:00-18:00进入商品页面的加载时间统计”事件。通过对性能分析模型的数据记录和分析，能够更加方便技术人员进行更细颗粒度的定位系统卡顿等问题原因，提升产品用户体验。
行为分析模型创建单元122用于基于所述第一可视化操作页面获取的第二多维度信息，创建行为分析模型，其中，所述第二多维度信息包括用户维度、时间维度和组合维度。相应的，第一可视化操作页面包括行为分析器页面，示例性的，参见图4，图4是本发明实施例一提供的一种行为分析器页面的示例图。该行为分析器页面用于引导用户创建行为分析模型，在模型搭建区内，按下新建模型按钮后，可选择相应的用户维度信息、事件维度信息和组合维度信息，没有所需维度信息时可以通过添加按钮添加所需维度信息，最后，通过确定按钮一键生成行为分析模型；另外，生成的行为分析模型会在模型列表处显示，行为分析模型的数据分析结果可通过数据图表按钮查看。
行为分析模型创建单元122基于行为分析器页面获取的第二多维度信息，创建行为分析模型。该第二多维度信息包括但不限于用户维度信息、事件维度信息和组合维度信息。用户维度信息可以是某一类型用户的信息，例如注册用户的年龄、会员用户等级、vip用户充值额度、贷款用户贷款额度等，对此不做限定。事件维度信息可以是某一行为事件，例如首次登陆时间、下单数量、商城产品浏览时间等，并且可以针对产品进行二级分类选择，例如电子商品、化妆品、食物商品等，对此不做限定。该事件维度信息与性能分析模型创建单元121的事件维度信息不同点在于事件的类型，性能分析模型创建单元121事件类型是系统事件，行为分析模型创建单元122事件类型是行为事件；组合维度信息是将其他维度信息条件关联，生成较为复杂的单维度信息，例如：vip用户登陆时间在近30天内。通过选择单个维度信息，进行进一步的行为分析模型搭建的方式，如用户维度和事件维度进行组合，可以得到：分析vip用户浏览电子类商品的时间，根据同类用户对不同商品的浏览时间事件分析，得到该类用户对商品的偏好，形成用户画像。
系统分析模型创建单元123用于基于所述第一可视化操作页面获取的第三多维度信息，创建系统分析模型，其中，所述系统分析模型包括事件模型和漏斗模型，其中，所述事件模型对应的第三多维度信息包括用户维度、事件维度和页面维度，所述漏斗模型对应的第三多维度信息包括用户维度和页面顺序维度。相应的，第一可视化操作页面包括系统设计分析器页面；参见图5，图5是本发明实施例一提供的一种系统设计分析器页面的示例图。该系统设计分析器页面用于引导用户创建系统分析模型，在模型搭建区内，按下新建模型按钮后，首先选择创建事件模型或者漏斗模型，继而选择相应的维度信息，没有所需维度信息时可以通过添加按钮添加所需维度信息，最后，通过确定按钮一键生成相应的系统分析模型；另外，生成的系统分析模型会在模型列表处显示，系统分析模型的数据分析结果可通过数据图表按钮查看。
系统分析模型创建单元123基于系统分析器页面获取的第三多维度信息，创建系统分析模型。该系统分析模型包括事件模型和漏斗模型，其中，事件模型对应的第三多维度信息包括但不限于用户维度信息、事件维度信息和页面维度信息，漏斗模型对应的第三多维度信息包括用户维度信息和页面顺序维度信息。用户维度信息和性能分析模型创建单元121中的用户维度信息相同，在此不做重复解释。事件维度信息的事件类型同样不同于上述事件维度信息，事件维度信息可以是某一系统事件，例如图标点击次数，页面回滚次数，页面停留时间等，对此不做限定。页面维度可以是被标记过的页面id，对此不做限定；页面顺序维度信息是多个页面的关联顺序，例如选择“首页”，“电子商品推荐页”，“详情页”，“下单页”四个页面，四个页面按照此顺序排列，对此不做限定。
建立事件模型：用户从事件模型对应的第三多维度信息中至少选择两个不同维度的维度信息进行组合生成事件模型，例如用户分别选择“vip用户”、“首页入口图标1”和“点击次数”进行组合，得到“vip用户在首页点击入口1的次数”模型，同样地，建立点击入口2次数的模型，进行对比，得到vip用户更加关注和常使用的入口，可以进行页面布局对不同用户的个性化展现。
建立漏斗模型：用户首先选择用户维度信息，然后选择多个页面，并通过拖拉操作配置页面之间的关联顺序。例如用户选择“普通用户”后，选择“首页”，“电子商品推荐页”，“详情页”，“下单页”四个页面，并按照此顺序排列，创建了一个从首页到下单页的特定路径的漏斗模型，该模型可以展示普通用户从首页到最后下单页各环境之间的转换率和晋级率，从而分析哪条路径更加能促使用户将浏览转换为下单，得到推广策略。
本实施例的技术方案中，通过采集多个维度的模型创建信息，以创建得到多维度的性能分析模型、行为分析模型、系统分析模型，实现对平台数据的多维度分析。
在上述实施例的基础上，性能分析模型创建单元121基于性能分析器页面可视化的自动创建性能分析模型。具体的，性能分析模型创建单元121被调用的情况下，调用并渲染该性能分析器页面，该性能分析器页面在显示器的显示界面上进行展示，实现与操作用户的交互，以采集操作用户输入或者选择的用于创建行为分析模型的第一多维度信息，通过生成控件，实现性能分析模型的一键创建。示例性的，预设模型表中预先存储有多个初始性能分析模型，各初始性能分析模型与信息类型组合对应存储，根据采集的多维度信息类型，在预设模型表中匹配到对应的初始性能分析模型，并基于采集的多维度信息更新所述初始性能分析模型中的对应字段，得到性能分析模型。
行为分析模型创建单元122基于行为分析器页面可视化的自动创建行为数据分析模型。具体的，行为分析模型创建单元121被调用的情况下，调用并渲染该行为分析器页面，该行为分析器页面在显示器的显示界面上进行展示，实现与操作用户的交互，以采集操作用户输入或者选择的用于创建行为分析模型的第二多维度信息，通过生成控件，实现行为分析模型的一键创建。示例性的，预设模型表中预先存储有多个初始行为分析模型，各初始行为分析模型与信息类型组合对应存储，根据采集的多维度信息类型，在预设模型表中匹配到对应的初始行为分析模型，并基于采集的多维度信息更新所述初始行为分析模型中的对应字段，得到行为分析模型。
系统分析模型创建单元123基于系统分析器页面可视化的自动创建系统分析模型。具体的，系统分析模型创建单元121被调用的情况下，调用并渲染该系统分析器页面，该系统分析器页面在显示器的显示界面上进行展示，实现与操作用户的交互，以采集操作用户输入或者选择的用于创建系统分析模型中事件模型对应的第三多维度信息，通过生成控件，实现系统分析模型中事件模型的一键创建；可选的，采集操作用户输入或者选择的用于创建系统分析模型中漏斗模型对应的第三多维度信息，通过生成控件，实现系统分析模型中漏斗模型的一键创建。示例性的，预设模型表中预先存储有多个初始系统分析模型，各初始系统分析模型与信息类型组合对应存储，根据采集的多维度信息类型，在预设模型表中匹配到对应的初始系统分析模型，并基于采集的多维度信息更新所述初始系统分析模型中的对应字段，得到系统分析模型。
本实施例提供的技术方案，模型建立模块从性能分析、行为分析和系统分析三个方面可视化创建数据分析模型，细化了模型建立的范围，使用户可以更高效的创建所需的数据分析模型
在上述实施例的基础上，对平台交互模块进行了细化，参见图6，图6是本发明实施例一提供的平台交互模块的结构示意图。其中，平台交互模块110包括接入器111和触发器112，其中，接入器111用于接入数据平台210；触发器112用于根据传输指令，生成待传输对象的传输报文，并将所述传输报文通过网关传输至数据平台210，其中，所述待传输对象包括数据分析模型和埋点代码。
接入器111与数据平台210连接，是辅助装置和数据平台交互的枢纽。接入器111的产生与数据平台相关，不同的数据平台产生的接入器是有差异的，示例性的，数据平台以mPaaS平台为例，mPaaS平台提供了多种SDK供使用方调用，以完成平台的各种操作。接入器的产生包括两步，首先是构建一个基于mPaaS框架接入的新工程，具体方式为通过开发者工具mPaaS Xcode Extension选择模板类型、基线类型版本、和基本功能后，生成工程该工程也是本发明装置的基础。第二步是引入移动分析组件，在满足mPaaS基线版本的条件下，通过JDK的编辑工程选项，选择移动分析进行编辑，完成后在JDK的header search选项中添加系统库的查找路径，即可使用移动分析相关功能。
触发器112在辅助装置的功能区创建分析模型点击确认后触动，触发器112根据传输指令，生成传输对象的传输报文并将所述传输报文通过网关传输至数据平台210。示例性的，触发器将选择的行为转变为SDK相应功能接口的标准报文输入，并自动发送到日志采集网关，网关直接将数据传输至JStorm集群进行计算。最终将数据上传至mPaaS服务器。
本实施例提供平台交互模块的具体结构，平台交互模块是连接辅助装置与数据平台的纽带。数据平台使用辅助装置实现数据的分析，这个过程中，接入器将辅助装置与数据平台连接起来，触发器传输数据分析模型到数据平台，使得辅助装置与数据平台紧密连接，促使辅助装置与数据平台成为一个整体。
实施例二
图7是本发明实施例二提供的一种数据处理的辅助装置结构示意图：在上述实施例的基础上，所述辅助装置包括平台交互模块110、模型建立模块120、埋点代码生成模块130、数据展示模块140；
埋点代码生成模块130用于展示第二可视化操作页面，获取所述第二可视化操作页面中采集的埋点信息，调用埋点代码模板，基于所述埋点信息和所述埋点代码模板生成目标埋点代码；
平台交互模块110还用于将所述目标埋点代码传输至数据平台，以使所述数据平台基于所述目标埋点代码获取埋点数据。
数据展示模块140用于将所述数据分析指标转换为数据图形，并展示。
其中，埋点代码生成模块130用于可视化的自动创建埋点代码。具体的，埋点代码生成模块130被调用的情况下，调用并渲染第二可视化操作页面，该第二可视化操作页面在显示器的显示界面上进行展示，实现与操作用户的交互，以采集操作用户输入或选择的，用于创建目标埋点代码的埋点信息。示例性的，参见图8，图8是本发明实施例二提供的第二可视化操作页面的示意图。第二可视化操作页面包括埋点信息的采集区、代码复制区和埋点代码生成控件，其中，埋点信息的采集区用于采集用户输入和选择的埋点信息，该埋点信息的采集区域可以包括信息输入框、信息选择控件等，可实现操作用于对埋点信息的选择或者输入。
代码复制区用于可视化展示生成的目标埋点代码和代码生成时所用到的引用代码，且代码复制区内的代码可直接复制，以便于用户使用。
埋点代码生成控件可以是“确定”或者“一键生成”控件，用于基于埋点信息采集区采集的埋点信息，生成埋点代码的生成指令，通过响应该生成指令，生成符合用户所需的目标埋点代码。
平台交互模块110用于与数据平台进行数据传输，进行传输的数据还包括数据平台向辅助装置发送的埋点代码创建指令、埋点代码生成模块130触发需要在数据平台对应显示设备上渲染的第二可视化操作页面的渲染数据、显示设备上第二可视化操作页面采集的埋点信息、以及生成的目标埋点代码。
平台交互模块110将生成的目标埋点代码传输至数据平台。数据平台通过使用平台交互模块传输的目标埋点代码，获取相应的数据，继而使用数据分析模型分析获得的埋点数据，得到分析结果。
数据展示模块140与模型建立模块120连接，模型建立模块120创建的数据分析模型通过引入开源组件，如：ECharts，能够将所述数据分析指标转换为数据图形，该数据图形包括柱状图、折线图、散点图、饼状图等，通过数据图形的形式向用户进行可视化展示，同时还支持多维度的混合图表展示。
本实施例提供的技术方案，通过辅助装置中的埋点代码生成模块的可视化页面采集埋点信息，自动生成目标埋点代码，无需用户具有撰写埋点代码的能力。通过辅助装置中的平台交互模块实现与数据平台的数据传输，实现将辅助装置生成的目标埋点代码发送至数据平台，实现数据平台对辅助装置的调用，无需对数据平台进行二次开发，降低了对数据平台的开发成本。通过数据平台调用目标埋点代码得到埋点数据，可以直接提供给数据分析模型使用，减少了数据传输损耗的时间，提高了数据分析的效率。通过采用引入开源组件的方式，将数据分析结果直观的展现出来，进一步提高对数据分析结果的分析效率。
可选的，图9是本发明实施例二提供的埋点代码生成模块的结构示意图，如图9，埋点代码生成模块130包括：信息获取单元131，用于获取所述第二可视化操作页面中采集的埋点信息，并将所述埋点信息存储为预设格式；数据解析单元132，调用数据解析库，基于所述数据解析库将所述预设格式的埋点信息与模板变量进行绑定，其中，所述数据解析库中包括模板变量与埋点信息类型的对应关系；代码生成单元133，调用埋点代码模板，基于与各模板变量绑定的埋点信息更新所述埋点代码模板，生成所述目标埋点代码。
在上述实施例的基础上，信息获取单元131用于引导用户选择或输入所述埋点信息，该埋点信息包括需要输入的埋点ID、用例ID，在埋点信息的输入区域，配置有格式和位数的提示；该埋点信息还包括需要选择的埋点类型、业务类型、，日志类别、行为名称；此外，该埋点信息还包括可添加的多个消息参数和输入消息体的键值信息。其中，埋点类型包括点击埋点、时间埋点等。信息获取单元131会将输入数据以预设格式进行保存。所述预设格式与所用数据平台相关联，如mPaaS平台预设格式为JSON格式。
数据解析单元132用于将信息获取单元131获取的埋点信息转化为数据平台兼容的预设格式，并将埋点信息与模板变量进行绑定，以便于代码生成单元133生成埋点代码。具体的数据解析单元将调用数据解析库，生成数据解析指令，将埋点信息装换位预设格式，并根据数据解析库内模板变量与埋点信息类型的对应关系使埋点信息与模板变量绑定。
示例性的，数据解析库选用一个名为Plop的JavaScript库，能够在该插件的action方法内，配置动作属性，该动作可以将JSON数据和模板页面内的变量进行绑定，从而达到数据的转换和生效功能。数据解析单元132可调用数据解析库，以获取模板变量与埋点信息类型的对应关系。
代码生成单元133包含模板文件存储子单元和目标文件生成子单元，模板文件存储子单元用于存储埋点代码模板，其中涉及到关键信息的部分用变量进行占位，经过数据解析单元132的执行，目标文件生成子单元将用户输入的埋点信息与变量进行绑定，并且在目标文件部分生成包含具体信息的埋点代码，同时在代码复制区内显示，可供用户直接复制。
在上述实施例的基础上，埋点代码生成模块130与埋点信息存储器连接，能够对用户选择的埋点信息进行模板化保存，下次输入类似埋点时点击导入模板后，能够返显具体信息，用户只需修改区别信息即可。在装置后台数据库设计“埋点信息表”，进行埋点信息的存储，后续引用时通过读取数据库即可展示。
本实施例提供的技术方案，通过埋点信息与埋点代码模板相绑定的方法，简单化了埋点代码的生成，降低了用户操作的难度，提高了埋点代码的生成效率，进而提高了数据分析的效率。
实施例三
图10是本发明实施例四提供的一种数据处理辅助方法的流程示意图，本实施例可适用于可视化创建多维度数据分析模型的情况，该方法可以由本发明上述任一实施例提供的辅助装置来执行，该辅助装置可以由软件和/或硬件来实现，该信息生成装置可以配置在电子计算设备上，具体包括如下步骤：
S210、根据模型创建指令，展示第一可视化操作页面，并获取所述第一可视化操作页面中用户输入的多维度的模型创建信息，基于所述多维度的模型创建信息创建数据分析模型；
S220、将所述数据分析模型传输至所述数据平台，以使所述数据平台基于所述数据分析模型对所述数据平台的埋点数据进行处理，所述数据平台的数据分析指标。
可选的，基于所述多维度的模型创建信息创建数据分析模型，包括：根据所述多维度的模型创建信息中的信息类型，从预设模型表中调用对应的初始模型，基于所述多维度的模型创建信息中的信息值更新所述初始模型，生成数据分析模型。
可选的，获取所述第一可视化操作页面中用户输入的多维度的模型创建信息，基于所述多维度的模型创建信息创建数据分析模型，包括：
基于所述第一可视化操作页面获取的第一多维度信息，创建性能分析模型，其中，所述第一多维度信息包括时间维度和事件维度；
基于所述第一可视化操作页面获取的第二多维度信息，创建行为分析模型，其中，所述第二多维度信息包括用户维度、时间维度和组合维度；
基于所述第一可视化操作页面获取的第三多维度信息，创建系统分析模型，其中，所述系统分析模型包括事件模型和漏斗模型，其中，所述事件模型对应的第三多维度信息包括用户维度、事件维度和页面维度，所述漏斗模型对应的第三多维度信息包括用户维度和页面顺序维度。
可选的，该方法还包括：根据埋点代码生成指令，展示第二可视化操作页面，获取所述第二可视化操作页面中采集的埋点信息，调用埋点代码模板，基于所述埋点信息和所述埋点代码模板生成目标埋点代码；
将所述目标埋点代码传输至所述数据平台，以使所述数据平台基于所述目标埋点代码获取埋点数据。
可选的，获取所述第二可视化操作页面中采集的埋点信息，调用埋点代码模板，基于所述埋点信息和所述埋点代码模板生成目标埋点代码，包括：
获取所述第二可视化操作页面中采集的埋点信息，并将所述埋点信息存储为预设格式；
调用数据解析库，基于所述数据解析库将所述预设格式的埋点信息与模板变量进行绑定；
调用埋点代码模板，基于与各模板变量绑定的埋点信息更新所述埋点代码模板，生成目标埋点代码。
可选的，该方法还包括：将所述数据分析指标转换为数据图形，并展示。
可选的，将所述数据分析模型传输至所述数据平台，包括：根据传输指令，生成待传输对象的传输报文，并将所述传输报文通过网关传输至所述数据平台，其中，所述待传输对象包括数据分析模型和埋点代码。
本实施例所提供的数据处理辅助方法可由本发明任意实施例所提供的数据处理辅助装置来实现，并且具备各装置所展现的有益效果。
实施例四
图11示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。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(如头盔、眼镜、手表等)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/或者要求的本发明的实现。
如图11所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10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。
处理器11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。处理器11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处理器、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。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据处理辅助方法。
在一些实施例中，数据处理辅助方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的数据处理辅助方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行数据处理辅助方法。
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。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序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，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序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。
在本发明的上下文中，计算机可读存储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计算机程序。计算机可读存储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。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。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，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：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电子设备。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)、区块链网络和互联网。
计算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服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
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，本发明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，只要能够实现本发明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，并不构成对本发明保护范围的限制。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。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种数据处理的辅助装置，其特征在于，所述辅助装置与数据平台对接，所述辅助装置包括：平台交互模块、模型建立模块，其中：
所述模型建立模块用于展示第一可视化操作页面，并获取所述第一可视化操作页面中用户输入的多维度的模型创建信息，基于所述多维度的模型创建信息创建数据分析模型；
所述平台交互模块用于与所述数据平台对接，将所述数据分析模型传输至所述数据平台，以使所述数据平台基于所述数据分析模型对所述数据平台的埋点数据进行处理，所述数据平台的数据分析指标。
2.根据权利要求1所述的数据处理的辅助装置，其特征在于，模型建立模块用于根据所述多维度的模型创建信息中的信息类型，从预设模型表中调用对应的初始模型，基于所述多维度的模型创建信息中的信息值更新所述初始模型，生成数据分析模型。
3.根据权利要求1或2所述的数据处理的辅助装置，其特征在于，所述模型建立模块包括性能分析模型创建单元、行为分析模型创建单元和系统分析模型创建单元，其中；
所述性能分析模型创建单元用于基于所述第一可视化操作页面获取的第一多维度信息，创建性能分析模型，其中，所述第一多维度信息包括时间维度和事件维度；
所述行为分析模型创建单元用于基于所述第一可视化操作页面获取的第二多维度信息，创建行为分析模型，其中，所述第二多维度信息包括用户维度、时间维度和组合维度；
所述系统分析模型创建单元用于基于所述第一可视化操作页面获取的第三多维度信息，创建系统分析模型，其中，所述系统分析模型包括事件模型和漏斗模型，其中，所述事件模型对应的第三多维度信息包括用户维度、事件维度和页面维度，所述漏斗模型对应的第三多维度信息包括用户维度和页面顺序维度。
4.根据权利要求1所述的数据处理的辅助装置，其特征在于，所述辅助装置还包括埋点代码生成模块，用于展示第二可视化操作页面，获取所述第二可视化操作页面中采集的埋点信息，调用埋点代码模板，基于所述埋点信息和所述埋点代码模板生成目标埋点代码；
所述平台交互模块还用于将所述目标埋点代码传输至所述数据平台，以使所述数据平台基于所述目标埋点代码获取埋点数据。
5.根据权利要求4所述的数据处理的辅助装置，其特征在于，所述埋点代码生成模块包括：
信息获取单元，用于获取所述第二可视化操作页面中采集的埋点信息，并将所述埋点信息存储为预设格式；
数据解析单元，调用数据解析库，基于所述数据解析库将所述预设格式的埋点信息与模板变量进行绑定，其中，所述数据解析库中包括模板变量与埋点信息类型的对应关系；
代码生成单元，调用埋点代码模板，基于与各模板变量绑定的埋点信息更新所述埋点代码模板，生成目标埋点代码。
6.根据权利要求1所述的数据处理的辅助装置，其特征在于，所述辅助装置还包括数据展示模块，所述数据展示模块用于将所述数据分析指标转换为数据图形，并展示。
7.根据权利要求1或5所述的数据处理的辅助装置，其特征在于，所述平台交互模块包括接入器和触发器，其中，所述接入器用于接入所述数据平台；
所述触发器用于根据传输指令，生成待传输对象的传输报文，并将所述传输报文通过网关传输至所述数据平台，其中，所述待传输对象包括数据分析模型和埋点代码。
8.一种数据处理的辅助方法，其特征在于，包括：
根据模型创建指令，展示第一可视化操作页面，并获取所述第一可视化操作页面中用户输入的多维度的模型创建信息，基于所述多维度的模型创建信息创建数据分析模型；
将所述数据分析模型传输至所述数据平台，以使所述数据平台基于所述数据分析模型对所述数据平台的埋点数据进行处理，所述数据平台的数据分析指标。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
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计算机程序，所述计算机程序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8所述的数据处理的辅助方法。
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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求8所述的数据处理的辅助方法。
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