CN114626645A - 数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待分析的区域内用户的DPI数据；所述DPI数据包括第一统计期间内各工作日的DPI数据以及第二统计期间各工作日的DPI数据，针对每一用户，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，并根据目标行业的用户确定目标群体，根据DPI数据确定疫情发生前所述目标群体的每日平均移动距离，以及疫情发生后目标群体中每一用户的每日移动距离，根据每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态，根据用户的复工状态，确定所述区域内目标行业的复工状态，所述方法无需从企业收集数据，能够及时、准确地确定复工状态。

Description

数据处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

疫情的发生使得各行各业都受到了很强的冲击，很多人赖以生存的服务业首当其冲，如外卖、快递及出租车等行业。当疫情得到控制后，各服务行业会逐渐开始复工，有效评估无固定工作地点的服务人群是否复工对于评估整个社会的恢复运转情况具有重要意义。

目前都是通过直接记录的数据对某一家企业的服务人群的服务情况进行评估，若直接记录的数据不及时或不准确时，政府服务平台或新闻平台不能得到准确、有效的复工状态，从而无法及时、准确地对用户或企业做出相应的指示。

发明内容

本发明实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，以解决难以及时、准确地确定复工状态的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种数据处理方法，包括：

获取待分析的区域内用户的DPI数据；所述DPI数据包括疫情发生前第一统计期间内各工作日的DPI数据以及疫情发生后第二统计期间各工作日的DPI数据；

针对每一用户，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，并根据目标行业的用户确定目标群体；

根据DPI数据确定疫情发生前所述目标群体的每日平均移动距离，以及疫情发生后所述目标群体中每一用户的每日移动距离，根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态；

根据所述用户的复工状态，确定所述区域内目标行业的复工状态。

可选的，在根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态之前，还包括：

针对每一用户，判断疫情发生前所述用户的每日移动距离是否小于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第一系数的相乘结果；

若小于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第一系数的相乘结果，则将所述用户从目标群体移除。

可选的，根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态，包括：

根据疫情发生后第二统计期间内每一用户的每日移动距离确定工作列表中的距离数值；

根据所述工作列表中的距离数值确定所述用户的复工状态；

其中，对于第二统计期间内的每一日期，当所述日期对应的每日移动距离大于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第二系数的相乘结果时，或者，当所述每日移动距离大于等于最短距离阈值时，将所述工作列表中对应于所述日期的距离数值设置为第一数值，否则，将所述工作列表中对应于所述日期的距离数值设置为第二数值。

可选的，根据所述工作列表中的距离数值确定所述用户的复工状态，包括：

根据所述工作列表中的距离数值，将所述工作列表拆分为至少一个子列表，其中，每一子列表包括一个第一数值或者连续的多个第一数值；

若所述至少一个子列表中的任一子列表的长度大于等于第一预设长度，则确定所述用户复工；

获取长度大于等于第一预设长度的各个子列表的起始位置对应的日期，将最早的日期作为所述用户的复工日期。

可选的，根据所述工作列表中的距离数值确定所述用户的复工状态，还包括：

若各个子列表的长度均小于第一预设长度，则针对每一子列表，判断所述子列表的长度是否大于等于第二预设长度；其中，所述第二预设长度小于第一预设长度；

若存在长度大于等于第二预设长度的子列表，则确定所述用户复工；

获取距离当前统计时间最近的子列表，并将该子列表的起始位置对应的日期作为所述用户的复工日期。

可选的，根据所述用户的复工状态，确定所述区域内目标行业的复工状态，包括：

根据所述复工日期确定所述区域的每日累计复工人数，并根据所述每日累计复工人数确定所述区域内目标行业的复工比例。

可选的，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，包括：

根据所述DPI数据获取所述用户对预设应用程序的访问次数，若所述访问次数大于等于预设访问次数，则所述用户为目标行业的用户；所述预设应用程序为与目标行业对应的应用程序；或者，

根据所述DPI数据获取所述用户接收来自预设应用程序的短信数量，若所述短信数量大于等于预设短信数量，则所述用户为目标行业的用户；或者，

根据所述DPI数据判断所述用户是否为具有预设职业属性标签的用户，若所述用户具有预设职业属性标签，则所述用户为目标行业的用户；所述预设职业属性标签为与目标行业对应的标签。

可选的，在确定所述区域内目标行业的复工状态之后，还包括：

向所述区域内的公共设备发送与所述复工状态对应的控制信息；

和/或，向政府服务平台或新闻平台发送所述复工状态，以使所述政府服务平台或新闻平台根据所述复工状态发送相应的指示信息；

和/或，向所述区域内的终端设备发送与所述复工状态对应的提示信息。

第二方面，本发明实施例提供一种数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取待分析区域内用户的DPI数据；所述DPI数据包括疫情发生前第一统计期间内各工作日的DPI数据以及疫情发生后第二统计期间各工作日的DPI数据；

判断模块，用于针对每一用户，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，并根据目标行业的用户确定目标群体；

第一确定模块，用于根据DPI数据确定疫情发生前所述目标群体的每日平均移动距离，以及疫情发生后每一用户的每日移动距离，根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态；

第二确定模块，用于根据所述用户的复工状态，确定所述区域内目标行业的复工状态。

第二方面，本发明实施例提供一种数据处理设备，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如第一方面任一项所述的数据处理方法。

第四方面，本发明实施例提供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，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如第一方面任一项所述的数据处理方法。

本发明实施例提供的数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取待分析区域内用户的DPI数据，所述DPI数据包括疫情发生前第一统计期间内各工作日的DPI数据以及疫情发生后第二统计期间各工作日的DPI数据，根据DPI数据确定每一用户是否为目标行业的用户，进而确定目标群体，再根据DPI数据确定疫情发生前目标群体的每日平均移动距离，以及疫情发生后所述目标群体中每一用户的每日移动距离，根据上述距离确定所述用户的复工状态，最后根据用户的复工状态确定区域内目标行业的复工状态，能够及时、准确地确定复工状态。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的数据处理方法的应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的数据处理装置的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的数据处理设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

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，都属于本发明保护的范围。

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”、“第三”“第四”等(如果存在)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例如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。

在疫情发生后，社会的各行各业都受到了很强的冲击，尤其是工作地点不固定的服务行业，如外卖、快递和出租车等行业，有效评估上述服务行业的恢复情况对于评估整个社会的恢复运转具有重要意义，可以使得政府平台及新闻平台对用户或企业做出相应的指示。在一些方案中，可以通过对一家企业记录的数据确定复工情况，进而确定一个区域的复工情况。但是所述方法依托于企业提供的数据，具有操作繁琐、及时性差及不准确的问题，使得政府服务平台或新闻平台对用户或企业做出的相应指示也具有及时性差和不准确的问题。

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种方案，可以采集用户的DPI数据，根据DPI数据确定从事目标行业的目标群体，然后根据DPI数据确定疫情前目标群体的每日移动距离和疫情后目标群体中每一用户的每日移动距离，在根据每日移动距离确定区域的复工状态。复工状态可以表示该区域预设服务行业的复工情况。对于工作地点不固定的服务行业来说，用户的复工状态与用户每日的移动距离有关，因此，通过获取用户的每日移动距离，可以快速、准确地实现复工状态的计算，从而使得政府服务平台或新闻平台能够及时、准确的对用户或企业做出相应指示。

图1为本发明实施例提供的数据处理方法的应用场景示意图，如图1所示，对于从事工作地点不固定的服务行业的用户，在日常生活中会通过手机等终端设备与客户进行联系。用户在使用终端设备时会与基站进行通信并产生通信数据，即DPI(Deep PacketInspection，深度报文检测)数据，通过DPI数据可以获取用户的位置信息、用户访问应用程序的信息及上网等信息，可以获取用户所在的行业及出行时的移动距离等信息。

数据处理设备可以从基站获取DPI数据，并根据预设算法对DPI数据进行处理，最终得到复工状态。

在得到复工状态后可以将其发送给政府服务平台或新闻平台，使得政府平台或服务平台可以根据复工状态发送指令或相应的新闻消息。或者，还可以根据复工状态进一步得到控制信息并发送给公共设备，使得可以根据复工情况合理调度公共设备，使得在满足用户的出行需求的同时避免资源的浪费。或者，还可以根据复工状态得到提示信息并发送给终端设备，例如向用户终端发送提示短信，以提醒用户出行时的注意事项，为用户提供便利。

下面以具体地实施例对本发明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为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图，本实施例的方法的执行主体可以为数据处理设备。其中，数据处理设备可以为任意具有数据处理功能的设备，如计算机等。本实施例中的方法可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式来实现。如图2所示，所述方法，可以包括：

步骤S201、获取待分析的区域内用户的DPI数据；所述DPI数据包括疫情发生前第一统计期间内各工作日的DPI数据以及疫情发生后第二统计期间各工作日的DPI数据。

其中，区域是指可以是指任一需要进行目标行业复工状态分析的区域。可选的，所述区域可以为一个城市，或者城市中的一个城区，或者其他任何方式划分的区域。

DPI数据为深度报文检测数据，该数据是用户在使用终端设备时会与基站进行通信并产生通信数据，可以从区域内的基站获取DPI数据。或者，基站还可以将获取的DPI数据发送给其他服务器，数据处理设备再从其他服务器获取DPI数据。

在获取区域内用户的DPI数据时，可以通过获取该区域内的基站产生的数据，区域内的基站产生的DPI数据为用户在该区域内上网或通话时产生的数据。

其中，获取的DPI数据包括疫情发生前的第一统计期间内各工作日的DPI数据，以及疫情发生后第二统计期间各工作日的DPI数据，通过获取两个时间段的DPI数据，从而可以便于对用户的DPI数据进行分析并对比，得到用户的复工状态。

其中，第一统计区间和第二统计区间可以根据实际情况进行设置，看具体的，可以通过工作人员手动输入的方式来确定。其中，第一统计区间和第二统计区间都可以为多天，或者也可以仅为一天，可以为连续时间段也可以为不连续的时间段。第一统计区间与第二统计区间的时间天数可以相同，也可以不同，此处不做限制。

例如，若疫情发生时间为1月2号，第一统计区间为一个月时，则第一统计区间可以为12月2日至1月1日；第二统计区间为半个月时，则第二统计区间可以为次年2月1日至2月19日。

步骤S202、针对每一用户，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，并根据目标行业的用户确定目标群体。

其中，在获取用户的DPI数据后，可以先根据DPI数据确定用户是否为目标行业的用户。此处的目标行业为预设服务行业，即用户没有固定工作地点的服务行业的人员，例如，快递行业、外卖行业和出租车行业等。

在确定用户是否为目标行业的用户时，可以对DPI数据进行分析来确定。因此，DPI数据中存储有用户上网、通话等信息，这些信息能够在一定程度行反映用户的职业属性，从而确定用户是否为目标行业的用户。

在确定用户为目标行业的用户后，可以将所有属于该目标行业的用户划分为一个目标群体，例如，区域内外卖行业的用户包括用户11、用户12、用户13等，区域内快递行业的用户包括用户21、用户22、用户23等，区域内出租车行业的用户包括用户31、用户32、用户33等，则用户11、用户12、用户13等构成外卖行业的目标群体，用户21、用户22、用户23等构成快递行业的目标群体，用户31、用户32、用户33等构成出租车行业的目标群体。

通过将目标行业的用户划分为一个目标群体，使得在后续的分析处理中对所述目标群体内的用户的DPI数据进行分析处理，则得到的结果为目标行业的复工状态。

步骤S203、根据DPI数据确定疫情发生前所述目标群体的每日平均移动距离，以及疫情发生后所述目标群体中每一用户的每日移动距离，根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态。

其中，对于工作地点不固定的服务行业的人员来说，每日的移动距离是评估用户是否复工的重要条件。因此，可以根据DPI数据来确定用户的每日移动距离，再根据每日移动距离来确定用户是否复工。

具体的，可以根据DPI数据确定疫情发生前目标群体的每日平均移动距离，每日平均移动距离可以用于表示所述区域目标群体的移动量。将疫情发生后每一用户的每日移动距离和疫情发生前目标群体的每日平均移动距离进行比较，若每一用户的每日移动距离在一天或多天内均达到或接近疫情发生前目标群体的每日平均移动距离，则可以确定所述用户复工。

步骤S204、根据所述用户的复工状态，确定所述区域内目标行业的复工状态。

其中，在确定用户是否复工后，可以确定区域内目标行业的复工状态。其中复工状态可以划分为多种：未复工、部分复工、接近全面复工和全面复工等。根据复工人数可以确定复工状态。此外，还可以通过复工比例来表征复工状态，复工比例可以是复工人数与总人数的比值。通过复工比例可以准确确定复工状态。

在实际使用中，可以区域内基站的DPI数据输入至数据处理设备，对DPI数据进行处理，将区域的复工状态进行输出，通过输出的复工状态可以对区域的社会运转和经济恢复情况进行评估。

上述方法通过获取待分析区域的DPI数据，其中DPI数据包括疫情发生前第一统计期间内各工作日的DPI数据以及疫情发生后第二统计期间各工作日的DPI数据，针对每一用户，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，并根据目标行业的用户确定目标群体，根据DPI数据确定疫情发生前所述目标群体的每日平均移动距离，以及疫情发生后所述目标群体中每一用户的每日移动距离，根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态，根据所述用户的复工状态，可以及时、准确的确定所述区域内目标行业的复工状态。

图3为本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图，对如何确定区域内目标行业的复工状态进行详细说明。所述方法包括：

步骤S301、依据三种方式，初步确定目标群体。

在对区域内目标行业的复工状态进行确定时需要先确定从事该目标行业的目标群体。其中，可以通过获取的DPI数据来确定用户是否为从事目标行业的用户。

可选的，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，包括：

根据所述DPI数据获取所述用户对预设应用程序的访问次数，若所述访问次数大于等于预设访问次数，则所述用户为目标行业的用户；所述预设应用程序为与目标行业对应的应用程序；或者，

根据所述DPI数据获取所述用户接收来自预设应用程序的短信数量，若所述短信数量大于等于预设短信数量，则所述用户为目标行业的用户；或者，

根据所述DPI数据判断所述用户是否为具有预设职业属性标签的用户，若所述用户具有预设职业属性标签，则所述用户为目标行业的用户；所述预设职业属性标签为与目标行业对应的标签。

具体的，当获取到DPI数据后，可以对DPI数据进行解析处理，得到用户对应用程序的访问数据、用户接收应用程序的短信数量以及用户的职业属性标签。

在得到上述数据后，可以基于上述数据判断所述用户是否为从事目标行业的用户，若用户频繁访问某一应用程序，且该应用程序是与目标行业对应的应用程序，则可以说明用户为从事该目标行业的用户。其中，可以获取用户访问应用程序的次数，若该次数大于等于预设访问次数，则确定用户为从事该目标行业的用户。

同样的，若用户频繁接收到某一应用程序的短信，则可以说明用户为从事该目标行业的用户。其中，可以获取用户接收到应用程序下发短信的数量，若该数量大于等于预设短信数量，则可以确定用户为从事该目标行业的用户。

或者，若用户的手机号码被其他用户进行了标记，且标记的职业属性是与目标行业对应的标签，则说明用户为从事该目标行业的用户。

例如，目标行业为外卖行业时，用户使用的对应应用程序可以为美团外面骑手、达达骑士、蜂鸟专送等。可以获取用户每日访问上述应用程序的次数，若访问次数为200次，预设访问次数设置为100次，则可以说明所述用户为从事外卖行业的用户。其中，对于预设访问次数可以根据实际情况进行设置。

对于通过接收到应用程序的短信的方法确定用户是否为目标行业的用户的方法与上述方法类似。例如，可以获取上述应用程序下发的短信数量，若短信数量为100条，预设短信数量为80条，则可以说明用户为从事外卖行业的用户。其中，对于预设短信数量可以根据实际情况进行设置。

此外，若用户的手机号码被标注为送餐或外卖时，则也可以说明用户为从事外卖行业的用户。

需要说明的是，当所述用户满足上述三种条件中的一种时，则可以说明所述用户为目标行业的用户，而无需同时满足上述三种情况。

上述方法利用当用户从事工作地点不固定的服务行业时，需要通过应用程序或电话与客户联系，因此基于DPI数据获取访问应用程序或短信或标签数据可以准确确定用户是否为从事目标行业的用户。

步骤S302、获取目标群体第一统计区间的工作区域。

在确定目标群体后，可以确定目标群体的工作区域。具体的，可以通过基站获取目标群体的DPI数据来确定用户的定位数据，若用户多个工作日内均处于区域A，则可以确定用户的工作区域为区域A。通过确定每一用户的工作区域，可以确定目标群体的工作区域。

需要注意的是，也可以先确定工作区域，再确定目标群体。即先确定待分析区域，再确定待分析区域内从事目标行业的目标群体。具体的，可以先确定待分析区域为区域A，获取区域A内基站的DPI数据，根据DPI数据通过步骤S301的方法确定目标群体，得到待分析区域内从事目标行业的目标群体。

步骤S303、获取目标群体第一统计区间工作日的每日平均移动距离。

步骤S304、根据每日平均移动距离过滤目标群体，得到最终目标群体。

其中，通过步骤S303和步骤S304可以对步骤S301中初步确定的目标群体的用户进行过滤，得到最终目标群体。

可选的，针对每一用户，判断疫情发生前所述用户的每日移动距离是否小于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第一系数的相乘结果；若小于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第一系数的相乘结果，则将所述用户从目标群体移除。

具体的，在对目标群体的用户进行过滤时，可以根据疫情发生前的用户的每日移动距离和目标群体的每日平均移动距离来确定。

在给过程中需要先确定疫情发生前用户的每日移动距离，其中，每日移动距离可以通过用户连接的基站的位置进行确定。例如，用户在一天内的一段时间依次连接的基站为基站A、基站B和基站C，则可以获取基站A与基站B之间的距离1，以及基站B与基站C之间的距离2，将距离1和距离2的和作为该时间段内的移动距离，从而根据该方法计算用户一天内的移动距离。

分别获取目标群体中每一用户的每日移动距离，计算所有用户的每日移动距离的平均值，得到疫情发生前目标群体的每日平均移动距离。

在获取目标群体的每日平均移动距离后，可以将每日平均移动距离与第一系数相乘得到相乘结果，再将用户的每日移动距离和相乘结果比较，若小于等于该相乘结果，则表示该用户可能仅是利用业余时间从事目标行业，因此，可以将该用户从目标群体中移除。

其中，第一系数可以根据实际情况进行设置，例如为0.5，使得大多数的人群是符合上述条件的。

例如，外卖行业的目标人群在第一统计区间的每日平均移动距离为M公里，则可以将每日移动距离小于等于0.5*M的用户进行移除，得到最终目标群体。

步骤S305、获取最终目标群体中每一用户在第二统计区间的每日移动距离。

其中，为了确定最终目标群体中用户的复工状态，可以获取第二统计区间用户的每日移动距离。其中，第二统计区间用户的每日移动距离的计算方法与确定疫情发生前用户的每日移动距离的方法相同，此处不再赘述。

步骤S306、确定用户是否复工以及复工时间点。

在确定用户在第二统计区间的每日移动距离和目标群体的每日平均移动距离后，可以根据上述距离确定用户是否复工，以及当用户复工时进一步确定复工时间点。

可选的，可以根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态，包括：

根据疫情发生后第二统计期间内每一用户的每日移动距离确定工作列表中的距离数值；根据所述工作列表中的距离数值确定所述用户的复工状态。

其中，对于第二统计期间内的每一日期，当所述日期对应的每日移动距离大于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第二系数的相乘结果时，或者，当所述每日移动距离大于等于最短距离阈值时，将所述工作列表中对应于所述日期的距离数值设置为第一数值，否则，将所述工作列表中对应于所述日期的距离数值设置为第二数值。

其中，针对一个用户，如目标号码为T的用户，根据该用户在第二统计区间的每日移动距离得到工作列表，其中，工作列表的初始数值为距离数值，此外，工作列表的初始数值还可以为日期与距离的数值。当初始数值仅为距离数值时，该距离数值与日期的关系是对应关系。

例如，工作列表可以表示为W＝(d₁，d₂，......，d_n)，n表示第二统计区间，d_n表示移动距离。

在得到工作列表后，还可以对工作列表中的距离数值进行处理，即先确定所述目标群体的每日平均移动距离与第二系数的相乘结果，以及最短距离阈值，并得到相乘结果与最短距离阈值的较小值，将工作列表中的距离数值与得到的较小值进行比较，若大于等于该较小值时，则将工作列表中的距离数值设置为第一数值，否则设置为第二数值。其中，第二系数和最短距离阈值可以根据实际情况进行设置。

例如，第二系数可以设置为0.7，所述用户在疫情前的每日平均移动距离为150公里，最短距离阈值可以设置为70公里。其中，第一数值可以为1，第二数值可以为0。其中，对于工作列表中的每一个距离数值，若满足大于等于该较小值，则表示目标号码为T的用户在该日期疑似在工作。

将工作列表中的距离数值设置为不同的数值，即通过将距离数值二值化，可以直观获取用户在该日期的工作状态。

在得到包含第二数值和第二数值的工作列表后，可以根据该工作列表确定用户的复工状态。若用户在多天内均处于疑似工作状态，可以确定用户已复工。

例如，目标号码为T的用户为外卖人员，在第二统计区间2月1日至2月19日的工作列表中的距离数值为(23，196，34，46，233，430，190，236，199，122，138，399，420，12，0，24，222，194，178)，在目标群体在疫情前的每日平均移动距离为164公里，第二系数为0.7，若外卖人员这一目标群体的最短距离阈值为70公里。则最终得到的工作列表为W为(0，1，0，0，1，1，1，1，1，1，1，1，1，0，0，0，1，1，1)。

可选的，根据工作列表中的距离数值确定用户的复工状态时，可以采用如下方法：

根据所述工作列表中的距离数值，将所述工作列表拆分为至少一个子列表，其中，每一子列表包括一个第一数值或者连续的多个第一数值；若所述至少一个子列表中的任一子列表的长度大于等于第一预设长度，则确定所述用户复工；获取长度大于等于第一预设长度的各个子列表的起始位置对应的日期，将最早的日期作为所述用户的复工日期。

其中，在确定工作列表中的数值后，可以判断用户是否连续多天均处于疑似工作状态，若是，则该用户已复工。具体的，可以将工作列表拆分为多个子列表，其中，子列表为包括一个第一数值或连续的多个第一数值。例如，针对上述工作列表W，可以得到三个子列表，如子列表1为(1)，子列表2为(1，1，1，1，1，1，1，1，1)，子列表3为(1，1，1)。

在获取子列表后，对每一子列表进行判断，确定用户是否复工。具体的，若存在子列表的长度大于等于第一预设长度，表示该用户连续多天处于疑似工作状态，则确定该用户已复工。其中，第一预设长度可以根据实际情况进行设置，例如第一预设长度为4。因为子列表2的长度为9，大于第一预设长度，可以确定所述用户已复工。

当确定用户复工后，需要进一步确定复工日期，可以得到长度大于等于第一预设长度的各个子列表的起始位置对应的日期，若存在一个满足条件的子列表，则该子列表的起始位置对应的日期为复工日期。如子列表2的起始位置对应的日期为2月5日，所以该用户的复工日期为2月5日。若存在多个满足条件的子列表，即划分的多个子列表的长度有多个子列表满足长度大于等于4的条件，则获取每一个子列表的起始位置对应的日期，若得到三个日期，如2月5日，2月11日和2月17日，则将最早的日期2月5日作为复工日期。

通过获取包含一个或连续多个第一数值的子列表，并判断子列表的长度是否大于等于第一预设长度，可以准确确定用户是否复工，当复工时将子列表的起始位置对应的日期作为复工日期，可以确定用户的复工日期。

若用户的工作列表中的距离数值不满足上述条件时，还可以对复工条件适当放宽，采用如下方法进一步判断用户是否复工。

可选的，根据所述工作列表中的距离数值确定所述用户的复工状态，还包括：

若各个子列表的长度均小于第一预设长度，则针对每一子列表，判断所述子列表的长度是否大于等于第二预设长度；其中，所述第二预设长度小于第一预设长度；若存在长度大于等于第二预设长度的子列表，则确定所述用户复工；获取距离当前统计时间最近的子列表，并将该子列表的起始位置对应的日期作为所述用户的复工日期。

其中，当获取的子列表的长度不满足大于等于第一预设长度的条件时，理论上，该用户是不满足复工条件的，此时可以适当放宽复工条件。判断获取的各个子列表的长度是否大于等于第二预设长度，若存在大于等于第二预设长度的子列表则也代表用户复工。如，第二预设长度为3。当确定用户复工后，可以得到距离当前统计时间最近的大于等于第二预设长度的子列表，如满足大于等于第二预设长度的子列表的个数为3个，我们可以获取最后一个子列表的起始位置对应的日期，该日期即为复工日期。

该方法进一步完善确定用户是否复工以及确定用户复工日期的方法。

步骤S307、确定区域的复工比例。

在经过上述步骤S306后，可以确定用户是否复工，以及当用户复工时确定用户的复工日期，进而可以根据用户的复工状态确定该区域目标行业的复工比例。

可选的，根据所述复工日期确定所述区域的每日累计复工人数，并根据所述每日累计复工人数确定所述区域内目标行业的复工比例。

具体的，在确定用户复工以及复工日期后，可以根据复工日期确定每日累计复工人数，如可以统计2月1日至2月19日每一天新增复工的用户的数量，再确定2月1日至2月19日每一天的累计复工人数。

在确定累计复工人数后，可以确定每日所述区域目标行业的复工比例，复工比例的计算公式为：每日累计复工人数与疫情前在所述区域从事目标行业的用户数量的比值。如，疫情前在所述区域从事目标行业的用户数量为1000人，2月16日的累计复工人数为700人，则复工比例为70％。

通过计算每日累计复工人数以及该区域的复工比例，可以对所述区域的复工状态进行量化，直观得到复工状态。

此外，还可以根据每日的复工比例绘制复工比例变化示意图，根据复工比例的变化趋势确定疫情变化情况。进一步的，还可以绘制同一时间段不同城市的复工比例变化示意图，可以直观确定不同区域的复工指数。或者，还可以绘制不同年份的复工比例变化示意图，可以直观确定发生疫情年份与未发生疫情年份的复工比例变化情况。

可选的，确定所述区域内目标行业的复工状态之后，还包括：

向所述区域内的公共设备发送与所述复工状态对应的控制信息；

和/或，向政府服务平台或新闻平台发送所述复工状态，以使所述政府服务平台或新闻平台根据所述复工状态发送相应的指示信息；

和/或，向所述区域内的终端设备发送与所述复工状态对应的提示信息。

其中，在确定复工状态后，可以对公共设备、政府服务平台或新闻平台以及终端设备发送相应的信息，以使公共设备、政府服务平台或新闻平台以及终端设备根据复工情况做出相应的调整。

其中，公共设备可以为公共交通设备如公交、地铁等，根据复工状态，可以对公共交通设备的调度进行控制，例如，当复工比例较大时，可以增加区域内公共交通设备的班次；或者当复工比例较小时，可以减少区域内公共交通设备的班次。实现在满足用户出行需求的同时，避免资源的浪费。

其中，政府服务平台可以根据获取的复工状态做出相应的指示信息，例如复工比例为75％时，建议餐饮店开始营业；当复工比例为95％时，建议影院开始营业。新闻平台根据获取的复工状态可以发布相应的新闻稿件。

其中，终端设备可以为用户的终端设备，根据复工比例可以向用户发送不同的提示信息，如复工比例为50％时，提醒用户不出门，并做好防护卫生；复工比例为70％时，提醒用户可以外出及外出时的注意事项。

在确定复工状态后，可以将复工状态，或根据复工状态确定的控制信息或提示信息发送给政府服务平台或新闻平台、公共设备和终端设备，使得政府、媒体、企业及用户及时获知复工状态，加快社会的恢复运转情况。

图4为本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图，如图4所示，本实施例提供的数据处理装置40，可以包括：获取模块401，判断模块402、第一确定模块403和第二确定模块404。

获取模块401，用于获取待分析区域内用户的DPI数据；所述DPI数据包括疫情发生前第一统计期间内各工作日的DPI数据以及疫情发生后第二统计期间各工作日的DPI数据；

判断模块402，用于针对每一用户，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，并根据目标行业的用户确定目标群体；

第一确定模块403，用于根据DPI数据确定疫情发生前所述目标群体的每日平均移动距离，以及疫情发生后每一用户的每日移动距离，根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态；

第二确定模块404，用于根据所述用户的复工状态，确定所述区域内目标行业的复工状态。

可选的，所述装置还包括移除模块，用于：

针对每一用户，判断疫情发生前所述用户的每日移动距离是否小于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第一系数的相乘结果；

若小于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第一系数的相乘结果，则将所述用户从目标群体移除。

可选的，所述第一确定模块403，在根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态时，具体用于：

根据疫情发生后第二统计期间内每一用户的每日移动距离确定工作列表中的距离数值；

根据所述工作列表中的距离数值确定所述用户的复工状态；

其中，对于第二统计期间内的每一日期，当所述日期对应的每日移动距离大于等于所述用户在第一统计区间的每日平均移动距离与第二系数的相乘结果时，或者，当所述每日移动距离大于等于最短距离阈值时，将所述工作列表中对应于所述日期的距离数值设置为第一数值，否则，将所述工作列表中对应于所述日期的距离数值设置为第二数值。

可选的，所述第一确定模块403还包括复工状态确定单元，用于：

根据所述工作列表中的距离数值，将所述工作列表拆分为至少一个子列表，其中，每一子列表包括一个第一数值或者连续的多个第一数值；

若所述至少一个子列表中的任一子列表的长度大于等于第一预设长度，则确定所述用户复工；

获取长度大于等于第一预设长度的各个子列表的起始位置对应的日期，将最早的日期作为所述用户的复工日期。

可选的，所述复工状态确定单元，还用于：

若各个子列表的长度均小于第一预设长度，则针对每一子列表，判断所述子列表的长度是否大于等于第二预设长度；其中，所述第二预设长度小于第一预设长度；

若存在长度大于等于第二预设长度的子列表，则确定所述用户复工；

获取距离当前统计时间最近的子列表，并将该子列表的起始位置对应的日期作为所述用户的复工日期。

可选的，所述第二确定模块404，用于：

根据所述复工日期确定所述区域的每日累计复工人数，并根据所述每日累计复工人数确定所述区域内目标行业的复工比例。

可选的，所述判断模块402，用于：

根据所述DPI数据获取所述用户对预设应用程序的访问次数，若所述访问次数大于等于预设访问次数，则所述用户为目标行业的用户；所述预设应用程序为与目标行业对应的应用程序；或者，

根据所述DPI数据获取所述用户接收来自预设应用程序的短信数量，若所述短信数量大于等于预设短信数量，则所述用户为目标行业的用户；或者，

根据所述DPI数据判断所述用户是否为具有预设职业属性标签的用户，若所述用户具有预设职业属性标签，则所述用户为目标行业的用户；所述预设职业属性标签为与目标行业对应的标签。

可选的，所述装置还包括发送模块，用于：

向所述区域内的公共设备发送与所述复工状态对应的控制信息；

和/或，向政府服务平台或新闻平台发送所述复工状态，以使所述政府服务平台或新闻平台根据所述复工状态发送相应的指示信息；

和/或，向所述区域内的终端设备发送与所述复工状态对应的提示信息。

本发明实施例提供的数据处理装置，可以实现上述如图2和图3所示的实施例的数据处理方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图5为本发明实施例提供的数据处理设备的硬件结构示意图。如图5所示，本实施例提供的数据处理装置50包括：至少一个处理器501和存储器502。其中，处理器501、存储器502通过总线503连接。

在具体实现过程中，至少一个处理器501执行所述存储器502存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器501执行上述方法实施例中的数据处理方法。

处理器501的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在上述的图5所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC)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。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。

总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

本发明实施例还提供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，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现上述方法实施例的数据处理方法。

上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是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。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (11)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取待分析的区域内用户的DPI数据；所述DPI数据包括疫情发生前第一统计期间内各工作日的DPI数据以及疫情发生后第二统计期间各工作日的DPI数据；

针对每一用户，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，并根据目标行业的用户确定目标群体；

根据DPI数据确定疫情发生前所述目标群体的每日平均移动距离，以及疫情发生后所述目标群体中每一用户的每日移动距离，根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态；

根据所述用户的复工状态，确定所述区域内目标行业的复工状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态之前，还包括：

针对每一用户，判断疫情发生前所述用户的每日移动距离是否小于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第一系数的相乘结果；

若小于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第一系数的相乘结果，则将所述用户从目标群体移除。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态，包括：

根据疫情发生后第二统计期间内每一用户的每日移动距离确定工作列表中的距离数值；

根据所述工作列表中的距离数值确定所述用户的复工状态；

其中，对于第二统计期间内的每一日期，当所述日期对应的每日移动距离大于等于所述目标群体的每日平均移动距离与第二系数的相乘结果时，或者，当所述每日移动距离大于等于最短距离阈值时，将所述工作列表中对应于所述日期的距离数值设置为第一数值，否则，将所述工作列表中对应于所述日期的距离数值设置为第二数值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述工作列表中的距离数值确定所述用户的复工状态，包括：

根据所述工作列表中的距离数值，将所述工作列表拆分为至少一个子列表，其中，每一子列表包括一个第一数值或者连续的多个第一数值；

若所述至少一个子列表中的任一子列表的长度大于等于第一预设长度，则确定所述用户复工；

获取长度大于等于第一预设长度的各个子列表的起始位置对应的日期，将最早的日期作为所述用户的复工日期。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述工作列表中的距离数值确定所述用户的复工状态还包括：

若各个子列表的长度均小于第一预设长度，则针对每一子列表，判断所述子列表的长度是否大于等于第二预设长度；其中，所述第二预设长度小于第一预设长度；

若存在长度大于等于第二预设长度的子列表，则确定所述用户复工；

获取距离当前统计时间最近的子列表，并将该子列表的起始位置对应的日期作为所述用户的复工日期。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，根据所述用户的复工状态，确定所述区域内目标行业的复工状态，包括：

根据所述复工日期确定所述区域的每日累计复工人数，并根据所述每日累计复工人数确定所述区域内目标行业的复工比例。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，包括：

根据所述DPI数据获取所述用户对预设应用程序的访问次数，若所述访问次数大于等于预设访问次数，则所述用户为目标行业的用户；所述预设应用程序为与目标行业对应的应用程序；或者，

根据所述DPI数据获取所述用户接收来自预设应用程序的短信数量，若所述短信数量大于等于预设短信数量，则所述用户为目标行业的用户；或者，

根据所述DPI数据判断所述用户是否为具有预设职业属性标签的用户，若所述用户具有预设职业属性标签，则所述用户为目标行业的用户；所述预设职业属性标签为与目标行业对应的标签。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述区域内目标行业的复工状态之后，还包括：

向所述区域内的公共设备发送与所述复工状态对应的控制信息；

和/或，向政府服务平台或新闻平台发送所述复工状态，以使所述政府服务平台或新闻平台根据所述复工状态发送相应的指示信息；

和/或，向所述区域内的终端设备发送与所述复工状态对应的提示信息。

9.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待分析区域内用户的DPI数据；所述DPI数据包括疫情发生前第一统计期间内各工作日的DPI数据以及疫情发生后第二统计期间各工作日的DPI数据；

判断模块，用于针对每一用户，根据所述DPI数据确定所述用户是否为目标行业的用户，并根据目标行业的用户确定目标群体；

第一确定模块，用于根据DPI数据确定疫情发生前所述目标群体的每日平均移动距离，以及疫情发生后每一用户的每日移动距离，根据所述目标群体的每日平均移动距离和每一用户的每日移动距离确定所述用户的复工状态；

第二确定模块，用于根据所述用户的复工状态，确定所述区域内目标行业的复工状态。

10.一种数据处理设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至8任一项所述的数据处理方法的步骤。

11.一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，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至8任一项所述的数据处理方法的步骤。

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