CN114881521A - 业务评估方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了业务评估方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机技术领域。具体实现方案为：根据多个目标实验指标以及与多个目标实验指标相关的数据集信息，生成与多个目标实验指标相关的因果链路关系，多个目标实验指标包括与业务实验例程和业务参考例程中的至少之一相关的实验指标，与业务实验例程相对应的目标业务是对与业务参考例程相对应的业务进行业务功能更新后确定的业务；以及根据因果链路关系，确定目标业务的评估结果。

Description

业务评估方法、装置、电子设备以及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及物联网、大数据、计算机视觉技术领域，具体地，涉及一种业务评估方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

业务可以表现为产品、功能类模块的例程实现。随着互联网、通信技术的发展，产品、功能类模块会不断的进行迭代更新。通过评估业务流程的实现效果，选择更优化的产品、功能模块进行上线，对业务推广及用户使用而言，显得尤为重要。

发明内容

本公开提供了一种业务评估方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种业务评估方法，包括：根据多个目标实验指标以及与所述多个目标实验指标相关的数据集信息，生成与所述多个目标实验指标相关的因果链路关系，其中，所述多个目标实验指标包括与业务实验例程和业务参考例程中的至少之一相关的实验指标，与所述业务实验例程相对应的目标业务是对与所述业务参考例程相对应的业务进行业务功能更新后确定的业务；以及根据所述因果链路关系，确定所述目标业务的评估结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种业务评估装置，包括：生成模块，用于根据多个目标实验指标以及与所述多个目标实验指标相关的数据集信息，生成与所述多个目标实验指标相关的因果链路关系，其中，所述多个目标实验指标包括与业务实验例程和业务参考例程中的至少之一相关的实验指标，与所述业务实验例程相对应的目标业务是对与所述业务参考例程相对应的业务进行业务功能更新后确定的业务；以及第一确定模块，用于根据所述因果链路关系，确定所述目标业务的评估结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，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指令，所述指令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公开的业务评估方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开的业务评估方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开的业务评估方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开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

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用业务评估方法及装置的示例性系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的业务评估方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的指标因果链路分析系统的框图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的基于指标因果链路分析系统生成因果链路关系的示意图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的业务评估装置的框图；以及

图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。

在本公开的技术方案中，在获取或采集用户个人信息之前，均获取了用户的授权或同意。

数据驱动决策是一种基于可量化目标或关键绩效指标的方法，可以收集信息、从中发现评估模式和事实，并以各种方式实施有利于企业业务的战略和行动。数据驱动的决策需要依靠经过验证和研究的数据，也可以结合相应的评估指标，实现相应的业务目标。

在互联网产品的迭代中，实验成为“数据驱动决策”的重要手段。实验者通过观察评估指标在不同实验中的差异，判断实验效果是否更优，进而推动上线。

随着产品和策略的精细化迭代，评估指标会达到成百上千个，实验效果带来的影响非常复杂。实验者想从大量平铺的指标中正确分析出指标变动的规律，无论对是新手还是有一定经验的实验者，都有一定的难度。至少需要满足以下要素：(1)对产品和指标体系有足够的专家知识。(2)了解实验的基本原理，综合考虑样本数据波动带来的噪音，如假阳、敏感度不足等。(3)明确实验所做的改动和直接影响的指标。

分析过程不仅需要耗费大量的时间，而且由于存在数据噪音，很容易出现有偏倚的分析结论，导致迭代方向错误，甚至耗费人力，上线没有收益的改动。

专业分析师分析，或通过指标变动归因系统进行分析的方法，是针对复杂场景较为常用的分析方法。专业分析师了解产品的指标体系，熟悉实验的基础理论。根据实验者提供的实验改动信息，专业分析师可以作为评估顾问，结合固定的分析框架和对指标变动关系的理解，推断出整体实验指标变动的因果关系，帮助实验者给出分析结论。指标变动归因系统的核心是一套指标和指标拆解框架的映射关系。在对目标指标做分析时，调用相应指标的拆解框架，通过展示框架内其他指标的变化，辅助目标指标的分析。

发明人在实现本公开构思的过程中发现，专业分析师作为评估顾问，帮助实验者给出分析结论的分析方式，需要耗费较高的人力成本，且无法即时产出分析结果。尤其是对于一个在发展期的互联网产品，每个月都会做成百上千个实验。因此出于人力的限制，通常只有极少部分的实验可以经过专业分析师的评估。

发明人在实现本公开构思的过程中发现，指标变动归因系统只能体现指标拆解关系，分析的核心诉求是指标之间的依赖关系，但是现有的归因系统仅能展现拆解链路，不能挖掘出更深层次的变动规律。此外，指标变动归因系统的分析框架固化，无法包含精细化场景下的指标。只有少量使用率较高的指标会被纳入指标分析框架，其余大量指标只有精细化的场景会关注，因此不放在固定展示的框架里。导致基于固化的分析框架无法获取实验的直接改动点，只能呈现改动后的结果，分析链路不完整。此外，指标变动归因系统只能针对单一指标进行分析，只能满足单一指标浅层次的分析需求，而不是整体实验的变动规律。

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用业务评估方法及装置的示例性系统架构。

需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。例如，在另一实施例中，可以应用业务评估方法及装置的示例性系统架构可以包括终端设备，但终端设备可以无需与服务器进行交互，即可实现本公开实施例提供的业务评估方法及装置。

如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线和/或无线通信链路等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如知识阅读类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端和/或社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的内容提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。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(″Virtual PrivateServer″，或简称″VPS″)中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

需要说明的是，本公开实施例所提供的业务评估方法一般可以由终端设备101、102、或103执行。相应地，本公开实施例所提供的业务评估装置也可以设置于终端设备101、102、或103中。

或者，本公开实施例所提供的业务评估方法一般也可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的业务评估装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的业务评估方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的业务评估装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

例如，在需要进行业务评估时，终端设备101、102、103可以获取与业务实验例程和业务参考例程中的至少之一相关的多个目标实验指标，以及与多个目标实验指标相关的数据集信息，然后将获取的多个目标实验指标和数据集信息发送给服务器105，由服务器105根据多个目标实验指标以及数据集信息，生成与多个目标实验指标相关的因果链路关系，并根据因果链路关系，确定目标业务的评估结果，所述目标业务与业务实验例程相对应。或者由能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群对多个目标实验指标和数据集信息进行分析，并实现确定目标业务的评估结果。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

图2示意性示出了根据本公开实施例的业务评估方法的流程图。

如图2所示，该方法包括操作S210～S220。

在操作S210，根据多个目标实验指标以及与多个目标实验指标相关的数据集信息，生成与多个目标实验指标相关的因果链路关系，多个目标实验指标包括与业务实验例程和业务参考例程中的至少之一相关的实验指标，与业务实验例程相对应的目标业务是对与业务参考例程相对应的业务进行业务功能更新后确定的业务。

在操作S220，根据因果链路关系，确定目标业务的评估结果。

根据本公开的实施例，业务可以包括与产品、应用、程序及其他可执行对象等其中至少之一相关的执行任务。实验例程和参考例程均可以表征执行相关业务时的执行流程。业务功能更新可以包括增加功能、删除功能以及更新功能等其中至少之一。业务实验例程和业务参考例程可以分别表征执行不同版本的同一业务的执行流程。例如，业务实验例程可以表征执行新版本产品时的业务流程，业务参考例程可以表征执行旧版本产品时的业务流程，新版本产品可以包括在旧版本产品上进行功能更新的产品。

根据本公开的实施例，指标可以表征与业务相关的变量，如视频、图文等业务的类型、分发时长、展现时长、点展比及其他变量等其中至少之一。目标实验指标可以包括与业务实验例程相关的指标以及与业务参考例程相关的指标等其中至少之一。

需要说明的是，与业务实验例程相关的指标以及与业务参考例程相关的指标可以相同或不同。与业务实验例程相关的指标可以包括与更新的业务功能相关的指标，目标实验指标可以包括该与更新的业务功能相关的指标。

根据本公开的实施例，在业务实验例程的业务执行过程中，可以收集与业务实验例程的相关指标相对应的业务数据。在业务参考例程的业务执行过程中，可以收集与业务参考例程的相关指标相对应的业务数据。在业务实验例程和业务参考例程的业务执行过程中，针对相同的指标收集到的业务数据可以相同或不同。对于在业务实验例程或在业务参考例程中不存在的指标，可以将指标在相应例程中所对应的业务数据确定为0。例如，对于在业务实验例程中存在但业务参考例程中不存在的指标，由于在业务参考例程的执行过程中不能收集到与该指标相关的业务数据，可以将该指标在业务参考例程所对应的业务数据确定为0。通过在业务实验例程和业务参考例程的业务执行过程中收集业务数据的方法，针对一个目标实验指标，可以得到由收集到的多个业务数据确定的向量。多个目标实验指标可以对应得到多个向量。根据该多个向量可以确定上述数据集信息。

根据本公开的实施例，在确定目标实验指标和数据集信息之后，可以根据多个目标实验指标，生成与多个目标实验指标相关的因果链路关系。也可以根据数据集信息，生成与多个目标实验指标相关的因果链路关系。也可以根据目标实验指标和数据集信息，生成与多个目标实验指标相关的因果链路关系。

根据本公开的实施例，因果链路关系可以表征多个目标实验指标之间的相互依赖关系，以及相互依赖的目标实验指标之间的因果关系。根据因果关系可以确定相互依赖的目标实验指标中的表征影响原因的实验指标以及表征影响结果的实验指标等其中至少之一。因果链路关系可以表现为层级结构形式、树形结构形式、表格形式、图谱形式及其他可视化形式等其中至少之一，且可不限于此，只要能够表现多个目标实验指标之间的因果链路关系即可。

根据本公开的实施例，在业务存在更新的情况下，可以对更新后的业务和更新前的业务执行相应的业务流程，并采集得到与业务流程相关的多个目标实验指标及相关数据集信息。然后，可以根据采集到的目标实验指标和数据集信息，生成与更新后的业务的实验指标相关的因果链路关系。根据该因果链路关系，可以对更新后的业务进行评估，该因果链路关系可以作为评估结果。例如，在更新后的业务相对于更新前的业务存在新增的业务功能的情况下，可以根据因果链路关系中的相关指标，评估新增的业务功能对原始业务的哪些指标可以造成影响。

通过本公开的上述实施例，可以根据与业务实验例程和业务参考例程中的至少之一相关的多个目标实验指标以及数据集信息，挖掘出与业务实验例程相对应的目标业务中指标变动的因果链路关系，可以不局限于单个指标，得到目标业务在整体实验视角下的分析结果，保证评估结果的准确性与完整性。此外，基于因果链路关系确定的评估结果对目标业务进行评估，更加方便和直观，有利于提高业务优化效率。

下面结合具体实施例，对图2所示的方法做进一步说明。

根据本公开的实施例，在根据多个目标实验指标以及与多个目标实验指标相关的数据集信息，生成与多个目标实验指标相关的因果链路关系之前，需要先确定多个目标实验指标。确定多个目标实验指标的方法可以包括：确定与业务实验例程的相关系数大于或等于第一预设阈值的第一实验指标。确定与业务参考例程的相关系数大于或等于第二预设阈值的第二实验指标。根据第一实验指标和第二实验指标，确定多个目标实验指标。

根据本公开的实施例，目标实验指标可以通过与实验例程的相关系数确定。相关系数可以表征指标与实验例程的相关度。

根据本公开的实施例，可以首先设定第一预设阈值和第二预设阈值。然后，可以根据与业务实验例程的相关系数大于或等于第一预设阈值，以及与业务参考例程的相关系数大于或等于第二预设阈值的第二实验指标其中至少之一，确定多个目标实验指标。

根据本公开的实施例，还可以首先确定与业务实验例程的相关系数较大的第一数目个实验指标，以及确定与业务参考例程的相关系数较大的第二数目个实验指标。然后，可以根据该第一数目个实验指标和第二数目个实验指标其中至少之一，确定多个目标实验指标。

需要说明的是，第一数目和第二数目可以相同或不同。第一预设阈值和第二预设阈值可以相同或不同。第一数目和第二数目，以及第一预设阈值和第二预设阈值的数值，可以结合具体的实验场景自定义确定，在此不做限定。

通过本公开的上述实施例，通过相关系数筛选得到与业务实验相关度较高的实验指标作为目标实验指标，可以有利于筛选得到与业务实验例程中更新的业务功能相关的实验指标，结合精细化改动的指标生成因果链路关系，可以使分析链路更加完整，并可便于有针对性的对目标业务进行评估。此外，通过筛选得到目标实验指标，可以简化因果链路关系，并可直观且清晰的表达针对目标业务的评估结果。

根据本公开的实施例，多个目标实验指标可以包括实验标识信息，实验标识信息可以用于定位与目标业务相关的业务实验例程和业务参考例程。目标业务具有对应的业务标识信息。与同一目标业务相关的业务实验例程和业务参考例程各自所对应的实验标识信息均可与该目标业务所对应的业务标识信息相对应。业务标识信息可以作为业务评估的起点，用于确定本次实验需要评估的目标业务。然后，可以通过对目标业务的新旧版本进行实验，筛选得到具有参考价值的目标实验指标。之后，可以以业务标识信息作为最初的起始节点，结合后续筛选得到的目标实验指标的处理，得到用于评估该目标业务的因果链路关系。

根据本公开的实施例，具有对应关系的实验标识信息和业务标识信息可以存储为映射表的形式，使得根据任意一个实验标识信息可以确定相对应的业务标识信息，从而确定本次实验所针对的目标业务。具有对应关系的实验标识信息可以根据业务标识信息确定。例如，在对业务标识信息为A的业务更新功能后，可以基于更新功能后的业务A执行相应的业务流程，该流程可以被定义为业务实验例程，相应的实验标识信息例如可以表示为A-1。还可以基于更新功能前的业务A执行业务流程，该流程可以被定义为业务参考例程，相应的实验标识信息例如可以表示为A-2。根据A-1和A-2也可以确定本次实验所针对的业务为业务A。

需要说明的是，更新功能前的业务A可以包括更新功能前的每一个版本的业务A，由此定义的业务参考例程可以包括多个，具体以哪一个或哪几个版本的业务A构建业务参考例程，可以根据业务需求进行确定，在此不再赘述。

通过本公开的上述实施例，结合业务标识信息，可以有利于筛选获得与该业务标识信息相关的目标业务的目标实验指标。根据目标实验指标和业务标识信息构建的因果链路关系，可以直观的展示相应目标业务的评估结果，对于因果链路关系的生成过程和用户参考因果链路关系对目标业务进行评估的过程，均可提供便利。

根据本公开的实施例，多个目标实验指标还可以包括预定义核心指标。预定义核心指标可以用于定义目标业务的实验过程所要评估的结果。多个目标实验指标中除预定义核心指标外的其他指标均可以作为评估预定义核心指标的原因。

根据本公开的实施例，预定义核心指标可以为用户指定的指标。预定义核心指标的数目可以为一个或多个，在此不做限定。

通过本公开的上述实施例，通过设定预定义核心指标，可以为目标业务的实验提供可以确定的评估标准，可以给出整体实验视角下的分析结果，有利于对目标业务及其更新的业务功能进行高效评估。

根据本公开的实施例，根据多个目标实验指标以及与多个目标实验指标相关的数据集信息，生成与多个目标实验指标相关的因果链路关系可以包括：根据预定指标骨架信息，确定多个目标实验指标之间的关联关系。预定义指标骨架信息可以用于指示两个目标实验指标之间具有关联关系或不具有关联关系。根据预定指标层级信息，确定目标实验指标的目标层级信息。预定义指标层级信息可以用于指示目标实验指标的所属层级。预定义指标层级信息还可以用于指示上一层级和下一层级形成因果关系，且相邻层级中的上一层级为原因，下一层级为与原因相对应的结果。根据关联关系、目标层级信息和数据集信息，生成因果链路关系。

根据本公开的实施例，根据专业分析师分析指标变动关系时所用的分析框架可以确定骨架先验知识和层级先验知识。骨架先验知识可以记录指标间的关联关系，层级先验知识可以记录指标的预定层级信息。预定指标骨架信息可以根据骨架先验知识设定。预定指标层级信息可以根据层级先验知识设定。例如，在需要定义预定指标骨架信息的情况下，针对M个目标实验指标，可以根据骨架先验知识定义M×M矩阵，矩阵中的元素值可以被定义为：表征该元素能够定位到的两个目标实验指标之间存在关联关系的第一数值，如数值1，以及表征该元素能够定位到的两个目标实验指标之间不存在关联关系的第二数值，如数值0。例如，在需要定义预定指标层级信息的情况下，针对目标实验指标，可以根据层级先验知识，定义目标实验指标的层级信息，如第一层级、第二层级等，第一层级可以默认为第二层级的上一层级。

需要说明的是，在确定多个目标实验指标中包括实验标识信息的情况下，预定义指标层级信息可以用于指示与该实验标识信息相关的目标业务相对应的业务标识信息为顶层层级。在确定多个目标实验指标中包括预定义核心指标的情况下，预定义指标层级信息可以用于指示预定义核心指标为底层层级。

根据本公开的实施例，在确定预定指标骨架信息之后，可以基于预定指标骨架信息对多个目标实验指标进行处理，以确定多个目标实验指标之间的关联关系。处理方法可以包括：根据预定指标骨架信息，确定离散存在的多个目标实验指标之间的关联关系。该处理方法也可以包括：将多个目标实验指标进行两两关联，根据预定指标骨架信息，将确定不具有关联关系的两个目标实验指标之间的关联关系删除。

根据本公开的实施例，在确定预定指标层级信息之后，可以基于预定指标层级信息，对多个目标实验指标进行处理，以确定目标实验指标的目标层级信息。然后，可以根据多个目标实验指标的多个目标层级信息，确定多个目标实验指标之间的因果关系。

根据本公开的实施例，在确定多个目标实验指标之间的因果关系和关联关系之后，可以结合数据集信息，确定多个目标实验指标之间的因果链路关系。

需要说明的是，上述关联关系和因果关系的确定方法仅是示例性实施例，但不限于此，还可以包括本领域已知的各类因果推断模型实现的方法，只要能够确定关联关系和因果关系即可。

通过本公开的上述实施例，可以利用预定指标骨架信息和预定指标层级信息代替固化的分析框架，挖掘出指标变动的因果关系，基于更灵活的分析框架，可以得到更为完整且准确的因果链路关系。此外，基于预定指标骨架信息和预定指标层级信息进行因果分析的方法，可有效节省专业分析师对于单个实验分析的人力成本，也使得原本出于人力成本限制、不能参与专业分析的实验能够得到专业的分析结果。

根据本公开的实施例，根据关联关系、目标层级信息和数据集信息，生成因果链路关系可以包括：响应于确定具有关联关系的目标实验指标属于上下层级，根据目标层级信息，确定属于上下层级的具有关联关系的目标实验指标之间的第一因果关系。响应于确定具有关联关系的目标实验指标属于同一层级，根据数据集信息，确定属于同一层级的具有关联关系的目标实验指标之间的第二因果关系。根据第一因果关系和第二因果关系，生成因果链路关系。

根据本公开的实施例，在确定多个目标实验指标之间的因果关系和关联关系之后，结合因果关系和关联关系，可以确定层级不同且具有关联关系的目标实验指标之间的第一因果关系。在确定存在关联关系的目标实验指标包括同一层级的目标实验指标的过程中，可以结合数据集信息，确定层级相同且具有关联关系的多个目标实验指标之间的第二因果关系。通过结合第一因果关系和第二因果关系，可以确定与多个目标实验指标相关的因果链路关系。

通过本公开的上述实施例，可以结合数据集信息确定更精细化的因果关系，进一步保证指标因果链路的完整性和准确性。此外，结合数据集信息确定因果链路关系的方式，可以为因果链路的分析结果提供灵活的变动空间，并可有利于为业务的更新提供启发，提高业务更新效率。

需要说明的是，上述因果链路关系的确定方法仅是示例性实施例，但不限于此，还可以包括本领域已知的各类因果推断模型实现的方法以及其他方法，只要能够确定因果链路关系即可。

例如，可以对多个目标实验指标的数据集信息进行分析，在根据数据分析结果确定至少两个目标实验指标的指标值之间可以形成线性关系或函数关系的情况下，可以确定该至少两个目标实验指标之间具有因果关系。可以将线性关系或函数关系中自变量所对应的目标实验指标确定为因果关系中的原因，将线性关系或函数关系中因变量所对应的目标实验指标确定为因果关系中的结果，据此也可以确定与多个目标实验指标相关的因果链路关系。

通过本公开的上述实施例，结合数据集信息确定因果链路关系的方式，可以为因果链路的分析结果提供灵活的变动空间，并可有利于为业务的更新提供启发，提高业务更新效率。

根据本公开的实施例，根据关联关系、目标层级信息和数据集信息，生成因果链路关系还可以包括：根据数据集信息，确定与目标实验指标相关的指标值变化信息。根据关联关系、目标层级信息和指标值变化信息，生成因果链路关系。

根据本公开的实施例，可以根据数据集信息，确定与目标实验指标相关的向量。然后，可以对向量中的元素计算差值，确定指标值变化信息。例如，可以计算向量中与业务实验例程相关的指标值减去与业务参考例程相关的指标值得到的差值，根据该差值确定上述指标值变化信息。

根据本公开的实施例，在确定因果链路关系的情况下，可以将目标实验指标作为节点，以箭头的形式连接具有因果关系的目标实验指标，且箭头的指向可以为由表征原因的目标实验指标指向表征结果的目标实验指标，据此可以得到与多个目标实验指标相关的因果链路关系。在得到该因果链路关系之后，还可以针对节点，配置与该节点表征的目标实验指标相关的指标值变化信息，得到包括指标值变化信息的因果链路关系。

通过本公开的上述实施例，可以生成包括指标值变化信息的因果链路关系，根据该因果链路关系，可以结合指标值变化信息，直观的确定目标业务的实验结果是否更优，可以快速确定业务优化方向，提高业务优化效率。

图3示意性示出了根据本公开实施例的指标因果链路分析系统的框图。

如图3所示，指标因果链路分析系统300包括实验基础数据提供模块310、精细化改动指标挖掘模块320、指标筛选模块330、业务线指标体系生成模块340、指标分析框架350、因果图生成模块360、调整模块370和指标因果链路分析展示模块380。指标分析框架350可以提供骨架先验知识351和层级先验知识352。因果图生成模块360可以包括骨架生成模型361和骨架定向模型362。

根据本公开的实施例，在需要对存在功能更新的业务进行评估的情况下，可以结合AB Test小流量实验，对新旧版本的业务分别执行相应的业务流程。实验可以将用户随机分成实验组和对照组，实验组和对照组可以分别参与业务实验例程和业务参考例程，参与过程中所产生的AB Test基础数据可以存储于实验基础数据提供模块310中，或者可以存储于能够与实验基础数据提供模块310通信的数据库或数据库集群中。在需要根据该些信息生成因果链路关系的情况下，可以基于实验基础数据提供模块310获取该些数据。

根据本公开的实施例，精细化改动指标挖掘模块320可以基于实验基础数据提供模块310提供的基础数据，计算实验指标与业务实验例程和业务参考例程其中至少之一的相关系数，筛选得到满足条件的用于确定评估因子的目标实验指标。在某些实施例中，业务线指标体系生成模块340也可以预先设定一个或多个用于确定评估标准的目标实验指标。在确定目标实验指标之后，指标筛选模块330可以结合实验基础数据提供模块310提供的ABTest基础数据，筛选得到与多个目标实验指标相关的数据集信息。

根据本公开的实施例，指标分析框架350可以根据专业分析师针对各类指标的分析标准确定。在一些实施例中，指标分析框架350也可以由专业分析师针对业务线指标体系生成模块340设定的目标实验指标的分析标准确定。分析标准可以包括专业分析师的分析逻辑以及分析过程中可能考虑到的其他指标。骨架先验知识351和层级先验知识352可以通过对指标分析框架350进行分析变换得到。

根据本公开的实施例，骨架生成模型361可以基于骨架先验知识351确定。骨架先验知识351可以提供两个目标实验指标之间具有关联关系或不具有关联关系的信息。骨架定向模型362可以基于层级先验知识352设定。层级先验知识352可以提供每个目标实验指标的所属层级信息，层级先验知识352还可以定义上一层级和下一层级形成因果关系，且相邻层级中的上一层级为原因，下一层级为与该原因相对应的结果等信息。基于骨架生成模型361和骨架定向模型362构成的因果图生成模块360可以对指标筛选模块330筛选得到的多个目标实验指标以及数据集信息进行处理，生成与该多个目标实验指标相关的因果链路关系。

根据本公开的实施例，调整模块370可以对因果链路关系进行如中英文变换、链路展示形式变化等之类的调整。之后，可以结合指标因果链路分析展示模块380对得到的因果链路关系进行如图谱形式、层级结构形式、树形结构形式等其中任意一种方式进行展示。

根据本公开的实施例，基于指标因果链路分析展示模块380得到因果链路关系的展示结果之后，可以根据该展示结果，观察目标实验指标在实验组和对照组的差异，实现对本次实验所针对的目标业务进行评估。

根据评估结果可以确定更新后的业务功能是否更优，进而确定是否可以推动新业务上线。

根据本公开的实施例，指标因果链路分析系统300可以适用于需要对在线控制小流量实验进行分析的场景。例如，该系统可以用作AB Test平台的辅助分析工具。

通过本公开的上述实施例，基于因果推断技术，开发得到一种指标因果链路分析系统。分析系统可以将专业分析师所用的指标分析框架抽象成骨架先验知识、层级先验知识集成进因果图生成模块中。通过对对繁琐复杂的实验指标数据做信息提取，由因果图生成模块对提取得到的目标实验指标和数据集信息进行处理，得到整体实验的因果链路关系，并可以因果链路关系图的方式展示，在保证生成图的准确性和易于理解性的基础上，使实验者能够即时地获取专业分析师的实验分析结论。

图4示意性示出了根据本公开实施例的基于指标因果链路分析系统生成因果链路关系的示意图。

根据本公开的实施例，例如，在针对图文、视频类产品的业务A新增互动功能的情况下，可以对业务A执行业务实验例程A-1和业务参考例程A-2。根据A-1和A-2产生的数据，可以得到与业务A相关的AB Test基础数据。通过对AB Test基础数据进行精细化改动指标挖掘，例如可以挖掘得到包括表征图文展现、图文分发、图文浏览时长、视频展现、视频浏览时长、互动时长、产品使用总时长等的目标实验指标。根据业务评估标准，例如可以预先定义产品使用总时长为核心指标。通过结合业务A的AB Test基础数据进行用户粒度的数据挖掘，结合核心指标、精细化改动指标挖掘进行目标实验指标的挖掘，可以得到如图4中所示的数据集信息410。

根据本公开的实施例，结合预定指标骨架信息例如可以确定关联关系：图文展现-图文分发，图文分发-图文浏览时长，图文浏览时长-产品使用总时长，图文展现-视频展现，视频浏览时长-产品使用总时长，互动时长-产品使用总时长等。基于该预定指标骨架信息对数据集信息410进行处理例如可以得到指标链路关系420。

根据本公开的实施例，预定指标层级信息例如可以预先定义：业务标识信息属于顶层层级，即第一层级，产品使用总时长属于底层层级，图文展现、视频展现属于第二层级，图文分发属于第三层级、图文浏览时长、视频浏览时长、互动时长属于第四层级等。结合预定指标层级信息定义的层级间的因果关系，对指标链路关系420进行处理，例如可以得到初步确定的指标因果链路关系430。

根据本公开的实施例，对于初始确定的指标因果链路关系430中属于同一层级且具有关联关系的表征图文展现的目标实验指标和表征视频展现的目标实验指标，可以结合数据集信息中与图文展现和视频展现相关的数据量进行处理，以确定图文展现和视频展现直接的因果关系。例如，根据(I_s1，I_s2)和(V_s1，V_s2)可以确定图文展现和视频展现两者直接可以互相形成因果关系，由此可以得到经进一步确定的指标因果链路关系440。

根据本公开的实施例，结合数据集信息410中各项指标的数据流信息，还可以对指标因果链路关系440进一步优化展示效果，得到具有指标值变化信息的指标因果链路关系450。根据指标因果链路关系450中各项指标的变化信息，可以便于实验值对业务A的各项功能进行高效评估。例如，根据互动时长、产品使用总时长可以判断新增的互动功能是否更有益于产品的发展。

图5示意性示出了根据本公开实施例的业务评估装置的框图。

如图5所示，业务评估装置500包括生成模块510和第一确定模块520。

生成模块510，用于根据多个目标实验指标以及与多个目标实验指标相关的数据集信息，生成与多个目标实验指标相关的因果链路关系。多个目标实验指标包括与业务实验例程和业务参考例程中的至少之一相关的实验指标，与业务实验例程相对应的目标业务是对与业务参考例程相对应的业务进行业务功能更新后确定的业务。

第一确定模块520，用于根据因果链路关系，确定目标业务的评估结果。

根据本公开的实施例，业务评估装置还包括第二确定模块、第三确定模块和第四确定模块。

第二确定模块，用于确定与业务实验例程的相关系数大于或等于第一预设阈值的第一实验指标。

第三确定模块，用于确定与业务参考例程的相关系数大于或等于第二预设阈值的第二实验指标。

第四确定模块，用于根据第一实验指标和第二实验指标，确定多个目标实验指标。

根据本公开的实施例，生成模块包括第一确定单元、第二确定单元和生成单元。

第一确定单元，用于根据预定指标骨架信息，确定多个目标实验指标之间的关联关系。预定义指标骨架信息用于指示两个目标实验指标之间具有关联关系或不具有关联关系。

第二确定单元，用于根据预定指标层级信息，确定目标实验指标的目标层级信息。预定义指标层级信息用于指示目标实验指标的所属层级。预定义指标层级信息还用于指示上一层级和下一层级形成因果关系，且相邻层级中的上一层级为原因，下一层级为与原因相对应的结果。

生成单元，用于根据关联关系、目标层级信息和数据集信息，生成因果链路关系。

根据本公开的实施例，生成单元包括第一确定子单元、第二确定子单元和第一生成子单元。

第一确定子单元，用于响应于确定具有关联关系的目标实验指标属于上下层级，根据目标层级信息，确定属于上下层级的具有关联关系的目标实验指标之间的第一因果关系。

第二确定子单元，用于响应于确定具有关联关系的目标实验指标属于同一层级，根据数据集信息，确定属于同一层级的具有关联关系的目标实验指标之间的第二因果关系。

第一生成子单元，用于根据第一因果关系和第二因果关系，生成因果链路关系。

根据本公开的实施例，生成单元还包括第三确定子单元和第二生成子单元。

第三确定子单元，用于根据数据集信息，确定与目标实验指标相关的指标值变化信息。

第二生成子单元，用于根据关联关系、目标层级信息和指标值变化信息，生成因果链路关系。

根据本公开的实施例，多个目标实验指标包括实验标识信息，实验标识信息用于定位与目标业务相关的业务实验例程和业务参考例程。预定义指标层级信息用于指示与目标业务相对应的业务标识信息为顶层层级，实验标识信息与业务标识信息相对应。

根据本公开的实施例，多个目标实验指标包括预定义核心指标，预定义指标层级信息用于指示预定义核心指标为底层层级。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

根据本公开的实施例，一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开的业务评估方法。

根据本公开的实施例，一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开的业务评估方法。

根据本公开的实施例，一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开的业务评估方法。

图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备500的示意性框图。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/或者要求的本公开的实现。

如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600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。

计算单元601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。计算单元601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计算单元、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。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如业务评估方法。例如，在一些实施例中，业务评估方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的业务评估方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行业务评估方法。

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)、复杂可编程逻辑设备(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。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码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或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码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。

在本公开的上下文中，机器可读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程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读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。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，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：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计算机。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)和互联网。

计算机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，也可以是分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

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，本发公开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，只要能够实现本公开公开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，并不构成对本公开保护范围的限制。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。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (17)

1.一种业务评估方法，包括：

根据多个目标实验指标以及与所述多个目标实验指标相关的数据集信息，生成与所述多个目标实验指标相关的因果链路关系，其中，所述多个目标实验指标包括与业务实验例程和业务参考例程中的至少之一相关的实验指标，与所述业务实验例程相对应的目标业务是对与所述业务参考例程相对应的业务进行业务功能更新后确定的业务；以及

根据所述因果链路关系，确定所述目标业务的评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定与所述业务实验例程的相关系数大于或等于第一预设阈值的第一实验指标；

确定与所述业务参考例程的相关系数大于或等于第二预设阈值的第二实验指标；以及

根据所述第一实验指标和所述第二实验指标，确定所述多个目标实验指标。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据多个目标实验指标以及与所述多个目标实验指标相关的数据集信息，生成与所述多个目标实验指标相关的因果链路关系包括：

根据预定指标骨架信息，确定所述多个目标实验指标之间的关联关系，其中，所述预定义指标骨架信息用于指示两个目标实验指标之间具有关联关系或不具有关联关系；

根据预定指标层级信息，确定所述目标实验指标的目标层级信息，其中，所述预定义指标层级信息用于指示目标实验指标的所属层级，所述预定义指标层级信息还用于指示上一层级和下一层级形成因果关系，且相邻层级中的上一层级为原因，下一层级为与所述原因相对应的结果；以及

根据所述关联关系、所述目标层级信息和所述数据集信息，生成所述因果链路关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述关联关系、所述目标层级信息和所述数据集信息，生成所述因果链路关系包括：

响应于确定具有关联关系的目标实验指标属于上下层级，根据所述目标层级信息，确定属于上下层级的所述具有关联关系的目标实验指标之间的第一因果关系；

响应于确定具有关联关系的目标实验指标属于同一层级，根据所述数据集信息，确定属于同一层级的所述具有关联关系的目标实验指标之间的第二因果关系；以及

根据所述第一因果关系和所述第二因果关系，生成所述因果链路关系。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述关联关系、所述目标层级信息和所述数据集信息，生成所述因果链路关系还包括：

根据所述数据集信息，确定与所述目标实验指标相关的指标值变化信息；以及

根据所述关联关系、所述目标层级信息和所述指标值变化信息，生成所述因果链路关系。

6.根据权利要求3-5中任一项所述的方法，其中，所述多个目标实验指标包括实验标识信息，所述实验标识信息用于定位与所述目标业务相关的业务实验例程和业务参考例程，所述预定义指标层级信息用于指示与所述目标业务相对应的业务标识信息为顶层层级，所述实验标识信息与所述业务标识信息相对应。

7.根据权利要求3-6中任一项所述的方法，其中，所述多个目标实验指标包括预定义核心指标，所述预定义指标层级信息用于指示所述预定义核心指标为底层层级。

8.一种业务评估装置，包括：

生成模块，用于根据多个目标实验指标以及与所述多个目标实验指标相关的数据集信息，生成与所述多个目标实验指标相关的因果链路关系，其中，所述多个目标实验指标包括与业务实验例程和业务参考例程中的至少之一相关的实验指标，与所述业务实验例程相对应的目标业务是对与所述业务参考例程相对应的业务进行业务功能更新后确定的业务；以及

第一确定模块，用于根据所述因果链路关系，确定所述目标业务的评估结果。

9.根据权利要求8所述的装置，还包括：

第二确定模块，用于确定与所述业务实验例程的相关系数大于或等于第一预设阈值的第一实验指标；

第三确定模块，用于确定与所述业务参考例程的相关系数大于或等于第二预设阈值的第二实验指标；以及

第四确定模块，用于根据所述第一实验指标和所述第二实验指标，确定所述多个目标实验指标。

10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述生成模块包括：

第一确定单元，用于根据预定指标骨架信息，确定所述多个目标实验指标之间的关联关系，其中，所述预定义指标骨架信息用于指示两个目标实验指标之间具有关联关系或不具有关联关系；

第二确定单元，用于根据预定指标层级信息，确定所述目标实验指标的目标层级信息，其中，所述预定义指标层级信息用于指示目标实验指标的所属层级，所述预定义指标层级信息还用于指示上一层级和下一层级形成因果关系，且相邻层级中的上一层级为原因，下一层级为与所述原因相对应的结果；以及

生成单元，用于根据所述关联关系、所述目标层级信息和所述数据集信息，生成所述因果链路关系。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述生成单元包括：

第一确定子单元，用于响应于确定具有关联关系的目标实验指标属于上下层级，根据所述目标层级信息，确定属于上下层级的所述具有关联关系的目标实验指标之间的第一因果关系；

第二确定子单元，用于响应于确定具有关联关系的目标实验指标属于同一层级，根据所述数据集信息，确定属于同一层级的所述具有关联关系的目标实验指标之间的第二因果关系；以及

第一生成子单元，用于根据所述第一因果关系和所述第二因果关系，生成所述因果链路关系。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述生成单元还包括：

第三确定子单元，用于根据所述数据集信息，确定与所述目标实验指标相关的指标值变化信息；以及

第二生成子单元，用于根据所述关联关系、所述目标层级信息和所述指标值变化信息，生成所述因果链路关系。

13.根据权利要求10-12中任一项所述的装置，其中，所述多个目标实验指标包括实验标识信息，所述实验标识信息用于定位与所述目标业务相关的业务实验例程和业务参考例程，所述预定义指标层级信息用于指示与所述目标业务相对应的业务标识信息为顶层层级，所述实验标识信息与所述业务标识信息相对应。

14.根据权利要求10-13中任一项所述的装置，其中，所述多个目标实验指标包括预定义核心指标，所述预定义指标层级信息用于指示所述预定义核心指标为底层层级。

15.一种电子设备，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指令，所述指令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1-7中任一项所述的方法。

16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

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