CN115271529A - 商户考核指标值确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供的一种商户考核指标值确定方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法通过从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；调用预设的初始权重表，根据预设的初始权重表配置至少两个维度的数据信息的初始权重值；根据初始权重值，生成比较矩阵；根据比较矩阵和至少两个维度的数据信息，确定商户考核指标值；根据商户考核指标值，生成并发出考核提示信息。采用本技术方案，能够实现对所有商户进行比较客观的综合评分，进而能够调动商户积极性，也能够便于管理商户的业务。

Description

商户考核指标值确定方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种商户考核指标值确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，为了协助业务的快速发展，管理者需要对全部商户设置不同的目标进行考核，调动商户积极性，使其能更高效率、优质地完成目标业务推广。

在业务的不同发展阶段，管理者对于商户也会有不同的考核方向，但是由于商户中的指标类型并不相同，因此，没有一个可以量化的标准进行考核。

因此，亟需一种商户考核指标值确定方法，能够实现对所有商户进行比较客观的综合评分，进而能够调动商户积极性，也能够便于管理商户的业务。

发明内容

本申请提供一种商户考核指标值确定方法、装置、设备及存储介质，能够实现对所有商户进行比较客观的综合评分，进而能够调动商户积极性，也能够便于管理商户的业务。

第一方面，本申请提供一种商户考核指标值的确定方法，所述方法包括：

从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；其中，所述至少两个维度的数据信息用于表征交易数据信息、经营数据信息或商户的活跃度；

调用预设的初始权重表，根据所述预设的初始权重表配置所述至少两个维度的数据信息的初始权重值；

根据所述初始权重值，生成比较矩阵；其中，所述比较矩阵用于表征一个维度的数据信息的初始权重值对于另一个维度的数据信息的初始权重值的比值；

根据所述比较矩阵和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户考核指标值；

根据所述商户考核指标值，生成并发出考核提示信息，其中，所述考核提示信息表征所述商户满足考核标准。

在一个示例中，根据所述比较矩阵和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户考核指标值，包括：

根据所述比较矩阵，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值；

根据所述最终权重值和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户考核指标值。

在一个示例中，所述根据所述比较矩阵，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值，包括：

根据所述比较矩阵，确定所述比较矩阵的最大特征根值；

根据所述最大特征根值，确定一致性指标值；

根据预设的参数统计表，确定随机一致性指标值；

根据所述一致性指标值和所述随机一致性指标值，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值。

在一个示例中，根据所述一致性指标值和所述随机一致性指标值，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值，包括：

根据所述一致性指标值和所述随机一致性指标值，确定一致性比率值；

若所述一致性比率值小于第一阈值，则根据所述比较矩阵和所述最大特征根值，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值。

在一个示例中，根据所述最终权重值和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户的考核指标值，包括：

将所述至少两个维度的数据信息进行归一化处理，得到归一化的处理结果；

根据所述归一化的处理结果和所述最终权重值，确定所述商户的考核指标值。

在一个示例中，若所述一致性比率值大于第一阈值，则重新调整所述初始权重值，直至所述一致性比率值小于第一阈值。

在一个示例中，在所述从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息之前，所述方法还包括：

从不同的终端获取所述商户的至少两个维度的数据信息，并将所述至少两个维度的数据信息中缺失率大于第二阈值的数据信息进行剔除，得到剔除后的数据信息；

将所述至少两个维度的数据信息中缺失率小于第二阈值的数据信息进行均值插补，得到均值插补后的数据信息；

将所述剔除后的数据信息和所述均值插补后的数据信息存储至数据库中，

在一个示例中，在所述确定所述商户的考核指标值之后，还包括：

将每一个所述商户的考核指标值进行比较，并得到排名结果；

将所述排名结果以预设的方式展示至用户端。

第二方面，本申请提供一种商户考核指标值的确定装置，所述装置包括：

获取单元，用于从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；其中，所述至少两个维度的数据信息用于表征交易数据信息、经营数据信息或商户的活跃度；

调用单元，用于调用预设的初始权重表，根据所述预设的初始权重表配置所述至少两个维度的数据信息的初始权重值；

第一生成单元，用于根据所述初始权重值，生成比较矩阵；其中，所述比较矩阵用于表征一个维度的数据信息的初始权重值对于另一个维度的数据信息的初始权重值的比值；

确定单元，用于根据所述比较矩阵和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户考核指标值；

第二生成单元，用于根据所述商户考核指标值，生成并发出考核提示信息，其中，所述考核提示信息表征所述商户满足考核标准。

在一个示例中，确定单元，包括：

第一确定模块，用于根据所述比较矩阵，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值；

第二确定模块，用于根据所述最终权重值和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户考核指标值。

在一个示例中，第一确定模块，包括：

第一确定子模块，用于根据所述比较矩阵，确定所述比较矩阵的最大特征根值；

第二确定子模块，用于根据所述最大特征根值，确定一致性指标值；

第三确定子模块，用于根据预设的参数统计表，确定随机一致性指标值；

第四确定子模块，用于根据所述一致性指标值和所述随机一致性指标值，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值。

在一个示例中，第四确定子模块，用于根据所述一致性指标值和所述随机一致性指标值，确定一致性比率值；若所述一致性比率值小于第一阈值，则根据所述比较矩阵和所述最大特征根值，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值。

在一个示例中，第二确定模块，包括：

将所述至少两个维度的数据信息进行归一化处理，得到归一化的处理结果；

根据所述归一化的处理结果和所述最终权重值，确定所述商户的考核指标值。

在一个示例中，第一确定模块，包括：

调整子模块，用于若所述一致性比率值大于第一阈值，则重新调整所述初始权重值，直至所述一致性比率值小于第一阈值。

在一个示例中，所述装置还包括：

剔除单元，用于从不同的终端获取所述商户的至少两个维度的数据信息，并将所述至少两个维度的数据信息中缺失率大于第二阈值的数据信息进行剔除，得到剔除后的数据信息；

均值插补单元，用于将所述至少两个维度的数据信息中缺失率小于第二阈值的数据信息进行均值插补，得到均值插补后的数据信息；

存储单元，用于将所述剔除后的数据信息和所述均值插补后的数据信息存储至数据库中。

在一个示例中，所述装置，还包括：

比较单元，用于将每一个所述商户的考核指标值进行比较，并得到排名结果；

展示单元，用于将所述排名结果以预设的方式展示至用户端。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如第一方面所述的方法。

第四方面，本申请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，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

本申请提供的一种商户考核指标值确定方法、装置、设备及存储介质，通过从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；其中，所述至少两个维度的数据信息用于表征交易数据信息、经营数据信息或商户的活跃度；调用预设的初始权重表，根据所述预设的初始权重表配置所述至少两个维度的数据信息的初始权重值；根据所述初始权重值，生成比较矩阵；其中，所述比较矩阵用于表征一个维度的数据信息的初始权重值对于另一个维度的数据信息的初始权重值的比值；根据所述比较矩阵和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户考核指标值；根据所述商户考核指标值，生成并发出考核提示信息，其中，所述考核提示信息表征所述商户满足考核标准。采用本技术方案，能够实现对所有商户进行比较客观的综合评分，进而能够调动商户积极性，也能够便于管理商户的业务。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是根据本申请实施例一提供的一种商户考核指标值的确定方法的流程示意图；

图2是根据本申请实施例二提供的一种商户考核指标值的确定方法的流程示意图；

图3是根据本申请实施例三提供的一种商户考核指标值的确定装置的示意图；

图4是根据本申请实施例四提供的一种商户考核指标值的确定装置的示意图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本申请提供的商户考核指标值的确定方法，旨在解决现有技术的如上技术问题。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。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中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

本申请的技术方案中，所涉及的数据信息等信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

图1是根据本申请实施例一提供的一种商户考核指标值的确定方法的流程示意图。实施例一中包括如下步骤：

S101、从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；其中，至少两个维度的数据信息用于表征交易数据信息、经营数据信息或商户的活跃度。

在一个示例中，数据库中存储不同商户多个维度的数据信息，其中，每一个商户都有唯一的标识信息。本实施例中，不同预设时间段内需要确定的商户维度的数据信息是不同的。因此，在不同的预设时间段内所获取的商户的至少两个维度的数据信息是不同的。例如，在2022年1月至2022年3月从数据库中获取商户的交易数据信息和经营数据信息，在2022年4月至2022年7月从数据库中获取商户的经营数据信息和商户的活跃度。进一步地，交易数据信息包括客户名称、客户卡号、民生缴费数据信息、贷款数据信息和存款数据信息。经营数据信息包括商户规模数据信息、商户地址数据信息和商户所在城市的规划数据信息。

S102、调用预设的初始权重表，根据预设的初始权重表配置至少两个维度的数据信息的初始权重值。

在一个示例中，预设的初始权重表是存储每一个维度的数据信息的初始权重值，在获取了预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息后，从预设的初始权重表中调用至少两个维度的数据信息的初始权重值，调用后，将每一个初始权重值配置至相应的维度的数据信息。

S103、根据初始权重值，生成比较矩阵；其中，比较矩阵用于表征一个维度的数据信息的初始权重值对于另一个维度的数据信息的初始权重值的比值。

本实施例中，在得到每一个维度的数据信息的初始权重值后，将每一个维度的数据信息的初始权重值与另一个维度的数据信息的初始权重值做商值，得到比值后，将上述比值组成比较矩阵。

例如，比较矩阵可以为：

其中，a_ij表示第i个维度的数据信息的初始权重值相对于第j个维度的数据信息的初始权重值的比较结果。

S104、根据比较矩阵和至少两个维度的数据信息，确定商户考核指标值。

本实施例中，在得到比较矩阵后可以确定商户不同维度的数据信息的最终权重值，并通过最终权重值以及至少两个维度的数据信息，确定商户考核指标值，其中，商户考核指标值是至少两个维度的数据信息与最终权重值的加权和。

S105、根据商户考核指标值，生成并发出考核提示信息，其中，考核提示信息表征商户满足考核标准。

本实施例中，考核提示信息用于提醒用户端，对商户考核值进行查看。具体的，在商户满足考核标准后，可以根据商户考核指标值对商户进行排序。

本申请提供的一种商户考核指标值确定方法，通过从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；其中，至少两个维度的数据信息用于表征交易数据信息、经营数据信息或商户的活跃度；调用预设的初始权重表，根据预设的初始权重表配置至少两个维度的数据信息的初始权重值；根据初始权重值，生成比较矩阵；其中，比较矩阵用于表征一个维度的数据信息的初始权重值对于另一个维度的数据信息的初始权重值的比值；根据比较矩阵和至少两个维度的数据信息，确定商户考核指标值；根据商户考核指标值，生成并发出考核提示信息，其中，考核提示信息表征商户满足考核标准。采用本技术方案，能够实现对所有商户进行比较客观的综合评分，进而能够调动商户积极性，也能够便于管理商户的业务。

图2是根据本申请实施例二提供的一种商户考核指标值的确定方法的流程示意图。实施例二中包括如下步骤：

S201、从不同的终端获取商户的至少两个维度的数据信息，并将至少两个维度的数据信息中缺失率大于第二阈值的数据信息进行剔除，得到剔除后的数据信息。

本实施例中，不同的商户所产生的数据信息存储在商户本地的终端中，其中，存储方式是以数据库表的方式进行存储。具体的实现过程为：梳理商户的所有维度的数据信息，按照商户的维度进行加工处理，并将所有维度的数据信息配置到数据库表，根据数据库配置表发布相应服务制作对应的前端界面。

本实施例中，需要通过sqoop或者kafka从终端中获取数据信息。其中，sqoop是一款开源工具，主要用于数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据，这些动作流数据是由用户通过网页浏览、搜索以及行为所产生的。

本实施例中，在获取商户的至少两个维度的数据信息后，对商户的至少两个维度的数据信息进行初步的数据处理，其中，缺失率大于第二阈值的数据信息为无效数据信息，因此，需要将上述数据信息进行剔除。其中，第二阈值可以是80％。

S202、将至少两个维度的数据信息中缺失率小于第二阈值的数据信息进行均值插补，得到均值插补后的数据信息。

本实施例中，缺失率小于第二阈值的数据信息可以通过将缺失的数值进行补充，其中，缺失的数值可以通过求取该项的均值得到。

S203、将剔除后的数据信息和均值插补后的数据信息存储至数据库中。

在一个示例中，将剔除后的数据信息和均值插补后的数据信息存储至数据库中，以便后续调用使用。

S204、从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；其中，至少两个维度的数据信息用于表征交易数据信息、经营数据信息或商户的活跃度。

示例性地，本步骤可以参见上述步骤S101，不再赘述。

S205、调用预设的初始权重表，根据预设的初始权重表配置至少两个维度的数据信息的初始权重值。

示例性地，本步骤可以参见上述步骤S102，不再赘述。

S206、根据初始权重值，生成比较矩阵；其中，比较矩阵用于表征一个维度的数据信息的初始权重值对于另一个维度的数据信息的初始权重值的比值。

示例性地，本步骤可以参见上述步骤S103，不再赘述。

S207、根据比较矩阵，确定至少两个维度的数据信息的最终权重值。

在一个示例中，本实施例中，初始权重值一般是经验值，但是对于不同的商品维度的数据信息并不一定准确。因此，需要对初始权重值进行调整，得到最终权重值，最终权重值能够表征该维度的数据信息在多个维度的数据信息中的重要程度。其中，本实施例中所采用的方法为层次分析法，其中，层次分析法是一种定性和定量相结合的、系统的、层次化的分析方法，这种方法将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标或准则、约束的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序和总排序，以作为目标多方案优化决策的系统方法。

在一个示例中，根据比较矩阵，确定至少两个维度的数据信息的最终权重值，包括：

根据比较矩阵，确定比较矩阵的最大特征根值；根据最大特征根值，确定一致性指标值；根据预设的参数统计表，确定随机一致性指标值；根据一致性指标值和随机一致性指标值，确定至少两个维度的数据信息的最终权重值。

在一个示例中，在确定比较矩阵的最大特征根值后，通过如下公式计算一致性指标值：

CI＝(λ-n)/n-1；

其中，λ表示比较矩阵的最大特征根值，n表示比较矩阵的阶数，CI表示一致性指标值。

本实施例中，随机一致性指标值可以通过如下的预设的参数统计表确定：

表1 预设的参数统计表

本实施例中，n表示比较矩阵的阶数，RI表示随机一致性指标值。通过一致性指标值和随机一致性指标值，确定出最终权要值。

根据一致性指标值和随机一致性指标值，确定至少两个维度的数据信息的最终权重值，包括：

根据一致性指标值和随机一致性指标值，确定一致性比率值；

若一致性比率值小于第一阈值，则根据比较矩阵和最大特征根值，确定至少两个维度的数据信息的最终权重值。

本实施例中，根据如下公式，确定一致性比率值：

其中，CI表示一致性指标值，RI表示随机一致性指标值，CR表示一致性比率值。

本实施例中，第一阈值可以为0.1，若一致性比率值小于0.1，则通过如下公式，确定最终权重值：

Aω＝λω；

其中，A表示比较矩阵，λ表示比较矩阵的最大特征根值，ω表示最终权重值。

在一个示例中，若一致性比率值大于第一阈值，则重新调整初始权重值，直至一致性比率值小于第一阈值。

本实施例中，若一致性比率值大于0.1，则重新调整初始权重值，再重复上述步骤，直到一致性比率值小于0.1。

S208、根据最终权重值和至少两个维度的数据信息，确定商户考核指标值。

在一个可选的示例中，根据最终权重值和至少两个维度的数据信息，确定商户的考核指标值，包括：

将至少两个维度的数据信息进行归一化处理，得到归一化的处理结果；根据归一化的处理结果和最终权重值，确定商户的考核指标值。

本实施例中，通过如下公式对至少两个维度的数据信息进行归一化处理：

本实施例中，对于不同维度的数据信息，通常会具有不同的量纲和量纲单位，而为了消除这种量纲的不同，使不同维度的数据信息之间具有可比性，需要对不同维度的数据信息进行归一化处理，使其处于同一数量级。

在一个可选的示例中，在确定商户的考核指标值之后，还包括：

将每一个商户的考核指标值进行比较，并得到排名结果；

将排名结果以预设的方式展示至用户端。

本实施例中，预设的方式可以是列表形式。将每一个商户的考核指标值按照从高到低进行排序，得到排名结果，并将排名结果按照列表形式展示至用户端。

S209、根据商户考核指标值，生成并发出考核提示信息，其中，考核提示信息表征商户满足考核标准。

示例性地，本步骤可以参见上述步骤S105，不再赘述。

本申请提供的一种商户考核指标值确定方法，通过从不同的终端获取商户的至少两个维度的数据信息，并将至少两个维度的数据信息中缺失率大于第二阈值的数据信息进行剔除，得到剔除后的数据信息；将至少两个维度的数据信息中缺失率小于第二阈值的数据信息进行均值插补，得到均值插补后的数据信息；将剔除后的数据信息和均值插补后的数据信息存储至数据库中。根据比较矩阵，确定至少两个维度的数据信息的最终权重值。根据最终权重值和至少两个维度的数据信息，确定商户考核指标值。采用本技术方案，能够通过测算方法验证配置的初始权重值的合理性，且考核目标灵活多变、操作成本低。

图3是根据本申请实施例三提供的一种商户考核指标值的确定装置的示意图。实施例三中的装置30，包括：

获取单元301，用于从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；其中，至少两个维度的数据信息用于表征交易数据信息、经营数据信息或商户的活跃度；

调用单元302，用于调用预设的初始权重表，根据预设的初始权重表配置至少两个维度的数据信息的初始权重值；

第一生成单元303，用于根据初始权重值，生成比较矩阵；其中，比较矩阵用于表征一个维度的数据信息的初始权重值对于另一个维度的数据信息的初始权重值的比值；

确定单元304，用于根据比较矩阵和至少两个维度的数据信息，确定商户考核指标值；

第二生成单元305，用于根据商户考核指标值，生成并发出考核提示信息，其中，考核提示信息表征商户满足考核标准。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

图4是根据本申请实施例四提供的一种商户考核指标值的确定装置的示意图。实施例四中的装置40，包括：

获取单元401，用于从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；其中，至少两个维度的数据信息用于表征交易数据信息、经营数据信息或商户的活跃度；

调用单元402，用于调用预设的初始权重表，根据预设的初始权重表配置至少两个维度的数据信息的初始权重值；

第一生成单元403，用于根据初始权重值，生成比较矩阵；其中，比较矩阵用于表征一个维度的数据信息的初始权重值对于另一个维度的数据信息的初始权重值的比值；

确定单元404，用于根据比较矩阵和至少两个维度的数据信息，确定商户考核指标值；

第二生成单元405，用于根据商户考核指标值，生成并发出考核提示信息，其中，考核提示信息表征商户满足考核标准。

在一个示例中，确定单元404，包括：

第一确定模块4041，用于根据比较矩阵，确定至少两个维度的数据信息的最终权重值；

第二确定模块4042，用于根据最终权重值和至少两个维度的数据信息，确定商户考核指标值。

在一个示例中，第一确定模块4041，包括：

第一确定子模块40411，用于根据比较矩阵，确定比较矩阵的最大特征根值；

第二确定子模块40412，用于根据最大特征根值，确定一致性指标值；

第三确定子模块40413，用于根据预设的参数统计表，确定随机一致性指标值；

第四确定子模块40414，用于根据一致性指标值和随机一致性指标值，确定至少两个维度的数据信息的最终权重值。

在一个示例中，第四确定子模块40414，用于根据一致性指标值和随机一致性指标值，确定一致性比率值；若一致性比率值小于第一阈值，则根据比较矩阵和最大特征根值，确定至少两个维度的数据信息的最终权重值。

在一个示例中，第二确定模块4042，包括：

将至少两个维度的数据信息进行归一化处理，得到归一化的处理结果；

根据归一化的处理结果和最终权重值，确定商户的考核指标值。

在一个示例中，第一确定模块4041，包括：

调整子模块40415，用于若一致性比率值大于第一阈值，则重新调整初始权重值，直至一致性比率值小于第一阈值。

在一个示例中，该装置还包括：

剔除单元406，用于从不同的终端获取商户的至少两个维度的数据信息，并将至少两个维度的数据信息中缺失率大于第二阈值的数据信息进行剔除，得到剔除后的数据信息；

均值插补单元407，用于将至少两个维度的数据信息中缺失率小于第二阈值的数据信息进行均值插补，得到均值插补后的数据信息；

存储单元408，用于将剔除后的数据信息和均值插补后的数据信息存储至数据库中。

在一个示例中，该装置，还包括：

比较单元409，用于将每一个商户的考核指标值进行比较，并得到排名结果；

展示单元410，用于将排名结果以预设的方式展示至用户端。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图，该设备可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

装置500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电源组件506，多媒体组件505，音频组件510，输入/输出(I/O)接口512，传感器组件514，以及通信组件516。

处理组件502通常控制装置500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。

存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在装置500的操作。这些数据的示例包括用于在装置500上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器504可以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。

电源组件506为装置500的各种组件提供电力。电源组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置500生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件508包括在装置500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当装置500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为装置500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到装置500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测装置500或装置500一个组件的位置改变，用户与装置500接触的存在或不存在，装置500方位或加速/减速和装置500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件516被配置为便于装置500和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件516还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由装置500的处理器520执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述电子设备的商户考核指标值的确定方法。

本申请还公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本实施例中所述的方法。

本申请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。

用于实施本申请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电子设备上执行。

在本申请的上下文中，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，作为数据电子设备)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用电子设备)、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电子设备。客户端和电子设备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-电子设备关系的计算机程序来产生客户端和电子设备的关系。电子设备可以是云电子设备，又称为云计算电子设备或云主机，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 Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。电子设备也可以为分布式系统的电子设备，或者是结合了区块链的电子设备。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，本申请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，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (12)

1.一种商户考核指标值的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；其中，所述至少两个维度的数据信息用于表征交易数据信息、经营数据信息或商户的活跃度；

调用预设的初始权重表，根据所述预设的初始权重表配置所述至少两个维度的数据信息的初始权重值；

根据所述初始权重值，生成比较矩阵；其中，所述比较矩阵用于表征一个维度的数据信息的初始权重值对于另一个维度的数据信息的初始权重值的比值；

根据所述比较矩阵和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户考核指标值；

根据所述商户考核指标值，生成并发出考核提示信息，其中，所述考核提示信息表征所述商户满足考核标准。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述比较矩阵和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户考核指标值，包括：

根据所述比较矩阵，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值；

根据所述最终权重值和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户考核指标值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述比较矩阵，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值，包括：

根据所述比较矩阵，确定所述比较矩阵的最大特征根值；

根据所述最大特征根值，确定一致性指标值；

根据预设的参数统计表，确定随机一致性指标值；

根据所述一致性指标值和所述随机一致性指标值，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述一致性指标值和所述随机一致性指标值，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值，包括：

根据所述一致性指标值和所述随机一致性指标值，确定一致性比率值；

若所述一致性比率值小于第一阈值，则根据所述比较矩阵和所述最大特征根值，确定所述至少两个维度的数据信息的最终权重值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述最终权重值和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户的考核指标值，包括：

将所述至少两个维度的数据信息进行归一化处理，得到归一化的处理结果；

根据所述归一化的处理结果和所述最终权重值，确定所述商户的考核指标值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述一致性比率值大于第一阈值，则重新调整所述初始权重值，直至所述一致性比率值小于第一阈值。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，在所述从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息之前，所述方法还包括：

从不同的终端获取所述商户的至少两个维度的数据信息，并将所述至少两个维度的数据信息中缺失率大于第二阈值的数据信息进行剔除，得到剔除后的数据信息；

将所述至少两个维度的数据信息中缺失率小于第二阈值的数据信息进行均值插补，得到均值插补后的数据信息；

将所述剔除后的数据信息和所述均值插补后的数据信息存储至数据库中。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，在所述确定所述商户的考核指标值之后，还包括：

将每一个所述商户的考核指标值进行比较，并得到排名结果；

将所述排名结果以预设的方式展示至用户端。

9.一种商户考核指标值的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于从数据库中获取预设时间段内商户的至少两个维度的数据信息；其中，所述至少两个维度的数据信息用于表征交易数据信息、经营数据信息或商户的活跃度；

调用单元，用于调用预设的初始权重表，根据所述预设的初始权重表配置所述至少两个维度的数据信息的初始权重值；

第一生成单元，用于根据所述初始权重值，生成比较矩阵；其中，所述比较矩阵用于表征一个维度的数据信息的初始权重值对于另一个维度的数据信息的初始权重值的比值；

确定单元，用于根据所述比较矩阵和所述至少两个维度的数据信息，确定所述商户考核指标值；

第二生成单元，用于根据所述商户考核指标值，生成并发出考核提示信息，其中，所述考核提示信息表征所述商户满足考核标准。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

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，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

12.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

Images