CN116383459A - 数据可视化方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了数据可视化方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合；对影响因素信息和物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，得到影响因素数据和转移数据组集合；对影响因素数据和转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，得到系数组集合；对系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合；对系数组集合和平均系数集合进行可视化处理。该实施方式可以较为精确的确定各个因素与物品转移量之间的关系，从而挖掘出更多的信息以指导业务调整。

Description

数据可视化方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及数据可视化方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

因素分析，是一种确定变量间关系的一项技术。目前，在物品转移领域中，确定各个其他因素与物品转移量之间的关系时，通常采用的方式为：利用单因素分析法或人工分析法确定各个其他影响因素与物品转移量之间的关系。

然而，当采用上述方式时，经常会存在如下技术问题：

第一，单因素分析法不具备分离其他因素的能力，易得到错误结论；

第二，人工分析法过于依赖人为判断，且不同转移场所的人经验不一、操作不同，可能存在认知偏差，导致最终的分析结果存在偏差。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了数据可视化方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种数据可视化方法，该方法包括：获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在上述历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合，其中，上述影响因素信息包括温度值序列，上述物品转移信息组集合中的物品转移信息包括：物品标识，物品原始价值和子信息序列，上述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息包括物品转移量序列；对上述影响因素信息和上述物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合；对上述影响因素数据和上述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合；对上述系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合；对上述系数组集合和上述平均系数集合进行可视化处理。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种数据可视化装置，装置包括：获取单元，被配置成获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在上述历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合，其中，上述影响因素信息包括温度值序列，上述物品转移信息组集合中的物品转移信息包括：物品标识，物品原始价值和子信息序列，上述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息包括物品转移量序列；预处理单元，被配置成对上述影响因素信息和上述物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合；分位数回归单元，被配置成对上述影响因素数据和上述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合；取均值单元，被配置成对上述系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合；可视化单元，被配置成对上述系数组集合和上述平均系数集合进行可视化处理。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的数据可视化方法，可以较为精确的确定各个因素与物品转移量之间的关系，从而挖掘出更多的信息以指导业务调整。具体来说，造成易得到错误结论的原因在于：单因素分析法不具备分离其他因素的能力。基于此，本公开的一些实施例的数据可视化方法，首先，获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在上述历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合，其中，上述影响因素信息包括温度值序列，上述物品转移信息组集合中的物品转移信息包括：物品标识，物品原始价值和子信息序列，上述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息包括物品转移量序列。然后，对上述影响因素信息和上述物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合。由此，对不同量纲的数据进行规范化处理，便于后续处理。接着，对上述影响因素数据和上述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合。由此，在不同的分位数层级对变量进行回归分析，得到用于表示物品转移量对各个因素敏感程度的各个系数。再接着，对上述系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合。由此，可以将平均系数作为参考基准值来确定物品转移量对各个因素敏感程度的高低。最后，对上述系数组集合和上述平均系数集合进行可视化处理。由此，通过可视化的形式直观、形象的展示出物品在不同分位数受因素影响的图样，便于做出决策和业务调整。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的数据可视化方法的一些实施例的流程图；

图2是本公开的数据可视化装置的一些实施例的结构示意图；

图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

参考图1，示出了根据本公开的数据可视化方法的一些实施例的流程100。该数据可视化方法，包括以下步骤：

步骤101，获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合。

在一些实施例中，数据可视化方法的执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在上述历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合。其中，上述影响因素信息可以包括温度值序列，上述物品转移信息组集合中的物品转移信息扩包括：物品标识，物品原始价值和子信息序列，上述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息可以包括物品转移量序列。物品标识可以用于唯一标识一种物品。上述同质化物品可以是功能相同或类似的物品。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息还可以包括：转移价值序列，转移促进活动布尔值序列。上述影响因素信息还可以包括：节庆日布尔值序列，周末布尔值序列，极端天气布尔值序列，特殊情况布尔值序列。节庆日布尔值可以用于表示某一天是否为节庆日。周末布尔值可以用于表示某一天是否为周末。极端天气布尔值可以用于表示某一天的天气是否为极端天气。特殊情况布尔值可以用于表示某一天的是否出现了除节庆日，周末和极端天气之外的情况。可以用1表示某一天是节庆日、是周末，天气是极端天气或出现特殊情况。可以用0表示某一天不是节庆日、不是周末，天气不是极端天气或未出现特殊情况。

上述物品转移信息组集合中子信息序列中的各个子信息依次对应于各个物品转移场所，上述物品转移信息组集合中的物品转移量序列、转移价值序列和消减价值序列中的各个物品转移量、各个转移价值和各个消减价值依次对应于上述历史时间段内的各天。

步骤102，对影响因素信息和物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合。

在一些实施例中，上述执行主体对上述影响因素信息和上述物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合，可以包括以下步骤：

第一步，对上述影响因素信息和上述物品转移信息中的各个定量化信息进行规范化处理，得到各个规范化数据。其中，上述规范化处理可以是归一化处理。上述影响因素信息和上述物品转移信息中的定量化信息可以是温度值、物品原始价值、物品转移量、转移价值。

第二步，将上述影响因素信息和上述物品转移信息中的各个定量化信息替换为对应的规范化数据，得到影响因素数据和转移数据。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述转移数据组集合中的转移数据可以包括：规范化物品转移量序列、规范化物品原始价值、规范化转移价值序列、规范化价值消减比例序列和转移促进活动布尔值序列。上述影响因素数据可以包括：规范化温度值序列、节庆日布尔值序列，周末布尔值序列，极端天气布尔值序列和特殊情况布尔值序列。

上述执行主体对上述影响因素信息和上述物品转移信息中的各个定量化信息进行规范化处理，得到各个规范化数据，可以包括以下步骤：

第一步，将上述物品转移信息中每个子信息序列中物品原始价值与转移价值序列中每个转移价值的差值与上述物品原始价值的比值，确定为上述物品转移信息所表征的物品在每个物品转移场所每天的价值消减比例，得到价值消减比例序列。

第二步，将上述价值消减比例序列中各个价值消减比例的均值确定为平均价值消减比例。

第三步，对上述价值消减比例序列中各个价值消减比例与上述平均价值消减比例之差的平方和的平均值进行开方，得到价值消减比例开方值。

第四步，将上述价值消减比例序列中每个价值消减比例和上述平均价值消减比例的差值除以上述价值消减比例开放值，得到上述物品转移信息所表征的物品在每个物品转移场所每天的规范化价值消减比例，得到规范化价值消减比例序列。

第五步，对上述温度值序列中的各个温度值取平均值，得到平均温度值。

第六步，对上述温度值序列中各个温度值与上述平均温度值的差值的平方和的均值进行开方，得到温度值开方值。

第七步，将上述平均温度值中每个温度值和上述平均温度值的差值除以上述温度值开方值，得到每天温度值的规范化温度值，得到规范化温度值序列。

作为示例，规范化价值消减比例可以利用以下公式确定：

其中，i，j，k表示序号。K表示上述历史时间段内的天数。P表示原始价值。P0表示转移价值。P[i]表示物品转移信息组中第i个物品转移信息包括的物品原始价值。P0[i][j][k]表示物品转移信息组中第i个物品转移信息中第j个子信息序列中转移价值序列中第k个转移价值序列。C0表示价值消减比例。C0[i][j][k]表示物品转移信息组中第i个物品转移信息所表征的物品在各个物品转移场所中第j个物品转移场所、在上述历史时间段内第k天的价值消减比例。C表示规范化价值消减比例。C[i][j][k]表示物品转移信息组中第i个物品转移信息所表征的物品在各个物品转移场所中第j个物品转移场所、上述历史时间段内第k天的规范化价值消减比例。

规范化温度值可以利用以下公式确定：

其中，k表示序号。T表示规范化温度值。T[k]表示上述历史时间段内第k天的规范化温度值。T0表示温度值。T0[k]表示上述温度值序列中第k个温度值。

步骤103，对影响因素数据和转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合。

在一些实施例中，上述执行主体对上述影响因素数据和上述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合，可以包括以下步骤：

第一步，设置线性模型。

第二步，以上述线性模型为约束，求解预先设置的目标函数的最小值。

第三步，响应于确定上述目标函数取最小值，将上述目标函数取最小值时，上述线性模型中各个一次项系数与常数项系数的数值确定为系数组中的系数。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体设置线性模型，可以包括以下步骤：

第一步，设置常数项系数未知数，以及为规范化价值消减比例、转移促进活动布尔值、节庆日布尔值、规范化温度值、周末布尔值、极端天气布尔值和特殊情况布尔值对应设置一次项系数未知数。

第二步，以规范化物品转移量为因变量，规范化价值消减比例、转移促进活动布尔值、节庆日布尔值、规范化温度值、周末布尔值、极端天气布尔值和特殊情况布尔值为自变量，将上述常数项系数未知数和设置的各个一次项系数未知数与对应的自变量的乘积值之和确定为线性模型。

作为示例，上述线性模型可以是：

S’[i][j][k]＝a+ac*C[i][j][k]+ah*H[i][j][k]+av*V[k]+at*T[k]+aw*W[k]+ae*E[k]+ao*O[k]

其中，a表示常数项系数未知数。ac、ah、av、at、aw、ae、ao表示各个一次项系数未知数。C[i][j][k]表示物品转移信息组中第i个物品转移信息所表征的物品在各个物品转移场所中第j个物品转移场所、上述历史时间段内第k天的规范化价值消减比例。H[i][j][k]表示物品转移信息组中第i个物品转移信息中第j个子信息中转移促进活动布尔值序列中第k个转移促进活动布尔值。V表示节庆日布尔值。V[k]表示上述节庆日布尔值序列中第k个节庆日布尔值。T表示温度值。T[k]表示上述温度值序列中第k个温度值。W表示周末布尔值。W[k]表示上述周末布尔值序列中第k个周末布尔值。E表示极端天气布尔值。E[k]表示上述极端天气布尔值序列中第k个极端天气布尔值。O表示特殊情况布尔值。O[k]表示上述特殊情况布尔值序列中第k个特殊情况布尔值。S’表示拟合值。S’[i][j][k]表示对物品转移信息组中第i个物品转移信息所表征的物品在各个物品转移场所中第j个物品转移场所、上述历史时间段内第k天的物品转移量的拟合值。

可选的，上述目标函数可以通过以下步骤设置：

第一步，将上述转移数据组集合中的每个转移数据组中的各个规范化物品转移量与上述线性模型的拟合值之差的绝对值确定为偏离值，得到偏离值集合。

第二步，将上述偏离值集合中满足第一预设条件的偏离值和目标分位数的乘积值，与将上述偏离值集合中满足第二预设条件的偏离值和目标系数的乘积值之和确定为目标函数。其中，上述第一预设条件是偏离值对应的规范化物品转移量大于等于上述线性模型的拟合值，上述第二预设条件是偏离值对应的规范化物品转移量小于上述线性模型的拟合值，上述目标系数与上述目标分位数之和为一。

作为示例，上述目标函数可以是：

其中，obj()表示上述目标函数。τ表示上述目标分位数。MIN表示取最小值。(1-τ)表示上述目标系数。u和v表示偏离值。u[i][j][k]和v[i][j][k]表征物品转移信息组中第i个物品转移信息中第j个子信息中物品转移量序列中第k个物品转移量与对应的物品转移量拟合值中间的偏离值。

可选的，上述执行主体以上述线性模型为约束，求解预先设置的目标函数的最小值，可以包括以下步骤：

第一步，从上述各个分位数中选取一个分位数作为目标分位数。

作为示例，上述各个分位数可以是0、20、40、60、80、100。

第二步，为上述线性模型中的常数项系数未知数和各个一次项系数未知数赋予初始值，得到待优化线性模型。

第三步，执行以下优化子步骤：

第一优化子步骤，根据待优化线性模型确定与上述转移数据组中每个规范化物品转移量对应的拟合值。

第二优化子步骤，将目标分位数、上述转移数据组中每个规范化物品转移量和对应的拟合值带入上述目标函数，得到目标函数值。

第三优化子步骤，响应于确定满足优化终止条件，将目标函数值确定为上述目标函数的最小值，以及从上述各个分位数中选取一个未被选取过的分位数作为目标分位数，继续执行上述优化子步骤。其中，上述优化终止条件可以是上述目标函数的最小值小于预设数值或在上述目标分位数下，上述优化子步骤的执行次数等于预设次数。实践中，可以根据实际应用需要设置上述预设数值和预设次数，此处不做限定。

可选的，上述执行主体还可以响应于确定不满足上述优化终止条件，对待优化线性模型中的常数项系数未知数与各个一次项系数未知数进行重新赋值，以及继续执行上述优化子步骤。

上述对上述影响因素数据和上述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合的步骤及其中包括的各个子步骤作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题一“单因素分析法不具备分离其他因素的能力，易得到错误结论”和背景技术二“人工分析法过于依赖人为判断，且不同转移场所的人经验不一、操作不同，可能存在认知偏差，导致最终的分析结果存在偏差”。导致上述技术问题的因素往往如下：单因素分析法不具备分离其他因素的能力，人工分析法过于依赖人为判断，且不同转移场所的人经验不一、操作不同，可能存在认知偏差。如果解决了上述因素，就能达到结果准确度的效果。为了达到这一效果，本公开引入了线性模型和目标函数，利用线性模型拟合物品转移量与其他各个因素之间的变化关系，避免了利用单因素分析法时不具备分离其他因素的弊端。并通过对线性模型中各个系数的调整，不断地缩小目标函数的值。从而，在目标函数取最小值时，确定线性模型中各个系数的值。

步骤104，对系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合。其中上述系数组集合中各个互相对应的系数指各个系数组中对应于同一变量的系数。

步骤105，对系数组集合和平均系数集合进行可视化处理。

在一些实施例中，上述系数组集合中的每个系数组中的系数依次对应预先设置的各个分位数，上述系数组集合中系数组包括上述物品转移信息组集合中的子信息中各个不同类别信息的系数。上述执行主体对上述系数组集合和上述平均系数集合进行可视化处理，可以包括以下步骤：

以分位数为横坐标、系数为纵坐标，分别生成并展示上述系数组集合和上述平均系数集合中对应于同一类别数据的系数和平均系数与上述各个分位数之间的折线图。

可选的，上述对上述系数组集合和上述平均系数集合进行可视化处理，还可以包括：

以分位数为横坐标、系数为纵坐标，分别生成并展示上述系数组集合和上述平均系数集合中对应于同一组同质化物品的系数和平均系与上述各个分位数之间的折线图。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的数据可视化方法，可以较为精确的确定各个因素与物品转移量之间的关系，从而挖掘出更多的信息以指导业务调整。具体来说，造成易得到错误结论的原因在于：单因素分析法不具备分离其他因素的能力。基于此，本公开的一些实施例的数据可视化方法，首先，获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在上述历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合，其中，上述影响因素信息包括温度值序列，上述物品转移信息组集合中的物品转移信息包括：物品标识，物品原始价值和子信息序列，上述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息包括物品转移量序列。然后，对上述影响因素信息和上述物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合。由此，对不同量纲的数据进行规范化处理，便于后续处理。接着，对上述影响因素数据和上述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合。由此，在不同的分位数层级对变量进行回归分析，得到用于表示物品转移量对各个因素敏感程度的各个系数。再接着，对上述系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合。由此，可以将平均系数作为参考基准值来确定物品转移量对各个因素敏感程度的高低。最后，对上述系数组集合和上述平均系数集合进行可视化处理。由此，通过可视化的形式直观、形象的展示出物品在不同分位数受因素影响的图样，便于做出决策和业务调整。

进一步参考图2，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种数据可视化装置的一些实施例，这些装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图2所示，一些实施例的数据可视化装置200包括：获取单元201、预处理单元202、分位数回归单元203、取均值单元204和可视化单元205。其中，获取单元201，被配置成获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在上述历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合，其中，上述影响因素信息包括温度值序列，上述物品转移信息组集合中的物品转移信息包括：物品标识，物品原始价值和子信息序列，上述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息包括物品转移量序列；预处理单元202，被配置成对上述影响因素信息和上述物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合；分位数回归单元203，被配置成对上述影响因素数据和上述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合；取均值单元204，被配置成对上述系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合；可视化单元205，被配置成对上述系数组集合和上述平均系数集合进行可视化处理。

可以理解的是，数据可视化装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于数据可视化装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备300的结构示意图。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。

通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在上述历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合，其中，上述影响因素信息包括温度值序列，上述物品转移信息组集合中的物品转移信息包括：物品标识，物品原始价值和子信息序列，上述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息包括物品转移量序列；对上述影响因素信息和上述物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合；对上述影响因素数据和上述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合；对上述系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合；对上述系数组集合和上述平均系数集合进行可视化处理。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、预处理单元、分位数回归单元、取均值单元和可视化单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在上述历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

Claims (9)

1.一种数据可视化方法，包括：

获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在所述历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合，其中，所述影响因素信息包括温度值序列，所述物品转移信息组集合中的物品转移信息包括：物品标识，物品原始价值和子信息序列，所述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息包括物品转移量序列；

对所述影响因素信息和所述物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合；

对所述影响因素数据和所述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合；

对所述系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合；

对所述系数组集合和所述平均系数集合进行可视化处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息还包括：转移价值序列，转移促进活动布尔值序列，所述影响因素信息还包括：节庆日布尔值序列，周末布尔值序列，极端天气布尔值序列，特殊情况布尔值序列；以及

所述对所述影响因素信息和所述物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合，包括：

对所述影响因素信息和所述物品转移信息中的各个定量化信息进行规范化处理，得到各个规范化数据；

将所述影响因素信息和所述物品转移信息中的各个定量化信息替换为对应的规范化数据，得到影响因素数据和转移数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述系数组集合中的每个系数组中的系数依次对应预先设置的各个分位数，所述系数组集合中系数组包括所述物品转移信息组集合中的子信息中各个不同类别信息的系数；以及

所述对所述系数组集合和所述平均系数集合进行可视化处理，包括：

以分位数为横坐标、系数为纵坐标，分别生成并展示所述系数组集合和所述平均系数集合中对应于同一类别数据的系数和平均系数与所述各个分位数之间的折线图。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述系数组集合和所述平均系数集合进行可视化处理，还包括：

以分位数为横坐标、系数为纵坐标，分别生成并展示所述系数组集合和所述平均系数集合中对应于同一组同质化物品的系数和平均系与所述各个分位数之间的折线图。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述物品转移信息组集合中子信息序列中的各个子信息依次对应于各个物品转移场所，所述物品转移信息组集合中的物品转移量序列、转移价值序列和消减价值序列中的各个物品转移量、各个转移价值和各个消减价值依次对应于所述历史时间段内的各天；以及

所述对所述影响因素信息和所述物品转移信息中的各个定量化信息进行规范化处理，得到各个规范化数据，包括：

将所述物品转移信息中每个子信息序列中物品原始价值与转移价值序列中每个转移价值的差值与所述物品原始价值的比值，确定为所述物品转移信息所表征的物品在每个物品转移场所每天的价值消减比例，得到价值消减比例序列；

将所述价值消减比例序列中各个价值消减比例的均值确定为平均价值消减比例；

对所述价值消减比例序列中各个价值消减比例与所述平均价值消减比例之差的平方和的平均值进行开方，得到价值消减比例开方值；

将所述价值消减比例序列中每个价值消减比例和所述平均价值消减比例的差值除以所述价值消减比例开放值，得到所述物品转移信息所表征的物品在每个物品转移场所每天的规范化价值消减比例，得到规范化价值消减比例序列；

对所述温度值序列中的各个温度值取平均值，得到平均温度值；

对所述温度值序列中各个温度值与所述平均温度值的差值的平方和的均值进行开方，得到温度值开方值；

将所述平均温度值中每个温度值和所述平均温度值的差值除以所述温度值开方值，得到每天温度值的规范化温度值，得到规范化温度值序列。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对所述影响因素数据和所述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合，包括：

设置线性模型；

以所述线性模型为约束，求解预先设置的目标函数的最小值；

响应于确定所述目标函数取最小值，将所述目标函数取最小值时，所述线性模型中各个一次项系数与常数项系数的数值确定为系数组中的系数。

7.一种数据可视化装置，包括：

获取单元，被配置成获取历史时间段的影响因素信息和各组同质化物品在所述历史时间段内的转移信息，得到物品转移信息组集合，其中，所述影响因素信息包括温度值序列，所述物品转移信息组集合中的物品转移信息包括：物品标识，物品原始价值和子信息序列，所述物品转移信息组集合中的子信息序列中的子信息包括物品转移量序列；

预处理单元，被配置成对所述影响因素信息和所述物品转移信息组集合中每个物品转移信息组中的每个物品转移信息进行数据预处理，以生成影响因素数据和转移数据，得到影响因素数据和转移数据组集合；

分位数回归单元，被配置成对所述影响因素数据和所述转移数据组集合中的每个转移数据组进行分位数回归处理，以生成系数组，得到系数组集合；

取均值单元，被配置成对所述系数组集合中各个互相对应的系数取均值，得到平均系数集合；

可视化单元，被配置成对所述系数组集合和所述平均系数集合进行可视化处理。

8.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

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