CN116485451B - 应用于在线问卷调查的配额管控方法、系统和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种应用于在线问卷调查的配额管控方法、系统和装置，本方法通过响应于对预埋有检查点的题目答题完成，获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息；若存在所述预设检查项信息，则在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息的已收集样本数据量；根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令。解决了相关技术中现有的配额管控技术手段单一，难以满足长期营销活动中的精准配额控制的技术问题，实现配额条件在不同时间周期下，支持不同的配额数量的控制，将配额管控粒度细化到时间周期(天/周/月)上。
Description
技术领域
本申请属于计算机技术领域，具体而言，涉及一种应用于在线问卷调查的配额管控方法、系统和装置。
背景技术
在问卷调查中，配额指客户希望回收的调研数据中，期望指标的配比。比如：新品调研时，因辐射程度不同，一二三线城市配比会不一样。一线城市影响力大，采样多收点，二线城市辐射中等，采样一般，三四线城市辐射小，少收点。这就是在问卷调研样本回收时的城市配额要求，极端的全国性调研，城市就可能上千个。
一个调研项目，会有多种类型配额组合，可以从年龄、学历、品牌及竞品认知程度等众多维度组合来控制目标样本数量，最终拿到本品在市场上的接近的真实调研结果，然后再进行各种数据的分析，来提供业务决策。另外，单个样本都是有单价的，从成本角度考虑，也需要控制有效样本的数量。
针对相关技术中现有的配额管控技术手段单一，难以满足长期营销活动中的精准配额控制的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
因此，本申请实施例在于提供一种应用于在线问卷调查的配额管控方法、装置、电子设备及存储介质，旨在解决上述现有技术存在的至少一个问题。
为实现上述目的，第一方面，本申请提供了一种应用于在线问卷调查的配额管控方法，包括：
响应于对预埋有检查点的题目答题完成，获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息；
若存在所述预设检查项信息，则在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息的已收集样本数据量；
根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令。
在一个实施例中，若不存在所述预设检查项信息，则中止验证并返回继续答题命令。
在一个实施例中，根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令，包括：
当已收集样本数据量大于等于所述预设检查项信息的预设样本数据量时，返回终止答题命令，当已收集样本数据量小于所述预设检查项信息的预设样本数据量时，返回继续答题命令。
在一个实施例中，还包括：
响应于对所有题目答题完成，获取所有的符合当前答题时间的预设检查项信息，在历史答题数据中获取目标检查项信息的已收集样本数据量，所述目标检查项信息为获取到的所有符合当前答题时间的预设检查项信息；
若存在任何一个预设检查项信息的已收集样本数据量大于等于该预设检查项信息对应的预设样本数据量，则标记当前问卷样本为备份；
若不存在任何一个预设检查项信息的已收集样本数据量大于等于该预设检查项信息对应的预设样本数据量，则标记当前问卷样本为完成。
在一个实施例中，还包括：利用聚合查询技术在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息或目标检查项信息的已收集样本数据量。
在一个实施例中，还包括：
接收配置的检查项条件，生成检查项根信息；
接收配置的对待监控问卷从所述检查项根信息中选择的检查项和对应的配额数值，生成所述预设检查项信息和预设样本数据量；
接收配置的对待监控问卷的检查点配置信息，根据所检查点配置信息生成待监控问卷的预埋检查点。
在一个实施例中，还包括：
接收配置的对待监控问卷的检查时间范围和周期，结合所述预设检查项信息生成带有时间段的预设检查项信息；
接收对带有时间段的预设检查项信息的检查项的配额数值，生成检查时间范围和周期内的预设样本数据量；
缓存所述带有时间段的预设检查项信息和预设样本数据量；
所述获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息，包括：
确定当前答题时间所在的时间范围，根据该时间范围在缓存中查找对应的预设检查项信息。
第二方面，本申请还提供了一种应用于在线问卷调查的配额管控系统，包括：
响应单元，用于响应于对预埋有检查点的题目答题完成，获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息；
数据采集单元，用于若存在所述预设检查项信息，则在历史答题数据中获取符合所述检查项信息检查项的已收集样本数据量；
处理单元，用于根据所述已收集样本数据量和所述检查项的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令。
第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述应用于在线问卷调查的配额管控方法的步骤。
第四方面，本申请还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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述应用于在线问卷调查的配额管控方法的步骤。
本申请实施例提供的一种应用于在线问卷调查的配额管控方法、系统、电子设备和存储介质，通过响应于对预埋有检查点的题目答题完成，获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息；若存在所述预设检查项信息，则在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息的已收集样本数据量；根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令。解决了相关技术中现有的配额管控技术手段单一，难以满足长期营销活动中的精准配额控制的技术问题，实现配额条件在不同时间周期下，支持不同的配额数量的控制，将配额管控粒度细化到时间周期(天/周/月)上。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例提供的应用于在线问卷调查的配额管控方法的实现流程；
图2为本申请实施例提供的应用于在线问卷调查的配额管控方法的关键数据结构E-R图；
图3为本申请实施例提供的应用于在线问卷调查的配额管控方法的用户答题过程中配额验证的关键时序图；
图4为本申请实施例提供的应用于在线问卷调查的配额管控方法的答题过程中的检查点验证流程图；
图5为本申请实施例提供的应用于在线问卷调查的配额管控方法的最终提交的验证流程图；
图6为本申请实施例提供的应用于在线问卷调查的配额管控系统的主要模块示意图；
图7为本申请实施例提供的可以应用于其中的示例性系统架构图；
图8为适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请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，以便这里描述的本申请的实施例。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。
在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。
另外，术语“多个”的含义应为两个以及两个以上。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，本申请实施例提供的一种应用于在线问卷调查的配额管控方法的调研系统支持配额条件配置，这些配额配置是根据调研问卷的题目和选项来设置的。它不局限于特定场景，而是根据问卷题目选项动态配置的，系统支持多个配额条件。然后，在没有时间周期的情况下，配额条件就是针对调研项目的整个过程。在支持时间周期的情况下，配额条件可以结合具体的时间段控制这个时段的样本数量。这对于长周期的经营活动来说，调研问卷不变，推广成本只要维护这一个问卷项目，用户接受保持也只要通过一个固定的链接。
例如，调研项目可以是3题的：城市，年龄，NPS打分。也可以是30题的；也可以是其他场景的，比如餐饮店点餐餐后的满意度调研；购买新车售前、售后调研；新品调研；游乐园入园体验调研；公园体验调研；护肤品体验调研等等。
其中，配额指客户希望回收的调研数据中，期望指标的配比。比如：新品调研，因辐射程度不同，一二线配比会不一样。一线城市影响力大，采样多收点：北上广深1000份；二线城市辐射中等，采样一般：苏州，南京等800份；三四线辐射小，少收点：盐城，东台，大丰200份。这就是城市配额要求，极端的全国性调研，城市就可能上千个。一个调研项目，会有多种类型配额组合，可以再从年龄，学历，品牌及竞品认知程度等众多维度组合来控制目标样本数量，最终拿到本品在市场上的接近的真实调研结果，然后再进行各种数据的分析，来提供业务决策。另外，单个样本都有单价的，从成本角度考虑，也需要控制有效样本的数量。
图1示出了本申请实施例提供的一种应用于在线问卷调查的配额管控方法的实现流程，为了便于说明，仅示出与本申请实施例相关的部分，详述如下：
一种应用于在线问卷调查的配额管控方法，包括以下步骤：
S101：响应于对预埋有检查点的题目答题完成，获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息；
S102：若存在所述预设检查项信息，则在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息的已收集样本数据量；
S103：根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令。
在步骤S101中：响应于对预埋有检查点的题目答题完成，获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息。通过预先在问卷题目节点设置检查点，并在该检查点设置预设的检查项信息，在用户答完检查点的题目后直接触发检查，进而当用户完成该检查点的题目答题时，响应题目答题完成而获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息。
在这里，当前时间是指用户在答题时的时间，可以是一个时间点，也可以是一个时间段。检查点是指在某个题目节点设置或者预埋有触发条件，例如当答题完成跳转下一道题目时或者题目答题完成提交时，触发对应的执行动作，例如触发进行对该题目节点的预设检查。预设检查项信息是指，对不同检查项的配额的检查信息，例如对城市为北京的当前收集问卷数量是否满足配额条件的检查。检查项可以是对于例如城市、年龄、性别、学历等各种条件的设置的检查条件。
如图3和图4所示，示例性的，可以在一个题目节点设置或者不设置检查点，设置检查点时，完成答题后触发检查，未设置检查点时直接进行下一题目的正常答题。在一个检查点可以设置一个或者多个预设检查项信息，不同的检查项信息可以通过不同的时间段进行约束。例如，可以在题目来自哪个城市设置预设检查项信息为：在5月1号至5月5号，预设检查项信息可以是一线城市配额为1000份，6月1号至8月30号，预设检查项信息可以是一线城市配额为500份。具体的，可以根据具体的场景进行设置不同的预设检查项信息。当用户完成题目答题后，设有检查点的题目节点触发获取符合当前答题时间的预设检查项信息。
在步骤S102中：若存在所述预设检查项信息，则在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息的已收集样本数据量。通过识别获取该检查点预设的预设检查项信息，判断是否有符合当前答题时间的预设检查项信息，如果有符合当前答题时间的预设检查项信息，则在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息的已收集样本数据量。
在一个实施例中，若不存在所述预设检查项信息，则中止验证并返回继续答题命令。
例如，在题目来自哪个城市设置预设检查项信息为：在5月1号至5月5号，预设检查项信息可以是一线城市配额为1000份，6月1号至8月30号，预设检查项信息可以是一线城市配额为500份。当前答题时间为9月1号，则没有符合当前答题时间的预设检查项信息，则中止验证并返回继续答题命令。当前答题时间为8月4号，则有符合当前答题时间的预设检查项信息“一线城市配额为500份”，则进一步在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息的已收集样本数据量，即在历史答题数据中获取已经完成的问卷的已收集样本数量(即在所有已收集的样本数量中的来自一线城市的样本数量)。
在步骤S103中：根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令。在获取到预设检查项信息的已收集样本数据量后，根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令。在这里，预设样本数据量相当于预设检查项信息检查项的配额。
具体的，根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令，包括：当已收集样本数据量大于等于所述预设检查项信息的预设样本数据量时，返回终止答题命令，当已收集样本数据量小于所述预设检查项信息的预设样本数据量时，返回继续答题命令。由此来实现配额验证，答题时通过提交时间，通过对符合时间段的检查项校验记录，来达到周期配额的控制；再结合支持按时间周期的配额条件查询，查看各个时间周期的样本收集情况。
进一步的，还包括：响应于对所有题目答题完成，获取所有的符合当前答题时间的预设检查项信息，在历史答题数据中获取目标检查项信息的已收集样本数据量，所述目标检查项信息为获取到的所有符合当前答题时间的预设检查项信息；若存在任何一个预设检查项信息的已收集样本数据量大于等于该预设检查项信息对应的预设样本数据量，则标记当前问卷样本为备份；若不存在任何一个预设检查项信息的已收集样本数据量大于等于该预设检查项信息对应的预设样本数据量，则标记当前问卷样本为完成。
例如，如图3和图5所示，为问卷最终提交时的验证流程，当所有题目答题都完成后提交问卷时，启动所有检查点的预设检查项信息的验证，获取所有的符合当前答题时间的预设检查项信息，在历史答题数据中获取目标检查项信息的已收集样本数据量，所述目标检查项信息为获取到的所有符合当前答题时间的预设检查项信息，判断是否存在任何一个预设检查项信息的已收集样本数据量大于等于该预设检查项信息对应的预设样本数据量，若存在则标记当前问卷样本为备份，若不存在则标记当前问卷样本为完成。由此实现在用户最终提交调研数据时，触发全部配额条件的校验，进一步确保达到更加精准的配额控制，同时也能延长活动热度和维系用户粘性。
在本实施例中，还包括：
接收配置的检查项条件，生成检查项根信息；
接收配置的对待监控问卷从所述检查项根信息中选择的检查项和对应的配额数值，生成所述预设检查项信息和预设样本数据量；
接收配置的对待监控问卷的检查点配置信息，根据所检查点配置信息生成待监控问卷的预埋检查点。
例如，如图2所示，通过配置配额条件生成检查项，进而生成检查项信息，进行预设配置。由此，实现检查项根信息的预设设置，在配置问卷时可以更加方便的进行配置检查点和对应的选择检查项信息以及配置配额(预设样本数据量)。
进一步，还包括：
接收配置的对待监控问卷的检查时间范围和周期，结合所述预设检查项信息生成带有时间段的预设检查项信息；
接收对带有时间段的预设检查项信息的检查项的配额数值，生成检查时间范围和周期内的预设样本数据量；
缓存所述带有时间段的预设检查项信息和预设样本数据量；
所述获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息，包括：
确定当前答题时间所在的时间范围，根据该时间范围在缓存中查找对应的预设检查项信息。
由此，如图2所示，通过配置带有时间段的预设检查项信息和预设样本数据量，以便于实现基于答题时间进行触发检查项信息的检查，以此来实现配额验证，答题时通过提交时间，通过对符合时间段的检查项校验记录，来达到周期配额的控制；再结合支持按时间周期的配额条件查询，查看各个时间周期的样本收集情况。
在一个实施例中，利用聚合查询技术在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息或目标检查项信息的已收集样本数据量。在这里，聚合查询是底层数据库查询的词语，聚合是指针对同一类的数据分组统计数量。例如，以城市配额为例，三道题城市，年龄，NSP打分。城市有：北上广深，苏州，南京，盐城，东台，大丰。我们设置了城市配额，也设置了具体城市的配额数量。比如用户选了北京，在城市题触发检查点配额校验时，需要实时统计出当前北京已经收集了多少份样本，这就是一次聚合查询。
当然，问卷配额不会这么简单。如果检查点在年龄，除了城市配额，还有年龄配额，那么在年龄触发配额检查时，一次聚合查询，需要同时返回城市和年龄的完成的数量，根据各种的配额要求，从而来验证用户是否能继续答题。在最终提交样本时，会所有配额条件的配额情况，还是一次聚合查询得到所有检查项的完成量。
示例性的，如图2-5所示，本实施例的实施过程可以理解为：
1、创建配额条件数据：
(1)生成检查项根信息；
(2)设置预设配额数值；
(3)设置配额条件的检查点；
2、设置配额条件的应用时间周期：
(1)设置时间范围及周期，根据根信息生成带时间段的检查项信息；
(2)设置时段的检查项信息的配额数值(默认为根信息设置值)；
(3)缓存带时间段的检查项信息及配额数值；
3、结合用户历史答题数据，通过一次聚合查询校验是否达到配额，达到配额结束；未达配额，则记录更新。配额验证主要有两种情况：
(1)一种是在用户答题过程中检查点提交时，触发该点上的所有配额条件校验：①获取配置在检查点的符合在提交时间范围内的检查项信息；
②若没有检查项信息，则中止验证，答题继续；
③若有检查项信息，再根据用户提交的部分数据，获取这些检查项的实际完成量；
④逐个比较检查项配置的预设数值和实际完成量：
a.若有一个检查项的实际数量达到预设数量，则检查中止，答题结束，标记该样本为配额满；
b.若所有检查项的实际完成量都未达到预设数量，则检查点配额验证通过，答题继续；
(2)另一种是在用户最终提交调研数据时，触发全部配额条件的校验：
①获取所有符合在提交时间范围内的配额检查项信息；
②若没有检查项信息，则中止验证，标记该样本成功完成；
③根据用户提交的数据，获取检查项的实际完成量；
④逐个比较检查项配置的预设数值和实际完成量：
a.若有一个检查项的实际数量达到预设数量，则检查中止，标记该样本为备份；b.若所有检查项实际完成量都未达到预设数量，则样本存储符合的检查项信息，标记该样本为成功完成。
在这里，第1和第2部分为配额的设置阶段。是在调研问卷编程完成后，在问卷正式投放前，需要按客户的要求配置配额。第1步是说根据题目和选项创建了一条配额。比如城市：北上广深，苏州，南京，盐城，东台，大丰等等，创建了按城市条件的配额条件，针对具体选项(城市)设置配额数量，北上广深各1000，苏州南京各800，盐城，东台，大丰各200。
这个城市配额条件，配额检查项(即设置的选项及数量)这就叫作检查项根信息。第2步会结合时间周期，选择配额条件来应用到具体时间段上，配额数量默认就按检查项根信息的，应用后可以调整。比如：城市条件的配额，因为客户有宣传推广，第一周按默认设置的不变；第二周北上广深800。需要说明的是，这个例子的使用场景可能不真实，如果是长期的活动，比如环球影城入园后每周100名的xx场馆兑换券，在5.1,10.1长假期需要临时调整到500名，假期过了恢复到正常。
在这里，检查点就是设置这个配额条件，在用户答题过程时，在哪道题目上触发检查。比如：上面的城市题，假设调研问卷有3题，第一题城市，第二题年龄，第三题NPS打分题。这个城市配额条件，在城市题答案提交时触发校验。如果用户选择的城市，配额收满了，则中止答题。而不是等用户3题都答结束再提示。这只是3道题，如果是30道题的调研，结束再提示体验会很差。另外还会有额外的成本支出，这种情况用户是不知情的，我答完问卷，需要拿到奖励，这个奖励的成本是需要有人承担的。
检查点就是答题过程中，只验证设置在这道题目上的配额条件。在样本最终答完时，还会验证所有配额条件，因为最终答完时，可能也配额达到了，那就是另外一种情况。检查项就是选择的题目的选项。如城市条件，可能就是北上广深，苏州，南京，盐城，东台，大丰等。这个城市条件的配额，需要按具体的城市设置配额数量。
在这里，部分数据是从用户答题过程来看的，例如在3题的问卷中：城市，年龄，NPS打分。问卷的答题过程，是一题一题答的，所以一份样本数据也是一题一题提交的。城市题提交，就可以验证城市配额，它只需要用户提交的城市信息。所以，只需要部分数据，这也符合用户的体验。如果用户提交的城市配额已满了，那就提示用户结束，不用完成整个调研。
通过答题过程中，获取用户选择的选项信息与配额检查项关联，使用一次聚合查询计算，就能完成所有配额的验证。同一个配额条件，在不同时段有不同的配额配比，从而配额管控精准到天/周/月，满足丰富的配额管控需求。
由此，本申请实施例提供的一种应用于在线问卷调查的配额管控方法，解决了相关技术中现有的配额管控技术手段单一，难以满足长期营销活动中的精准配额控制的技术问题。通过根据用户真实的样本数据，结合时间段与配额检查信息匹配，通过一次聚合查询，根据查询到的所有检查项的完成数量与预设数值比较，将符合配额条件的检查项信息，保存在样本记录上。该方案是将符合的检查项信息的记录在样本上，配额校验是通过对样本的检查项信息字段，一次聚合查询计算值并分项展开，从而获得所有检查项的实时的完成量，然后再比较。该方案没有采用独立计数的方式，规避了并发情况下高频的读写完成数带来的重复写问题，解决操作原子性又引入锁为此又带来一系列死锁的问题。另外，结合时间范围和周期功能，满足了配额条件在不同时间周期下，支持不同的配额数量的控制，从而将配额管控粒度细化到时间周期(天/周/月)上，解决了一般的配额只能应用于项目的整个执行周期的不足。
图6示出了本申请实施例提供的应用于在线问卷调查的配额管控系统的主要模块示意图，为了便于说明，仅示出与本申请实施例相关的部分，详述如下：
一种应用于在线问卷调查的配额管控系统200，包括：
响应单元201，用于响应于对预埋有检查点的题目答题完成，获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息；
数据采集单元202，用于若存在所述预设检查项信息，则在历史答题数据中获取符合所述检查项信息检查项的已收集样本数据量；
处理单元203，用于根据所述已收集样本数据量和所述检查项的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令。
需要说明的是，本申请实施例的应用于在线问卷调查的配额管控系统为对应于本申请实施例的应用于在线问卷调查的配额管控方法进行配置，应用于在线问卷调查的配额管控系统的其它实施例对应于应用于在线问卷调查的配额管控方法的所有实施例，这里不再赘述。
由此，本申请实施例提供的应用于在线问卷调查的配额管控系统，解决了相关技术中现有的配额管控技术手段单一，难以满足长期营销活动中的精准配额控制的技术问题。通过根据用户真实的样本数据，结合时间段与配额检查信息匹配，通过一次聚合查询，根据查询到的所有检查项的完成数量与预设数值比较，将符合配额条件的检查项信息，保存在样本记录上。该方案是将符合的检查项信息的记录在样本上，配额校验是通过对样本的检查项信息字段，一次聚合查询计算值并分项展开，从而获得所有检查项的实时的完成量，然后再比较。该方案没有采用独立计数的方式，规避了并发情况下高频的读写完成数带来的重复写问题，解决操作原子性又引入锁为此又带来一系列死锁的问题。另外，结合时间范围和周期功能，满足了配额条件在不同时间周期下，支持不同的配额数量的控制，从而将配额管控粒度细化到时间周期(天/周/月)上，解决了一般的配额只能应用于项目的整个执行周期的不足。
本申请实施例还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，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本申请实施例的应用于在线问卷调查的配额管控方法。
本申请实施例还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现本申请实施例的应用于在线问卷调查的配额管控方法。
图7示出了可以应用本申请实施例的应用于在线问卷调查的配额管控方法或装置的示例性系统架构300。
如图7所示，系统架构300可以包括终端设备301、302、303，网络304和服务器305。网络304用以在终端设备301、302、303和服务器305之间提供通信链路的介质。网络304可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备301、302、303通过网络304与服务器305交互，以接收或发送消息等。终端设备301、302、303上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备301、302、303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305可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备301、302、303所发送的往来消息提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以在接收到终端设备请求后进行分析等处理，并将处理结果反馈给终端设备。
需要说明的是，本申请实施例所提供的应用于在线问卷调查的配额管控方法一般由终端设备301、302、303或服务器305执行，相应地，应用于在线问卷调查的配额管控系统一般设置于终端设备301、302、303或服务器305中。
应该理解，图7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。
下面参考图8，其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统400的结构示意图。图5示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，计算机系统400包括中央处理单元(CPU)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
以下部件连接至I/O接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的存储部分408；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。
特别地，根据本申请公开的实施例，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，本申请公开的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。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)401执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本申请所示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。在本申请中，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。而在本申请中，计算机可读的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。计算机可读的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：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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，上述模块、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，框图或流程图中的每个方框、以及框图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。
描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括确定模块、提取模块、训练模块和筛选模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，确定模块还可以被描述为“确定候选用户集的模块”。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种应用于在线问卷调查的配额管控方法，其特征在于，包括：
响应于对预埋有检查点的题目答题完成，获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息；
若存在所述预设检查项信息，则在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息的已收集样本数据量；
根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令；
根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令，包括：当已收集样本数据量大于等于所述预设检查项信息的预设样本数据量时，返回终止答题命令，当已收集样本数据量小于所述预设检查项信息的预设样本数据量时，返回继续答题命令；
所述方法还包括：响应于对所有题目答题完成，获取所有的符合当前答题时间的预设检查项信息，在历史答题数据中获取目标检查项信息的已收集样本数据量，所述目标检查项信息为获取到的所有符合当前答题时间的预设检查项信息；若存在任何一个预设检查项信息的已收集样本数据量大于等于该预设检查项信息对应的预设样本数据量，则标记当前问卷样本为备份；若不存在任何一个预设检查项信息的已收集样本数据量大于等于该预设检查项信息对应的预设样本数据量，则标记当前问卷样本为完成；
所述方法还包括：接收配置的对待监控问卷的检查时间范围和周期，结合所述预设检查项信息生成带有时间段的预设检查项信息；接收对带有时间段的预设检查项信息的检查项的配额数值，生成检查时间范围和周期内的预设样本数据量；缓存所述带有时间段的预设检查项信息和预设样本数据量；
还包括：
接收配置的检查项条件，生成检查项根信息；
接收配置的对待监控问卷从所述检查项根信息中选择的检查项和对应的配额数值，生成所述预设检查项信息和预设样本数据量；
接收配置的对待监控问卷的检查点配置信息，根据所检查点配置信息生成待监控问卷的预埋检查点；
还包括：利用聚合查询技术在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息或目标检查项信息的已收集样本数据量。
2.根据权利要求1所述的应用于在线问卷调查的配额管控方法，其特征在于，若不存在所述预设检查项信息，则中止验证并返回继续答题命令。
3.一种应用于在线问卷调查的配额管控系统，其特征在于，包括：
响应单元，用于响应于对预埋有检查点的题目答题完成，获取该检查点符合当前答题时间的预设检查项信息；
数据采集单元，用于若存在所述预设检查项信息，则在历史答题数据中获取符合所述检查项信息检查项的已收集样本数据量；
处理单元，用于根据所述已收集样本数据量和所述检查项的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令；
根据所述已收集样本数据量和所述预设检查项信息的预设样本数据量之间的大小关系返回对应的管控命令，包括：当已收集样本数据量大于等于所述预设检查项信息的预设样本数据量时，返回终止答题命令，当已收集样本数据量小于所述预设检查项信息的预设样本数据量时，返回继续答题命令；
还包括：响应于对所有题目答题完成，获取所有的符合当前答题时间的预设检查项信息，在历史答题数据中获取目标检查项信息的已收集样本数据量，所述目标检查项信息为获取到的所有符合当前答题时间的预设检查项信息；若存在任何一个预设检查项信息的已收集样本数据量大于等于该预设检查项信息对应的预设样本数据量，则标记当前问卷样本为备份；若不存在任何一个预设检查项信息的已收集样本数据量大于等于该预设检查项信息对应的预设样本数据量，则标记当前问卷样本为完成；
还包括：接收配置的对待监控问卷的检查时间范围和周期，结合所述预设检查项信息生成带有时间段的预设检查项信息；接收对带有时间段的预设检查项信息的检查项的配额数值，生成检查时间范围和周期内的预设样本数据量；缓存所述带有时间段的预设检查项信息和预设样本数据量；
还包括：
接收配置的检查项条件，生成检查项根信息；
接收配置的对待监控问卷从所述检查项根信息中选择的检查项和对应的配额数值，生成所述预设检查项信息和预设样本数据量；
接收配置的对待监控问卷的检查点配置信息，根据所检查点配置信息生成待监控问卷的预埋检查点；
还包括：利用聚合查询技术在历史答题数据中获取符合所述预设检查项信息或目标检查项信息的已收集样本数据量。
4.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至2中任一项所述的应用于在线问卷调查的配额管控方法的步骤。
5.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至2中任一项所述的应用于在线问卷调查的配额管控方法的步骤。
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111142746A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-05-12 | 上海众言网络科技有限公司 | 一种系统配额计算方法和装置 |
| CN112131241A (zh) * | 2020-09-30 | 2020-12-25 | 上海众言网络科技有限公司 | 系统配额实时统计方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112818208A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-05-18 | 长沙冉星信息科技有限公司 | 一种实现问卷配额实际计算的方法 |
| CN113422834A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-21 | 苏州众言网络科技股份有限公司 | 问卷调研方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN114492333A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-13 | 苏州众言网络科技股份有限公司 | 问卷生成方法、系统、电子设备及存储介质 |
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