WO2017219527A1 - 用于智能终端的数据统计分析方法及系统 - Google Patents

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WO2017219527A1
WO2017219527A1 PCT/CN2016/100156 CN2016100156W WO2017219527A1 WO 2017219527 A1 WO2017219527 A1 WO 2017219527A1 CN 2016100156 W CN2016100156 W CN 2016100156W WO 2017219527 A1 WO2017219527 A1 WO 2017219527A1
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WO
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data
statistical analysis
format
verification
task queues
Prior art date
Application number
PCT/CN2016/100156
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English (en)
French (fr)
Inventor
何涛
骆树萌
薛冰
Original Assignee
乐视控股（北京）有限公司
乐视致新电子科技（天津）有限公司
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Publication date
Application filed by 乐视控股（北京）有限公司, 乐视致新电子科技（天津）有限公司 filed Critical 乐视控股（北京）有限公司
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258—Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/958—Organisation or management of web site content, e.g. publishing, maintaining pages or automatic linking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/54—Interprogram communication
    • G06F9/546—Message passing systems or structures, e.g. queues
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/54—Indexing scheme relating to G06F9/54
    • G06F2209/541—Client-server

Definitions

  • the present application relates to the field of data processing, and in particular, to a data statistical analysis method and system for an intelligent terminal.
  • the inventors have found that at least the following problems exist in the prior art: the conventional television is only the display terminal of the cable television station, and the user cannot perform other operations on the conventional television except for changing the channel and the power on/off, thus the traditional television
  • Statistical analysis of data has no value in user behavior analysis to obtain images.
  • the existing smart TV's statistical analysis process of user data is based on offline uploading of data, and it is impossible to perform real-time statistical analysis.
  • the competition between various products and operating methods is becoming more and more fierce, that is, the speed of statistical analysis results. If the requirements are getting higher and higher, the customer's needs cannot be met.
  • the embodiment of the present invention provides a data statistical analysis method and system for an intelligent terminal, which is used to solve the problem of poor real-time statistical analysis of data uploaded by the intelligent terminal in the prior art.
  • the present application provides a data statistical analysis method for an intelligent terminal, including:
  • the data verified by the standardization in the data is stored in a database and statistical analysis is performed.
  • the present application provides a data statistical analysis system for an intelligent terminal, including:
  • a data receiving module configured to receive data that is uploaded by multiple terminals, including system events and application events;
  • a queue allocation module configured to allocate the data to multiple task queues
  • a standardized verification module configured to perform normalized verification on the data in the plurality of task queues
  • the warehousing module is configured to store the data verified by the standardization in the data into a database and perform statistical analysis.
  • the embodiment of the present application further provides a non-volatile computer storage medium, where computer-executable instructions are stored, where the computer-executable instructions are used to perform data statistics for the smart terminal according to any one of the above applications. Analytical method.
  • an embodiment of the present application further provides an electronic device, including: at least one processor; and a memory; wherein the memory stores a program executable by the at least one processor, where the instruction is The at least one processor executes to enable the at least one processor to perform the data statistical analysis method for the smart terminal according to any of the above-mentioned applications of the present application.
  • the embodiment of the present application further provides a computer program product, including at least one non-volatile computer storage medium, the non-volatile computer storage medium having computer executable program code instructions stored therein,
  • the computer executable program code instructions are capable of performing the data statistical analysis method for the smart terminal described in any of the above.
  • the data statistical analysis method and system for the smart terminal provided by the embodiment of the present application, by allocating data uploaded by multiple terminals to multiple task queues, so that multiple terminals maintain order when uploading data; Before the data in the queue is put into the database, the data can be filtered out, and some data unrelated to the statistical analysis process can be filtered out, which reduces the waste of resources caused by the data being deleted after being put into the database until the statistical analysis.
  • the loss of time speeds up the uploading speed, and the data to be statistically analyzed by the terminal can be synchronized to the server in the second level, thereby ensuring the real-time performance of the statistical analysis of the server data and the real-time performance of the statistical analysis result of the display data.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for statistical analysis of data for an intelligent terminal according to an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a schematic structural diagram of a data statistical analysis system for an intelligent terminal according to an embodiment of the present application
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram of an electronic device that implements a data statistical analysis method for an intelligent terminal according to an embodiment of the present application
  • FIG. 4 is a specific flowchart of a method for statistical analysis of data for an intelligent terminal according to an embodiment of the present application
  • FIG. 5 is a schematic structural diagram of an electronic device that implements a data statistical analysis method for a smart terminal according to another embodiment of the present application.
  • This application can be used in a variety of general purpose or special purpose computing system environments or configurations.
  • the application can be described in the general context of computer-executable instructions executed by a computer, such as a program module.
  • program modules include performing specific tasks or implementing specific abstract data classes. Types of routines, programs, objects, components, data structures, and more.
  • the present application can also be practiced in distributed computing environments where tasks are performed by remote processing devices that are connected through a communication network.
  • program modules can be located in both local and remote computer storage media including storage devices.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for statistical analysis of data for an intelligent terminal according to an embodiment of the present application. As shown in Figure 1, the method includes:
  • S11 The server receives data that is uploaded by multiple terminals, including system events and application events.
  • S12 The server allocates the data to multiple task queues
  • S13 The server performs standardization verification on the data in the multiple task queues
  • the server stores the data verified by the standardization in the data into a database and performs statistical analysis.
  • the terminal is a smart TV, wherein the system event includes: powering on, powering off, opening an application, switching an application, entering a screen saver, exiting a screen saver, etc., and the application event includes an currently visible channel, a currently used application, and the like, and an identifiable current view or The content used.
  • the system information such as the corresponding IP address and uploading time point is added to the data to be uploaded, so that the data uploaded by each terminal has its own identification information, which is convenient in the subsequent statistical analysis process.
  • Statistical analysis of various dimensions such as geography and time. Assigning data to multiple task queues can be based on the upload time of the data, the priority of the data, or the IP address of the data.
  • the data statistical analysis method for the intelligent terminal provided by the embodiment of the present application, by allocating data uploaded by multiple terminals to multiple task queues, so that multiple terminals maintain order when uploading data; By standardizing the data before putting it into the database, it is possible to filter out some data that is not related to the statistical analysis process, and reduce the waste of resources and time lost when the data is put into the database until it is statistically analyzed. , speed up the upload speed,
  • the data to be statistically analyzed of the terminal can be synchronized to the server at the second level, thereby ensuring the real-time performance of the statistical analysis of the server data and the real-time performance of the statistical analysis result of the display data.
  • the format of the data includes at least a necessary format
  • the S13 server performs standardized verification on the data in the plurality of task queues, including:
  • S131 The server performs format verification on the data.
  • S133 The server deletes the data when the data does not include a necessary format.
  • the necessary format is a preset format that the data uploaded by the terminal must be received by the server, and the preset format and the dimension and content of the statistical analysis of the data (such as the geographic dimension, the membership level dimension, the play type dimension, and the like) The number, length of time, number of views, etc.) are relevant. If the format of a certain data does not contain the necessary format, it indicates that the data is not the data that needs to be counted, and uploading it will result in waste of statistical analysis resources.
  • the data uploaded by the terminal has other formats.
  • the information contained in other formats is also included in the scope of statistical analysis, but the format needs to be converted before statistical analysis to form a statistical analysis device that can receive The format used for statistical analysis.
  • the data that is not satisfied by the statistical analysis needs to be uploaded to the statistical analysis device for waste of resources caused by the statistical analysis; and the necessary format is met but the other formats are not met.
  • the data required for statistical analysis carries out the format conversion of the data, so that it can be processed by the statistical analysis device, and the accuracy of the statistical analysis result can be increased.
  • the S13 server performs standardized verification on the data in the plurality of task queues including:
  • S134 The server supplements the data verified by the format according to the media resource database.
  • the data verified by the format meets the requirements of statistical analysis in terms of format requirements, but there may be a lack of content.
  • the server receives the event that the data uploaded by the terminal includes the currently played video program. If the statistical analysis device only obtains the name of the video program and performs statistical analysis, the obtained result cannot satisfy the customer's data in multiple dimensions. Analysis needs, Therefore, it makes less decisions for companies, customers, etc. Therefore, before the data is sent to the statistical analysis device, information such as the director, the protagonist, the scriptwriter, the producer, the investor, the duration, and the like of the video program can be added to the data through the media resource database, and the statistical analysis result is strengthened.
  • the comprehensiveness of the statistical analysis equipment in the statistical analysis of these dimensions must first be queried in the media resource database before returning the information after the query to itself and the original data is combined, reducing the statistical analysis of the data.
  • the workload has accelerated the speed of statistical analysis of data, thus improving the real-time performance of statistical analysis of data.
  • the S13 server performs standardized verification on the data in the multiple task queues, including:
  • the program list corresponding to the current playing channel in the data needs to be queried from the media resource database, and may be based on, for example, the data.
  • the time of upload determines which program in the program list corresponds to the time, thereby determining the program information corresponding to the currently playing channel in the data.
  • the current playing channel can have two forms, one is the current playing channel of the cable television station, such as CCTV-1, Hunan Satellite TV, etc., and the other is the current playing channel of the live webcast, such as LeTV carousel, LeTV sports, etc. .
  • the play channel has a corresponding program list stored in the media resource database.
  • the content of the program broadcasted by each channel is different every day. Therefore, the program list corresponding to each channel in the media resource database needs to be updated regularly to ensure that the information added to the uploaded data is correct information, thereby making The results of statistical analysis of these data have high accuracy.
  • the S14 server stores the data verified by the standardized verification in the data into the database and performs statistical analysis including:
  • the server stores the data verified by the standardization in the data into different databases, and provides a corresponding interface for querying.
  • the server puts the data verified by the standardization into different databases, and It enables statistical analysis equipment to carry out diversified statistical analysis of these data to meet the full range of needs of customers, thus helping enterprises to make relevant decisions. For example, by statistically analyzing the data received by the server through standardized verification, it is found that the proportion and time of the core users watching suspenseful Korean dramas and brain-burning variety shows during the prime time period can be greatly increased, which can help enterprises to make more The decision to introduce suspenseful Korean dramas and brain-burning variety shows.
  • the present application further includes a process of performing statistical analysis on data placed in a database and displaying statistical analysis results.
  • the method shown in the embodiment of the present application can obtain a plurality of statistical analysis result charts when displaying the statistical analysis result, so that the customer can intuitively feel the statistical analysis result.
  • FIG. 2 is a schematic structural diagram of a data statistical analysis system for an intelligent terminal according to an embodiment of the present application.
  • the data statistical analysis method for the smart terminal described in this application may be implemented based on the data statistical analysis system for the smart terminal in this embodiment.
  • the system includes a data receiving module 21, a queue allocating module 22, a standardized verification module 23, and a warehousing module 24.
  • the data receiving module 21 is configured to receive data that is uploaded by multiple terminals, including system events and application events;
  • the queue allocation module 22 is configured to allocate the data received by the data receiving module 21 to a plurality of task queues
  • the standardized verification module 23 is configured to perform normalization verification on the data allocated by the queue allocation module 22 to the plurality of task queues;
  • the warehousing module 24 is configured to store the data of the standardized verification performed by the standardized verification module 23 in the data into a database and perform statistical analysis.
  • the data statistical analysis system for the smart terminal in this embodiment is a server, and the server is A server or a server cluster, wherein each module may be a separate server or a server cluster.
  • the interaction between the modules is represented by an interaction between a server or a server cluster corresponding to each module, or
  • the server clusters together constitute a data statistical analysis system for the intelligent terminal of the present application.
  • the plurality of servers or server clusters together constitute a data statistical analysis system for the smart terminal of the present application, including:
  • a data receiving server or a server cluster configured to receive data uploaded by a plurality of terminals, including system events and application events;
  • a queue allocation server or a server cluster configured to allocate the data received by the data receiving server or the server cluster to a plurality of task queues
  • the warehousing server or server cluster is used to store the data of the standardized verification performed by the standardized verification server or the server cluster in the data into the database and perform statistical analysis.
  • several of the plurality of modules described above may collectively form a server or cluster of servers.
  • the data receiving module and the queue allocating module together form a first server or a first server cluster
  • the standardized verification module and the inbound module jointly form a second server or a second server cluster.
  • the interaction between the modules is represented by an interaction between each of the first server and the second server or an interaction between the first server cluster and the second server cluster, the first server and the second server or the first
  • the server cluster and the second server cluster together constitute a data statistical analysis system for the smart terminal of the present application.
  • the data statistical analysis system for the smart terminal provided by the embodiment of the present application, after receiving the data uploaded by the plurality of terminals by the receiving module 21, distributes the data uploaded by the plurality of terminals to the plurality of task queues through the queue allocating module 22, so that When multiple terminals upload data, the order is maintained; before the data in the task queue is put into the database, the data is standardized and verified by the standardized verification module 23, and some data unrelated to the statistical analysis process can be filtered out, and these are reduced.
  • the data is wasted and time lost after being put into the database until statistical analysis, which speeds up the uploading speed, and can synchronize the data to be statistically analyzed by the terminal to the server in seconds, thereby ensuring the statistics of the server.
  • a related functional module can be implemented by a hardware processor.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram of an electronic device 300 for implementing a data statistical analysis method for an intelligent terminal according to an embodiment of the present disclosure.
  • the specific implementation of the present application does not limit the specific implementation of the electronic device 300.
  • the electronic device 300 can include:
  • a processor 310 a communications interface 320, a memory 330, and a communication bus 340. among them:
  • the processor 310, the communication interface 320, and the memory 330 complete communication with each other via the communication bus 340.
  • the communication interface 320 is configured to communicate with a network element such as a client.
  • the processor 310 is configured to execute the program 332, and specifically, the related steps in the foregoing method embodiments.
  • program 332 can include program code, the program code including computer operating instructions.
  • the processor 310 may be a central processing unit CPU, or an Application Specific Integrated Circuit (ASIC), or one or more integrated circuits configured to implement the embodiments of the present application.
  • CPU central processing unit
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • a memory for storing computer operating instructions
  • a processor configured to execute the computer operating instructions of the memory storage to perform:
  • the data verified by the standardization in the data is stored in a database and statistical analysis is performed.
  • the format of the data includes at least a necessary format
  • the standardized verification module 23 is configured to:
  • the necessary format is a preset format that must be satisfied by the data uploaded by the terminal received by the system, and the preset format is related to the dimension and content of the statistical analysis of the data. If the format of a certain data does not contain the necessary format, it indicates that the data is not the data that needs to be counted, and uploading it will result in waste of statistical analysis resources.
  • the data uploaded by the terminal has other formats. The information contained in other formats is also included in the scope of statistical analysis, but the format needs to be converted before statistical analysis to form a statistical analysis device that can receive The format used for statistical analysis.
  • the standardization verification module 23 in this embodiment performs format verification on the data uploaded by the terminal received by the receiving module 21 in the system, thereby avoiding resource waste caused by uploading data that does not satisfy the statistical analysis requirement to the statistical analysis device for statistical analysis;
  • the verification module 23 can perform data conversion by the statistical analysis device by converting the data that satisfies the necessary format but other formats that do not meet the statistical analysis requirements, so that the accuracy of the statistical analysis result can be increased.
  • the standardized verification module 23 is configured to supplement the information verified by the format according to the media resource database.
  • the data verified by the format meets the requirements of statistical analysis in terms of format requirements, but there may be a lack of content.
  • the system receives the event that the data uploaded by the terminal includes the currently played video program. If the statistical analysis device only obtains the name of the video program and performs statistical analysis, the obtained result may not satisfy the customer's data in multiple dimensions. The analysis needs are so low that it makes less decisions for companies, customers, etc. Therefore, before the data is sent to the statistical analysis device, information such as the director, the starring, the scriptwriter, the producer, the investor, the duration, and the like of the video program can be added to the data from the media resource database through the standardized verification module.
  • the standardized verification module is used at the end When the application event in the data uploaded by the terminal is the current playing channel, the program information corresponding to the current playing channel is queried from the media resource database, and the program information is added to the data.
  • the program list corresponding to the current playing channel in the data needs to be queried from the media resource database, and
  • the program information corresponding to the current playing channel in the data can be determined according to, for example, the time of the data uploading, which is the program corresponding to the current playing channel in the data.
  • the current playing channel can have two forms, one is the current playing channel of the cable television station, such as CCTV-1, Hunan Satellite TV, etc., and the other is the current playing channel of the live webcast, such as LeTV carousel, LeTV sports, etc. .
  • the play channel has a corresponding program list stored in the media resource database.
  • the content of the program broadcasted by each channel is different every day. Therefore, the program list corresponding to each channel in the media resource database needs to be updated regularly to ensure that the information added to the uploaded data is correct information, thereby making The results of statistical analysis of these data have high accuracy.
  • the warehousing module 24 is configured to store data in the data through standardized verification into different databases and provide corresponding interfaces for query.
  • the warehousing module 24 puts the data verified by the standardization into different databases, so that the statistical analysis device can perform diversified statistical analysis on the data to meet the comprehensive needs of the customer, thereby helping the relevant decision of the enterprise. For example, by statistically analyzing the data received by the system through standardized verification, it is found that the proportion and time of core users watching suspenseful Korean dramas and brain-burning variety shows during prime time have increased significantly, which can help enterprises to make more The decision to introduce suspenseful Korean dramas and brain-burning variety shows.
  • the system embodiment of the present application includes a statistical analysis module for performing statistical analysis on data put into the database and a result display module for displaying statistical analysis results.
  • the result display module of the system shown in the embodiment of the present application can display a plurality of statistical analysis result charts, so that the customer can intuitively feel the statistical analysis result.
  • FIG. 4 is a specific flowchart of a method for statistical analysis of data for an intelligent terminal according to an embodiment of the present application. As shown in FIG. 4, the method includes:
  • Step 401 The terminal reports the data through the interface, and the server puts the reported data into the queue for processing.
  • Step 402 The server sequentially extracts the reported data in the queue and performs format verification. If the format verification is performed, the process proceeds to step 404; otherwise, the process proceeds to step 403.
  • Step 403 The data of the format verification failure is directly discarded, and the process ends.
  • Step 404 The data that exists in the necessary format but does not meet the warehousing standard is performed in step 406.
  • Step 405 The necessary format exists, and the data conforming to the warehousing standard is entered, and the process proceeds to step 409.
  • Step 406 Supplement the data from the media resource database (media library) to make the data format meet the storage standard.
  • Step 407 Associate the broadcast data of the television station with the program list data to obtain the currently broadcasted program information.
  • Step 408 After the information is added, the process proceeds to step 409.
  • Step 409 The data is stored in different databases for query of different requirements.
  • Step 410 The channel information of the recorded terminal in the database automatically updates the program content according to the program list.
  • Step 411 Perform batch update on the terminal data played by the television station in the database.
  • Step 412 Provide a query interface for various query requirements.
  • the embodiment of the present application provides a non-volatile computer storage medium, where the computer storage medium stores computer-executable instructions, which can perform statistical analysis of data for an intelligent terminal in any of the foregoing method embodiments. method.
  • the non-volatile computer storage medium of the present application stores computer-executable instructions that are set to:
  • the data verified by the standardization in the data is stored in a database and statistical analysis is performed.
  • the normalizing verification of the data in the multiple task queues includes:
  • the normalizing verification of the data in the multiple task queues includes:
  • Information is supplemented by data verified by the format according to the media resource database.
  • the normalizing verification of the data in the multiple task queues includes:
  • the program information corresponding to the current playing channel is queried from the media resource database, and the program information is added to the data.
  • storing the data verified by the standardized verification in the data into a database and performing statistical analysis includes:
  • the data verified by the standardization in the data is stored in different databases, and a corresponding interface is provided for query.
  • non-volatile computer readable storage medium it can be used to store a non-volatile software program, a non-volatile computer executable program, and a module, such as a data statistical analysis method for a smart terminal in the embodiment of the present application.
  • Corresponding program instructions/modules for example, the data receiving module 21, the queue allocating module 22, the standardized verifying module 23, and the inbound module 24, etc. shown in FIG. 2).
  • the one or more modules are stored in the non-transitory computer readable storage medium, and when executed by the processor, perform a statistical analysis method for data of the smart terminal in any of the above method embodiments.
  • the non-transitory computer readable storage medium may include a storage program area and a storage data area, wherein the storage program area may store an operating system, an application required for at least one function; the storage data area may store data according to the smart terminal The data and the like created by the use of the statistical analysis device.
  • the non-transitory computer readable storage medium may include a high speed random access memory, and may also include a nonvolatile memory such as at least one magnetic disk storage device, flash memory device, or other nonvolatile solid state storage device.
  • the non-transitory computer readable storage medium optionally includes a memory remotely disposed relative to the processor, the remote memory being connectable to a data statistical analysis device for the smart terminal over a network. Examples of such networks include, but are not limited to, the Internet, intranets, local area networks, mobile communication networks, and combinations thereof.
  • the present application also provides a computer program product comprising at least one non-volatile computer storage medium having computer executable program code instructions stored therein, the computer Executing program code instructions can perform any of the above methods
  • the data statistical analysis method for the smart terminal in the embodiment can perform any of the above methods.
  • FIG. 5 is a schematic structural diagram of an electronic device that implements a data statistical analysis method for a smart terminal according to another embodiment of the present application. As shown in Figure 5, the device includes:
  • processors 510 and memory 520 one processor 510 is taken as an example in FIG.
  • the apparatus for implementing the data statistical analysis method for the smart terminal may further include: an input device 530 and an output device 540.
  • the processor 510, the memory 520, the input device 530, and the output device 540 may be connected by a bus or other means, as exemplified by a bus connection in FIG.
  • the memory 520 is the above-described nonvolatile computer readable storage medium.
  • the processor 510 executes various functional applications and data processing of the server by running non-volatile software programs, instructions, and modules stored in the memory 520, that is, the data statistical analysis method for the smart terminal of the foregoing method embodiment is implemented.
  • the input device 530 can receive the input digital or character information and generate a key signal input related to user settings and function control of the data statistical analysis device for the smart terminal.
  • the output device 540 can include a display device such as a display screen.
  • the electronic device includes: at least one processor; and a memory communicatively coupled to the at least one processor; wherein the memory stores instructions executable by the at least one processor, The instructions are executed by the at least one processor to enable the at least one processor to:
  • the data verified by the standardization in the data is stored in a database and statistical analysis is performed.
  • the normalizing verification of the data in the multiple task queues includes:
  • the normalizing verification of the data in the multiple task queues includes:
  • Information is supplemented by data verified by the format according to the media resource database.
  • the normalizing verification of the data in the multiple task queues includes:
  • the program information corresponding to the current playing channel is queried from the media resource database, and the program information is added to the data.
  • storing the data verified by the standardized verification in the data into a database and performing statistical analysis includes:
  • the data verified by the standardization in the data is stored in different databases, and a corresponding interface is provided for query.
  • the electronic device of the embodiment of the present application exists in various forms, including but not limited to:
  • Mobile communication devices These devices are characterized by mobile communication functions and are mainly aimed at providing voice and data communication.
  • Such terminals include: smart phones (such as iPhone), multimedia phones, functional phones, and low-end phones.
  • Ultra-mobile personal computer equipment This type of equipment belongs to the category of personal computers, has computing and processing functions, and generally has mobile Internet access.
  • Such terminals include: PDAs, MIDs, and UMPC devices, such as the iPad.
  • Portable entertainment devices These devices can display and play multimedia content. Such devices include: audio, video players (such as iPod), handheld game consoles, e-books, and smart toys and portable car navigation devices.
  • the server consists of a processor, a hard disk, a memory, a system bus, etc.
  • the server is similar to a general-purpose computer architecture, but because of the need to provide highly reliable services, processing power and stability High reliability in terms of reliability, security, scalability, and manageability.
  • the device embodiments described above are merely illustrative, wherein the units described as separate components may or may not be physically separate, and the components displayed as units may or may not be physical units, ie may be located One place, or it can be distributed to multiple networks On the unit. Some or all of the modules may be selected according to actual needs to achieve the purpose of the solution of the embodiment. Those of ordinary skill in the art can understand and implement without deliberate labor.
  • embodiments of the present application can be provided as a method, system, or computer program product.
  • the present application can take the form of an entirely hardware embodiment, an entirely software embodiment, or an embodiment in combination of software and hardware.
  • the application can take the form of a computer program product embodied on one or more computer-usable storage media (including but not limited to disk storage and optical storage, etc.) including computer usable program code.
  • the computer program instructions can also be stored in a computer readable memory that can direct a computer or other programmable data processing device to operate in a particular manner, such that the instructions stored in the computer readable memory produce an article of manufacture comprising the instruction device.
  • the apparatus implements the functions specified in one or more blocks of a flow or a flow and/or block diagram of the flowchart.
  • These computer program instructions can also be loaded onto a computer or other programmable data processing device such that a series of operational steps are performed on a computer or other programmable device to produce computer-implemented processing for execution on a computer or other programmable device.
  • the instructions provide steps for implementing the functions specified in one or more of the flow or in a block or blocks of a flow diagram.

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Abstract

本申请提供了一种用于智能终端的数据统计分析方法，属于数据处理领域，包括：接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；将数据分配至多个任务队列；对多个任务队列中的数据进行标准化验证；将数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。本申请还提供了相应的系统。本申请实施例所提供的用于智能终端的数据统计分析方法及系统，通过将多个终端上传的数据分配到多个任务队列中，并对这些数据进行标准化验证，可以过滤掉部分与统计分析过程无关的数据，减少了资源浪费与时间损失，加快了上传速度，能够将终端的待统计分析数据以秒级别同步到服务端，从而保证了服务端数据统计分析的实时性，以及显示数据统计分析结果的实时性。

Description

用于智能终端的数据统计分析方法及系统
交叉引用
本申请要求在2016年06月24日提交中国专利局、申请号为201610471112.4、发明名称为“用于智能终端的数据统计分析方法及系统”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种用于智能终端的数据统计分析方法及系统。
背景技术
随着计算机和互联网技术的迅速发展，人们已经离不开手机、电脑、智能电视等智能终端设备，人们的日常生活也基本都可以被数字化地呈现、记录和分析。由此，智能终端的使用已经进入了大数据时代。智能终端下的数据统计分析对于帮助人们对目标用户进行画像以对目标客户采用更精准的营销策略具有重要意义。而其中，用户对智能电视的观看行为和互动行为得到的大数据具有越来越高的价值。
在实现本申请的过程中，发明人发现现有技术中至少存在以下问题：传统电视只是有线电视台的显示终端，用户无法对传统电视进行除了更换频道和开关机以外的其他操作，因此对传统电视的数据进行统计分析在用户行为分析以得到画像方面并没有价值。而现有的智能电视对用户数据的统计分析过程都基于数据的离线上传，无法做到实时的统计分析，在现今各种产品与运营方式的竞争越来越激烈，即对统计分析结果的速度要求越来越高的情况下，无法满足客户的需求。
发明内容
本申请实施例提供一种用于智能终端的数据统计分析方法及系统，用以解决现有技术中对智能终端上传的数据进行统计分析实时性较差的问题。
第一方面，本申请提供了一种用于智能终端的数据统计分析方法，包括：
接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
将所述数据分配至多个任务队列；
对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
第二方面，本申请提供了一种用于智能终端的数据统计分析系统，包括：
数据接收模块，用于接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
队列分配模块，用于将所述数据分配至多个任务队列；
标准化验证模块，用于对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
入库模块，用于将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
第三方面，本申请实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行本申请上述任一项用于智能终端的数据统计分析方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的程序，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申请上述任一项用于智能终端的数据统计分析方法。
第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括至少一个非易失性计算机存储介质，所述非易失性计算机存储介质具有存储在其中的计算机可执行程序代码指令，所述计算机可执行程序代码指令能够执行上述任一项所述的用于智能终端的数据统计分析方法。
本申请实施例提供的用于智能终端的数据统计分析方法及系统，通过将多个终端上传的数据分配到多个任务队列中，使得多个终端上传数据时保持了有序性；再将任务队列中的数据放入数据库之前通过对这些数据进行标准化验证，可以过滤掉部分与统计分析过程无关的数据，减少了这些数据被放入数据库后直到统计分析时才被剔除而造成的资源浪费与时间损失，加快了上传速度，能够将终端的待统计分析数据以秒级别同步到服务端，从而保证了服务端数据统计分析的实时性，以及显示数据统计分析结果的实时性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例的用于智能终端的数据统计分析方法的流程图；
图2是本申请一实施例的用于智能终端的数据统计分析系统的结构示意图；
图3是本申请一实施例的实施用于智能终端的数据统计分析方法的电子设备的结构示意图；
图4是本申请一实施例的用于智能终端的数据统计分析方法的具体流程图；
图5是本申请另一实施例的实施用于智能终端的数据统计分析方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本申请一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。
本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类 型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”，不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
图1是本申请一实施例的用于智能终端的数据统计分析方法的流程图。如图1所示，该方法包括：
S11：服务器接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
S12：服务器将所述数据分配至多个任务队列；
S13：服务器对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
S14：服务器将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
本实施例中，终端为智能电视，其中，系统事件包括开机、关机、打开应用、切换应用、进入屏保、退出屏保等操作，应用事件包括当前播放频道、当前使用应用等可识别的当前观看或使用的内容。终端将数据上传至服务器时，会在待上传的数据中添加相应的IP地址、上传时间点等系统信息，使得每个终端上传的数据都具有各自的标识信息，方便在后续的统计分析过程中对地域、时间等各种维度的统计分析。将数据分配至多个任务队列则可以根据数据的上传时间、数据对应的优先级或数据的IP地址等方式进行。
本申请实施例提供的用于智能终端的数据统计分析方法，通过将多个终端上传的数据分配到多个任务队列中，使得多个终端上传数据时保持了有序性；再将任务队列中的数据放入数据库之前通过对这些数据进行标准化验证，可以过滤掉部分与统计分析过程无关的数据，减少了这些数据被放入数据库后直到统计分析时才被剔除而造成的资源浪费与时间损失，加快了上传速度， 能够将终端的待统计分析数据以秒级别同步到服务端，从而保证了服务端数据统计分析的实时性，以及显示数据统计分析结果的实时性。
本申请所示方法的另一实施例中，所述数据的格式至少包括必要格式，S13服务器对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
S131：服务器对所述数据进行格式验证；
S132：当所述数据包含必要格式时，服务器对包含必要格式的但不满足所有格式要求的数据进行数据转换；
S133：当所述数据不包含必要格式时，服务器删除所述数据。
本实施例中，必要格式为服务器接收到的终端上传的数据必须满足的预设格式，该预设格式与数据统计分析的维度和内容(例如地域维度、会员级别维度、播放类型维度等及观看数量、观看时长、观看次数等内容)相关。若某个数据的格式不包含必要格式，则表明该数据不是需要被统计的数据，将其上传的话会造成统计分析资源的浪费。
终端上传的数据除了必要格式外，还具有其他格式，以其他格式形成的部分包含的信息也在统计分析的范围内，但需要在统计分析前将该格式进行转换，以形成统计分析设备可以接收的用于统计分析的格式。
本实施例通过对服务器接收到的终端上传的数据进行格式验证，可以避免将不满足统计分析需求的数据上传至统计分析设备进行统计分析造成的资源浪费；并将满足必要格式但其他格式不符合统计分析要求的数据进行数据的格式转换，使其能够被统计分析设备进行相应的数据处理，可以增加统计分析结果的准确性。
本申请所示方法的另一实施例中，S13服务器对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
S134：服务器根据媒体资源数据库对通过格式验证的数据进行信息补充。
本实施例中，通过格式验证的数据在格式要求上符合了统计分析的需求，但在内容上有可能存在缺失。例如，服务器接收到终端上传的数据包含的事件为当前播放的视频节目，若统计分析设备只获取到该视频节目的名称而进行统计分析的话，其得到的结果不能满足客户对数据在多维度下的分析需求， 因而对企业、客户等做出的决策帮助较少。因此，在将数据发送至统计分析设备之前，可以通过媒体资源数据库将例如该视频节目的导演、主演、编剧、制片方、投资方、时长等等信息添加至该数据中，加强统计分析结果的全面性，减少统计分析设备在这些维度下进行统计分析时还要先在媒体资源数据库中进行查询后再将查询后的信息返回至自身并与原始数据结合的麻烦，降低了数据统计分析的工作量，加快了数据统计分析的速度，从而提高了数据统计分析的实时性。
本申请所示方法的一可选实施例中，S13服务器对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
S135：当所述终端上传的数据中应用事件为当前播放频道时，服务器从所述媒体资源数据库中查询所述当前播放频道对应的节目信息，并将所述节目信息补充至所述数据中。
本实施例中，当服务器接收到的来自终端上传的数据包括的应用事件为当前播放频道时，需要从媒体资源数据库中查询该数据中的当前播放频道对应的节目单，并可以根据例如该数据上传的时间确定节目单中对应时间下的节目是哪个，由此可以确定该数据中的当前播放频道对应的节目信息。其中，当前播放频道可以具有两种形式，一种是有线电视台的当前播放频道，例如CCTV-1、湖南卫视等，另一种是网络直播的当前播放频道，例如乐视轮播台、乐视体育等。不管终端上传的数据中包括的当前播放频道是哪种形式，播放频道都有对应的节目单存在媒体资源数据库中。而每一个频道每天播出的节目内容都是不同的，因此，媒体资源数据库中每一个频道对应的节目单都需要定时更新，以保证补充至上传数据中的信息是正确的信息，从而使得对这些数据的统计分析的结果具有较高的准确性。
本申请所示方法的又一实施例中，S14服务器将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析包括：
S141：服务器将所述数据中通过标准化验证的数据存入不同的数据库，并提供相应的接口以供查询。
本实施例中，服务器将通过标准化验证的数据放入不同的数据库，可以 使得统计分析设备对这些数据进行多样化的统计分析，满足客户的全方位需求，从而帮助企业的相关决策。例如，通过对服务器接收到的通过标准化验证的数据进行统计分析，得到了黄金时段内核心用户观看悬疑类韩剧和烧脑类综艺节目的比例和时间大幅上升，则可以帮助企业做出更多地引进悬疑类韩剧和烧脑类综艺节目的决策。
应当理解的是，本申请在上述实施例所示方法步骤后，还包括对放入数据库的数据进行统计分析以及显示统计分析结果的过程。其中，由于提供了不同的接口以供查询，本申请实施例所示方法在显示统计分析结果时可以得到多个统计分析结果图表，便于使客户能够直观地感受到统计分析结果。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作合并，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
图2是本申请一实施例的用于智能终端的数据统计分析系统的结构示意图。本申请所述的用于智能终端的数据统计分析方法可以基于本实施例中的用于智能终端的数据统计分析系统实施。如图2所示，该系统包括数据接收模块21、队列分配模块22、标准化验证模块23和入库模块24。
数据接收模块21用于接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
队列分配模块22用于将数据接收模块21接收到的所述数据分配至多个任务队列；
标准化验证模块23用于对队列分配模块22分配至所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
入库模块24用于将所述数据中通过标准化验证模块23进行的标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
本实施例中的用于智能终端的数据统计分析系统为服务器，该服务器为 一个服务器或者服务器集群，其中每个模块可以是单独的服务器或者服务器集群，此时，上述模块之间的交互表现为各模块所对应的服务器或者服务器集群之间的交互，所述多个服务器或服务器集群共同构成本申请的用于智能终端的数据统计分析系统。
具体地，所述多个服务器或服务器集群共同构成本申请的用于智能终端的数据统计分析系统包括：
数据接收服务器或者服务器集群，用于接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
队列分配服务器或者服务器集群，用于将数据接收服务器或者服务器集群接收到的所述数据分配至多个任务队列；
标准化验证服务器或者服务器集群，用于对队列分配服务器或者服务器集群分配至所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
入库服务器或者服务器集群，用于将所述数据中通过标准化验证服务器或者服务器集群进行的标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
在一种替代实施例中，可以是上述多个模块中的几个模块共同组成一个服务器或者服务器集群。例如：数据接收模块和队列分配模块共同组成第一服务器或者第一服务器集群，标准化验证模块和入库模块共同组成第二服务器或者第二服务器集群。
此时，上述模块之间的交互表现为各第一服务器和第二服务器之间的交互或者第一服务器集群和第二服务器集群之间的交互，所述第一服务器和第二服务器或第一服务器集群和第二服务器集群共同构成本申请的用于智能终端的数据统计分析系统。
本申请实施例提供的用于智能终端的数据统计分析系统，通过接收模块21接收多个终端上传的数据后，通过队列分配模块22将多个终端上传的数据分配到多个任务队列中，使得多个终端上传数据时保持了有序性；再将任务队列中的数据放入数据库之前通过标准化验证模块23对这些数据进行标准化验证，可以过滤掉部分与统计分析过程无关的数据，减少了这些数据被放入数据库后直到统计分析时才被剔除而造成的资源浪费与时间损失，加快了上传速度，能够将终端的待统计分析数据以秒级别同步到服务端，从而保证了服务端数据统计分析的实时性，以及显示数据统计分析结果的实时性。
本申请实施例中可以通过硬件处理器(hardware processor)来实现相关功能模块。
图3为本申请实施例提供的一种实施用于智能终端的数据统计分析方法的电子设备300的结构示意图，本申请具体实施例并不对该电子设备300的具体实现做限定。如图3所示，该电子设备300可以包括：
处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330、以及通信总线340。其中：
处理器310、通信接口320、以及存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。
通信接口320，用于与比如客户端等的网元通信。
处理器310，用于执行程序332，具体可以执行上述方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序332可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。
处理器310可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
上述实施例中的电子设备中：
存储器，用于存放计算机操作指令；
处理器，用于执行所述存储器存储的计算机操作指令，以执行：
接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
将所述数据分配至多个任务队列；
对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
本申请所示系统的另一实施例中，所述数据的格式至少包括必要格式，所述标准化验证模块23用于：
对所述数据进行格式验证；
当所述数据包含必要格式时，对包含必要格式的但不满足所有格式要求 的数据进行数据转换；
当所述数据不包含必要格式时，删除所述数据。
本实施例中，必要格式为系统接收到的终端上传的数据必须满足的预设格式，该预设格式与数据统计分析的维度和内容相关。若某个数据的格式不包含必要格式，则表明该数据不是需要被统计的数据，将其上传的话会造成统计分析资源的浪费。终端上传的数据除了必要格式外，还具有其他格式，以其他格式形成的部分包含的信息也在统计分析的范围内，但需要在统计分析前将该格式进行转换，以形成统计分析设备可以接收的用于统计分析的格式。
本实施例标准化验证模块23通过对系统中的接收模块21接收到的终端上传的数据进行格式验证，可以避免将不满足统计分析需求的数据上传至统计分析设备进行统计分析造成的资源浪费；标准化验证模块23通过将满足必要格式但其他格式不符合统计分析要求的数据进行数据的格式转换，使其能够被统计分析设备进行相应的数据处理，可以增加统计分析结果的准确性。
本申请所示系统的另一实施例中，所述标准化验证模块23用于根据媒体资源数据库对通过格式验证的数据进行信息补充。
本实施例中，通过格式验证的数据在格式要求上符合了统计分析的需求，但在内容上有可能存在缺失。例如，系统接收到终端上传的数据包含的事件为当前播放的视频节目，若统计分析设备只获取到该视频节目的名称而进行统计分析的话，其得到的结果可能不能满足客户对数据在多维度下的分析需求，因而对企业、客户等做出的决策帮助较少。因此，在将数据发送至统计分析设备之前，可以通过标准化验证模块从媒体资源数据库将例如该视频节目的导演、主演、编剧、制片方、投资方、时长等等信息添加至该数据中，加强统计分析结果的全面性，减少统计分析设备在这些维度下进行统计分析时还要先在媒体资源数据库中进行查询后再将查询后的信息返回至自身并与原始数据结合的麻烦，降低了数据统计分析的工作量，加快了数据统计分析的速度，从而提高了数据统计分析的实时性。
本申请所示系统的一可选实施例中，所述标准化验证模块用于在所述终 端上传的数据中应用事件为当前播放频道时，从所述媒体资源数据库中查询所述当前播放频道对应的节目信息，并将所述节目信息补充至所述数据中。
本实施例中，当系统的接收模块21接收到的来自终端上传的数据包括的应用事件为当前播放频道时，需要从媒体资源数据库中查询该数据中的当前播放频道对应的节目单，并可以根据例如该数据上传的时间确定节目单中对应时间下的节目是哪个，由此可以确定该数据中的当前播放频道对应的节目信息。其中，当前播放频道可以具有两种形式，一种是有线电视台的当前播放频道，例如CCTV-1、湖南卫视等，另一种是网络直播的当前播放频道，例如乐视轮播台、乐视体育等。不管终端上传的数据中包括的当前播放频道是哪种形式，播放频道都有对应的节目单存在媒体资源数据库中。而每一个频道每天播出的节目内容都是不同的，因此，媒体资源数据库中每一个频道对应的节目单都需要定期更新，以保证补充至上传数据中的信息是正确的信息，从而使得对这些数据的统计分析的结果具有较高的准确性。
本申请所示系统的又一实施例中，所述入库模块24用于将所述数据中通过标准化验证的数据存入不同的数据库，并提供相应的接口以供查询。
本实施例中，入库模块24将通过标准化验证的数据放入不同的数据库，可以使得统计分析设备对这些数据进行多样化的统计分析，满足客户的全方位需求，从而帮助企业的相关决策。例如，通过对系统接收到的通过标准化验证的数据进行统计分析，得到了黄金时段内核心用户观看悬疑类韩剧和烧脑类综艺节目的比例和时间大幅上升，则可以帮助企业做出更多地引进悬疑类韩剧和烧脑类综艺节目的决策。
应当理解的是，本申请系统实施例除了包括上述系统实施例所示系统模块外，还包括用于对放入数据库的数据进行统计分析的统计分析模块以及显示统计分析结果的结果显示模块。其中，由于提供了不同的接口以供查询，本申请实施例所示系统的结果显示模块可以显示多个统计分析结果图表，便于使客户能够直观地感受到统计分析结果。
图4是本申请一实施例的用于智能终端的数据统计分析方法的具体流程图。如图4所示，该方法包括：
步骤401：终端通过接口上报数据，服务端将上报数据放入队列中等待处理。
步骤402：服务端按顺序依次取出队列中上报数据，进行格式验证；若通过格式验证，进入步骤404；否则，进入步骤403。
步骤403：格式验证失败的数据，直接抛弃，流程结束。
步骤404：必要格式存在，但不符合入库标准的数据，进行步骤406。
步骤405：必要格式存在，且符合入库标准的数据，进入步骤409。
步骤406：从媒体资源数据库(媒资库)对数据进行补充，使数据格式满足入库标准。
步骤407：将电视台的播放数据与节目单数据进行关联，得到当前播放的节目信息。
步骤408：信息补充完成后，进入步骤409。
步骤409：将数据在不同的数据库中都进行存储，供不同需求的查询。
步骤410：数据库中被记录的终端的频道信息，根据节目单自动进行节目内容更新。
步骤411：对数据库中电视台播放的终端数据进行批量更新。
步骤412：对各种查询需求提供查询接口。
本申请实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的用于智能终端的数据统计分析方法。
作为一种实施方式，本申请的非易失性计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为:
接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
将所述数据分配至多个任务队列；
对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
其中，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
对所述数据进行格式验证；
当所述数据包含必要格式时，对包含必要格式的但不满足所有格式要求 的数据进行数据转换；
当所述数据不包含必要格式时，删除所述数据。
其中，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
根据媒体资源数据库对通过格式验证的数据进行信息补充。
其中，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
当所述终端上传的数据中应用事件为当前播放频道时，从所述媒体资源数据库中查询所述当前播放频道对应的节目信息，并将所述节目信息补充至所述数据中。
其中，所述将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析包括：
将所述数据中通过标准化验证的数据存入不同的数据库，并提供相应的接口以供查询。
作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的用于智能终端的数据统计分析方法对应的程序指令/模块(例如，附图2所示的数据接收模块21、队列分配模块22、标准化验证模块23和入库模块24等)。所述一个或者多个模块存储在所述非易失性计算机可读存储介质中，当被处理器执行时，执行上述任意方法实施例中的用于智能终端的数据统计分析方法。
非易失性计算机可读存储介质可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据用于智能终端的数据统计分析装置的使用所创建的数据等。此外，非易失性计算机可读存储介质可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，非易失性计算机可读存储介质可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至用于智能终端的数据统计分析装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
特别地，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括至少一个非易失性计算机存储介质，所述非易失性计算机存储介质具有存储在其中的计算机可执行程序代码指令，所述计算机可执行程序代码指令能够执行上述任意方法 实施例中的用于智能终端的数据统计分析方法。
图5是本申请另一实施例的实施用于智能终端的数据统计分析方法的电子设备的结构示意图。如图5所示，该设备包括：
一个或多个处理器510以及存储器520，图5中以一个处理器510为例。
实施用于智能终端的数据统计分析方法的设备还可以包括：输入装置530和输出装置540。
处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
存储器520为上述的非易失性计算机可读存储介质。处理器510通过运行存储在存储器520中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例用于智能终端的数据统计分析方法。
输入装置530可接收输入的数字或字符信息，以及产生与用于智能终端的数据统计分析装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置540可包括显示屏等显示设备。
上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。
作为一种实施方式，上述电子设备包括：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：
接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
将所述数据分配至多个任务队列；
对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
其中，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
对所述数据进行格式验证；
当所述数据包含必要格式时，对包含必要格式的但不满足所有格式要求 的数据进行数据转换；
当所述数据不包含必要格式时，删除所述数据。
其中，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
根据媒体资源数据库对通过格式验证的数据进行信息补充。
其中，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
当所述终端上传的数据中应用事件为当前播放频道时，从所述媒体资源数据库中查询所述当前播放频道对应的节目信息，并将所述节目信息补充至所述数据中。
其中，所述将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析包括：
将所述数据中通过标准化验证的数据存入不同的数据库，并提供相应的接口以供查询。
本申请实施例的电子设备以多种形式存在，包括但不限于:
(1)移动通信设备:这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括:PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。
(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
(4)服务器:提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
(5)其他具有数据交互功能的电子装置。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络 单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施例可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (21)

  1. 一种用于智能终端的数据统计分析方法，所述方法包括：
    接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
    将所述数据分配至多个任务队列；
    对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
    将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据的格式至少包括必要格式，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
    对所述数据进行格式验证；
    当所述数据包含必要格式时，对包含必要格式的但不满足所有格式要求的数据进行数据转换；
    当所述数据不包含必要格式时，删除所述数据。
  3. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
    根据媒体资源数据库对通过格式验证的数据进行信息补充。
  4. 根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
    当所述终端上传的数据中应用事件为当前播放频道时，从所述媒体资源数据库中查询所述当前播放频道对应的节目信息，并将所述节目信息补充至所述数据中。
  5. 根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析包括：
    将所述数据中通过标准化验证的数据存入不同的数据库，并提供相应的接口以供查询。
  6. 一种用于智能终端的数据统计分析系统，所述系统包括：
    数据接收模块，用于接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
    队列分配模块，用于将所述数据分配至多个任务队列；
    标准化验证模块，用于对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
    入库模块，用于将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
  7. 根据权利要求6所述的系统，其中，所述数据的格式至少包括必要格式，所述标准化验证模块用于：
    对所述数据进行格式验证；
    当所述数据包含必要格式时，对包含必要格式的但不满足所有格式要求的数据进行数据转换；
    当所述数据不包含必要格式时，删除所述数据。
  8. 根据权利要求7所述的系统，其中，所述标准化验证模块用于根据媒体资源数据库对通过格式验证的数据进行信息补充。
  9. 根据权利要求8所述的系统，其中，所述标准化验证模块用于在所述终端上传的数据中应用事件为当前播放频道时，从媒体资源数据库中查询所述当前播放频道对应的节目信息，并将所述节目信息补充至所述数据中。
  10. 根据权利要求6-9中任一项所述的系统，其中，所述入库模块用于将所述数据中通过标准化验证的数据存入不同的数据库，并提供相应的接口以供查询。
  11. 一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令能够执行：
    接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
    将所述数据分配至多个任务队列；
    对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
    将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
  12. 根据权利要求11所述的非易失性计算机存储介质，其中，所述数据的格式至少包括必要格式，所述计算机可执行指令执行所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证，包括：
    对所述数据进行格式验证；
    当所述数据包含必要格式时，对包含必要格式的但不满足所有格式要求的数据进行数据转换；
    当所述数据不包含必要格式时，删除所述数据。
  13. 根据权利要求12所述的非易失性计算机存储介质，其中，所述计算机可执行指令执行所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证，包括：
    根据媒体资源数据库对通过格式验证的数据进行信息补充。
  14. 根据权利要求13所述的非易失性计算机存储介质，其中，所述计算机可执行指令执行所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证，包括：
    当所述终端上传的数据中应用事件为当前播放频道时，从所述媒体资源数据库中查询所述当前播放频道对应的节目信息，并将所述节目信息补充至所述数据中。
  15. 根据权利要求11-14中任一项所述的非易失性计算机存储介质，其中，所述计算机可执行指令执行所述将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析，包括：
    将所述数据中通过标准化验证的数据存入不同的数据库，并提供相应的接口以供查询。
  16. 一种电子设备，包括：
    至少一个处理器；
    与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
    其中，所述存储器存储有能够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：
    接收多个终端上传的包括系统事件和应用事件的数据；
    将所述数据分配至多个任务队列；
    对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证；
    将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析。
  17. 根据权利要求16所述的电子设备，其中，所述数据的格式至少包括必要格式，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
    对所述数据进行格式验证；
    当所述数据包含必要格式时，对包含必要格式的但不满足所有格式要求的数据进行数据转换；
    当所述数据不包含必要格式时，删除所述数据。
  18. 根据权利要求17所述的电子设备，其中，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
    根据媒体资源数据库对通过格式验证的数据进行信息补充。
  19. 根据权利要求18所述的电子设备，其中，所述对所述多个任务队列中的所述数据进行标准化验证包括：
    当所述终端上传的数据中应用事件为当前播放频道时，从所述媒体资源数据库中查询所述当前播放频道对应的节目信息，并将所述节目信息补充至所述数据中。
  20. 根据权利要求16-19中任一项所述的电子设备，其中，所述将所述数据中通过标准化验证的数据存入数据库中并进行统计分析包括：
    将所述数据中通过标准化验证的数据存入不同的数据库，并提供相应的接口以供查询。
  21. 一种计算机程序产品，包括至少一个非易失性计算机存储介质，所述非易失性计算机存储介质具有存储在其中的计算机可执行程序代码指令，所述计算机可执行程序代码指令能够执行权利要求1-5中任一项所述的用于智能终端的数据统计分析方法。
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