WO2019100614A1 - 埋点数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

埋点数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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WO2019100614A1
WO2019100614A1 PCT/CN2018/077017 CN2018077017W WO2019100614A1 WO 2019100614 A1 WO2019100614 A1 WO 2019100614A1 CN 2018077017 W CN2018077017 W CN 2018077017W WO 2019100614 A1 WO2019100614 A1 WO 2019100614A1
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WO
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advertisement
identifier
terminal
buried point
point data
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PCT/CN2018/077017
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江彬
陈晓夫
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平安科技（深圳）有限公司
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    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/06—Protocols specially adapted for file transfer, e.g. file transfer protocol [FTP]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/53—Network services using third party service providers

Definitions

  • the present application relates to the field of computer technology, and in particular, to a buried point data processing method, apparatus, computer device, and storage medium.
  • the corresponding buried point data can be collected, and the buried point data can reflect the user behavior.
  • the corresponding advertisement burying point can be set in the APP.
  • the operator can understand the effect of the advertisement.
  • more buried points are usually set, and after each buried point is triggered, the corresponding buried point data is uploaded to the background.
  • a buried point data processing method, apparatus, computer device, and storage medium are provided.
  • a buried point data processing method includes:
  • a buried point data processing device includes:
  • a communication module configured to receive the buried point data uploaded by the terminal
  • a parsing module configured to parse the buried point data to obtain json data; extract, in the json data, a terminal identifier, and an advertisement identifier corresponding to a preset advertisement embedding point;
  • a statistics module configured to perform statistics on the terminal identifier and the advertisement identifier in a preset time period, to obtain a statistical quantity of the terminal identifier and a statistical quantity of the advertisement identifier; using the statistical quantity of the terminal identifier and the The statistical number of ad identifiers calculates the corresponding ad reporting rate.
  • a computer device comprising a memory and one or more processors having stored therein computer readable instructions, the computer readable instructions being executable by the processor to cause the one or more processors to execute The following steps:
  • One or more computer readable non-volatile storage media storing computer readable instructions, when executed by one or more processors, cause one or more processors to perform the steps of:
  • FIG. 1 is an application scenario diagram of a method for processing a buried point data in an embodiment
  • FIG. 2 is a flow chart of a method for processing buried point data in an embodiment
  • FIG. 3 is a block diagram of a buried point data processing apparatus in an embodiment
  • FIG. 4 is a block diagram of a computer device in one embodiment.
  • the present application provides a buried point data processing method, which can be applied to an application environment as shown in FIG. 1.
  • the terminal 102 is in communication connection with the server 104 via a network.
  • One or more applications are installed on the terminal 102.
  • the embedded point is preset in the application, and when the buried point is triggered by the user, the application acquires the corresponding buried point data, and uploads the buried point data to the server 104.
  • Buried points can be included in the burying point.
  • One or more ad burying points can be set in one application.
  • the server 104 After receiving the buried point data uploaded by the terminal 102, the server 104 stores the buried point data in the database.
  • the server 104 parses the buried point data in the database to obtain a time stamp, json data, and the like.
  • the json data includes multiple parameters.
  • the server 104 identifies the terminal in the json data extraction.
  • the server 104 may also extract the advertisement identifier in the json data when the advertisement scam is triggered.
  • the server 104 extracts the terminal identifier and the advertisement identifier in the preset time period according to the timestamp, and performs statistics on the terminal identifier and the advertisement identifier in the preset time period, and obtains the statistical quantity of the terminal identifier and the statistical quantity of the advertisement identifier.
  • the server 104 calculates the corresponding advertisement reporting rate by using the statistical quantity of the terminal identification and the statistical quantity of the advertisement identifier. Thereby, the effective buried point data is extracted from the massive buried point data to analyze the effect of the advertisement in the preset time.
  • a method for processing a buried point data is provided.
  • the method is applied to the server in FIG. 1 as an example, and specifically includes the following steps:
  • Step 202 Receive buried point data uploaded by the terminal.
  • the application is installed on the terminal.
  • the embedded point is preset in the application.
  • the application acquires the corresponding buried point data and uploads the buried point data to the server.
  • the buried point includes controls, input boxes, pictures or videos. Buried points can be included in the buried point.
  • One or more ad burying points can be set in one application.
  • An ad burying point can represent an ad.
  • Multiple ad scams can represent different ads or represent the same ad.
  • Multiple applications can be installed on the terminal, and advertisements can be set in each application. Ad dwells in different apps can represent different ads or represent the same ad.
  • step 204 the buried point data is parsed to obtain json data.
  • Step 206 Extract the terminal identifier in the json data, and the advertisement identifier corresponding to the preset advertisement embedding point.
  • the server After receiving the buried point data uploaded by the terminal, the server stores the buried point data in the database.
  • the database can be a non-relational database, for example, an SSDB database.
  • the server can be a separate server or a server cluster. When multiple terminals corresponding to multiple applications upload buried data, the buried data can be randomly allocated to one of the server clusters for storage.
  • the server parses the buried data in the database. Specifically, the server divides the buried point data according to the budget separator, and the buried point data can be divided into multiple parts, including a timestamp, a terminal IP, and json data. Among them, the json data is a huge array, including a plurality of parameters, for example, parameters indicating the terminal, parameters indicating the advertisement, and the like.
  • the step of extracting the terminal identifier in the json data and the advertisement identifier corresponding to the preset advertisement embedding point comprises: traversing a plurality of parameters in the json data, extracting a parameter value indicating the terminal, and obtaining Corresponding terminal identifier; judging whether the burying event corresponding to the preset advertisement burying point occurs by using the json data; if yes, extracting the parameter value indicating the advertisement in the json data, and obtaining the corresponding advertisement identifier.
  • the server traverses each json data in the database, identifying each parameter in the json data.
  • the corresponding parameter value is extracted in the parameter indicating the terminal, and the corresponding terminal identifier is obtained. If there is a parameter indicating the advertisement in the json data, and the corresponding parameter value is not empty, it is determined that a burying event corresponding to the burying point of the advertisement occurs, and it can be determined that the advertised spot is triggered.
  • the server extracts the advertisement identifier from the parameters indicating the advertisement, and obtains a value corresponding to the advertisement identifier.
  • the advertisement embedding point corresponds to the advertisement identifier, and different advertisement embedding points may correspond to different advertisement identifiers, and may also correspond to the same advertisement identifier.
  • the server acquires a preset advertisement identifier, and determines a buried point event according to the preset advertisement identifier.
  • the parameter indicating the advertisement in the json data includes the advertisement identifier, and the server compares the advertisement identifier corresponding to the burying event with the preset advertisement identifier, and if the same, the burying event is the preset advertisement burying point. The corresponding buried point event. Otherwise, it indicates that the burying event is not a burying event corresponding to the preset advertising burial point.
  • the json data further includes a terminal type, and the terminal type can be distinguished according to the operating system of the terminal, including an operating system type (also referred to as a first type) and an Android (Android) operation of iOS (Apple's mobile operating system).
  • System type also known as the second type.
  • Different terminal types can have different advertising identifiers.
  • the iOS operating system type of advertising identifier may be an IDFA (which may also be referred to as a first advertising identifier).
  • the advertising identifier of the Android operating system type may be Imei (which may also be the second advertising identifier).
  • the server may also extract the terminal identifier in the json data according to the terminal type. When it is determined that the preset advertisement embedding point is triggered, the server may also extract the corresponding advertisement identifier according to the terminal type.
  • the server may also extract the advertisement theme in the parameters representing the advertisement in the json data.
  • Different terminal identifiers may correspond to different advertisement themes, and different terminal identifiers may also correspond to corresponding advertisement themes.
  • Step 208 Perform statistics on the terminal identifier and the advertisement identifier in the preset time period, and obtain the statistical quantity of the terminal identifier and the statistical quantity of the advertisement identifier.
  • Step 210 Calculate a corresponding advertisement reporting rate by using the statistical quantity of the terminal identifier and the statistical quantity of the advertisement identifier.
  • the server extracts the terminal identifier and the advertisement identifier in the preset time according to the timestamp, and collects the terminal identifier and the advertisement identifier in the preset time, and obtains the statistical quantity of the terminal identifier and the statistical quantity of the advertisement identifier respectively.
  • the preset time can be one day, one week or one month, and the like.
  • the server uses the statistical quantity of the advertisement identifier divided by the statistical quantity of the terminal identifier to calculate the advertisement reporting rate corresponding to the preset advertisement burying point. This makes it easier for operators to understand the effectiveness of advertising.
  • the server may also obtain the statistic quantity of the corresponding terminal identifier and the statistic quantity of the advertisement identifier according to the advertisement theme.
  • the server may calculate the advertisement reporting rate corresponding to each advertisement topic by using the statistical quantity of the terminal identifier and the statistical quantity of the advertisement identifier according to the advertisement theme.
  • the method further includes: extracting a terminal type in the json data; performing statistics on the terminal identifier and the advertisement identifier in the preset time period according to the terminal type, and obtaining the statistical terminal identifier corresponding to the terminal type. And the statistical advertisement identifier; calculating the advertisement reporting rate corresponding to the terminal type by using the statistical terminal identifier corresponding to the terminal type and the statistical advertisement identifier.
  • the server may also perform statistics on the first type of terminal identifiers to obtain a statistical quantity of the first type of terminal identifiers.
  • the server may also perform statistics on the first type of advertisement identifiers to obtain a statistical amount of the first type of advertisement identifiers.
  • the server uses the statistical quantity of the first type of advertisement identifier and the statistical quantity of the first type of terminal identifier to calculate the first type of advertisement reporting rate, that is, the advertising reporting rate of the iOS operating system type. This makes it easier for operators to understand the effectiveness of ad serving in the terminal devices of the iOS operating system.
  • the server may also perform statistics on the second type of terminal identifiers to obtain a statistical quantity of the second type of terminal identifiers.
  • the server may also perform statistics on the second type of advertisement identifiers to obtain a second type of advertisement identifier statistics.
  • the server calculates the second type of advertisement reporting rate by using the second type of advertisement identifier statistics quantity and the second type of terminal identifier statistics, that is, obtaining the advertisement reporting rate of the Android operating system type. This makes it easier for operators to understand the effectiveness of advertising in the terminal devices of the Android operating system.
  • the server may further calculate the first type of advertisement reporting rate and the second type of advertising reporting rate according to the advertising theme. Therefore, it is further convenient for the operator to understand the advertisement delivery effect of each advertisement theme in the terminal device of the iOS operating system and the advertisement delivery effect in the terminal device of the Android operating system.
  • the buried point data can be uploaded by the terminal through the application, and the json data can be obtained by parsing the buried point data, and then the json data is used to extract the terminal identifier and the advertisement identifier corresponding to the preset advertisement buried point. .
  • the statistical quantity of the terminal identifier and the statistical quantity of the advertisement identifier are obtained, so that the corresponding advertisement can be calculated by using the statistical quantity of the terminal identifier and the statistical quantity of the advertisement identifier. Reporting rate.
  • the statistics of the terminal identifier can reflect the active status of the application within the preset time, that is, the user's use of the application.
  • the statistical number of ad identifiers can reflect the status of the ad being clicked. This allows the ad reporting rate to reflect the percentage of users clicking on the ad when using the app within a preset time. Thereby, the effective buried point data is extracted from the massive buried point data to analyze the effect of the advertisement in the preset time. It is convenient for operators to understand the effectiveness of advertising in a preset time.
  • steps in the flowchart of FIG. 2 are sequentially displayed as indicated by the arrows, these steps are not necessarily performed in the order indicated by the arrows. Except as explicitly stated herein, the execution of these steps is not strictly limited, and may be performed in other sequences. Moreover, at least some of the steps in FIG. 2 may include a plurality of sub-steps or stages, which are not necessarily performed at the same time, but may be executed at different times, and the order of execution thereof is not necessarily This may be performed in sequence, but may be performed alternately or alternately with other steps or at least a portion of the sub-steps or stages of the other steps.
  • the method before the step of performing statistics on the terminal identifier and the advertisement identifier in the preset time period, the method further includes: sending the extracted terminal identifier to a redis set corresponding to the terminal, and adopting a redis set corresponding to the terminal.
  • the terminal identifier is deduplicated; the extracted advertisement identifier is sent to the redis collection corresponding to the advertisement, and the advertisement identifier is deduplicated by the redis collection corresponding to the advertisement.
  • advertising burial points are usually just one of many buried points.
  • the buried point data of each buried point can be parsed to obtain the terminal identifier.
  • some buried points may be repeatedly triggered, thereby causing a certain number of repetitions of the terminal identification within a preset time.
  • the advertisement burying point may be triggered multiple times within the preset time within a preset time, and the advertisement identifier of the preset time may have a certain number of repetitions. These will make the calculation of the advertising rate not accurate enough.
  • the server sends the extracted terminal identifier to the redis set corresponding to the terminal after parsing each buried point data, so that the terminal identifier is deduplicated by the redis set.
  • the server may also send the extracted advertisement identifier to a redis collection corresponding to the advertisement, and the advertisement identifier is deduplicated by the redis collection.
  • the de-durated terminal identifier and the advertisement identifier in the preset time can be counted.
  • the server can calculate the de-weighted advertisement reporting rate by using the statistical quantity of the de-durated terminal identifier and the statistical quantity of the de-emphasized advertisement identifier. This can improve the accuracy of the advertisement reporting rate and further reflect the effectiveness of the advertising.
  • the server may further perform deduplication processing on the terminal identifier and the advertisement identifier according to the terminal type.
  • the first type of terminal identifier may be sent to the first redis set, and the first type of terminal identifier is deduplicated by the first type of redis set.
  • the first type of advertisement identifier can be sent to the second redis collection.
  • the de-duplication processing of the first type of advertisement identifier is performed by the second redis set.
  • the server collects statistics on the de-duplicated terminal identifiers of the first type in the first redis set, and obtains the statistics of the first type of terminal identifiers after deduplication.
  • the server counts the de-duplicated first type of advertisement identifier in the second redis set, and obtains the statistical quantity of the de-weighted first type of terminal identifier.
  • the server calculates the de-weighted advertisement reporting rate corresponding to the first type by using the statistical quantity of the de-weighted first-type terminal identifier and the de-weighted first-type terminal identifier, that is, the iOS operation is obtained.
  • the rate of ad reporting after deduplication of the system type This makes it easier for operators to understand the further accurate advertising effects in the terminal devices of the iOS operating system.
  • the second type of terminal identifier may be sent to the third redis set, and the second type of terminal identifier is subjected to deduplication processing by the second type of redis set.
  • the second type of advertisement identifier can be sent to the fourth redis collection.
  • the second type of advertisement identifier is de-duplicated by the third redis set.
  • the server collects statistics on the de-duplicated terminal identifiers of the second type in the third redis set, and obtains the statistics of the second type of terminal identifiers after deduplication.
  • the server counts the de-duplicated second type of advertisement identifier in the fourth redis set, and obtains the statistical quantity of the second type of terminal identifier after deduplication.
  • the server calculates the de-weighted advertisement reporting rate corresponding to the second type by using the dequantized second-type terminal identifier statistical quantity and the de-weighted second-type terminal identifier statistical quantity, that is, the Android operation is obtained.
  • the rate of ad reporting after deduplication of the system type This makes it easier for the operator to understand the further accurate advertisement delivery effect in the terminal device of the Android operating system.
  • the server may also use the advertisement theme and the advertisement identifier to splicing, and send the spliced advertisement theme and the advertisement identifier to the redis collection corresponding to the advertisement.
  • the advertisement theme may be spliced with the first type of advertisement identifier, and the spliced first type of advertisement identifier is stored in the second redis collection.
  • the spliced first type of advertisement identifier is subjected to deduplication processing by the second redis set.
  • the server can calculate the advertised first type of advertisement reporting rate. Therefore, the advertisement reporting rate of each advertisement of the iOS operating system type can be obtained. Therefore, it is convenient for the operator to understand the accurate delivery effect of each advertisement in the terminal device of the iOS operating system.
  • the advertisement theme may be spliced with the second type of advertisement identifier, and the spliced second type of advertisement identifier is stored in the fourth redis collection.
  • the spliced second type of advertisement identifier is subjected to deduplication processing by the fourth redis set.
  • the server can calculate the second type of advertisement reporting rate after splicing. Thereby, the advertisement reporting rate of each advertisement of the Android operating system type can be obtained. Therefore, it is convenient for the operator to understand the accurate delivery effect of each advertisement in the terminal device of the Android operating system.
  • the buried point data is stored in a plurality of source databases, and the method further includes: obtaining a plurality of field names in the target database, generating a SQL statement by using the field name; the field name includes an advertisement subject and an advertisement identifier; and using the SQL statement
  • the corresponding buried point data is extracted in the source database; the extracted buried point data is written into the target database according to the field name; and the statistical quantity of the advertisement identifier is calculated according to the advertisement subject in the target database.
  • the total amount of clicks of each advertisement can also be counted.
  • a plurality of applications can upload the buried data of the advertisement to the server.
  • the server may be a server cluster.
  • the server cluster receives the buried data uploaded by multiple applications, the buried data may be randomly allocated to a server in the server cluster for storage.
  • Each server in the server cluster can deploy a corresponding database, such as an SSDB database, which can also be called a source database.
  • a large amount of buried point data is stored in multiple source databases.
  • a data table can be pre-established in the target database.
  • the data table includes multiple fields. Each field has a corresponding field name, including the subject of the ad, the ad identifier, and the timestamp.
  • the server obtains multiple field names in the target database and generates SQL statements using the field names.
  • the server uses the SQL statement to extract the corresponding buried point data in the source database to obtain multiple advertisement themes and advertisement identifiers.
  • the server extracts multiple ad themes and ad identifiers into the target database based on the field names.
  • the server separately counts the advertisement subject and the advertisement identifier in the target database according to the timestamp.
  • the server obtains a timestamp corresponding to each advertisement in the target database, and extracts an advertisement identifier corresponding to the advertisement theme according to the timestamp and the preset time period, and the advertisement corresponding to each of the extracted advertisement themes.
  • the number of identifiers is separately counted. This gives you the total number of clicks for each ad over a preset time period.
  • the method further includes: receiving a statistical log update request sent by the terminal, where the update request of the statistical log carries the application identifier; and according to the application identifier, whether the updated statistical log exists, and the statistically included log includes The updated advertisement burying point and the corresponding page identifier; if there is an updated statistic log, the updated statistic log is returned to the terminal; when the updated advertisement burying point in the page identifier is triggered, the corresponding burying is obtained Point data, upload buried point data; calculate the advertisement reporting rate corresponding to the updated advertisement by using the buried point data corresponding to the updated advertisement buried point.
  • the application is pre-installed on the terminal. After the application is installed, a log is created locally.
  • the log includes a location log and a statistics log.
  • the location log can be recorded locally on the terminal while the application is running.
  • the location log can be used for fault location of the application.
  • the statistics log can include multiple buried points and corresponding page identifiers. User logs can be counted through the statistics log.
  • the application has multiple business functions. Business functions and logs are independent of each other and are not bound. Advertising points related to business functions can be set in the application.
  • Advertising spots can be updated at any time.
  • the terminal launches the application, it can send a statistical log update request to the server. Or when the application is switched to run in the background, the terminal can send a statistical log update request to the server.
  • the server receives the request and queries whether there is an updated statistical log according to the request.
  • the updated statistical log may be generated by the server according to the updated advertisement burying point and the corresponding page identifier.
  • the server returns the updated statistical log that is queried to the terminal.
  • the terminal receives the updated statistical log.
  • the terminal generates the current statistics log by using the updated statistics log and the local statistics log.
  • the terminal can acquire the corresponding buried point data and upload the buried point data to the server.
  • the server may calculate the advertisement reporting rate corresponding to the updated advertisement embedding point in the manner provided in the foregoing embodiment. Thereby, the advertisement reporting rate of the updated advertisement in the preset time period can be obtained. It is also possible to calculate the total amount of clicks of the updated advertisement within the preset time period in the manner provided in the above embodiment.
  • the server when the advertisement is updated, can update the statistics log when the advertisement burying point can be updated accordingly.
  • the terminal After the updated statistics log is returned to the terminal, the terminal can use the updated statistics log to collect the triggered event of the updated advertisement buried point, and upload the corresponding buried point data to the server. Therefore, the server can calculate the advertisement reporting rate and the total click amount corresponding to the updated advertisement in the preset time period. Can make operators aware of the effectiveness of the updated ads. Throughout the process, there is no need to upgrade the version of the application. By updating the statistics log, you can keep track of the effect of the updated advertisement as the advertisement is updated.
  • the present application also provides a buried point data processing apparatus.
  • the apparatus includes a communication module 302, a parsing module 304, and a statistics module 306, each of which may be implemented by software, hardware, or a combination thereof. among them:
  • the communication module 302 is configured to receive the buried point data uploaded by the terminal.
  • the parsing module 304 is configured to parse the buried point data to obtain json data; extract the terminal identifier in the json data, and the advertisement identifier corresponding to the preset advertisement embedding point.
  • the statistics module 306 is configured to perform statistics on the terminal identifier and the advertisement identifier in the preset time period, and obtain the statistical quantity of the terminal identifier and the statistical quantity of the advertisement identifier; calculate the statistical quantity of the terminal identifier and the statistical quantity of the advertisement identifier. The corresponding ad reporting rate.
  • the parsing module 304 is further configured to traverse a plurality of parameters in the json data, extract parameter values representing the terminal, and obtain corresponding terminal identifiers; use json data to determine whether a preset advertisement embedding point occurs. Corresponding burying event; if so, extracting the parameter value representing the advertisement in the json data, and obtaining the corresponding advertisement identifier.
  • the communication module is further configured to receive a statistical log update request sent by the terminal, where the update request of the statistical log carries the application identifier; the device further includes: a query module, configured to: according to the application identifier, whether the query exists after the update The statistics log includes the updated advertisement burying point and the corresponding page identifier; the communication module is further configured to return the updated statistic log to the terminal if there is an updated statistical log; When the updated advertisement buried point is triggered, the corresponding buried point data is acquired, and the buried point data is uploaded;
  • the statistics module is further configured to calculate the advertisement reporting rate corresponding to the updated advertisement by using the embedded point data corresponding to the updated advertisement buried point.
  • the apparatus further includes: a de-duplication module, configured to send the extracted terminal identifier to a redis set corresponding to the terminal, and de-duplicate the terminal identifier by using a redis set corresponding to the terminal; The token is sent to the redis collection corresponding to the advertisement, and the advertisement identifier is deduplicated by the redis collection corresponding to the advertisement.
  • a de-duplication module configured to send the extracted terminal identifier to a redis set corresponding to the terminal, and de-duplicate the terminal identifier by using a redis set corresponding to the terminal.
  • the buried point data is stored in a plurality of source databases
  • the device further includes a synchronization module, configured to acquire a plurality of field names in the target database, and generate a SQL statement by using the field name; the field name includes an advertisement theme and an advertisement identifier.
  • the SQL statement is used to extract the corresponding buried point data in the source database; the extracted buried point data is written into the target database according to the field name; the statistical module is also used to calculate the statistics of the advertisement identifier according to the advertisement theme in the target database. Quantity.
  • the buried point data processing apparatus described above can be implemented in the form of a computer readable instruction that can be executed on a computer device as shown in FIG.
  • the computer device can be a server.
  • the server can be a standalone server or a clustered server.
  • a computer device such as a server, including a processor, memory, and network interface connected by a system bus.
  • the processor of the computer device is used to provide computing and control capabilities.
  • the memory of the computer device includes a non-volatile storage medium, an internal memory.
  • the non-volatile storage medium of the computer device stores an operating system, a database, and computer readable instructions.
  • the non-volatile storage medium can be a computer-readable non-volatile storage medium.
  • the internal memory of the computer device provides an environment for the operation of an operating system and computer readable instructions in a non-volatile storage medium. Buried point data is stored in the database.
  • the network interface of the computer device is used to communicate with an external terminal via a network connection.
  • the computer readable instructions are executed by the processor to implement a buried point data processing method.
  • FIG. 4 is only a block diagram of a part of the structure related to the solution of the present application, and does not constitute a limitation of the computer device to which the solution of the present application is applied.
  • the specific computer device may It includes more or fewer components than those shown in the figures, or some components are combined, or have different component arrangements.
  • a computer apparatus comprising a memory and one or more processors having stored therein computer readable instructions that, when executed by the processor, cause The steps in the various method embodiments described above are implemented when one or more processors are executed.
  • one or more computer readable non-volatile storage media having computer readable instructions, when executed by one or more processors, causing one or more processors.
  • the steps in the various method embodiments described above are implemented at the time of execution.
  • the computer readable instructions when executed, may include the flow of an embodiment of the methods as described above.
  • the storage medium includes a magnetic disk, an optical disk, a read-only memory (ROM), and the like.

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Abstract

本申请涉及一种埋点数据处理方法，包括：接收终端上传的埋点数据；对所述埋点数据进行解析，得到json数据；在所述json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符；对预设时间段内的所述终端标识和所述广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量；利用所述终端标识的统计数量与所述广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。

Description

埋点数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请要求于2017年11月22日提交中国专利局、申请号为201711173043X、发明名称为“埋点数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质”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
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种埋点数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
APP(Application，应用程序)中的埋点被触发时可以采集相应的埋点数据，埋点数据可以反映用户行为。通过APP中投放广告时，APP中可以设置相应的广告埋点。通过对广告埋点的埋点数据进行分析，可以使得运营人员了解广告的投放效果。APP中通常会设置较多的埋点，每个埋点被触发后都会有相应的埋点数据被上传至后台。如果多种APP中都设置了广告埋点，后台同时接收多种APP上传的海量埋点数据，那么如何得到有效的埋点数据来分析广告的投放效果便成为目前需要解决的一个技术问题。
发明内容
根据本申请公开的各种实施例，提供一种埋点数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种埋点数据处理方法，包括：
接收终端上传的埋点数据；
对所述埋点数据进行解析，得到json数据；
在所述json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符；
对预设时间段内的所述终端标识和所述广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量；及
利用所述终端标识的统计数量与所述广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。
一种埋点数据处理装置，包括：
通信模块，用于接收终端上传的埋点数据；
解析模块，用于对所述埋点数据进行解析，得到json数据；在所述json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符；及
统计模块，用于对预设时间段内的所述终端标识和所述广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量；利用所述终端标识的统计数量与所述广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。
一种计算机设备，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行以下步骤：
接收终端上传的埋点数据；
对所述埋点数据进行解析，得到json数据；
在所述json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符；
对预设时间段内的所述终端标识和所述广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量；及
利用所述终端标识的统计数量与所述广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。
一个或多个存储有计算机可读指令的计算机可读非易失性存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行以下步骤：
接收终端上传的埋点数据；
对所述埋点数据进行解析，得到json数据；
在所述json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符；
对预设时间段内的所述终端标识和所述广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量；及
利用所述终端标识的统计数量与所述广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。
本申请的一个或多个实施例的细节在下面的附图和描述中提出。本申请的其它特征、目的和优点将从说明书、附图以及权利要求书变得明显。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为一个实施例中埋点数据处理方法的应用场景图；
图2为一个实施例中埋点数据处理方法的流程图；
图3为一个实施例中埋点数据处理装置的框图；
图4为一个实施例中计算机设备的框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供埋点数据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。终端102通过网络与服务器104进行通信连接。终端102上安装了一个或多个应用程序。应用程序中预先设置了埋点，当埋点被用户触发时，应用程序获取相应的埋点数据，将埋点数据上传至服务器104。埋点中可以包括广告 埋点。一个应用程序中可以设置一个或多个广告埋点。服务器104接收到终端102上传的埋点数据之后，将埋点数据储存至数据库中。服务器104在数据库中对埋点数据进行解析，得到时间戳以及json数据等。json数据包括多个参数。服务器104在json数据提取终端标识。当广告埋点被触发时，服务器104还可以在json数据中提取广告标识符。服务器104根据时间戳提取预设时间段内的终端标识和广告标识符，对预设时间段内的终端标识和广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量。服务器104利用终端标识的统计数量与广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。从而实现了在海量埋点数据中提取出有效的埋点数据来分析广告在预设时间内的投放效果。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种埋点数据处理方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，具体包括以下步骤：
步骤202，接收终端上传的埋点数据。
终端上安装了应用程序。应用程序中预先设置了埋点，当埋点被用户触发时，应用程序获取相应的埋点数据，将埋点数据上传至服务器。其中，埋点包括控件、输入框、图片或视频等。埋点中可以包括广告埋点。一个应用程序中可以设置一个或多个广告埋点。一个广告埋点可以表示一条广告。多个广告埋点可以表示不同的广告，也可以表示同一条广告。终端上可以安装多个应用程序，每个应用程序中都可以设置广告埋点。不同应用程序中的广告埋点可以表示不同的广告，也可以表示同一条广告。
步骤204，对埋点数据进行解析，得到json数据。
步骤206，在json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符。
服务器接收到终端上传的埋点数据之后，将埋点数据储存至数据库中。数据库可以是非关系型数据库，例如，SSDB数据库。服务器可以是单独的服务器，也可以是服务器集群。当多种应用程序对应的多个终端上传埋点数据，埋点数据可以被随机分配到服务器集群中的某一个服务器中进行存储。
服务器在数据库中对埋点数据进行解析。具体的，服务器根据预算分隔符对埋点数据进行分割，埋点数据可以被分割为多个部分，包括时间戳、终端IP以及json数据等。其中，json数据是一个庞大的数组，包括多个参数，例如，表示终端的参数，表示广告的参数等。
在其中一个实施例中，在json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点对应的广告标识的步骤包括：对json数据中的多个参数进行遍历，提取表示终端的参数值，得到相应的终端标识；利用json数据判断是否发生预设的广告埋点所对应的埋点事件；若是，则在json数据中提取表示广告的参数值，得到相应的广告标识符。
服务器在数据库中对每个json数据进行遍历，识别json数据中的每个参数。在表示终端的参数中提取相应的参数值，得到相应的终端标识。如果json数据中存在表示广告的参数，且对应的参数值不为空，则确定发生了广告埋点所对应的埋点事件，即可以确定广告埋点被触发。服务器在表示广告的参数中提取广告标识符，得到广告标识符对应的值。其中，广告埋点与广告标识相对应，不同的广告埋点可以对应不同的广告标识，也可以对应相同的广告标识。当确定广告埋点被触发时，服务器获取预设的广告标识，根据预设的广告标识对埋点事件进行判断。具体的，json数据中表示广告的参数中包括了广告标识，服务器将埋点事件对应的广告标识与预设的广告标识进行比较，若相同，则表示该埋点事件为预设的广告埋点所对应的埋点事件。否则，表示该埋点事件不是预设的广告埋点所对应的埋点事件。
进一步的，json数据中还包括终端类型，终端类型可以根据终端的操作系统来区分，包括iOS(苹果公司的移动操作系统)操作系统类型(也可以称为第一类型)和Android(安卓)操作系统类型(也可以称为第二类型)。不同的终端类型可以有不同的广告标识符。例如，iOS操作系统类型的广告标识符可以是IDFA(也可以称为第一广告标识符)。Android操作系统类型的广告标识符可以是Imei(也可以成为第二广告标识符)。服务器还可以根据终端类型分别在json数据中提取终端标识。当确定预设的广告埋点被触发时， 服务器还可以根据终端类型提取对应的广告标识符。
如果预设的多个广告埋点表示不同的广告，则服务器还可以在json数据中的表示广告的参数中提取广告主题。不同的终端标识可以对应不同的广告主题，不同的终端标识也可以对应相应的广告主题。
步骤208，对预设时间段内的终端标识和广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量。
步骤210，利用终端标识的统计数量与广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。
服务器根据时间戳提取预设时间内的终端标识和广告标识符，对预设时间内的终端标识和广告标识符进行统计，分别得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量。预设时间可以是一天，也可以是一周或一个月等。服务器利用广告标识符的统计数量除以终端标识的统计数量，计算得到预设广告埋点对应的广告上报率。由此方便运营人员总体上了解广告的投放效果。
如果预设的广告埋点表示不同的广告，那么服务器还可以根据广告主题获取对应的终端标识的统计数量与广告标识符的统计数量。服务器可以根据广告主题，利用终端标识的统计数量与广告标识符的统计数量分别计算每一个广告主题对应的广告上报率。
在其中一个实施例中，该方法还包括：在json数据中提取终端类型；根据终端类型对预设时间段内的终端标识以及广告标识符进行统计，得到与终端类型对应的统计后的终端标识和统计后的广告标识符；利用终端类型对应的统计后的终端标识和统计后的广告标识符计算与终端类型对应的广告上报率。
服务器还可以对第一类型的终端标识进行统计，得到第一类型的终端标识的统计数量。服务器还可以对第一类型的广告标识符进行统计，得到第一类型的广告标识符统计数量。服务器利用第一类型的广告标识符统计数量与第一类型的终端标识的统计数量，计算得到第一类型的广告上报率，即得到iOS操作系统类型的广告上报率。由此可以方便运营人员了解在iOS操作系 统的终端设备中的广告投放效果。
服务器还可以对第二类型的终端标识进行统计，得到第二类型的终端标识的统计数量。服务器还可以对第二类型的广告标识符进行统计，得到第二类型的广告标识符统计数量。服务器利用第二类型的广告标识符统计数量与第二类型的终端标识的统计数量，计算得到第二类型的广告上报率，即得到Android操作系统类型的广告上报率。由此可以方便运营人员了解在Android操作系统的终端设备中的广告投放效果。
进一步的，如果预设的广告埋点表示不同的广告，那么服务器还可以根据广告主题，分别计算第一类型的广告上报率和第二类型的广告上报率。由此可以进一步方便运营人员了解，每个广告主题在iOS操作系统的终端设备中的广告投放效果以及在Android操作系统的终端设备中的广告投放效果。
本实施例中，埋点数据可以由终端通过应用程序上传，通过对埋点数据进行解析，可以得到json数据，继而利用json数据提取终端标识以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符。通过对预设时间段内的终端标识和广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量，从而可以利用终端标识的统计数量与广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。终端标识的统计数量能够反映在预设时间内应用程序的活跃情况，即用户使用应用程序的情况。广告标识符的统计数量能够反映广告被点击的情况。由此可以使得广告上报率能够反映在预设时间内用户在使用应用程序时点击广告的比例。从而实现了在海量埋点数据中提取出有效的埋点数据来分析广告在预设时间内的投放效果。为运营人员了解广告在预设时间内的投放效果提供了方便。
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时 刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，在对预设时间段内的终端标识和广告标识符进行统计的步骤之前，还包括：将提取的终端标识发送至与终端对应的redis集合，通过与终端对应的redis集合对终端标识进行去重；将提取的广告标识符发送至与广告对应的redis集合，通过与广告对应的redis集合对广告标识符进行去重。
应用程序中通常会设置较多的埋点，而广告埋点通常只是众多埋点中的一种。每个埋点的埋点数据都可以解析得到终端标识。而且有些埋点可能被重复触发，由此使得预设时间内的终端标识可能存在一定数量的重复。而且在预设时间内广告埋点也可能在预设时间内多次被触发，也会使得预设时间内的广告标识符存在一定数量的重复。这些都会使得广告上报率计算的不够准确。
为了得的更加准确的广告上报率，服务器在对每一条埋点数据进行解析之后，将提取的终端标识发送至与终端对应的redis集合中，以便通过该redis集合对终端标识进行去重处理。服务器还可以将提取的广告标识符发送至与广告对应的redis集合，通过该redis集合对广告标识符进行去重。由此可以统计得到预设时间内的去重后的终端标识和广告标识符。服务器利用去重后的终端标识的统计数量与去重后的广告标识符的统计数量，可以计算得到去重后的广告上报率。由此可以提高广告上报率的准确性，能够进一步真实地反映广告投放效果。
进一步的，服务器还可以根据终端类型对终端标识和广告标识符分别进行去重处理。具体的，第一类型的终端标识可以被发送至第一redis集合，通过第一类型的redis集合对第一类型的终端标识进行去重处理。第一类型的广告标识符可以被发送至第二redis集合。通过第二redis集合对第一类型的广告标识符进行去重处理。服务器在第一redis集合中对去重后的第一类型的终端标识进行统计，得到去重后的第一类型的终端标识的统计数量。服务器在 第二redis集合中对去重后的第一类型的广告标识符进行统计，得到去重后的第一类型的终端标识符的统计数量。服务器利用去重后的第一类型的终端标识符的统计数量和去重后的第一类型的终端标识符的统计数量，计算第一类型对应的去重后的广告上报率，即得到iOS操作系统类型的去重后的广告上报率。由此可以方便运营人员了解在iOS操作系统的终端设备中的进一步准确的广告投放效果。
第二类型的终端标识可以被发送至第三redis集合，通过第二类型的redis集合对第二类型的终端标识进行去重处理。第二类型的广告标识符可以被发送至第四redis集合。通过第三redis集合对第二类型的广告标识符进行去重处理。服务器在第三redis集合中对去重后的第二类型的终端标识进行统计，得到去重后的第二类型的终端标识的统计数量。服务器在第四redis集合中对去重后的第二类型的广告标识符进行统计，得到去重后的第二类型的终端标识符的统计数量。服务器利用去重后的第二类型的终端标识符的统计数量和去重后的第二类型的终端标识符的统计数量，计算第二类型对应的去重后的广告上报率，即得到Android操作系统类型的去重后的广告上报率。由此可以方便运营人员了解在Android操作系统的终端设备中的进一步准确的广告投放效果。
进一步的，为了方便运营人员了解每一条广告的投放效果，服务器还可以利用广告主题与广告标识符进行拼接，将拼接后的广告主题和广告标识符发送至与广告对应的redis集合中。具体的，广告主题可以与第一类型的广告标识符进行拼接，将拼接后的第一类型的广告标识符存入第二redis集合。通过第二redis集合对拼接后的第一类型的广告标识符进行去重处理。按照上述方式，服务器可以计算得到拼接后的第一类型的广告上报率。由此可以得到iOS操作系统类型的每一条广告去重后的广告上报率。从而可以方便运营人员了解在iOS操作系统的终端设备中的每一条广告准确的投放效果。
广告主题可以与第二类型的广告标识符进行拼接，将拼接后的第二类型的广告标识符存入第四redis集合。通过第四redis集合对拼接后的第二类型 的广告标识符进行去重处理。按照上述方式，服务器可以计算得到拼接后的第二类型的广告上报率。由此可以得到Android操作系统类型的每一条广告去重后的广告上报率。从而可以方便运营人员了解在Android操作系统的终端设备中的每一条广告准确的投放效果。
在一个实施例中，埋点数据存储于多个源数据库，方法还包括：在目标数据库中获取多个字段名，利用字段名生成SQL语句；字段名包括广告主题和广告标识符；利用SQL语句在源数据库中提取相应的埋点数据；将提取到的埋点数据根据字段名写入目标数据库中；在目标数据库中根据广告主题计算广告标识符的统计数量。
本实施例中，除了可以计算广告上报率之外，还可以统计每条广告的总点击量。当多种应用程序中都设置了广告埋点时，多种应用程序可以将广告埋点的埋点数据上传至服务器。服务器可以是服务器集群，服务器集群接收到多种应用程序上传的埋点数据时，可以将埋点数据随机分配到服务器集群中的某一个服务器中进行存储。服务器集群中的每一台服务器都可以部署相应的数据库，如SSDB数据库，这种数据库也可以称为源数据库。多个源数据库中存储了大量的埋点数据。当服务器需要对每一条广告在预设时间段内的总点击量进行统计时，可以在其服务器集群中的其中一台服务器中建立目标数据库。目标数据库中可以预先建立数据表。数据表中包括多个字段。每个字段具有相应的字段名，包括广告主题、广告标识符和时间戳等。服务器在目标数据库中获取多个字段名，利用字段名生成SQL语句。服务器利用SQL语句在源数据库中提取相应的埋点数据，得到多个广告主题和广告标识符。服务器将提取到的多个广告主题和广告标识符根据字段名写入目标数据库中。服务器根据时间戳对目标数据库中的广告主题和广告标识分别进行统计。具体的，服务器在目标数据库中获取读取每个广告符对应的时间戳，根据时间戳和预设时间段提取与广告主题相对应的广告标识符，对提取到的每个广告主题对应的广告标识符的数量分别进行统计。由此可以得到每条广告在预设时间段内的总点击量。
在一个实施例中，方法还包括：接收终端发送的统计日志更新请求，统计日志的更新请求中携带了应用程序标识；根据应用程序标识查询是否存在更新后的统计日志，统计后的日志中包括更新后的广告埋点和对应的页面标识；若存在更新后的统计日志，则将更新后的统计日志返回至终端；当页面标识中的更新后的广告埋点被触发时，获取对应的埋点数据，上传埋点数据；利用更新后的广告埋点对应的埋点数据计算更新后的广告对应的广告上报率。
终端上预先安装了应用程序。应用程序安装之后，会在本地创建日志。日志包括定位日志和统计日志。应用程序运行时，可以在终端本地记录定位日志。
定位日志可以用于应用程序的故障定位。统计日志中可以包括多个埋点及对应的页面标识。通过统计日志可以对用户行为进行统计。应用程序具有多个业务功能。业务功能与日志彼此独立，未被绑定。应用程序中可以设置与业务功能相关的广告埋点。
广告埋点可以随时更新。终端启动应用程序时，可以向服务器发送统计日志更新请求。或者应用程序被切换至后台运行时，终端可以向服务器发送统计日志更新请求。服务器接收该请求，根据该请求查询是否存在更新后的统计日志。更新后的统计日志可以是服务器根据更新后的广告埋点和对应的页面标识生成的。服务器将查询到的更新后的统计日志返回至终端。终端接收更新后的统计日志。终端利用更新后的统计日志和本地统计日志生成当前的统计日志。
当更新后的广告埋点被触发时，终端可以获取相应的埋点数据，将埋点数据上传至服务器。服务器可以按照上述实施例中提供的方式计算更新后的广告埋点对应的广告上报率。由此可以得到更新后的广告在预设时间段内的广告上报率。还可以按照上述实施例中提供的方式计算更新后的广告在预设时间段内的总点击量。
本实施例中，当广告更新时，广告埋点可以相应更新时，服务器可以对 统计日志进行更新。更新后的统计日志返回终端后，终端可以利用更新后的统计日志采集更新后的广告埋点的触发事件，将相应的埋点数据上传至服务器。由此可以使得服务器计算得到预设时间段内更新后的广告对应的广告上报率以及总点击量等。可以使得运营人员了解更新后的广告的投放效果。在整个过程中，不需要对应用程序进行版本升级，通过对统计日志的更新，即可随着广告的更新来随时了解更新后的广告的投放效果。
如图3所示，本申请还提供了一种埋点数据处理装置。在一个实施例中，该装置包括：通信模块302、解析模块304和统计模块306，每个模块可以通过软件、硬件或其组合来实现。其中：
通信模块302，用于接收终端上传的埋点数据。
解析模块304，用于对埋点数据进行解析，得到json数据；在json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符。
统计模块306，用于对预设时间段内的终端标识和广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量；利用终端标识的统计数量与广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。
在其中一个实施例中，解析模块304还用于对json数据中的多个参数进行遍历，提取表示终端的参数值，得到相应的终端标识；利用json数据判断是否发生预设的广告埋点所对应的埋点事件；若是，则在json数据中提取表示广告的参数值，得到相应的广告标识符。
在一个实施例中通信模块还用于接收终端发送的统计日志更新请求，统计日志的更新请求中携带了应用程序标识；该装置还包括：查询模块，用于根据应用程序标识查询是否存在更新后的统计日志，统计后的日志中包括更新后的广告埋点和对应的页面标识；通信模块还用于若存在更新后的统计日志，则将更新后的统计日志返回至终端；当页面标识中的更新后的广告埋点被触发时，获取对应的埋点数据，上传埋点数据；
统计模块还用于利用更新后的广告埋点对应的埋点数据计算更新后的广告对应的广告上报率。
在一个实施例中，该装置还包括：去重模块，用于将提取的终端标识发送至与终端对应的redis集合，通过与终端对应的redis集合对终端标识进行去重；将提取的广告标识符发送至与广告对应的redis集合，通过与广告对应的redis集合对广告标识符进行去重。
在一个实施例中，埋点数据存储于多个源数据库，该装置还包括同步模块，用于在目标数据库中获取多个字段名，利用字段名生成SQL语句；字段名包括广告主题和广告标识符；利用SQL语句在源数据库中提取相应的埋点数据；将提取到的埋点数据根据字段名写入目标数据库中；统计模块还用于在目标数据库中根据广告主题计算广告标识符的统计数量。
上述的埋点数据处理装置可以实现为一种计算机可读指令的形式，计算机可读指令可在如图4所示的计算机设备上运行。其中，计算机设备可以是一种服务器。服务器可以是独立服务器，也可以是集群服务器。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，如服务器，如图4所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和和计算机可读指令。非易失性存储介质可以是计算机可读非易失性存储介质。该计算机设备的内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机可读指令的运行提供环境。数据库中存储了埋点数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机可读指令被处理器执行时以实现一种埋点数据处理方法。本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处 理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行时实现上述各个方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一个或多个存储有计算机可读指令的计算机可读非易失性存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行时实现上述各个方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，所述的计算机可读指令可存储于计算机可读取存储介质中，该计算机可读指令在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质包括磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
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发明专利范围的限制。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。

Claims (20)

  1. 一种埋点数据处理方法，包括：
    接收终端上传的埋点数据；
    对所述埋点数据进行解析，得到json数据；
    在所述json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符；
    对预设时间段内的所述终端标识和所述广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量；及
    利用所述终端标识的统计数量与所述广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点对应的广告标识的步骤包括：
    对所述json数据中的多个参数进行遍历，提取表示终端的参数值，得到相应的终端标识；
    利用所述json数据判断是否发生预设的广告埋点所对应的埋点事件；及
    若是，则在所述json数据中提取表示广告的参数值，得到相应的广告标识符。
  3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对预设时间段内的所述终端标识和所述广告标识符进行统计的步骤之前，还包括：
    将提取的终端标识发送至与终端对应的redis集合，通过所述与终端对应的redis集合对所述终端标识进行去重；及
    将提取的广告标识符发送至与广告对应的redis集合，通过所述与广告对应的redis集合对所述广告标识符进行去重。
  4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述埋点数据存储于多个源数据库；所述方法还包括：
    在目标数据库中获取多个字段名，利用所述字段名生成SQL语句；所述字段名包括广告主题和广告标识符；
    利用所述SQL语句在所述源数据库中提取相应的埋点数据；
    将提取到的埋点数据根据所述字段名写入目标数据库中；及
    在所述目标数据库中根据所述广告主题计算所述广告标识符的统计数量。
  5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    接收终端发送的统计日志更新请求，所述统计日志的更新请求中携带了应用程序标识；
    根据所述应用程序标识查询是否存在更新后的统计日志，所述统计日志中包括更新后的广告埋点和对应的页面标识；
    若存在更新后的统计日志，则将所述更新后的统计日志返回至终端；
    当所述页面标识中的更新后的广告埋点被触发时，获取对应的埋点数据，上传所述埋点数据；及
    利用更新后的广告埋点对应的埋点数据计算更新后的广告对应的广告上报率。
  6. 一种埋点数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
    通信模块，用于接收终端上传的埋点数据；
    解析模块，用于对所述埋点数据进行解析，得到json数据；在所述json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符；及
    统计模块，用于对预设时间段内的所述终端标识和所述广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量；利用所述终端标识的统计数量与所述广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。
  7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述解析模块还用于对所述json数据中的多个参数进行遍历，提取表示终端的参数值，得到相应的终端标识；利用所述json数据判断是否发生预设的广告埋点所对应的埋点事件；若是，则在所述json数据中提取表示广告的参数值，得到相应的广告标识符。
  8. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述通信模块还用于接收终端发送的统计日志更新请求，所述统计日志的更新请求中携带了应用程序 标识；
    所述装置还包括：
    查询模块，用于根据所述应用程序标识查询是否存在更新后的统计日志，所述统计后的日志中包括更新后的广告埋点和对应的页面标识；
    所述通信模块还用于若存在更新后的统计日志，则将所述更新后的统计日志返回至终端；当所述页面标识中的更新后的广告埋点被触发时，获取对应的埋点数据，上传所述埋点数据；及
    所述统计模块还用于利用更新后的广告埋点对应的埋点数据计算更新后的广告对应的广告上报率。
  9. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
    去重模块，用于将提取的终端标识发送至与终端对应的redis集合，通过所述与终端对应的redis集合对所述终端标识进行去重；及将提取的广告标识符发送至与广告对应的redis集合，通过所述与广告对应的redis集合对所述广告标识符进行去重。
  10. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述埋点数据存储于多个源数据库；所述装置还包括：
    同步模块，用于在目标数据库中获取多个字段名，利用所述字段名生成SQL语句；所述字段名包括广告主题和广告标识符；利用所述SQL语句在所述源数据库中提取相应的埋点数据；将提取到的埋点数据根据所述字段名写入目标数据库中；及在所述目标数据库中根据所述广告主题计算所述广告标识符的统计数量。
  11. 一种计算机设备，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行以下步骤：
    接收终端上传的埋点数据；
    对所述埋点数据进行解析，得到json数据；
    在所述json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告 标识符；
    对预设时间段内的所述终端标识和所述广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量；及
    利用所述终端标识的统计数量与所述广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。
  12. 根据权利要求11所述的计算机设备，其特征在于，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述一个或多个处理器还执行以下步骤：
    对所述json数据中的多个参数进行遍历，提取表示终端的参数值，得到相应的终端标识；
    利用所述json数据判断是否发生预设的广告埋点所对应的埋点事件；及
    若是，则在所述json数据中提取表示广告的参数值，得到相应的广告标识符。
  13. 根据权利要求11所述的计算机设备，其特征在于，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述一个或多个处理器还执行以下步骤：
    将提取的终端标识发送至与终端对应的redis集合，通过所述与终端对应的redis集合对所述终端标识进行去重；及
    将提取的广告标识符发送至与广告对应的redis集合，通过所述与广告对应的redis集合对所述广告标识符进行去重。
  14. 根据权利要求11-13任一项所述的计算机设备，其特征在于，述埋点数据存储于多个源数据库；所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述一个或多个处理器还执行以下步骤：
    在目标数据库中获取多个字段名，利用所述字段名生成SQL语句；所述字段名包括广告主题和广告标识符；
    利用所述SQL语句在所述源数据库中提取相应的埋点数据；
    将提取到的埋点数据根据所述字段名写入目标数据库中；及
    在所述目标数据库中根据所述广告主题计算所述广告标识符的统计数量。
  15. 根据权利要求11-13所述的计算机设备，其特征在于，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述一个或多个处理器还执行以下步骤：
    接收终端发送的统计日志更新请求，所述统计日志的更新请求中携带了应用程序标识；
    根据所述应用程序标识查询是否存在更新后的统计日志，所述统计日志中包括更新后的广告埋点和对应的页面标识；
    若存在更新后的统计日志，则将所述更新后的统计日志返回至终端；
    当所述页面标识中的更新后的广告埋点被触发时，获取对应的埋点数据，上传所述埋点数据；及
    利用更新后的广告埋点对应的埋点数据计算更新后的广告对应的广告上报率。
  16. 一个或多个存储有计算机可读指令的计算机可读非易失性存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行以下步骤：
    接收终端上传的埋点数据；
    对所述埋点数据进行解析，得到json数据；
    在所述json数据中提取终端标识，以及与预设的广告埋点相对应的广告标识符；
    对预设时间段内的所述终端标识和所述广告标识符进行统计，得到终端标识的统计数量和广告标识符的统计数量；及
    利用所述终端标识的统计数量与所述广告标识符的统计数量计算相应的广告上报率。
  17. 根据权利要求16所述的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器还执行以下步骤：
    对所述json数据中的多个参数进行遍历，提取表示终端的参数值，得到相应的终端标识；
    利用所述json数据判断是否发生预设的广告埋点所对应的埋点事件；及
    若是，则在所述json数据中提取表示广告的参数值，得到相应的广告标识符。
  18. 根据权利要求16所述的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器还执行以下步骤：
    将提取的终端标识发送至与终端对应的redis集合，通过所述与终端对应的redis集合对所述终端标识进行去重；及
    将提取的广告标识符发送至与广告对应的redis集合，通过所述与广告对应的redis集合对所述广告标识符进行去重。
  19. 根据权利要求16-18任一项所述的存储介质，其特征在于，所述埋点数据存储于多个源数据库；所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器还执行以下步骤：
    在目标数据库中获取多个字段名，利用所述字段名生成SQL语句；所述字段名包括广告主题和广告标识符；
    利用所述SQL语句在所述源数据库中提取相应的埋点数据；
    将提取到的埋点数据根据所述字段名写入目标数据库中；及
    在所述目标数据库中根据所述广告主题计算所述广告标识符的统计数量。
  20. 根据权利要求16-18所述的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器还执行以下步骤：
    接收终端发送的统计日志更新请求，所述统计日志的更新请求中携带了应用程序标识；
    根据所述应用程序标识查询是否存在更新后的统计日志，所述统计日志中包括更新后的广告埋点和对应的页面标识；
    若存在更新后的统计日志，则将所述更新后的统计日志返回至终端；
    当所述页面标识中的更新后的广告埋点被触发时，获取对应的埋点数据，上传所述埋点数据；及
    利用更新后的广告埋点对应的埋点数据计算更新后的广告对应的广告上 报率。
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