WO2019242120A1 - 数据展示方法、计算机可读存储介质、终端设备及装置 - Google Patents

数据展示方法、计算机可读存储介质、终端设备及装置 Download PDF

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WO2019242120A1
WO2019242120A1 PCT/CN2018/105282 CN2018105282W WO2019242120A1 WO 2019242120 A1 WO2019242120 A1 WO 2019242120A1 CN 2018105282 W CN2018105282 W CN 2018105282W WO 2019242120 A1 WO2019242120 A1 WO 2019242120A1
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WO
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data
index
display
sub
indicator
Prior art date
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PCT/CN2018/105282
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English (en)
French (fr)
Inventor
汪庆
Original Assignee
平安科技（深圳）有限公司
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    • 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
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9035—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Definitions

  • the present application belongs to the field of computer technology, and particularly relates to a data display method, a computer-readable storage medium, a terminal device, and a device.
  • the indicator data When the user monitors the indicator data in the business system, if the indicator data is displayed only in the form of a data list, it will appear very abstract, it is difficult to give the user an intuitive feeling and affect the monitoring efficiency of the user. Therefore, currently in the system, it is often The indicator data will be displayed graphically, for example, the indicator data will be displayed through histograms, line charts, pie charts, and shadow charts. However, the user often needs to manually choose from these graphical display forms each time, and when the user needs to monitor multiple indicator data, and the graphical display form of each indicator data is different, it takes a lot of users Time setting, the efficiency is extremely low.
  • the embodiments of the present application provide a data display method, a computer-readable storage medium, a terminal device, and a device to solve the problem that the index data display format manually set by a user is extremely inefficient.
  • a first aspect of the embodiments of the present application provides a data display method, which may include:
  • a second aspect of the embodiments of the present application provides a computer-readable storage medium, where the computer-readable storage medium stores computer-readable instructions, and when the computer-readable instructions are executed by a processor, implement the steps of the foregoing data display method. .
  • a third aspect of the embodiments of the present application provides a data display terminal device including a memory, a processor, and computer-readable instructions stored in the memory and executable on the processor, where the processor executes all When the computer-readable instructions are described, the steps of the data display method are implemented.
  • a fourth aspect of the embodiments of the present application provides a data display device, which may include a module for implementing the steps of the foregoing data display method.
  • the embodiment of the present application has the beneficial effect that the embodiment of the present application uses a method of big data analysis to automatically select a display form that is most suitable for the user's usage habits for each index data, and does not require the user to manually set it each time. , Greatly improving the user's operating efficiency.
  • FIG. 1 is a flowchart of an embodiment of a data display method according to an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of obtaining various index data corresponding to a user identity
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of calculating a priority index for displaying various indicator data in various preset display forms
  • FIG. 4 is a flowchart of another embodiment of a data display method according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a structural diagram of an embodiment of a data display device according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 6 is a schematic block diagram of a data display terminal device according to an embodiment of the present application.
  • an embodiment of a data display method in an embodiment of the present application may include:
  • Step S101 Receive a data display request, and extract a user identity from the data display request.
  • the data display request may be sent by a user through a designated user interaction interface, and the data display request includes a user identity of the current user.
  • the user identity of each user is unique in the entire system.
  • the user identity can be the user's work number, mobile phone number, ID number, or other user-defined character strings.
  • the system will verify the user identity, that is, query the user database for the existence of the user identity. If the user identity already exists, the registration fails, and the user is reminded to register with another user identity. If the identity does not exist, the registration is successful and the registration information is saved to the user database. When the user logs in again, he or she logs in with the registered user ID and password.
  • the server compares the user ID and password entered by the user with the registration information stored in the database. The login can be performed normally after the comparison is successful.
  • Step S102 Acquire various index data corresponding to the user identity.
  • step S102 may specifically include:
  • Step S1021 Query a preset index list for a data index set corresponding to the user identity.
  • the data index set includes more than one data index, and each data index is a unique identifier of an index data.
  • Data index set 1 ⁇ data index 1, data index 2, data index 3 ⁇ User ID 2
  • Data index set 2 ⁇ data index 4, data index 5, data index 6 ⁇ User Identity 3
  • Data index set 3 ⁇ data index 7, data index 8, data index 9 ⁇ ... ... ... ...
  • a data index set corresponding to the user identity can be determined.
  • Step S1022 calculating a database index corresponding to each data index in the data index set.
  • Each database index is a unique identifier for a database.
  • each indicator data is stored in multiple databases.
  • a correspondence relationship between each data index and each database index is established by a hash function.
  • a database index corresponding to each data index in the data index set may be calculated according to the following formula:
  • DBIndex idx HashFunc (DataIndex idx )
  • idx is the serial number of the data index in the data index set, 1 ⁇ idx ⁇ IndexNum, IndexNum is the total number of data indexes in the data index set, and DataIndex idx is the idx-th data in the data index set Index.
  • HashFunc is a preset hash function. The hash function may include, but is not limited to, any of the commonly used hash functions in the prior art, such as MD4, MD5, and SHA1.
  • DBIndex idx corresponds to the idx data index. Database index.
  • each index data corresponding to the user identity is obtained from a database identified by each database index.
  • Step S103 Obtain an indicator data display record corresponding to the user identity within a preset statistical period.
  • the statistical period can be set to 1 month, 2 months, 3 months, half a year, one year, or other values according to the actual situation. Because too long-term data does not make much sense, it is generally set at one year. Within.
  • Step S104 Calculate a priority index for each indicator data to be displayed in various preset display forms according to the indicator data display records corresponding to the user identity.
  • step S104 may specifically include:
  • Step S1041 dividing the statistical period into T sub-periods.
  • T is a positive integer, and its value can be set according to the actual situation. For example, it can be set to 5, 10, 20, or other values. It should be noted that the larger the value of T, the greater the calculation amount, but the higher the calculation accuracy; the smaller the value of T, the greater the calculation amount, but the lower the calculation accuracy.
  • Step S1042 the statistics of the number of times each indicator data is displayed in various display forms in each sub-period, and the length of each display are separately counted.
  • Step S1043 Calculate a priority index for each indicator data to be displayed in various display forms.
  • the priority index of each indicator data to be displayed in various display forms can be calculated according to the following formula:
  • n is the serial number of the index data
  • 1 ⁇ n ⁇ N N is the total number of the index data
  • s is the serial number of the display form
  • 1 ⁇ s ⁇ S is the total number of the display form
  • t is the serial number of the sub-period
  • 1 ⁇ t ⁇ T T is the total number of sub-periods
  • m is the sequence number of impressions
  • 1 ⁇ m ⁇ M n, s, t , M n, s, t is the n-th index data in the t-th sub-period
  • GraphDuration n, s, t, m is the display time of the n-th index data in the t-th sub-period in the s-th display form
  • Weight t Is the weighting coefficient of the t-th sub-period
  • Weight t ⁇ Weight t + 1 that is, the later the sub-perio
  • Step S105 Determine a preferred display form of each indicator data.
  • the preferred display form is a display form having the highest priority index.
  • each indicator data can be determined by the following formula:
  • BestChart n Argmax (PriIndexSet n )
  • Argmax is the maximum independent variable function
  • PriIndexSet n is the priority index set of the n-th index data
  • PriIndexSet n [PriIndex n, 1 , PriIndex n, 2 , ..., PriIndex n, s ,. ., PriIndex n, S ]
  • BestChart n is the serial number of the preferred display form.
  • Step S106 Display each indicator data in the preferred display form.
  • the display form that best meets the user's usage habits is automatically selected without manual setting by the user, which greatly improves the user's operating efficiency.
  • user feedback can also be received.
  • the user can provide feedback through a designated user interaction interface. If the user does not provide any feedback, the user is described By default, the preferred display form is indeed the desired display form this time. If the user feedbacks a rejection message on some indicator data, it means that the preferred display form of the indicator data is not the desired display form. Then, the display form can be changed automatically, the display form with the next highest priority index is determined as the preferred display form, and the indicator data is displayed to the user in the newly determined preferred display form, and the above process is repeated continuously until the user is satisfied.
  • the process shown in Figure 1 is for old users who have used the system. For a user who uses the system for the first time, it does not have any history, that is, it is identified with the user.
  • the corresponding indicator data display record is empty, and it is impossible to determine its preference for various display forms according to the above steps.
  • users who follow the same indicator data should use the system more similarly, they can infer the user ’s preference for various display forms based on the historical records of other users who follow the same indicator data.
  • the data display method for this new user may further include the steps shown in FIG. 4:
  • Step S401 Determine each reference identity corresponding to the user identity.
  • the intersection of the first indicator data set and the second indicator data set is a non-empty set, and the first indicator data set is a set composed of index data corresponding to the user identity, and the second indicator data The set is a set composed of index data corresponding to the reference identity.
  • Step S402 Obtain an indicator data display record corresponding to the reference identity within a preset statistical period.
  • Step S402 is similar to step S103. For details, refer to the detailed description in step S103, and details are not described herein again.
  • Step S403 Calculate a priority index for each indicator data to be displayed in various preset display forms according to the indicator data display records corresponding to the reference identity.
  • the statistical period is first divided into T sub-periods.
  • n is the serial number of the index data
  • 1 ⁇ n ⁇ N N is the total number of the index data
  • c is the serial number of the reference identity
  • 1 ⁇ c ⁇ C n is the display of the nth index data
  • s is the serial number of the display form
  • 1 ⁇ s ⁇ S S is the total number of display forms
  • t is the serial number of the sub-period
  • 1 ⁇ t ⁇ T T is the total number of sub-periods
  • m is The sequence number of the impressions, 1 ⁇ m ⁇ M c, n, s, t , M c, n, s, t is the nth index data in the tth sub-period by the user identified by the cth reference identity as the sth
  • GraphDuration c, n, s, t, m is the nth index data.
  • the user identified by the cth reference identity in the tth sub-period is the mth time in the sth display form.
  • the length of time of the display Weight t is the weight coefficient of the t-th sub-period, and Weight t ⁇ Weight t + 1 , and PriIndex n, s is the priority index of the n-th index data to be displayed in the s-type display form.
  • Step S404 Determine a preferred display form of each indicator data.
  • Step S404 is similar to step S105. For details, refer to the detailed description in step S105, and details are not described herein again.
  • Step S405 Display each index data in the preferred display form.
  • Step S405 is similar to step S106. For details, refer to the detailed description in step S106, and details are not described herein again.
  • the user identity is automatically extracted from the data display request, so as to determine the identity of the user, and the user needs to be monitored through his user identity.
  • the index data of the user and the past indicator data display records of the user.
  • the user's usage habits are obtained, and each indicator data is displayed in the most commonly used display form by the user.
  • a big data analysis method is used to automatically select a display form for each index data that best suits the user's usage habits, without requiring the user to manually set each time, which greatly improves the user's operation efficiency.
  • FIG. 5 shows a structural diagram of an embodiment of a data display device provided by an embodiment of the present application.
  • a data display device may include:
  • a user identity extraction module 501 configured to receive a data display request and extract a user identity from the data display request;
  • a first priority index calculation module 504 configured to respectively calculate a priority index for each indicator data to be displayed in various preset display forms according to an indicator data display record corresponding to the user identity;
  • the preferred display form determination module 505 is configured to determine a preferred display form of each indicator data, and the preferred display form is a display form with the highest priority index;
  • a data display module 506 is configured to display each indicator data in the preferred display form.
  • FIG. 6 shows a schematic block diagram of a data display terminal device according to an embodiment of the present application. For ease of description, only a part related to the embodiment of the present application is shown.
  • the data display terminal device 6 may be a computing device such as a desktop computer, a notebook, a palmtop computer, and a cloud server.
  • the data display terminal device 6 may include a processor 60, a memory 61, and computer-readable instructions 62 stored in the memory 61 and executable on the processor 60.
  • a computer that executes the foregoing data display method may Read instruction.
  • the processor 60 executes the computer-readable instructions 62, the steps in the foregoing data display method embodiments are implemented.
  • each functional unit in each embodiment of the present application When each functional unit in each embodiment of the present application is implemented in the form of a software functional unit and sold or used as an independent product, it may be stored in a computer-readable storage medium.
  • the technical solution of the present application is essentially a part that contributes to the existing technology or all or part of the technical solution can be embodied in the form of a software product, which is stored in a storage medium Including a plurality of computer-readable instructions for causing a computer device (which may be a personal computer, a server, or a network device, etc.) to perform all or part of the steps of the method described in the embodiments of the present application.

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Abstract

一种数据展示方法、计算机可读存储介质、终端设备及装置。所述方法接收数据展示请求，并从所述数据展示请求中提取用户身份标识（S101）；获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据（S102）；获取在预设的统计时段内与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录（S103）；根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数（S104）；分别确定各个指标数据的优选展示形式（S105）；分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示（S106）。通过该方法，使用大数据分析的方式自动为每个指标数据选择最符合用户使用习惯的展示形式，无需用户每次均进行手工设置，大大提高了用户的操作效率。

Description

数据展示方法、计算机可读存储介质、终端设备及装置
本申请要求于2018年6月20日提交中国专利局、申请号为201810635621.5、发明名称为“一种数据展示方法、计算机可读存储介质及终端设备”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
本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种数据展示方法、计算机可读存储介质、终端设备及装置。
背景技术
当用户对业务系统中的指标数据进行监控时，如果仅仅通过数据列表的形式展示这些指标数据，会显得非常抽象，难以给用户直观的感觉，影响用户的监控效率，因此，目前在系统中往往会对指标数据进行图形化的展示，例如，通过柱状图、折线图、饼状图、阴影图等来对指标数据进行展示。但是，每次往往需要由用户手工从这些图形化展示形式中做出选择，而当用户需要监控多个指标数据，而每个指标数据的图形化展示形式又不相同时，则需要耗费用户大量的时间进行设置，效率极低。
技术问题
有鉴于此，本申请实施例提供了一种数据展示方法、计算机可读存储介质、终端设备及装置，以解决由用户手工设置指标数据展示形式效率极低的问题。
技术解决方案
本申请实施例的第一方面提供了一种数据展示方法，可以包括：
接收数据展示请求，并从所述数据展示请求中提取用户身份标识；
获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据；
获取在预设的统计时段内与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录；
根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数；
分别确定各个指标数据的优选展示形式，所述优选展示形式为所述优先指数最高的展示形式；
分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
本申请实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述数据展示方法的步骤。
本申请实施例的第三方面提供了一种数据展示终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行 所述计算机可读指令时实现上述数据展示方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种数据展示装置，可以包括用于实现上述数据展示方法的步骤的模块。
有益效果
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例使用大数据分析的方式自动为每个指标数据选择最符合用户使用习惯的展示形式，无需用户每次均进行手工设置，大大提高了用户的操作效率。
附图说明
图1为本申请实施例中一种数据展示方法的一个实施例流程图；
图2为获取与用户身份标识对应的各个指标数据的示意流程图；
图3为计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数的示意流程图；
图4为本申请实施例中一种数据展示方法的另一个实施例流程图；
图5为本申请实施例中一种数据展示装置的一个实施例结构图；
图6为本申请实施例中一种数据展示终端设备的示意框图。
本发明的实施方式
请参阅图1，本申请实施例中一种数据展示方法的一个实施例可以包括：
步骤S101、接收数据展示请求，并从所述数据展示请求中提取用户身份标识。
所述数据展示请求可以是在用户通过指定的用户交互界面发送的，所述数据展示请求中包括当前用户的用户身份标识。每个用户的用户身份标识在整个系统中均是唯一的，该用户身份标识可以是用户的工号、手机号、身份证号，也可以是用户自定义的其它字符串。
在此之前，用户需要先在系统上进行注册，并设置对应的用户身份标识和登录密码。系统会对用户身份标识进行核实，即在存储用户信息的用户数据库中查询该用户身份标识是否存在，若该用户身份标识已存在，则注册失败，提醒用户使用其他用户身份标识注册，若该用户身份标识不存在，则注册成功，将注册信息保存至用户数据库中。用户再次登录时，通过已注册的用户身份标识、密码进行登录，服务器将用户输入的用户身份标识、密码与数据库中保存的注册信息进行比对，比对成功才可正常登录。
步骤S102、获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据。
如图2所示，步骤S102具体可以包括：
步骤S1021、在预设的指标列表中查询与所述用户身份标识对应的数据索引集合。
所述数据索引集合中包括一个以上的数据索引，每个数据索引均为一个指标数据的唯一标识。
由于每个用户在其公司内部的职责是各不相同，对该用户而言，并不需要了解所有的指标数据情况，而只需了解与其职责相关的指标数据。
在所述指标列表中预先存储了各个用户身份标识与各个数据索引集合之间的对应关系，如下表所示：
用户身份标识 数据索引集合
用户身份标识1 数据索引集合1＝{数据索引1，数据索引2，数据索引3}
用户身份标识2 数据索引集合2＝{数据索引4，数据索引5，数据索引6}
用户身份标识3 数据索引集合3＝{数据索引7，数据索引8，数据索引9}
…… ……
…… ……
在提取到用户身份标识之后，通过查询该指标列表，即可确定与所述用户身份标识对应的数据索引集合。
需要注意地是，随着时间的推移，用户的工作职责也可能不断地发生变化，其所需监控的指标也会发生变化，该指标列表也要随之进行变更。
步骤S1022、分别计算与所述数据索引集合中的各个数据索引对应的数据库索引。
每个数据库索引均为一个数据库的唯一标识。
本实施例将各个指标数据存储在多个数据库中，为了保证各个数据库之间的存储均衡，通过哈希函数建立起了各个数据索引与各个数据库索引之间的对应关系。
具体地，可以根据下式分别计算与所述数据索引集合中的各个数据索引对应的数据库索引：
DBIndex idx＝HashFunc(DataIndex idx)
其中，idx为数据索引在所述数据索引集合中的序号，1≤idx≤IndexNum，IndexNum为所述数据索引集合中数据索引的总数目，DataIndex idx为所述数据索引集合中的第idx个数据索引，HashFunc为预设的哈希函数，所述哈希函数可以包括但不限于MD4、MD5、SHA1等任意一个现有技术中常用的哈希函数，DBIndex idx为与第idx个数据索引对应的数据库索引。
步骤S1023、分别从各个数据库索引所标识的数据库中获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据。
步骤S103、获取在预设的统计时段内与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录。
所述统计时段可以根据实际情况设置为1个月，2个月，3个月，半年，一年或者其它取值，由于过于久远的数据参考意义不大，因此一般将其设置在一年之内为宜。
步骤S104、根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数。
如图3所示，步骤S104具体可以包括：
步骤S1041、将所述统计时段划分为T个子时段。
T为正整数，其取值可以根据实际情况设置，例如，可以将其设置为5、10、20或者其它取值等等。需要注意地是，T取值越大，则计算量也越大，但计算精度越高；T取值越小，则计算量也越大，但计算精度越低。
步骤S1042、分别统计各个指标数据在各个子时段内以各种展示形式进行展示的次数，以及每次的展示时长。
步骤S1043、分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数。
具体地，可以根据下式分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数：
Figure PCTCN2018105282-appb-000001
其中，n为指标数据的序号，1≤n≤N，N为指标数据的总数目，s为展示形式的序号，1≤s≤S，S为展示形式的总数目，t为子时段的序号，1≤t≤T，T为子时段的总数目，m为展示次数的序号，1≤m≤M n,s,t，M n,s,t为第n个指标数据在第t个子时段内以第s种展示形式进行展示的总次数，GraphDuration n,s,t,m为第n个指标数据在第t个子时段内第m次以第s种展示形式进行展示的展示时长，Weight t为第t个子时段的权重系数，且Weight t<Weight t+1，即越靠后的子时段权重系数越大，这是因为与当前时刻越接近的数据，其参考意义越大，而与当前时刻越久远的数据，其参考意义越小，例如，本周记录的数据显然要比几个月前的数据更能反映用户当前的使用习惯，PriIndex n,s为第n个指标数据以第s种展示形式进行展示的优先指数。
步骤S105、分别确定各个指标数据的优选展示形式。
所述优选展示形式为所述优先指数最高的展示形式。
具体地，可以通过下式确定各个指标数据的优选展示形式：
BestChart n＝Argmax(PriIndexSet n)
＝Argmax([PriIndex n,1,PriIndex n,2,......,PriIndex n,s,......,PriIndex n,S])
其中，Argmax为最大自变量函数，PriIndexSet n为第n个指标数据的优先指数集合， 且PriIndexSet n＝[PriIndex n,1,PriIndex n,2,......,PriIndex n,s,......,PriIndex n,S]，BestChart n为所述优选展示形式的序号。
步骤S106、分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
即自动为每个指标数据选择最符合用户使用习惯的展示形式，无需用户进行手工设置，大大提高了用户的操作效率。
进一步地，在分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示后，还可以接收用户的反馈，例如，用户可以通过指定的用户交互界面进行反馈，若用户未做出任何反馈，则说明用户默认了所述优选展示形式确实是其本次想要的展示形式，若用户对某个指标数据反馈了拒绝消息，则说明该指标数据的优选展示形式并非是其本次想要的展示形式，则可以自动对展示形式进行变更，将优先指数次高的展示形式确定为优选展示形式，并将该指标数据以新确定的优选展示形式展示给用户，不断地重复以上过程，直至用户满意为止。
特别需要注意的是，图1所示的处理过程是针对使用过系统的老用户而言的，对于一个初次使用本系统的用户而言，其并无任何历史记录，即与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录为空，无法根据以上步骤确定其对各种展示形式的偏好。但是，考虑到关注相同指标数据的用户使用系统的习惯应该较为类似，因此可以根据与其关注相同指标数据的其他用户的历史记录推断该用户对各种展示形式的偏好。
具体地，针对这种新用户的数据展示方法还可以包括如图4所示的步骤：
步骤S401、确定与所述用户身份标识对应的各个参考身份标识。
其中，第一指标数据集合与第二指标数据集合的交集为非空集合，所述第一指标数据集合为由与所述用户身份标识对应的指标数据所组成的集合，所述第二指标数据集合为由与所述参考身份标识对应的指标数据所组成的集合。
步骤S402、获取在预设的统计时段内与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录。
步骤S402与步骤S103较为类似，具体可参照步骤S103中的详细说明，此处不再赘述。
步骤S403、根据与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数。
具体地，首先将所述统计时段划分为T个子时段。
然后分别统计各个指标数据在各个子时段内被各个参考身份标识的用户以各种展示形式进行展示的次数，以及每次的展示时长。
最后，根据下式分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数：
Figure PCTCN2018105282-appb-000002
其中，n为指标数据的序号，1≤n≤N，N为指标数据的总数目，c为参考身份标识的序号，1≤c≤C n，C n为对第n个指标数据进行过展示的用户的总数目，s为展示形式的序号，1≤s≤S，S为展示形式的总数目，t为子时段的序号，1≤t≤T，T为子时段的总数目，m为展示次数的序号，1≤m≤M c,n,s,t，M c,n,s,t为第n个指标数据在第t个子时段内被第c个参考身份标识的用户以第s种展示形式进行展示的总次数，GraphDuration c,n,s,t,m为第n个指标数据在第t个子时段内被第c个参考身份标识的用户第m次以第s种展示形式进行展示的展示时长，Weight t为第t个子时段的权重系数，且Weight t<Weight t+1，PriIndex n,s为第n个指标数据以第s种展示形式进行展示的优先指数。
步骤S404、分别确定各个指标数据的优选展示形式。
步骤S404与步骤S105类似，具体可参照步骤S105中的详细说明，此处不再赘述。
步骤S405、分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
步骤S405与步骤S106类似，具体可参照步骤S106中的详细说明，此处不再赘述。
综上所述，本申请实施例当用户有进行指标数据展示的需求时，自动从数据展示请求中提取出其用户身份标识，从而确定出用户的身份，通过其用户身份标识获取该用户需要监控的指标数据以及该用户过往的指标数据展示记录，通过对这些指标数据展示记录进行大数据分析，得到用户的使用习惯，对每个指标数据分别以用户最惯常使用的展示形式对其进行展示。通过本申请实施例，使用大数据分析的方式自动为每个指标数据选择最符合用户使用习惯的展示形式，无需用户每次均进行手工设置，大大提高了用户的操作效率。
对应于上文实施例所述的一种数据展示方法，图5示出了本申请实施例提供的一种数据展示装置的一个实施例结构图。
本实施例中，一种数据展示装置可以包括：
用户身份标识提取模块501，用于接收数据展示请求，并从所述数据展示请求中提取用户身份标识；
指标数据获取模块502，用于获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据；
第一展示记录获取模块503，用于获取在预设的统计时段内与所述用户身份标识对 应的指标数据展示记录；
第一优先指数计算模块504，用于根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数；
优选展示形式确定模块505，用于分别确定各个指标数据的优选展示形式，所述优选展示形式为所述优先指数最高的展示形式；
数据展示模块506，用于分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图6示出了本申请实施例提供的一种数据展示终端设备的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
在本实施例中，所述数据展示终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该数据展示终端设备6可包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机可读指令62，例如执行上述的数据展示方法的计算机可读指令。所述处理器60执行所述计算机可读指令62时实现上述各个数据展示方法实施例中的步骤。
在本申请各个实施例中的各功能单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干计算机可读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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

Claims (20)

  1. 一种数据展示方法，其特征在于，包括：
    接收数据展示请求，并从所述数据展示请求中提取用户身份标识；
    获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据；
    获取在预设的统计时段内与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录；
    根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数；
    分别确定各个指标数据的优选展示形式，所述优选展示形式为所述优先指数最高的展示形式；
    分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
  2. 根据权利要求1所述的数据展示方法，其特征在于，所述获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据包括：
    在预设的指标列表中查询与所述用户身份标识对应的数据索引集合，所述数据索引集合中包括一个以上的数据索引，每个数据索引均为一个指标数据的唯一标识；
    根据下式分别计算与所述数据索引集合中的各个数据索引对应的数据库索引，每个数据库索引均为一个数据库的唯一标识：
    DBIndex idx＝HashFunc(DataIndex idx)
    其中，idx为数据索引在所述数据索引集合中的序号，1≤idx≤IndexNum，IndexNum为所述数据索引集合中数据索引的总数目，DataIndex idx为所述数据索引集合中的第idx个数据索引，HashFunc为预设的哈希函数，DBIndex idx为与第idx个数据索引对应的数据库索引；
    分别从各个数据库索引所标识的数据库中获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据。
  3. 根据权利要求1所述的数据展示方法，其特征在于，所述根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数包括：
    将所述统计时段划分为T个子时段，T为正整数；
    分别统计各个指标数据在各个子时段内以各种展示形式进行展示的次数，以及每次的展示时长；
    根据下式分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数：
    Figure PCTCN2018105282-appb-100001
    其中，n为指标数据的序号，1≤n≤N，N为指标数据的总数目，s为展示形式的序号，1≤s≤S，S为展示形式的总数目，t为子时段的序号，1≤t≤T，T为子时段的总数目，m为展示次数的序号，1≤m≤M n,s,t，M n,s,t为第n个指标数据在第t个子时段内以第s种展示形式进行展示的总次数，GraphDuration n,s,t,m为第n个指标数据在第t个子时段内第m次以第s种展示形式进行展示的展示时长，Weight t为第t个子时段的权重系数，且Weight t<Weight t+1，PriIndex n,s为第n个指标数据以第s种展示形式进行展示的优先指数。
  4. 根据权利要求1所述的数据展示方法，其特征在于，还包括：
    若与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录为空，则确定与所述用户身份标识对应的各个参考身份标识，其中，第一指标数据集合与第二指标数据集合的交集为非空集合，所述第一指标数据集合为由与所述用户身份标识对应的指标数据所组成的集合，所述第二指标数据集合为由与所述参考身份标识对应的指标数据所组成的集合；
    获取在预设的统计时段内与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录；
    根据与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数；
    分别确定各个指标数据的优选展示形式；
    分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
  5. 根据权利要求4所述的数据展示方法，其特征在于，所述根据与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数包括：
    将所述统计时段划分为T个子时段，T为正整数；
    分别统计各个指标数据在各个子时段内被各个参考身份标识的用户以各种展示形式进行展示的次数，以及每次的展示时长；
    根据下式分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数：
    Figure PCTCN2018105282-appb-100002
    其中，n为指标数据的序号，1≤n≤N，N为指标数据的总数目，c为参考身份标识的序号，1≤c≤C n，C n为对第n个指标数据进行过展示的用户的总数目，s为展示形式的序号，1≤s≤S，S为展示形式的总数目，t为子时段的序号，1≤t≤T，T为子时段的总数目，m为展示次数的序号，1≤m≤M c,n,s,t，M c,n,s,t为第n个指标数据在第t个子时段内被第c个参考身份标识的用户以第s种展示形式进行展示的总次数，GraphDuration c,n,s,t,m为第n个指标数据在第t个子时段内被第c个参考身份标识的用户第m次以第s种展示形式进行展示的展示时长，Weight t为第t个子时段的权重系数，且Weight t<Weight t+1，PriIndex n,s为第n个指标数据以第s种展示形式进行展示的优先指数。
  6. 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：
    接收数据展示请求，并从所述数据展示请求中提取用户身份标识；
    获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据；
    获取在预设的统计时段内与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录；
    根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数；
    分别确定各个指标数据的优选展示形式，所述优选展示形式为所述优先指数最高的展示形式；
    分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
  7. 根据权利要求6所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据包括：
    在预设的指标列表中查询与所述用户身份标识对应的数据索引集合，所述数据索引集合中包括一个以上的数据索引，每个数据索引均为一个指标数据的唯一标识；
    根据下式分别计算与所述数据索引集合中的各个数据索引对应的数据库索引，每个数据库索引均为一个数据库的唯一标识：
    DBIndex idx＝HashFunc(DataIndex idx)
    其中，idx为数据索引在所述数据索引集合中的序号，1≤idx≤IndexNum，IndexNum为所述数据索引集合中数据索引的总数目，DataIndex idx为所述数据索引集合中的第idx个数据索引，HashFunc为预设的哈希函数，DBIndex idx为与第idx个数据索引对应的数据库索引；
    分别从各个数据库索引所标识的数据库中获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据。
  8. 根据权利要求6所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数包括：
    将所述统计时段划分为T个子时段，T为正整数；
    分别统计各个指标数据在各个子时段内以各种展示形式进行展示的次数，以及每次的展示时长；
    根据下式分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数：
    Figure PCTCN2018105282-appb-100003
    其中，n为指标数据的序号，1≤n≤N，N为指标数据的总数目，s为展示形式的序号，1≤s≤S，S为展示形式的总数目，t为子时段的序号，1≤t≤T，T为子时段的总数目，m为展示次数的序号，1≤m≤M n,s,t，M n,s,t为第n个指标数据在第t个子时段内以第s种展示形式进行展示的总次数，GraphDuration n,s,t,m为第n个指标数据在第t个子时段内第m次以第s种展示形式进行展示的展示时长，Weight t为第t个子时段的权重系数，且Weight t<Weight t+1，PriIndex n,s为第n个指标数据以第s种展示形式进行展示的优先指数。
  9. 根据权利要求6所述的计算机可读存储介质，其特征在于，还包括：
    若与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录为空，则确定与所述用户身份标识对应的各个参考身份标识，其中，第一指标数据集合与第二指标数据集合的交集为非空集合，所述第一指标数据集合为由与所述用户身份标识对应的指标数据所组成的集合，所述第二指标数据集合为由与所述参考身份标识对应的指标数据所组成的集合；
    获取在预设的统计时段内与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录；
    根据与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数；
    分别确定各个指标数据的优选展示形式；
    分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
  10. 根据权利要求9所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述根据与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数包括：
    将所述统计时段划分为T个子时段，T为正整数；
    分别统计各个指标数据在各个子时段内被各个参考身份标识的用户以各种展示形式进行展示的次数，以及每次的展示时长；
    根据下式分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数：
    Figure PCTCN2018105282-appb-100004
    其中，n为指标数据的序号，1≤n≤N，N为指标数据的总数目，c为参考身份标识的序号，1≤c≤C n，C n为对第n个指标数据进行过展示的用户的总数目，s为展示形式的序号，1≤s≤S，S为展示形式的总数目，t为子时段的序号，1≤t≤T，T为子时段的总数目，m为展示次数的序号，1≤m≤M c,n,s,t，M c,n,s,t为第n个指标数据在第t个子时段内被第c个参考身份标识的用户以第s种展示形式进行展示的总次数，GraphDuration c,n,s,t,m为第n个指标数据在第t个子时段内被第c个参考身份标识的用户第m次以第s种展示形式进行展示的展示时长，Weight t为第t个子时段的权重系数，且Weight t<Weight t+1，PriIndex n,s为第n个指标数据以第s种展示形式进行展示的优先指数。
  11. 一种数据展示终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
    接收数据展示请求，并从所述数据展示请求中提取用户身份标识；
    获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据；
    获取在预设的统计时段内与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录；
    根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数；
    分别确定各个指标数据的优选展示形式，所述优选展示形式为所述优先指数最高的展示形式；
    分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
  12. 根据权利要求11所述的数据展示终端设备，其特征在于，所述获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据包括：
    在预设的指标列表中查询与所述用户身份标识对应的数据索引集合，所述数据索引集合中包括一个以上的数据索引，每个数据索引均为一个指标数据的唯一标识；
    根据下式分别计算与所述数据索引集合中的各个数据索引对应的数据库索引，每个数据库索引均为一个数据库的唯一标识：
    DBIndex idx＝HashFunc(DataIndex idx)
    其中，idx为数据索引在所述数据索引集合中的序号，1≤idx≤IndexNum，IndexNum为所述数据索引集合中数据索引的总数目，DataIndex idx为所述数据索引集合中的第idx个数据索引，HashFunc为预设的哈希函数，DBIndex idx为与第idx个数据索引对应的数据库索引；
    分别从各个数据库索引所标识的数据库中获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据。
  13. 根据权利要求11所述的数据展示终端设备，其特征在于，所述根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数包括：
    将所述统计时段划分为T个子时段，T为正整数；
    分别统计各个指标数据在各个子时段内以各种展示形式进行展示的次数，以及每次的展示时长；
    根据下式分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数：
    Figure PCTCN2018105282-appb-100005
    其中，n为指标数据的序号，1≤n≤N，N为指标数据的总数目，s为展示形式的 序号，1≤s≤S，S为展示形式的总数目，t为子时段的序号，1≤t≤T，T为子时段的总数目，m为展示次数的序号，1≤m≤M n,s,t，M n,s,t为第n个指标数据在第t个子时段内以第s种展示形式进行展示的总次数，GraphDuration n,s,t,m为第n个指标数据在第t个子时段内第m次以第s种展示形式进行展示的展示时长，Weight t为第t个子时段的权重系数，且Weight t<Weight t+1，PriIndex n,s为第n个指标数据以第s种展示形式进行展示的优先指数。
  14. 根据权利要求11所述的数据展示终端设备，其特征在于，还包括：
    若与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录为空，则确定与所述用户身份标识对应的各个参考身份标识，其中，第一指标数据集合与第二指标数据集合的交集为非空集合，所述第一指标数据集合为由与所述用户身份标识对应的指标数据所组成的集合，所述第二指标数据集合为由与所述参考身份标识对应的指标数据所组成的集合；
    获取在预设的统计时段内与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录；
    根据与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数；
    分别确定各个指标数据的优选展示形式；
    分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
  15. 根据权利要求14所述的数据展示终端设备，其特征在于，所述根据与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数包括：
    将所述统计时段划分为T个子时段，T为正整数；
    分别统计各个指标数据在各个子时段内被各个参考身份标识的用户以各种展示形式进行展示的次数，以及每次的展示时长；
    根据下式分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数：
    Figure PCTCN2018105282-appb-100006
    其中，n为指标数据的序号，1≤n≤N，N为指标数据的总数目，c为参考身份标识的序号，1≤c≤C n，C n为对第n个指标数据进行过展示的用户的总数目，s为展示形式的序号，1≤s≤S，S为展示形式的总数目，t为子时段的序号，1≤t≤T，T为子时 段的总数目，m为展示次数的序号，1≤m≤M c,n,s,t，M c,n,s,t为第n个指标数据在第t个子时段内被第c个参考身份标识的用户以第s种展示形式进行展示的总次数，GraphDuration c,n,s,t,m为第n个指标数据在第t个子时段内被第c个参考身份标识的用户第m次以第s种展示形式进行展示的展示时长，Weight t为第t个子时段的权重系数，且Weight t<Weight t+1，PriIndex n,s为第n个指标数据以第s种展示形式进行展示的优先指数。
  16. 一种数据展示装置，其特征在于，包括：
    用户身份标识提取模块，用于接收数据展示请求，并从所述数据展示请求中提取用户身份标识；
    指标数据获取模块，用于获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据；
    第一展示记录获取模块，用于获取在预设的统计时段内与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录；
    第一优先指数计算模块，用于根据与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数；
    优选展示形式确定模块，用于分别确定各个指标数据的优选展示形式，所述优选展示形式为所述优先指数最高的展示形式；
    数据展示模块，用于分别将各个指标数据以所述优选展示形式进行展示。
  17. 根据权利要求16所述的数据展示装置，其特征在于，所述指标数据获取模块包括：
    数据索引集合查询单元，用于在预设的指标列表中查询与所述用户身份标识对应的数据索引集合，所述数据索引集合中包括一个以上的数据索引，每个数据索引均为一个指标数据的唯一标识；
    数据库索引计算单元，用于根据下式分别计算与所述数据索引集合中的各个数据索引对应的数据库索引，每个数据库索引均为一个数据库的唯一标识：
    DBIndex idx＝HashFunc(DataIndex idx)
    其中，idx为数据索引在所述数据索引集合中的序号，1≤idx≤IndexNum，IndexNum为所述数据索引集合中数据索引的总数目，DataIndex idx为所述数据索引集合中的第idx个数据索引，HashFunc为预设的哈希函数，DBIndex idx为与第idx个数据索引对应的数据库索引；
    指标数据获取单元，用于分别从各个数据库索引所标识的数据库中获取与所述用户身份标识对应的各个指标数据。
  18. 根据权利要求16所述的数据展示装置，其特征在于，所述第一优先指数计算模块可以包括：
    子时段划分单元，用于将所述统计时段划分为T个子时段，T为正整数；
    第一统计单元，用于分别统计各个指标数据在各个子时段内以各种展示形式进行展示的次数，以及每次的展示时长；
    第一优先指数计算单元，用于根据下式分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数：
    Figure PCTCN2018105282-appb-100007
    其中，n为指标数据的序号，1≤n≤N，N为指标数据的总数目，s为展示形式的序号，1≤s≤S，S为展示形式的总数目，t为子时段的序号，1≤t≤T，T为子时段的总数目，m为展示次数的序号，1≤m≤M n,s,t，M n,s,t为第n个指标数据在第t个子时段内以第s种展示形式进行展示的总次数，GraphDuration n,s,t,m为第n个指标数据在第t个子时段内第m次以第s种展示形式进行展示的展示时长，Weight t为第t个子时段的权重系数，且Weight t<Weight t+1，PriIndex n,s为第n个指标数据以第s种展示形式进行展示的优先指数。
  19. 根据权利要求16所述的数据展示装置，其特征在于，还包括：
    参考身份标识确定模块，用于若与所述用户身份标识对应的指标数据展示记录为空，则确定与所述用户身份标识对应的各个参考身份标识，其中，第一指标数据集合与第二指标数据集合的交集为非空集合，所述第一指标数据集合为由与所述用户身份标识对应的指标数据所组成的集合，所述第二指标数据集合为由与所述参考身份标识对应的指标数据所组成的集合；
    第二展示记录获取模块，用于获取在预设的统计时段内与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录；
    第二优先指数计算模块，用于根据与所述参考身份标识对应的指标数据展示记录分别计算各个指标数据以预设的各种展示形式进行展示的优先指数。
  20. 根据权利要求19所述的数据展示装置，其特征在于，所述第二优先指数计算模块包括：
    子时段划分单元，用于将所述统计时段划分为T个子时段，T为正整数；
    第二统计单元，用于分别统计各个指标数据在各个子时段内被各个参考身份标识的用户以各种展示形式进行展示的次数，以及每次的展示时长；
    第二优先指数计算单元，用于根据下式分别计算各个指标数据以各种展示形式进行展示的优先指数：
    Figure PCTCN2018105282-appb-100008
    其中，n为指标数据的序号，1≤n≤N，N为指标数据的总数目，c为参考身份标识的序号，1≤c≤C n，C n为对第n个指标数据进行过展示的用户的总数目，s为展示形式的序号，1≤s≤S，S为展示形式的总数目，t为子时段的序号，1≤t≤T，T为子时段的总数目，m为展示次数的序号，1≤m≤M c,n,s,t，M c,n,s,t为第n个指标数据在第t个子时段内被第c个参考身份标识的用户以第s种展示形式进行展示的总次数，GraphDuration c,n,s,t,m为第n个指标数据在第t个子时段内被第c个参考身份标识的用户第m次以第s种展示形式进行展示的展示时长，Weight t为第t个子时段的权重系数，且Weight t<Weight t+1，PriIndex n,s为第n个指标数据以第s种展示形式进行展示的优先指数。
PCT/CN2018/105282 2018-06-20 2018-09-12 数据展示方法、计算机可读存储介质、终端设备及装置 WO2019242120A1 (zh)

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