CN110727710B - 数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及数据分析技术，提供了一种数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取业务数据和预配置的数据标准表；建立所述业务数据和所述数据标准表中的数据之间的映射关系，得到所述业务数据对应的标准数据项；确定所述业务数据对应的业务产品和所述业务产品对应的数据分析模板；将所述业务数据和所述数据分析模板中的参考业务数据进行比对分析，以及将所述标准数据项与所述数据分析模板中的参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告。采用本方法能够降低数据分析成本。

Description

数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域，特别是涉及一种数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

数据分析是指使用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的结果对于业务产品上线有较大的影响，当某些数据对应的数据分析结果为不合格时，往往会导致业务产品不能上线。

目前，通常是直接针对源表数据进行分析。然而，由于数据源变化多样，故需要针对不同的数据源分别开发不同的定制脚本来分析相应的源表数据，提高了脚本的开发和维护成本，从而提高了数据分析成本。由此，传统的数据分析方式存在数据分析成本较高的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低数据分析成本的数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种数据分析方法，所述方法包括：

获取业务数据和预配置的数据标准表；

建立所述业务数据和所述数据标准表中的数据之间的映射关系，得到所述业务数据对应的标准数据项；

确定所述业务数据对应的业务产品和所述业务产品对应的数据分析模板；

将所述业务数据和所述数据分析模板中的参考业务数据进行比对分析，以及将所述标准数据项与所述数据分析模板中的参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告。

在其中一个实施例中，所述建立所述业务数据和所述数据标准表中的数据之间的映射关系，得到所述业务数据对应的标准数据项，包括：

对所述业务数据进行关键字识别得到业务数据关键字；

获取所述数据标准表中每个数据的标准关键字；

从所述标准关键字中筛选与所述业务数据关键字匹配的目标标准关键字；

当筛选出目标标准关键字时，建立所述业务数据与所述目标标准关键字对应的数据之间的映射关系，并将所述目标标准关键字对应的标准数据项确定为所述业务数据对应的标准数据项。

在其中一个实施例中，所述建立所述业务数据和所述数据标准表中的数据之间的映射关系，得到所述业务数据对应的标准数据项，还包括：

当未筛选出目标标准关键字时，将所述业务数据发送至终端进行处理；

接收所述终端对应于所述业务数据反馈的数据项；

将接收的所述数据项确定为所述业务数据对应的标准数据项。

在其中一个实施例中，所述将所述业务数据和所述数据分析模板中的参考业务数据进行比对分析，以及将所述标准数据项与所述数据分析模板中的参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告，包括：

获取所述业务产品对应的上线规则参数；

根据所述上线规则参数从所述数据分析模板中提取参考业务数据，以及所述参数业务数据对应的参考标准数据项；

将所述业务数据和所述参考业务数据进行比对分析，以及将所述标准数据项与所述参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告

在其中一个实施例中，所述将所述业务数据和所述数据分析模板中的参考业务数据进行比对分析，以及将所述标准数据项与所述数据分析模板中的参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告之后，所述方法还包括：

提取所述数据分析报告中的分析结果；

对所述分析结果进行分类得到分类后的分析结果；

根据预设分析类别中的分析结果对不合格的上线规则参数进行标记；

根据标记的上线规则参数确定不符合上线条件的业务产品。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取所述业务产品对应的产品需求信息；

根据所述数据分析报告提取所述业务产品中不合格的上线规则参数；

根据所述产品需求信息对提取出的所述上线规则参数进行调整。

在其中一个实施例中，所述数据分析模板的建立步骤包括：

获取所述业务产品对应的产品需求信息；

从所述产品需求信息中提取参考业务数据；

根据所述数据标准表确定与所述参考业务数据对应的参考标准数据项；

根据所述参考业务数据和所述参考标准数据项建立与所述业务产品对应的数据分析模板。

一种数据分析装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取业务数据和预配置的数据标准表；

映射模块，用于建立所述业务数据和所述数据标准表中的数据之间的映射关系，得到所述业务数据对应的标准数据项；

确定模块，用于确定所述业务数据对应的业务产品和所述业务产品对应的数据分析模板；

分析模块，用于将所述业务数据和所述数据分析模板中的参考业务数据进行比对分析，以及将所述标准数据项与所述数据分析模板中的参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个实施例中所述的数据分析方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例中所述的数据分析方法的步骤。

上述数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质，基于预配置的数据标准表对待分析的业务数据进行映射，建立业务数据与数据标准表中数据之间的映射关系，得到业务数据对应的标准数据项，无需进行数据清洗和转换等复杂操作，基于数据标准表即可得到待分析的标准数据项，能够提高标准数据项的获取效率和准确性。根据业务数据对应的业务产品快速确定与该业务数据相匹配的数据分析模板，并基于该数据分析模板中的参考业务数据和参考标准数据项分别对该业务数据和相应标准数据项进行比对分析，能够提高数据分析的效率和准确性，而且基于数据分析快速而准确的得到数据分析报告，以便于基于该数据分析报告进行进一步的数据分析，由此能够降低数据分析的成本。

附图说明

图1为一个实施例中数据分析方法的应用场景图；

图2为一个实施例中数据分析方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中数据分析方法的流程示意图；

图4为一个实施例中数据分析装置的结构框图；

图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

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。

本申请提供的数据分析方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。服务器104获取业务数据和预配置的数据标准表，建立业务数据和数据标准表中的数据之间的映射关系，以得到该业务数据对应的标准数据项，根据业务数据对应的业务产品确定相应的数据分析模板，并按照数据分析模板中的参考业务数据和参考标准数据项分别对业务数据和相应标准数据项进行数据分析，得到数据分析报告。可以理解，服务器104可从终端102获取业务数据，并将针对业务数据得到的数据分析报告反馈至终端102。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种数据分析方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

S202，获取业务数据和预配置的数据标准表。

其中，业务数据是业务相关的数据，具体可以是用户通过终端输入的与业务相关的样例数据。业务数据比如家庭基本信息、个人健康档案或个人收入支出数据。数据标准表是根据预设标准建立的包括多个标准数据的标准表或参照表。数据标准表中可存储有不同格式的数据，还可存储有与各数据对应的标准数据项。数据标准表中的数据为标准数据，也即规范数据，是符合国家标准或规范、且能够适用于多个业务产品或多个业务***的数据。

具体地，服务器实时检测数据分析触发事件，当检测到数据分析触发事件时，根据所检测到的数据分析触发事件获取待分析的业务数据，以及预配置的数据标准表。数据分析触发事件是用于触发数据分析操作的事件，比如接收到终端发送的数据分析指令，或者，检测到当前时间与预设的数据分析触发时间一致。

在一个实施例中，服务器在接收到终端发送的数据分析指令后，解析所接收到的数据分析指令得到待分析的业务数据，或者，根据该数据分析指令通过网络通信从其他设备获取待分析的业务数据。其他设备比如触发数据分析指令的终端，或者，用于存储业务数据的服务器。

在一个实施例中，服务器根据所检测到的数据分析触发事件，从本地或通过网络通信从其他设备获取预配置的数据标准表。本地存储的数据标准表是预先配置好的，或者，是由其他线程或其他设备异步生成并同步至的。其他设备比如用于生成并存储数据标准表的服务器。

在一个实施例中，标准数据表中的数据为标准字段名，数据对应的标准数据项为标准字段名对应的字段名标识。举例说明，标准数据表中包括性别这一标准字段名，则表明数据标准表中将“男”和“女”等这一特征概括统称为性别。字段名标识用于唯一标识数据标准表中的标准字段名。

在一个实施例中，业务数据包括字段名，还可包括每个字段名对应的字段值。比如，业务数据包括字段名性别，还可包括性别对应的字段值男或女。

S204，建立业务数据和数据标准表中的数据之间的映射关系，得到业务数据对应的标准数据项。

其中，标准数据项用于唯一标识数据标准表中的数据，具体可以是数据所对应的数据标识，数据标准表中的标准数据项与数据相对应。标准数据项具体可以是由数字、字母和符号等字符中的至少一种组成的字符串，比如A、B或C。

具体地，服务器在获取到待分析的业务数据和预配置的数据标准表后，将待分析的业务数据分别与数据标准表中的每个数据进行匹配，以根据匹配结果从数据标准表中筛选与该待分析的业务数据对应的数据。服务器建立待分析的业务数据与所筛选出的数据之间的对应关系或映射关系，以实现业务数据与数据标准表中的数据之间的映射。服务器从数据标准表中获取所筛选出的数据对应的标准数据项，并将所获取到的标准数据项确定为相应业务数据所对应的标准数据项。

举例说明，假设待分析的业务数据为个人健康档案，数据标准表中所包括的数据有个人健康档案，且数据标准表中个人健康档案对应的标准数据项为A，则按照上述方式建立数据标准表中个人健康档案与业务数据之间的映射关系，并将该业务数据对应的标准数据项确定为A。在一个实施例中，服务器将待分析的业务数据与数据标准表中的数据进行匹配，建立符合预设的匹配条件的数据与该业务数据之间的映射关系，并将该符合匹配条件的数据对应的标准数据项作为该业务数据对应的标准数据项。预设的匹配条件比如匹配度大于或等于匹配度阈值。

在一个实施例中，待分析的业务数据有多个。服务器分别建立每个业务数据和数据标准表中的数据之间的映射关系，并基于映射关系确定每个业务数据对应的标准数据项。

在一个实施例中，业务数据包括字段名和相应的字段值。数据标准表中的数据为标准字段名，数据对应的标准数据项为标准字段名对应的字段名标识，也就是数据标准表中包括标准字段名和相应的字段名标识。服务器从数据标准表中筛选与业务数据中的字段名相匹配的标准字段名，建立业务数据中的字段名与筛选出的标准字段名之间的映射关系，也就是建立该业务数据与筛选出的标准字段名之间的映射关系，并将筛选出的标准字段名在数据标准表中对应的字段名标识确定为相应字段名所对应的字段名标识，从而得到该业务数据对应的字段名标识。

S206，确定业务数据对应的业务产品和业务产品对应的数据分析模板。

其中，业务产品可以是实体产品，也可以是虚拟产品。实体产品是指具有物理实体的产品，比如车、耳机或银行卡。虚拟产品是相对于实体产品的，是没有物理实体的产品，比如医保产品或代金券。数据分析模板是根据对业务产品进行数据分析时所涉及到的业务数据所建立的模板。数据分析模板用于指定待分析的业务数据和相应的标准数据项。

具体地，服务器根据待分析的业务数据确定相应的业务产品，并根据所确定的业务产品获取对应于该业务产品建立的数据分析模板。

在一个实施例中，服务器本地存储有业务数据与业务产品之间的对应关系。服务器根据待分析的业务数据在本地查找相应的一个或多个业务产品。举例说明，假设待分析的业务数据为个人参加医保情况，则对应的业务产品可以是住院医疗医保产品、住院补贴医保产品和/或意外医疗医保产品等。

在一个实施例中，服务器本地存储有业务数据标识和业务产品标识之间的对应关系。业务数据标识用于标识业务数据，业务产品标识用于标识业务产品。服务器根据待分析的业务数据对应的业务数据标识，以及本地存储的对应关系确定相应的业务产品标识，并根据业务产品标识确定业务数据对应的业务产品。

在一个实施例中，数据分析模板是基于业务产品对应的业务数据预先配置好的。服务器根据业务产品从本地或其他设备获取预先配置的数据分析模板。其他设备比如用于配置数据分析模板的终端或服务器。

S208，将业务数据和数据分析模板中的参考业务数据进行比对分析，以及将标准数据项与数据分析模板中的参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告。

其中，数据分析报告是基于业务数据和相应标准数据项所对应的分析结果生成的、能够用于直观了解数据分析结果的报告文本。数据分析报告可以是图表、表格或文本等格式，在此不做限定。

具体地，服务器从所获取到的数据分析模板中提取预配置的参考业务数据和相应的参考标准数据项，基于提取出的参考业务数据对待分析的业务数据进行数据分析，以及基于提取出的参考标准数据项对相应的标准数据项进行数据分析，并根据分析结果生成相应的数据分析报告。

在一个实施例中，数据分析模板中包括多个预配置的参考业务数据，以及每个参考业务数据对应的参考标准数据项。服务器通过映射得到待分析的业务数据对应的标准数据项后，从该业务数据对应的数据分析模板中，提取与所得到的标准数据项相匹配的参考标准数据项，以及该参考标准数据项所对应的参考业务数据。这样，基于待分析的业务数据从数据分析模板提取相应的参考业务数据，并基于该参考业务数据进行数据分析，能够提高数据分析效率。

在一个实施例中，数据分析模板中包括参考业务数据和相应的参考标准数据项。每个参考业务数据包括参考字段名，还可包括参考字段名对应的参考字段值。参考业务数据对应的参考标准数据项为该参考业务数据中的参考字段名所对应的字段名标识。服务器从数据分析模板中提取参考字段名，以及参考字段名对应的参考字段值和字段名标识，并将参考字段名对应的参考字段值与待分析的业务数据中的相应字段值进行比对分析，将参考字段名对应的字段名标识和业务数据所对应的字段名标识进行比对分析，得到数据分析报告。

在一个实施例中，服务器根据字段名标识对应的比对分析结果，和/或，参考字段值对应的比对分析结果，确定业务数据对应的分析结果，并得到数据分析报告。例如，当数据分析模板中存在与业务数据对应的字段名标识匹配失败的字段名标识时，服务器则判定该业务数据的分析结果为不合格。当数据分析模板中存在与业务数据对应的字段名标识匹配失败的字段名标识，但业务数据所对应的字段名标识中包括与该匹配失败的字段名标识相关联的字段名标识时，服务器则判定该业务数据的分析结果为合格。当业务数据对应的字段名标识与数据分析模板中的字段名标识匹配成功，但业务数据中该字段名标识对应的字段值与数据分析模板中该字段名标识对应的参考字段值匹配失败时，服务器则判定业务数据的分析结果为不合格。

在一个实施例中，数据分析模板中的参考业务数据包括参考字段名、且未包括参考字段名对应的参考字段值。服务器将数据分析模板中参考字段名对应的字段名标识与业务数据对应的字段名标识进行比对分析，得到相应的数据分析报告。

上述数据分析方法，基于预配置的数据标准表对待分析的业务数据进行映射，得到业务数据对应的标准数据项，无需进行数据清洗和转换等复杂操作，基于数据标准表即可得到待分析的标准数据项，能够提高标准数据项的获取效率和准确性。根据业务数据对应的业务产品快速确定与该业务数据相匹配的数据分析模板，并基于该数据分析模板中的参考业务数据和参考标准数据项分布对该业务数据和相应标准数据项进行分析，能够提高数据分析的效率和准确性，而且基于数据分析快速而准确的得到数据分析报告，以便于基于该数据分析报告进行进一步的数据分析，由此能够降低数据分析的成本。

在一个实施例中，步骤S204包括：对业务数据进行关键字识别得到业务数据关键字；获取数据标准表中每个数据的标准关键字；从标准关键字中筛选与业务数据关键字匹配的目标标准关键字；当筛选出目标标准关键字时，建立业务数据与目标标准关键字对应的数据之间的映射关系，并将目标标准关键字对应的标准数据项确定为业务数据对应的标准数据项。

其中，业务数据关键字是从业务数据中提取出的、能够用于表征业务数据的关键字。标准关键字是用于表征数据标准表中的数据的关键字。业务数据关键字和标注关键字比如，健康档案、就业收入、参保情况或体征信息等。

具体地，服务器按照预设的关键字提取方式对待分析的业务数据进行关键字识别，得到从该业务数据中提取出的业务数据关键字。服务器从数据标准表中获取每个数据对应的标准关键字。服务器将业务数据关键字分别与每个标准关键字进行匹配，以从所获取到的标准关键字中筛选与业务数据关键字相匹配的目标标准关键字。当从所获取到的标准关键字中筛选出与业务数据关键字相匹配的目标标准关键字时，服务器建立该业务数据与数据标准表中该目标标准关键字所对应的数据之间的映射关系。服务器从数据标准表中获取与所筛选出的目标标准关键字对应的标准数据项，并将所获取到的标准数据项确定为相应业务数据所对应的标准数据项。预设的关键字提取方式比如，基于关键字集的关键字匹配方式，或者，基于自然语音处理技术。服务器可按照现有的关键字识别技术提取业务数据中的业务数据关键字，在此不再赘述。

举例说明，假设数据标准表中所包括的数据有个人健康档案、个人收入支出数据和个人参加医保情况，个人健康档案对应的标准关键字和标准数据项分别为健康档案和A，个人收入支出数据对应的标准关键字和标准数据项分别为就业收入和B，个人参加医保情况对应的标准关键字和标准数据项分别为参保情况和C。若待分析的业务数据为个人健康档案，从该业务数据中提取出的业务数据关键字为健康档案，则按照上述方式确定该业务数据关键字相匹配的目标标准关键字为健康档案，由此确定该业务数据对应的标准数据项为A。

在一个实施例中，服务器按照预设的关键字提取方式从数据标准表中的每个数据中提取标准关键字。可以理解，服务器可采用相同的关键字提取方式从业务数据中提取业务数据关键字，以及从标准数据表中的数据中提取标准关键字。这样，能够提高业务数据关键字和标准关键字之间的匹配度，从而能够提高数据分析的准确性。

在一个实施例中，数据标准表中存储有每个数据对应的标准关键字。服务器从数据标准表中直接获取每个数据对应的标准关键字。这样，预先提取每个数据对应的标准关键字并进行存储，能够提高标准关键字的获取效率。

在一个实施例中，业务数据中包括字段名，以及每个字段名对应的字段值和字段名描述数据。服务器对字段名和/或字段名描述数据进行关键字识别得到业务数据关键字。例如，若业务数据中包括性别这一字段名，对该字段名进行关键字识别得到性别这一业务数据关键字；若业务数据中包括a这一字段名，以及“a为性别”这一字段名a所对应的字段名描述数据，则对字段名描述数据进行关键字识别得到性别这一业务数据关键字。

在一个实施例中，数据标准表中数据的标准关键字具体可以是数据本身。若数据标准表中的数据为标准字段名，该数据对应的标准关键字可以是标准字段名本身。上述实施例中，基于关键字比对的方式建立待分析的业务数据与数据标准表中的数据之间的映射关系，进而确定业务数据对应的标准数据项，能够提高所确定的标准数据项的准确性和效率。

在一个实施例中，步骤S204还包括：当未筛选出目标标准关键字时，将业务数据发送至终端进行处理；接收终端对应于业务数据反馈的数据项；将接收的数据项确定为业务数据对应的标准数据项。

具体地，当在数据标准表中未筛选出与业务数据关键字相匹配的目标标准关键字时，表明数据标准表中不存在与该业务数据对应的数据，服务器则将该业务数据发送至终端。终端将所接收到的业务数据进行展示，并在检测到用户针对展示的业务数据的提交触发操作时，获取用户针对该业务数据预录入或预选取的数据项，并将所获取到的数据项反馈至服务器。服务器在接收到终端针对业务数据反馈的数据项后，将所接收到的数据项确定为该业务数据对应的标准数据项。

在一个实施例中，服务器接收终端针对业务数据反馈的数据项和关键字，将该数据项确定为业务数据对应的标准数据项，以及将该关键字确定为该业务数据对应的标准关键字，并将该业务数据、标准数据项和标准关键字对应更新至数据标准表中。可以理解，服务器还可接收终端针对业务数据反馈的标准数据，并将该标准数据、标准数据项和标准关键字对应更新至数据标准表中。通过不断的更新和完善数据标准表，能够提高数据分析效率和准确性。

在一个实施例中，终端针对业务数据反馈的数据项为字段名标识。服务器接收终端针对业务数据反馈的字段名和字段名对应的字段名标识，建立所接收到的字段名与业务数据中的字段名之间的映射关系，并将所接收到的字段名标识确定为业务数据中该字段名所对应的字段名标识，也即将所接收到的字段名标识确定为业务数据对应的标准数据项。例如，业务数据中包括a这一字段名，以及a所对应的“男”这一字段值。服务器未将业务数据成功映射至数据标准表中的数据时，也就是未能从数据标准表中确定与业务数据对应的标准数据项时，将该业务数据发送至终端进行人工映射。用户基于“男”这一字段值可确定a这一字段名在数据标准表中对应的字段名为性别，由此将数据标准表中性别这一字段名对应的字段名标识确定为业务数据对应的数据项，并通过终端将所确定的数据项反馈至服务器。

上述实施例中，当基于数据标准表未能确定业务数据对应的标准数据项时，通过人工标注的方式实现业务数据的映射，并确定标准数据项。由此，基于自动和人工相结合的方式，能够在保证标准数据项的提取效率的情况下，保证提取的准确性，从而能够保证数据分析的效率和准确性。

在一个实施例中，步骤S208包括：获取业务产品对应的上线规则参数；根据上线规则参数从数据分析模板中提取参考业务数据，以及参数业务数据对应的参考标准数据项；根据参考业务数据对业务数据进行数据分析，并根据参考标准数据项对标准数据项进行数据分析，得到数据分析报告。

其中，上线规则参数是上线规则的量化参数。上线规则是用于判断用户是否符合产品申请条件的规则或依据。以业务产品为医保产品为例，上线规则用于判断被保人的各项信息是否符合医保产品的条件或要求。

具体地，服务器获取对应于业务产品预配置的上线规则参数，根据所获取到的上线规则参数从该业务产品对应的数据分析模板中提取相应的参考业务数据，以及该参考业务数据对应的参考标准数据项。服务器将所提取出的参考业务数据与相应的业务数据进行比对分析，以及将所提取出的参考标准数据项对相应的标准数据项进行比对分析，并根据分析结果生成数据分析报告。

在一个实施例中，服务器确定上线规则参数所对应的一个或多个业务数据标识，并从数据分析模板中提取与所确定的业务数据标识对应的参考业务数据，以及每个参考业务数据对应的参考标准数据项。

在一个实施例中，数据标准表中存储有上线规则参数与业务数据标识或参考业务数据之间的对应关系。服务器将上线规则参数与数据标准表进行匹配，以根据匹配结果从数据标准表中提取与该上线规则参数对应的参考业务数据。

在一个实施例中，服务器根据待分析的业务数据和相应参考业务数据之间的比对结果，和/或，根据该待分析的业务数据对应的标准数据项和相应的参考标准数据项之间的对比结果，得到该业务数据对应的分析结果。可以理解，服务器也可针对业务数据和业务数据对应的标准数据项分别确定分析结果。

在一个实施例中，每个业务产品对应多个上线规则参数，每个上线规则参数对应有一个或多个参考业务数据，也就是每个上线规则参数对应有一个或多个业务数据。服务器基于上线规则参数对应的一个或多个业务数据的分析结果确定该上线规则参数的分析结果。相应地，基于业务产品对应的多个上线规则参数各自的分析结果确定该业务产品的分析结果。例如，当上线规则参数对应的业务数据中合格的业务数据的占比大于或等于第一占比阈值时，则判定该上线规则参数的分析结果为合格。当业务产品对应的多个上线规则参数中合格的上线规则参数的占比大于或等于第二占比阈值时，则判定改业务产品的分析结果为合格。其中，第一占比阈值和第二占比阈值可自定义，比如100％。

上述实施例中，按照业务产品对应的上线规则参数，提取出与业务产品的适用场景相关性更高的参考业务数据和参考标准数据项，并基于所提取出的参考业务数据和参考标准数据项进行数据分析，能够提高数据分析的准确性。

在一个实施例中，步骤S208之后，上述数据分析方法还包括：提取数据分析报告中的分析结果；对分析结果进行分类得到分类后的分析结果；根据预设分析类别中的分析结果对不合格的上线规则参数进行标记；根据标记的上线规则参数确定不符合上线条件的业务产品。

其中，分析结果用于表征相应业务数据的质量或合格性。分析类别包括映射类、校验类和可上线类等。预设分析类别比如可上线类。上线条件是预先设定的用于判定业务产品是否能够上线的条件或依据，比如业务产品对应的上线规则参数中合格的上线规则参数的占比大于或等于第二占比阈值。

具体地，服务器从数据分析报告中提取待分析的各业务数据对应的分析结果，并按照预设的分析类别对所提取出的分析结果进行分类，得到分类后的分析结果，也就是将各分析结果分类至预设的分析类别。服务器根据分类至预设分类类别的各个分析结果筛选不合格的上线规则参数，并对筛选出的上线规则参数进行标记。服务器按照业务产品与上线规则参数之间的对应关系，根据标记的上线规则参数确定不符合上线条件的业务产品。

在一个实施例中，服务器根据待分析的业务数据确定相应的上线规则参数，从数据分析报告中提取各待分析的业务数据对应的分析结果，对所提取出的分析结果进行统计分析，以确定各上线规则参数对应的分析结果，并根据上线规则参数对应的分析结果对不合格的上线规则参数进行标记。

在一个实施例中，服务器根据待分析的业务数据确定业务产品，确定业务产品对应的上线规则参数，并根据标记的上线规则参数与所确定的上线规则参数确定不符合上线条件的业务产品。

上述实施例中，基于数据分析报告确定不合格的上线规则参数，进而确定不符合上线条件的业务产品，由此能够针对不符合上线条件的业务产品进行相应的处理，以避免对不符合上线条件的业务产品进行开发，从而能够降低成本。

在一个实施例中，上述数据分析方法还包括：获取业务产品对应的产品需求信息；根据数据分析报告提取业务产品中不合格的上线规则参数；根据产品需求信息对提取出的上线规则参数进行调整。

其中，产品需求信息是业务产品中合格的上线规则参数所需满足信息，能够用于限定相应业务产品的上线规则参数。产品需求信息包括产品政策信息和业务产品对应的特定需求信息等。产品政策信息具体可以是针对多个业务产品统一生成的政策信息。产品政策信息可与地区相对应。

具体地，服务器根据业务产品获取相应的产品需求信息，并确定该业务产品对应的上线规则参数。服务器根据数据分析报告中各业务数据的分析结果，从业务产品对应的上线规则参数中提取不合格的上线规则参数，并按照所获取到的产品需求信息对所提取出的上线规则参数进行动态调整。

在一个实施例中，服务器根据产品需求信息动态调整不合格的上线规则参数中的数据阈值和/或数据项。数据阈值可以是上线规则参数中的指定字段所对应的数值，例如，上线规则中药品编码为123456，数据阈值可以是123456；数据项可以是上线规则参数中的诊断代码、剂量等数据项。

上述实施例中，按照业务产品对应的产品需求信息动态调整不合格的上线规则参数，以得到合格的上线规则参数，从而得到符合上线条件的业务产品，由此，能够提高数据分析的准确性。

在一些实施例中，数据分析模板的建立步骤包括：获取业务产品对应的产品需求信息；从产品需求信息中提取参考业务数据；根据数据标准表确定与参考业务数据对应的参考标准数据项；根据参考业务数据和参考标准数据项建立与业务产品对应的数据分析模板。

具体地，服务器根据待建立数据分析模板的业务产品获取相应的产品需求信息，并从所获取到的产品需求信息中提取参考业务数据。服务器将所提取出的参考业务数据与预配置的数据标准表中的数据进行匹配，以从数据标准表中确定与参考业务数据相匹配的数据，以及该数据对应的标准数据项，并将所确定的标准数据项确定为参考业务数据对应的参考标准数据项。服务器根据参考业务数据和相应的参考标准数据项建立数据分析模板，并作为相应业务产品所对应的数据分析模板。

上述实施例中，基于业务产品对应的产品需求信息与数据标准表预先建立数据分析模板，以便于在数据分析过程中能够基于该数据分析模板，对待分析的业务数据进行快速而准确的分析，从而能够提高数据分析的效率和准确性。

如图3所示，在一个实施例中，提供了一种数据分析方法，该方法具体包括以下步骤：

S302，获取业务数据和预配置的数据标准表。

S304，对业务数据进行关键字识别得到业务数据关键字。

S306，获取数据标准表中每个数据的标准关键字。

S308，从标准关键字中筛选与业务数据关键字匹配的目标标准关键字。

S310，当筛选出目标标准关键字时，建立业务数据与目标标准关键字对应的数据之间的映射关系，并将目标标准关键字对应的标准数据项确定为业务数据对应的标准数据项。

S312，当未筛选出目标标准关键字时，将业务数据发送至终端进行处理。

S314，接收终端对应于业务数据反馈的数据项。

S316，将接收的数据项确定为业务数据对应的标准数据项。

S318，确定业务数据对应的业务产品和业务产品对应的数据分析模板。

S320，获取业务产品对应的上线规则参数。

S322，根据上线规则参数从数据分析模板中提取参考业务数据，以及参数业务数据对应的参考标准数据项。

S324，将业务数据和参考业务数据进行比对分析，以及将标准数据项与参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告。

S326，提取数据分析报告中的分析结果。

S328，对分析结果进行分类得到分类后的分析结果。

S330，根据预设分析类别中的分析结果对不合格的上线规则参数进行标记。

S332，根据标记的上线规则参数确定不符合上线条件的业务产品。

应该理解的是，虽然图2-3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，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-3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，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它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，如图4所示，提供了一种数据分析装置400，包括：获取模块402、映射模块404、确定模块406和分析模块408，其中：

获取模块402，用于获取业务数据和预配置的数据标准表。

映射模块404，用于建立业务数据和数据标准表中的数据之间的映射关系，得到业务数据对应的标准数据项。

确定模块406，用于确定业务数据对应的业务产品和业务产品对应的数据分析模板。

分析模块408，用于将业务数据和数据分析模板中的参考业务数据进行比对分析，以及将标准数据项与数据分析模板中的参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告。

在一个实施例中，映射模块404，还用于对业务数据进行关键字识别得到业务数据关键字；获取数据标准表中每个数据的标准关键字；从标准关键字中筛选与业务数据关键字匹配的目标标准关键字；当筛选出目标标准关键字时，建立业务数据与目标标准关键字对应的数据之间的映射关系，并将目标标准关键字对应的标准数据项确定为业务数据对应的标准数据项。

在一个实施例中，映射模块404，还用于当未筛选出目标标准关键字时，将业务数据发送至终端进行处理；接收终端对应于业务数据反馈的数据项；将接收的数据项确定为业务数据对应的标准数据项。

在一个实施例中，分析模块408，还用于获取业务产品对应的上线规则参数；根据上线规则参数从数据分析模板中提取参考业务数据，以及参数业务数据对应的参考标准数据项；将业务数据和参考业务数据进行比对分析，以及将标准数据项与参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告。

在一个实施例中，分析模块408，还用于提取数据分析报告中的分析结果；对分析结果进行分类得到分类后的分析结果；根据预设分析类别中的分析结果对不合格的上线规则参数进行标记；根据标记的上线规则参数确定不符合上线条件的业务产品。

在一个实施例中，上述数据分析装置400，还包括：调整模块；

调整模块，用于获取业务产品对应的产品需求信息；根据数据分析报告提取业务产品中不合格的上线规则参数；根据产品需求信息对提取出的上线规则参数进行调整。

在一个实施例中，上述数据分析装置400，还包括：训练模块；

训练模块，用于获取业务产品对应的产品需求信息；从产品需求信息中提取参考业务数据；根据数据标准表确定与参考业务数据对应的参考标准数据项；根据参考业务数据和参考标准数据项建立与业务产品对应的数据分析模板。

关于数据分析装置的具体限定可以参见上文中对于数据分析方法的限定，在此不再赘述。上述数据分析装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。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。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储标准数据表和数据分析模板。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。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据分析方法。

本领域技术人员可以理解，图5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，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各个实施例中的数据分析方法的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例中的数据分析方法的步骤。

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，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上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 (10)

1.一种数据分析方法，所述方法包括：

获取业务数据和预配置的数据标准表；其中，所述数据标准表是根据预设标准建立的包括多个标准数据的标准表或参照表；

建立所述业务数据和所述数据标准表中的数据之间的映射关系，得到所述业务数据对应的标准数据项；其中，所述数据标准表中的所述标准数据项与所述数据相对应，所述标准数据项用于唯一标识所述数据标准表中的数据；

确定所述业务数据对应的业务产品和所述业务产品对应的数据分析模板；

获取所述业务产品对应的上线规则参数；所述上线规则参数是上线规则的量化参数，所述上线规则是用于判断用户是否符合产品申请条件的规则或依据；

根据所述上线规则参数从所述数据分析模板中提取参考业务数据，以及所述参数业务数据对应的参考标准数据项；

根据所述参考业务数据对所述业务数据进行数据分析，并根据所述参考标准数据项对所述标准数据项进行数据分析，得到数据分析报告；

其中，所述建立所述业务数据和所述数据标准表中的数据之间的映射关系，得到所述业务数据对应的标准数据项，包括：

对所述业务数据进行关键字识别得到业务数据关键字；

获取所述数据标准表中每个数据的标准关键字；

从所述标准关键字中筛选与所述业务数据关键字匹配的目标标准关键字；

当筛选出目标标准关键字时，建立所述业务数据与所述目标标准关键字对应的数据之间的映射关系，并将所述目标标准关键字对应的标准数据项确定为所述业务数据对应的标准数据项；

其中，所述数据分析模板中包括所述参考业务数据和相应的参考标准数据项，每个所述参考业务数据包括参考字段名，所述参考业务数据相应的参考标准数据项为所述参考业务数据中的参考字段名所对应的字段名标识；

所述根据所述上线规则参数从所述数据分析模板中提取参考业务数据，以及所述参数业务数据对应的参考标准数据项，包括：

确定所述上线规则参数所对应的一个或多个业务数据标识；

根据对应的所述一个或多个业务数据标识从所述数据分析模板中提取与所确定的业务数据标识对应的所述参考业务数据，以及所述参考业务数据对应的所述参考标准数据项；

其中，当所述数据分析模板中存在与所述业务数据对应的字段名标识匹配失败的字段名标识时，判定所述业务数据的分析结果为不合格；当所述数据分析模板中存在与所述业务数据对应的字段名标识匹配失败的字段名标识，且所述业务数据所对应的字段名标识中包括与匹配失败的所述字段名标识相关联的字段名标识时，判定所述业务数据的分析结果为合格；当所述业务数据对应的字段名标识与所述数据分析模板中的字段名标识匹配成功，且所述业务数据对应的字段名标识对应的字段值与所述数据分析模板中的字段名标识对应的参考字段值匹配失败时，判定所述业务数据的分析结果为不合格。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立所述业务数据和所述数据标准表中的数据之间的映射关系，得到所述业务数据对应的标准数据项，还包括：

当未筛选出目标标准关键字时，将所述业务数据发送至终端进行处理；

接收所述终端对应于所述业务数据反馈的数据项；

将接收的所述数据项确定为所述业务数据对应的标准数据项。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务数据关键字是从所述业务数据中提取出的、能够用于表征所述业务数据的关键字；所述标准关键字是用于表征所述数据标准表中的数据的关键字。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取业务数据和预配置的数据标准表，包括：

实时检测数据分析触发事件；其中，所述数据分析触发事件是用于触发数据分析操作的事件，所述数据分析触发事件包括当前时间与预设的数据分析触发时间一致；

当检测到所述数据分析触发事件时，根据所检测到的所述数据分析触发事件获取所述业务数据，以及预配置的所述数据标准表。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述业务数据和所述数据分析模板中的参考业务数据进行比对分析，以及将所述标准数据项与所述数据分析模板中的参考标准数据项进行比对分析，得到数据分析报告之后，所述方法还包括：

提取所述数据分析报告中的分析结果；

对所述分析结果进行分类得到分类后的分析结果；

根据预设分析类别中的分析结果对不合格的上线规则参数进行标记；

根据标记的上线规则参数确定不符合上线条件的业务产品；

其中，当所述上线规则参数对应的业务数据中合格的业务数据的占比大于或等于第一占比阈值时，判定所述上线规则参数的分析结果为合格；当所述业务产品对应的多个上线规则参数中合格的上线规则参数的占比大于或等于第二占比阈值时，判定所述业务产品的分析结果为合格。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述业务产品对应的产品需求信息；

根据所述数据分析报告提取所述业务产品中不合格的上线规则参数；

根据所述产品需求信息对提取出的所述上线规则参数进行调整。

7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，所述数据分析模板的建立步骤包括：

获取所述业务产品对应的产品需求信息；

从所述产品需求信息中提取参考业务数据；

根据所述数据标准表确定与所述参考业务数据对应的参考标准数据项；

根据所述参考业务数据和所述参考标准数据项建立与所述业务产品对应的数据分析模板。

8.一种数据分析装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取业务数据和预配置的数据标准表；其中，所述数据标准表是根据预设标准建立的包括多个标准数据的标准表或参照表；

映射模块，用于建立所述业务数据和所述数据标准表中的数据之间的映射关系，得到所述业务数据对应的标准数据项；其中，所述数据标准表中的所述标准数据项与所述数据相对应，所述标准数据项用于唯一标识所述数据标准表中的数据；

确定模块，用于确定所述业务数据对应的业务产品和所述业务产品对应的数据分析模板；

分析模块，用于获取所述业务产品对应的上线规则参数；所述上线规则参数是上线规则的量化参数，所述上线规则是用于判断用户是否符合产品申请条件的规则或依据；根据所述上线规则参数从所述数据分析模板中提取参考业务数据，以及所述参数业务数据对应的参考标准数据项；根据所述参考业务数据对所述业务数据进行数据分析，并根据所述参考标准数据项对所述标准数据项进行数据分析，得到数据分析报告；

其中，所述映射模块，还用于：对所述业务数据进行关键字识别得到业务数据关键字；获取所述数据标准表中每个数据的标准关键字；从所述标准关键字中筛选与所述业务数据关键字匹配的目标标准关键字；当筛选出目标标准关键字时，建立所述业务数据与所述目标标准关键字对应的数据之间的映射关系，并将所述目标标准关键字对应的标准数据项确定为所述业务数据对应的标准数据项；

其中，所述数据分析模板中包括所述参考业务数据和相应的参考标准数据项，每个所述参考业务数据包括参考字段名，所述参考业务数据相应的参考标准数据项为所述参考业务数据中的参考字段名所对应的字段名标识；

所述分析模块，还用于：确定所述上线规则参数所对应的一个或多个业务数据标识；根据对应的所述一个或多个业务数据标识从所述数据分析模板中提取与所确定的业务数据标识对应的所述参考业务数据，以及所述参考业务数据对应的所述参考标准数据项；

其中，当所述数据分析模板中存在与所述业务数据对应的字段名标识匹配失败的字段名标识时，判定所述业务数据的分析结果为不合格；当所述数据分析模板中存在与所述业务数据对应的字段名标识匹配失败的字段名标识，且所述业务数据所对应的字段名标识中包括与匹配失败的所述字段名标识相关联的字段名标识时，判定所述业务数据的分析结果为合格；当所述业务数据对应的字段名标识与所述数据分析模板中的字段名标识匹配成功，且所述业务数据对应的字段名标识对应的字段值与所述数据分析模板中的字段名标识对应的参考字段值匹配失败时，判定所述业务数据的分析结果为不合格。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

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