CN113506178A - 交易引流数据统计分析方法、装置、设备、介质和程序产品 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种交易引流数据统计分析方法，可以应用于大数据技术领域。该交易引流数据统计分析方法包括：在每一引流交易完成后，获取引流交易的交易要素信息；将交易要素信息写入分布式消息队列，并将交易要素信息按照引流交易类别分类存储；响应于引流交易引用方的请求，从分布式消息队列中获取引流交易引用方请求的引流交易类别的交易要素信息；基于交易要素信息，进行引流交易类别的交易引流分析。本公开还提供了一种交易引流数据统计分析装置、设备、存储介质和程序产品。本公开通过将交易要素信息写入分布式消息队列，简化了交易引流数据统计分析过程，并减少了无效数据，提高了交易引流数据统计分析效率以及准确度。

Description

交易引流数据统计分析方法、装置、设备、介质和程序产品

技术领域

本公开涉及大数据领域，具体地涉及一种交易引流数据统计分析方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

目前在同一个公司***内通常有多个APP或者网站，其同一个***内的APP或者网站可以实现对同一产品的消费。原子交易，指一个交易功能，可以在多个APP或者网站复用展现，例如商品购买功能，在两个购物APP内，对同一个店铺的同一个商品，均可以实现商品详情的展现以及购买支付功能。为了实现一次开发，多次运行的目标，多个APP仅提供一个外层包装壳，壳内嵌引用原子交易，同时该外层包装壳和原子交易提供方有授权认证和互信机制，常见于各购物类APP或金融类APP。引流交易，一般是指不同APP或网站之间的互相跳转或者功能引用。用户在进行页面浏览时，通过跳转界面跳转至该APP内，用户通过购买支付完成交易，即完成了一次引流交易。

同一个公司***内需要对多个APP分别进行上述交易引流数据统计，用于分析引流价值。传统的交易引流数据统计分析方法，一般只统计APP跳转界面的点击数或者展现数，实际上是一个原子交易的曝光率统计，基于历史模型的估算，利用曝光率和实际成交量之间的关系进行计算，获取引流交易成功率和交易量，这种统计分析方法易于实现且简便易算，但是获取的不是实际的引流交易成功率和交易量，存在与实际数据之间的偏差，无法保证最后得到的分析结果的准确度。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了一种交易引流数据统计分析方法、装置、设备、介质和程序产品。

根据本公开的第一个方面，提供了一种交易引流数据统计分析方法，包括：在每一引流交易完成后，获取所述引流交易的交易要素信息；将所述交易要素信息写入分布式消息队列，并将所述交易要素信息按照引流交易类别分类存储；响应于引流交易引用方的请求，从所述分布式消息队列中获取所述引流交易引用方请求的引流交易类别的交易要素信息；基于所述交易要素信息，进行所述引流交易类别的交易引流分析。

根据本公开的实施例，所述交易要素信息包括交易结果，所述基于所述交易要素信息，进行所述引流交易类别的交易引流分析包括：根据所述交易结果，计算所述引流交易类别的引流交易的引流交易成功率。

根据本公开的实施例，所述交易要素信息还包括交易开始时间和交易结束时间，所述基于所述交易要素信息，分析所述引流交易类别的交易引流效果还包括：根据所述交易开始时间和交易结束时间，统计所述引流交易类别中交易成功的引流交易的交易时长；根据所述交易时长，计算所述引流交易类别的引流交易的平均交易成功时间。

根据本公开的实施例，所述交易要素信息为由所述引流交易引用方发起的引流交易的交易要素信息。

根据本公开的实施例，所述方法还包括：将所述交易要素信息写入数据库进行备份。

本公开的第二方面提供了一种交易引流数据统计分析装置，包括：获取模块，用于在每一引流交易完成后，获取所述引流交易的交易要素信息；写入模块，用于将所述交易要素信息写入分布式消息队列，并将所述交易要素信息按照引流交易类别分类存储；调用模块，用于响应于引流交易引用方的请求，从所述分布式消息队列中获取所述引流交易引用方请求的引流交易类别的交易要素信息；分析模块，用于基于所述交易要素信息，进行所述引流交易类别的交易引流分析。

根据本公开的实施例，所述交易要素信息包括交易结果，所述分析模块包括：第一计算模块，用于根据所述交易结果，计算所述引流交易类别的引流交易的引流交易成功率。

根据本公开的实施例，所述交易要素信息还包括交易开始时间和交易结束时间，所述分析模块还包括：第一统计模块，用于根据所述交易开始时间和交易结束时间，统计所述引流交易类别中交易成功的引流交易的交易时长；第二计算模块，用于根据所述交易时长，计算所述引流交易类别的引流交易的平均交易成功时间。

根据本公开的实施例，所述分析模块分析的交易要素信息为由所述引流交易引用方发起的引流交易的交易要素信息。

根据本公开的实施例，所述装置还包括：备份模块，用于将所述交易要素信息写入数据库进行备份。

本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述交易引流数据统计分析方法。

本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述交易引流数据统计分析方法。

本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述交易引流数据统计分析方法。

在本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

本公开通过获取引流交易完成后引流交易的交易要素信息，并将交易要素信息写入分布式消息队列，简化了数据传输流程以及交易引流数据统计分析过程，并减少了引流交易统计分析中的无效数据，提高了交易引流数据分析效率以及准确度。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析方法的应用场景图。；

图2示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析方法的步骤S241-243的流程图。

图4示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析方法的S250流程图。

图5示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析装置的结构框图。

图6示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析装置的分析模块540的结构框图。

图7示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析装置500的结构框图；以及

图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现交易引流数据统计分析方法的电子设备的方框图。

附图标记说明：

101、102、103-终端设备，104、105、106-壳应用服务器，107-原子交易应用服务器，108-分布式消息队列，109-数据库服务器。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的***”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的***等)。

需要说明的是，本公开涉及大数据技术领域，在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。

本公开的实施例提供了一种交易引流数据统计分析方法、装置、设备、介质和程序产品。该交易引流数据统计分析方法包括：在每一引流交易完成后，获取引流交易的交易要素信息；将交易要素信息写入分布式消息队列，并将交易要素信息按照引流交易类别分类存储；响应于引流交易引用方的请求，从分布式消息队列中获取所述引流交易引用方请求的引流交易类别的交易要素信息；基于交易要素信息，进行引流交易类别的交易引流分析。本公开通过获取引流交易完成后引流交易的交易要素信息，并将交易要素信息写入分布式消息队列，简化了数据传输流程以及交易引流数据统计分析过程，并减少了引流交易统计分析中的无效数据，提高了交易引流数据分析效率以及准确度。

图1示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析方法的应用场景图。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的场景的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、***、环境或场景。

如图1所示，根据该实施例的应用场景100展示了利用设备进行交易引流数据统计分析的场景。终端设备101、102、103上分别安装有同一个***内的软件APP-A、APP-B、APP-C，分别和对应的壳应用服务器104、105、106之间通过网络连接，壳应用服务器104、105、106与原子交易应用服务器107之间通过网络连接，原子交易应用服务器107与分布式消息队列108以及数据库服务器109之间通过网络连接，网络110提供通信链路的介质。网络110可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103分别通过网络与壳应用服务器104、105、106进行交互，在软件APP-A、APP-B、APP-C上分别进行商品的购买等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

壳应用服务器104、105、106是分别对软件APP-A、APP-B、APP-C提供相应的交易功能的壳应用服务器。原子交易应用服务器107使壳应用服务器具有相应的交易功能，用户在终端设备上的APP内进行交易，并将在该APP内完成的交易所产生的必要的交易要素信息(例如交易来源、交易结果、商品信息、交易金额、交易时间等)反馈给原子交易应用服务器107。

需要说明的是，本公开实施例所提供的交易引流数据统计分析方法一般可以由原子交易应用服务器107执行。相应地，本公开实施例所提供的交易引流数据统计分析装置一般可以设置于原子交易应用服务器107中。本公开实施例所提供的交易引流数据统计分析方法也可以由不同于原子交易应用服务器107且能够与终端设备101、102、103和/或原子交易应用服务器107通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的交易引流数据统计分析装置也可以设置于不同于原子交易应用服务器107且能够与终端设备101、102、103和/或原子交易应用服务器107通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

在一种交易引流数据统计分析的处理方式中，通过在引流页面处，由引流交易引用方(即管理上述APP-A、APP-B、APP-C交易业务的机构)调用埋点接口，上传交易要素信息(例如交易来源、交易结果、商品信息、交易金额、交易时间等)到埋点服务器，由埋点服务器统一统计。这种方式实现简单，但只能记录交易引流点击量和曝光率，无法获取实际的交易成功量，获取到的数据里面可能会有大量的无效引用，无法对交易引流数据进行有效的统计分析。

在另一种交易引流数据统计分析的处理方式中，在交易完成时，通过调用引流交易引用方的数据传输接口，原子交易应用服务器107将全部APP的交易数据都传输至引流交易引用方，这种方式获取到的数据与实际相符，但是存在引流交易引用方和原子交易提供方(用于给引流交易引用方提供交易功能)的紧耦合，每新增一个APP时(即新增一个新的引流交易引用方)，都需要增加相应的接口来进行数据调用，较为不便，且每次都会将该引流交易引用方管理的APP数据以及其他不需要的APP的数据全部传输给该引流交易引用方，存在数据冗余，不利于该引流交易引用方对交易引流数据的统计分析，效率较低。

根据本公开实施例，提供了一种交易引流数据统计分析方法，用于统计分析交易引流数据，来提升统计分析效率，以及通过获取更准确的交易引流数据，进而得到更为准确的分析结果。

以下将基于图1描述的场景，通过图2～图4对公开实施例的交易引流数据统计分析方法进行详细描述。

图2示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析方法的流程图。

如图2所示，该实施例的交易引流数据统计分析方法包括操作S210～操作S240。

在操作S210，在每一引流交易完成后，获取引流交易的交易要素信息。

在本公开实施例中，引流交易完成指从商品浏览到下单支付的全过程，包括交易成功以及交易失败的引流交易。

在本公开实施例中，引流交易的交易要素信息包括交易来源、交易结果、商品信息、交易金额、交易开始时间、交易结束时间等。其中，交易来源为引流交易完成的APP所属的标识，交易结果包括交易成功以及交易失败，商品信息包括商品名称、商品价格等。

在操作S220，将交易要素信息写入分布式消息队列，并将交易要素信息按照引流交易类别分类存储。

在本公开实施例中，分布式消息队列存储的交易要素信息包括由全部引流交易引用方发起的的引流交易的交易要素信息，在进行存储时，按照引流交易完成的先后顺序对引流交易的交易要素信息进行存储。

在本公开实施例中，分布式消息队列存储的交易要素信息包括引流交易完成的交易要素信息，跳转仅浏览的引流交易的交易要素信息不会被存储在分布式消息队列中，因此减少了分布式消息队列的数据存储量，进行了引流交易的无效数据的筛选，提高了交易引流数据的统计效率，以及有利于提高下一步数据分析的准确度。

在操作S230，响应于引流交易引用方的请求，从分布式消息队列中获取引流交易引用方请求的引流交易类别的交易要素信息；

在引流交易引用方需要对所属的APP上进行引流交易进行交易引流分析时，会与分布式消息队列建立连接，从分布式消息队列中直接获取，由该引流交易引用方发起的引流交易的交易要素信息，无需原子交易提供方增加与引流交易引用方建立新的数据传输接口，提高了数据传输效率，实现了引流交易引用方与原子交易提供方的解耦。

在本公开实施例中，引流交易完成时，引流交易的要素信息包括交易来源，每一引流交易都会带有相应的交易来源，每一交易来源对应一引流交易引用方，在获取交易要素信息时，根据交易来源来筛选获取与引流交易引用方对应的交易来源的交易要素信息。

在本公开实施例中，交易要素信息为由所述引流交易引用方发起的引流交易的交易要素信息。引流交易引用方发出请求后，与分布式消息队列建立连接，按照交易要素信息在分布式消息队列中进出顺序，获取到只在该引流交易应用方管理的APP上进行的引流交易的交易要素信息，因此引流交易引用方只获取到自身请求的数据，减少了数据传输量，提升了数据传输效率。

在本公开实施例中，分布式消息队列可以与多个引流交易引用方建立连接，在引流交易引用方需要对自身数据进行统计分析时，便会与分布式消息队列建立连接，进行数据的统计及分析，每新增一个引流交易引用方，无需原子交易提供方建立新的接口来传输数据，减少了引流交易引用方与原子交易提供方之间的相互依赖，实现了引流交易引用方与原子交易提供方的解耦。

图3示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析方法的步骤S241-243的流程图。

在操作S240，基于交易要素信息，进行引流交易类别的交易引流分析。

在本公开实施例中，在操作S241，根据交易结果，计算引流交易类别的引流交易的引流交易成功率。

在本公开实施例中，引流交易类别为引流交易引用方的某一产品或某一店铺或某一APP，通过统计该引流交易类别，其中交易结果为交易成功和交易失败的引流交易，通过计算交易成功的引流交易所占的该引流交易类别的全部引流交易的比例，获取该引流交易类别的引流交易的引流交易成功率。例如，在APP-A和APP-B上均有一商品，消费者分别通过引流跳转到该APP-A和APP-B上，通过浏览商品详情到支付完成了引流交易，支付成功则上传交易结果为交易成功，支付失败则上传交易结果为交易失败；若该商品商家需要获取该商品的在APP-A和APP-B的引流交易成功率，由管理该APP-A和APP-B的引流交易引用方分别获取该商品在APP-A和APP-B上的引流交易的交易要素信息，获取到的交易要素信息可以由该商品商家自行统计分析，也可以分别由APP-A和APP-B分析后提供相关的数据。

在本公开实施例中，将引流交易成功率与预设的成功率阈值进行比较，分析交易引流是否达到该引流交易引用方的预设值。

在本公开实施例中，交易要素信息还包括交易开始时间和交易结束时间，在操作S242，根据交易开始时间和交易结束时间，统计引流交易类别中交易成功的引流交易的交易时长；在操作S243，根据交易时长，计算引流交易类别的引流交易的平均交易成功时间。例如，为了进一步分析上述某一商品在APP-A和APP-B上的交易引流效果，可以获取该商品的每个交易成功的引流交易的交易时长，来计算该商品分别在APP-A和APP-B上的引流交易的平均交易成功时间，通过比较该商品在APP-A和APP-B上的平均交易成功时间，可以判断该商品更符合APP-A还是APP-B的用户的消费需求。

在本公开实施例中，进行上述操作S210～S240时，还进行了操作S250。

图4示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析方法的S250流程图。

在操作S250，将交易要素信息写入数据库进行备份。

在本公开实施例中，若原子交易提供方需要对交易引流数据进行相关分析，既可以通过分布式消息队列获取交易引流数据，也可以通过写入数据库中的数据进行统计分析。将数据写入数据库，用于原子交易提供方对交易引流数据统计分析，并异步写入分布式消息队列，用于引流交易引用方对交易引流数据进行统计分析，实现了原子交易提供方和引流交易引用方的解耦，减少了原子交易提供方和引流交易引用方的相互依赖。

基于上述交易引流数据统计分析方法，本公开还提供了一种交易引流数据统计分析装置。以下将结合图4对该装置进行详细描述。

图5示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析装置的结构框图。

如图5所示，该实施例的交易引流数据统计分析装置500包括获取模块510、写入模块520、调用模块530和分析模540。

获取模块510用于在每一引流交易完成后，获取所述引流交易的交易要素信息。在一实施例中，获取模块510可以用于执行前文描述的操作S210，在此不再赘述。

写入模块520用于将所述交易要素信息写入分布式消息队列，并将所述交易要素信息按照引流交易类别分类存储。在一实施例中，写入模块520可以用于执行前文描述的操作S220，在此不再赘述。

调用模块530用于响应于引流交易引用方的请求，从所述分布式消息队列中获取所述引流交易引用方请求的引流交易类别的交易要素信息。在一实施例中，调用模块530可以用于执行前文描述的操作S230，在此不再赘述。

分析模块540用于基于所述交易要素信息，进行所述引流交易类别的交易引流分析。在一实施例中，调用模块540可以用于执行前文描述的操作S240，在此不再赘述。

图6示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析装置的分析模块540的结构框图。

根据本公开的实施例，分析模块540包括：第一计算模块5401，用于根据所述交易结果，计算所述引流交易类别的引流交易的引流交易成功率。

根据本公开的实施例，分析模块540还包括：第一统计模块5402，用于根据所述交易开始时间和交易结束时间，统计所述引流交易类别中交易成功的引流交易的交易时长；第二计算模块5403，用于根据所述交易时长，计算所述引流交易类别的引流交易的平均交易成功时间。

图7示意性示出了根据本公开实施例的交易引流数据统计分析装置500的结构框图。

根据本公开的实施例，该实施例的交易引流数据统计分析装置500还包括：备份模块550，用于将交易要素信息写入数据库进行备份。在一实施例中，备份模块550可以用于执行前文描述的操作S250，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，获取模块510、写入模块520、调用模块530、分析模块540和备份模块550中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块510、写入模块520、调用模块530、分析模块540和备份模块550的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上***、基板上的***、封装上的***、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块510、写入模块520、调用模块530、分析模块540和备份模块550中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

根据本公开的实施例，第一计算模块5401、第一统计模块5402和第二计算模块5403中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，第一计算模块5401、第一统计模块5402和第二计算模块5403的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上***、基板上的***、封装上的***、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，第一计算模块5401、第一统计模块5402和第二计算模块5403中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现交易引流数据统计分析方法的电子设备的方框图。

如图7所示，根据本公开实施例的电子设备800包括处理器801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器801例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器801还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器801可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 803中，存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理器801、ROM802以及RAM 803通过总线804彼此相连。处理器801通过执行ROM 802和/或RAM 803中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 802和RAM 803以外的一个或多个存储器中。处理器801也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备800还可以包括输入/输出(I/O)接口805，输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。电子设备800还可以包括连接至I/O接口805的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/***中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/***中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 802和/或RAM 803和/或ROM 802和RAM 803以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机***中运行时，该程序代码用于使计算机***实现本公开实施例所提供的方法。

在该计算机程序被处理器801执行时执行本公开实施例的***/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的***、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分809被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被处理器801执行时，执行本公开实施例的***中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的***、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (13)

1.一种交易引流数据统计分析方法，包括：

在每一引流交易完成后，获取所述引流交易的交易要素信息；

将所述交易要素信息写入分布式消息队列，并将所述交易要素信息按照引流交易类别分类存储；

响应于引流交易引用方的请求，从所述分布式消息队列中获取所述引流交易引用方请求的引流交易类别的交易要素信息；

基于所述交易要素信息，进行所述引流交易类别的交易引流分析。

2.根据权利要求1所述的交易引流数据统计分析方法，所述交易要素信息包括交易结果，所述基于所述交易要素信息，进行所述引流交易类别的交易引流分析包括：

根据所述交易结果，计算所述引流交易类别的引流交易的引流交易成功率。

3.根据权利要求2所述的交易引流数据统计分析方法，所述交易要素信息还包括交易开始时间和交易结束时间，所述基于所述交易要素信息，分析所述引流交易类别的交易引流效果还包括：

根据所述交易开始时间和交易结束时间，统计所述引流交易类别中交易成功的引流交易的交易时长；

根据所述交易时长，计算所述引流交易类别的引流交易的平均交易成功时间。

4.根据权利要求2所述的交易引流数据统计分析方法，所述交易要素信息为由所述引流交易引用方发起的引流交易的交易要素信息。

5.根据权利要求1所述的交易引流数据统计分析方法，所述方法还包括：

将所述交易要素信息写入数据库进行备份。

6.一种交易引流数据统计分析装置，包括：

获取模块，用于在每一引流交易完成后，获取所述引流交易的交易要素信息；

写入模块，用于将所述交易要素信息写入分布式消息队列，并将所述交易要素信息按照引流交易类别分类存储；

调用模块，用于响应于引流交易引用方的请求，从所述分布式消息队列中获取所述引流交易引用方请求的引流交易类别的交易要素信息；

分析模块，用于基于所述交易要素信息，进行所述引流交易类别的交易引流分析。

7.根据权利要求6所述的交易引流数据统计分析装置，所述交易要素信息包括交易结果，所述分析模块包括：

第一计算模块，用于根据所述交易结果，计算所述引流交易类别的引流交易的引流交易成功率。

8.根据权利要求7所述的交易引流数据统计分析装置，所述交易要素信息还包括交易开始时间和交易结束时间，所述分析模块还包括：

第一统计模块，用于根据所述交易开始时间和交易结束时间，统计所述引流交易类别中交易成功的引流交易的交易时长；

第二计算模块，用于根据所述交易时长，计算所述引流交易类别的引流交易的平均交易成功时间。

9.根据权利要求7所述的交易引流数据统计分析装置，所述分析模块分析的交易要素信息为由所述引流交易引用方发起的引流交易的交易要素信息。

10.根据权利要求6所述的交易引流数据统计分析装置，所述装置还包括：

备份模块，用于将所述交易要素信息写入数据库进行备份。

11.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～5中任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～5中任一项所述的方法。

13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～5中任一项所述的方法。

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