CN113626387A - 一种任务数据的导出方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种任务数据的导出方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN113626387A CN202110942940.2A CN202110942940A CN113626387A CN 113626387 A CN113626387 A CN 113626387A CN 202110942940 A CN202110942940 A CN 202110942940A CN 113626387 A CN113626387 A CN 113626387A
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Abstract

本申请适用于大数据技术领域,提供了一种任务数据的导出方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:接收关于目标任务的数据分析请求,并基于所述数据分析请求确定所需采集的任务数据的特征参数项;基于所有特征参数项,生成用于搜索任务邮件的搜索关键词;根据各个邮件项目对应的权重值以及搜索关键词,分别计算关联度;选取关联度大于预设的关联阈值的历史邮件作为候选邮件,若候选邮件内记录有所有特征参数项对应的参数值,则识别候选邮件为任务邮件;分别从各个任务邮件中提取特征参数项对应的参数值,并基于所有特征参数项的参数值,生成任务邮件的任务数据。采用上述方法,避免了数据遗漏导出的情况发生,提高了任务数据的准确性。

Description

一种任务数据的导出方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请属于大数据技术领域,尤其涉及一种任务数据的导出方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着电子信息技术的不断发展,越来越多的业务可以在线上完成,例如转账业务、扣费业务、产品购买业务等等,用户通过电子设备发起与业务相关的请求,线上***接收电子设备发送的请求,并在响应完成请求后生成对应的任务数据。开发者以及商家可以通过对各个任务数据进行整理以及分析,以确定线上***的稳定性,对***进行优化。因此,如何能够高效地对任务数据进行管理,则成为亟需解决的问题。
现有的大数据分析技术,往往需要用户从对应的任务记录中导出的任务数据,并将任务数据导入到对应的数据库内,才能够对任务数据进行整理与分析,由此可见,任务数据的管理步骤较为复杂,在任务记录的数量较多时,所需导出的任务数据的数据量较大,可能会出现部分任务数据遗漏导出的情况,从而影响后续任务数据分析的准确性。
发明内容
本申请实施例提供了一种任务数据的导出方法、装置、电子设备及存储介质,可以解决现有的大数据分析技术中,在任务数据的数据量较大时,可能会出现部分任务数据遗漏导出的情况,从而影响后续任务数据分析的准确性以及对线上***的稳定性的评估的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种任务数据的导出方法,包括:
接收关于目标任务的数据分析请求,并基于所述数据分析请求确定所需采集的任务数据的特征参数项;
基于所有所述特征参数项,生成用于搜索任务邮件的搜索关键词;
根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度;
选取所述关联度大于预设的关联阈值的历史邮件作为候选邮件,并基于所述特征参数项对所述候选邮件进行解析,判断所述候选邮件内是否记录有所有所述特征参数项对应的参数值;
若所述候选邮件内记录有所有所述特征参数项对应的参数值,则识别所述候选邮件为所述任务邮件;
分别从各个所述任务邮件中提取所述特征参数项对应的参数值,并基于所有所述特征参数项的所述参数值,生成所述任务邮件的任务数据。
在一实施例中,所述根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度,包括:
基于所有所述搜索关键词,分别生成所述历史邮件中的各个所述邮件项目的搜索结果;
基于所述邮件项目的所述搜索结果以及所述权重值,计算所述历史邮件与所述数据分析请求之间的所述关联度;所述关联度表示为:
Figure BDA0003215574030000021
其中,MatchPoint为所述关联度;Weighti为第i个所述邮件项目对应的所述权重值;EmailItemi[x]为第i个所述邮件项目的内容;[Keyword]m为由搜索关键词构成的集合;Count(EmailItemi[x]∩[Keyword]m)为所述搜索结果;n为邮件项目的总数;Count(x)为计算函数;BaseNum为预设的基准系数。
在一实施例中,所述基于所有所述特征参数项,生成用于搜索所述任务邮件的搜索关键词,包括:
基于所述特征参数项对应的参数名,生成一类关键词;
根据所述目标任务的任务类型,确定由于搜索与一类关键词关联的模糊关键词的词相关阈值;
在预设的词向量坐标系上标记出各个所述一类关键词以及预设关键词典中的各个候选关键词;
基于所述词相关阈值在所述词向量坐标系内生成每个一类关键词对应的相关范围;
将在所述词向量坐标系中各个所述一类关键词的所述相关范围内的所述候选关键词识别为二类关键词;
将所述一类关键词以及所述二类关键词作为所述搜索关键词。
在一实施例中,在所述根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度之前,还包括:
获取所述目标任务关联的邮件服务器的接入信息;
基于所述接入信息配置邮件接口,并基于所述邮件接口与所述邮件服务器建立数据传输链路;
根据所述数据分析请求的发送时间以及历史分析请求的历史时间,确定有效时间范围;
通过所述数据传输链路从所述邮件服务器获取在所述有效时间范围内的所述历史邮件。
在一实施例中,在所述分别从各个所述任务邮件中提取所述特征参数项对应的参数值,并基于所有所述特征参数项的所述参数值,生成所述任务邮件的任务数据之后,还包括:
将所有所述任务邮件的所述任务数据导入到数据分析脚本,生成所述目标任务的数据分析报告。
在一实施例中,所述将所有所述任务邮件的所述任务数据导入到数据分析脚本,生成所述目标任务的数据分析报告,包括:
获取与所述目标任务对应的数据分析模板,所述数据分析模板包含多个分析项目;每个所述分析项目对应一个所述数据分析脚本;
运行所述数据分析脚本,以从各个所述任务记录中获取与所述分析项目对应的所述特征参数项的所述参数值,计算所述分析项目对应的分析结果;
将所有所述分析项目的分析结果导入到所述数据分析模板内,得到所述目标任务的分析汇总信息;
基于所述分析汇总信息,生成至少一个数据分析图表,并基于所述数据分析图表生成所述数据分析报告。
在一实施例中,在所述将所有所述任务邮件的所述任务数据导入到数据分析脚本,生成所述目标任务的数据分析报告之前,还包括:
若所述数据分析请求携带有自定义分析项,则获取与所述自定义分析项对应的数据处理语段;
将数据处理语段添加到预设的分析脚本模板内,生成所述数据分析脚本。
第二方面,本申请实施例提供了一种任务数据的导出装置,包括:
数据分析请求接收单元,用于接收关于目标任务的数据分析请求,并基于所述数据分析请求确定所需采集的任务数据的特征参数项;
搜索关键词生成单元,用于基于所有所述特征参数项,生成用于搜索任务邮件的搜索关键词;
关联度计算单元,用于根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度;
参数值识别单元,用于选取所述关联度大于预设的关联阈值的历史邮件作为候选邮件,并基于所述特征参数项对所述候选邮件进行解析,判断所述候选邮件内是否记录有所有所述特征参数项对应的参数值;
任务邮件确定单元,用于若所述候选邮件内记录有所有所述特征参数项对应的参数值,则识别所述候选邮件为所述任务邮件;
任务数据获取单元,用于分别从各个所述任务邮件中提取所述特征参数项对应的参数值,并基于所有所述特征参数项的所述参数值,生成所述任务邮件的任务数据。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,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程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面任一项所述的方法。
第四方面,本申请实施例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程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一项所述的方法。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在电子设备上运行时,使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是:在接收到数据分析请求时,确定采集任务数据时所对应的特征参数项,并获取与目标任务相关的多个任务邮件,通过上述特征参数项确定阈值对应的搜索关键词,并基于搜索关键词确定多个历史邮件与数据分析请求之间的关联度,并选取关联度较大的历史邮件作为候选邮件,继而对候选邮件进行进一步的识别,确定出包含任务数据的任务邮件,从任务邮件中提取与数据分析请求对应的任务数据,实现了自动采集任务数据的目的。与现有的大数据分析技术相比,无需用户从历史邮件中手动查找出与数据分析任务相关的任务邮件,而是可以根据特征参数项从历史邮件中筛选出与数据分析请求相关的任务邮件,从任务邮件中提取出任务数据,避免了数据遗漏导出的情况发生,提高了任务数据的准确性,减少了用户的数据导出的操作。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,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是本申请一实施例提供的一种任务数据的导出方法的实现流程图;
图2是本申请一实施例提供的一种任务数据的导出方法的S102的一种实现方式示意图;
图3是本申请一实施例提供的一种任务数据的导出方法的的一种实现方式示意图;
图4是本申请一实施例提供的一种任务数据的导出方法的S107的一种实现方式示意图;
图5是本申请另一实施例提供的一种任务数据的导出方法的实现流程图;
图6是本申请实施例提供的任务数据的导出装置的结构示意图;
图7是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本申请实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中,省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解,当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
另外,在本申请说明书和所附权利要求书的描述中,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本申请实施例提供的任务数据的导出方法可以应用于智能手机、服务器、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer,UMPC)、上网本等电子设备上。本申请实施例对电子设备的具体类型不作任何限制。特别地,该电子设备还可以是响应任务请求的线上服务器,通过获取任务请求对应的任务数据,生成任务数据的数据分析报告,以确定对线上服务器进行优化。
请参阅图1,图1示出了本申请实施例提供的一种任务数据的导出方法的实现流程图,该方法包括如下步骤:
在S101中,接收关于目标任务的数据分析请求,并基于所述数据分析请求确定所需采集的任务数据的特征参数项。
在本实施例中,电子设备可以接收由用户发起的数据分析请求。该数据分析请求中携带有目标任务的任务标识。举例性地,银行交易服务对应的任务标识为01,产品购买服务对应的任务标识为02,咨询订阅服务对应的任务标识为03等,数据分析请求可以将对应的目标任务的任务标识添加到对应的字段内,电子设备在接收到该数据分析请求后,可以对相关字段进行解析,以确定该数据分析请求对应的目标任务。
在本实施例中,用户可以在本地的用户终端上生成数据分析请求,并将数据分析请求发送给电子设备,电子设备接收到用户终端发送的数据分析请求后,启动任务数据的导出流程,在该场景下,该电子设备可以为一生成分析报告的服务器。当然,用户通过电子设备上配置的交互模块,例如鼠标、键盘、触控屏等,在电子设备本地发起数据分析请求,在该场景下,电子设备可以生成一个数据分析操作界面,用户可以在该数据分析操作界面中选取所需分析的目标任务,还可以对分析项目进行自定义设置等,并在选择完成后,点击对应的确认控件,此时,电子设备会生成一个数据分析请求,并启动任务数据的导出流程。
在一种可能的实现方式中,电子设备可以配置有自动分析启动条件,例如,管理员可以设置有分析周期,如1天、1周以及1月等,电子设备可以判断当前是否满足预设的自动分析启动条件,若是,则生成该自动分析启动条件对应的数据分析请求,并执行数据分析的任务,实现了自动化完成数据分析的目的。
在本实施例中,电子设备可以对数据分析请求进行解析,确定对目标任务进行分析时,所采集的任务数据所需包含的特征参数项。对不同的目标任务进行分析时,可以采用包含不同特征参数项的任务数据,即特征参数项与分析的目标任务相关。举例性地,若目标任务为银行交易服务,则对银行交易服务进行分析时,所需采集的特征参数项可以包括:所属银行、交易手段、交易金额、交易处理时长等等;若目标任务为A用户的流水统计服务器,则对流水统计服务器进行分析时,可能采用的任务记录与上述银行交易服务的任务记录是相同的,但是,所需采集的特征参数项可以包括:交易发起人、交易目标人、交易金额、交易发起时间等等。因此,电子设备可以基于数据分析请求,确定与所需采集的任务数据相对应的特征参数项。
在本实施例中,电子设备可以存储有不同的任务类型与特征参数项之间的对应关系,通过对数据分析请求确定目标任务,并查询上述对应关系目标任务相对应的特征参数项。可选地,若数据分析请求中包含用户自定义的分析项目,则电子设备可以根据目标任务的任务类型确定基准参数项,以及基于自定义的分析项目,确定自定义参数项,基于基准参数项以及自定义参数项得到上述特征参数项。
在S102中,基于所有所述特征参数项,生成用于搜索任务邮件的搜索关键词。
在本实施例中,线上服务器响应完成用户发起的任务请求后,可以根据响应结果生成包含响应结果或响应进度的任务邮件,并将任务邮件发送给用户的电子邮箱。即线上服务器可以配置有对应的电子邮箱,该电子邮箱内存储有与任务请求相关的所有任务邮件,通过对任务邮件进行解析,即可以确定线上服务器对于任务请求的处理能力,因此可以将任务邮件作为目标任务的任务记录,并基于任务邮件生成数据分析报告。
在本实施例中,电子设备可以通过数据分析请求确定目标任务,并从与该目标任务关联的数据库中提取与之对应的多个任务邮件,通过任务邮件确定任务数据。其中,一个任务邮件可以作为一个任务记录。线上服务器在完成用户一个任务请求后,会生成与该任务请求对应的任务记录,例如,用户通过用户终端发起一个转账任务,服务器响应用户的转账任务,将用户的电子资源转移给另一用户,并生成上述对应的任务记录,并将该任务记录作为邮件发送给用户。
其中,上述任务邮件可以存储于电子设备的本地存储器内,还可以存储于云端数据服务器内。若该任务邮件存储于云端数据服务器,由不同线上服务器处理的任务可以存储于不同的云端数据服务器,在该情况下,电子设备可以识别处理该目标任务的线上服务器,并通过该线上服务器确定与之对应的云端数据服务器。电子设备基于数据分析请求的分析内容,确定所需获取的邮件范围,从云端数据服务器获取在该邮件范围内的任务邮件。
在一种可能的实现方式中,每个任务邮件可以关联有对应的任务类型或者任务标签,在该情况下,电子设备可以确定目标任务的任务类型和/或关联的任务标签,将任务类型和/或任务标签与各个已有记录进行匹配,选取目标任务匹配的已有邮件作为任务邮件。
在一种可能的实现方式中,上述任务记录包括但不限于:任务日志、任务邮件、任务截图等各种类型的数据。
在本实施例中,电子设备通过数据分析请求确定所需采集的任务数据所需包含的特征参数项,因此,电子设备根据特征参数项确定对应的搜索关键词,例如将特征参数项的参数名作为上述的搜索关键词。
在S103中,根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度。
在本实施例中,电子邮件具体可以包含不同的邮件项目,如邮件名、发明人、收件人、邮件内容、邮件签名等等。根据不同邮件项目的重要程度,电子设备可以为各个邮件项目配置对应的权重值,当然,不同的邮件项目的权重值可以相同,也可以不同,具体不对不同邮件项目的权重值的大小进行限定。不同的邮件项目包含上述搜索关键词,其与目标任务之间的相关程度会存在差异。例如,邮件标题,是对邮件内容的概括,其重要程度较高,若邮件标题内包含某一搜索关键词,则该历史邮件的邮件内容也很大概率与搜索关键词相关,此时,与目标任务相关的概率越大。因此,通过为不同的邮件项目配置对应的权重值,能够提高搜索出与目标任务相关的历史邮件的准确性。
在本实施例中,电子设备可以搜索历史邮件内是否包含搜索关键词,并基于搜索关键词在历史邮件中对应的邮件项目以及对应的权重值,确定该历史邮件与数据分析请求之间的关联度。
进一步地,作为本申请的另一实施例,所述S103具体可以包含以下两个步骤:
基于所有所述搜索关键词,分别生成所述历史邮件中的各个所述邮件项目的搜索结果;
基于所述邮件项目的所述搜索结果以及所述权重值,计算所述历史邮件与所述数据分析请求之间的所述关联度;所述关联度表示为:
Figure BDA0003215574030000101
其中,MatchPoint为所述关联度;Weighti为第i个所述邮件项目对应的所述权重值;EmailItemi[x]为第i个所述邮件项目的内容;[Keyword]m为由搜索关键词构成的集合;Count(EmailItemi[x]∩[Keyword]m)为所述搜索结果;n为邮件项目的总数;Count(x)为计算函数;BaseNum为预设的基准系数。
在本实施例中,电子设备可以识别历史邮件中,每个邮件项目包含的搜索关键词的个数,并即通过Count(EmailItemi[x]∩[Keyword]m)为确定邮件项目对于搜索关键词的搜索结果,并基于包含的搜索关键词的个数与该邮件项目对应的权重值,计算得到相关因子,并对所有邮件项目的相关因子进行叠加,即可以确定该历史邮件与数据分析请求之间的关联度。
在本申请实施例中,通过统计不同邮件项目内包含的搜索关键词的个数,并与权重值进行叠加,确定历史邮件与数据分析请求之间的关联度,能够提高任务邮件的选取准确性。
在S104中,选取所述关联度大于预设的关联阈值的历史邮件作为候选邮件,并基于所述特征参数项对所述候选邮件进行解析,判断所述候选邮件内是否记录有所有所述特征参数项对应的参数值。
在本实施例中,电子设备会选取关联度大于预设的关联阈值的历史邮件作为候选邮件,并判断该候选邮件内是否包含所有特征参数项对应的参数值,以进一步对候选邮件进行筛选,以确定任务邮件;若关联度小于关联阈值的历史邮件则会作为无关邮件,不进行后续的处理。
在S105中,若所述候选邮件内记录有所有所述特征参数项对应的参数值,则识别所述候选邮件为所述任务邮件。
在本实施例中,若候选邮件内记录有所有特征参数项对应的参数值,则表示该候选邮件可以提取得到任务数据,因此可以将其识别为任务邮件;反之,若候选邮件内未记录有任一特征参数项对应的参数值,则识别该候选邮件为无关邮件。
在S106中,分别从各个所述任务邮件中提取所述特征参数项对应的参数值,并基于所有所述特征参数项的所述参数值,生成所述任务邮件的任务数据。
在本实施例中,电子设备在获取任务邮件后,可以从任务邮件中提取与各个特征参数项对应的参数值,即各个特征参数项用于限定所需采集何种数据,具体该数据的值需要从任务邮件中确定,并基于所有特征参数项的参数值,得到该任务邮件的任务数据。
在一种可能的实现方式中,电子设备基于特征参数项生成与之对应的结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)脚本,电子设备将上述任务邮件导入上述SQL脚本内,通过SQL脚本内各个特征参数项对应的SQL语段,从任务邮件中搜索与特征参数项相关的参数值,生成具有固定数据格式的任务数据。通过SQL脚本对各个任务邮件进行参数值的提取,能够实现导出的所有任务数据的数据格式一致,提高后续数据的分析的效率。
与现有的技术相比,本实施例无需预先创建用于存储任务数据的数据库,而是在需要进行数据分析时,从各个已有的任务邮件中提取对应的特征参数项对应的参数值,以得到任务数据,而不同数据分析任务,往往需要采集的任务数据不同,而预先建立的任务数据的数据库,为了能够兼容不同的数据分析任务,包含的数据项的个数一般较多,从而使得整个数据库对应的数据表较大,当任务邮件的数量增加时,该数据表会以几何级的速度增加,从而大大增加了数据库的存储压力。而本申请在需要进数据分析时,才提取得到对应的任务数据,能够任务数据对应的数据表的存储资源的占用,大大提高了数据库的存储空间的利用率。
进一步地,作为本申请的另一实施例,在S106之后,还可以包括S107,具体描述如下:
在S107中,将所有所述任务邮件的所述任务数据导入到数据分析脚本,生成所述目标任务的数据分析报告。
在本实施例中,电子设备可以将所有任务邮件对应的任务数据导入预设的数据分析脚本,该数据分析脚本内预置分析算法,将任务数据中相应特征参数项的参数值导入到该分析算法内,能够计算对应的分析结果,将所有分析结果导入到预设的报告模板内,则生成目标任务对应的数据分析报告。
在本实施例中,电子设备通过生成关于目标任务的数据分析报告,能够便于用户确定线上服务器在对目标任务进行响应时的相关处理能力,以及***的稳定性,方便用户更加直观地了解***的性能,并针对性地对***进行优化。
在一种可能的实现方式中,在S107之后,还可以包括:电子设备将数据分析报告内各个分项项目的分析结果与预设的标准结果进行比对,若任一分析项目的分析结果与预设的标准结果不匹配,则识别执行该目标任务的线上服务器可能存在异常,并基于不匹配的分析项目生成对应的***异常报告,并将***异常报告发送给对应的管理员的终端,以提示用于对线上服务***进行维护。
以上可以看出,本申请实施例提供的一种任务数据的导出方法在接收到数据分析请求时,确定采集任务数据时所对应的特征参数项,并获取与目标任务相关的多个任务邮件,通过上述特征参数项确定阈值对应的搜索关键词,并基于搜索关键词确定多个历史邮件与数据分析请求之间的关联度,并选取关联度较大的历史邮件作为候选邮件,继而对候选邮件进行进一步的识别,确定出包含任务数据的任务邮件,从任务邮件中提取与数据分析请求对应的任务数据,实现了自动采集任务数据的目的。与现有的大数据分析技术相比,无需用户从历史邮件中手动查找出与数据分析任务相关的任务邮件,而是可以根据特征参数项从历史邮件中筛选出与数据分析请求相关的任务邮件,从任务邮件中提取出任务数据,避免了数据遗漏导出的情况发生,提高了任务数据的准确性,减少了用户的数据导出的操作。
图2示出了本发明第二实施例提供的一种任务数据的导出方法S102的具体实现流程图。参见图2,相对于图1所述实施例,本实施例提供的一种任务数据的导出方法中S102包括:S1021~S1026,具体详述如下:
在S1021中,基于所述特征参数项对应的参数名,生成一类关键词。
在本实施例中,电子设备在获取搜索关键词时,可以采用两种方式,一种是基于特征参数项直接确定的一类关键词,第二种为基于一类关键词确定的衍生关键词,以提高搜索出与数据分析项目相关的任务邮件的准确性。
在本实施例中,一类关键词为基于特征参数项的参数名直接确定的关键词。
在S1022中,根据所述目标任务的任务类型,确定由于搜索与一类关键词关联的模糊关键词的词相关阈值。
在本实施例中,不同的任务类型对于任务邮件的搜索范围不同,例如,在需要获取分析指定用户的交易流水时,需要精确到个人,此时对应的搜索范围较少,因此可模糊的程度较低,对应的词相关阈值较小;反之,在需要统计某个产品的浏览记录时,则可以将与该产品相关的所有邮件均用于进行上述统计分析,此时,可模糊的程度较高,对应的词相关阈值较大。
在S1023中,在预设的词向量坐标系上标记出各个所述一类关键词以及预设关键词典中的各个候选关键词。
在本实施例中,电子设备可以通过各个关键词之间向量距离,作为确定关键词间的相关度。基于此,电子设备可以在预设的词向量坐标系中,标记出已经识别的各个一类关键词,并标记出词向量中的各个候选关键词。
在S1024中,基于所述词相关阈值在所述词向量坐标系内生成每个一类关键词对应的相关范围。
在本实施例中,电子设备可以根据上述词相关阈值,为每个一类关键词在该词向量坐标系中标记出对应的相关范围,该相关范围的大小与上述词相关阈值有关,若该词相关阈值越大,则在词向量坐标系内对应的相关范围的面积越大;反之,若该词相关阈值越小,则在词向量坐标系内对应的相关范围的面积越小。
在S1025中,将在所述词向量坐标系中各个所述一类关键词的所述相关范围内的所述候选关键词识别为二类关键词。
在本实施例中,电子设备可以将关键词典中落入到一类关键词的相关范围的候选关键词,作为一类关键词对应的模糊关键词,即二类关键词。
在S1026中,将所述一类关键词以及所述二类关键词作为所述搜索关键词。
在本实施例中,电子设备将一类关键词以及二类关键词进行聚合,筛选出重复的关键词,并将聚合后的关键词作为上述搜索关键词。
在本申请实施例中,通过不同任务类型确定不同的词相关阈值,从而选取出与之对应的搜索关键词,能够提高搜索关键词识别的准确性,以提高任务邮件的选取准确率。
图3示出了本发明第三实施例提供的一种任务数据的导出方法的具体实现流程图。参见图3,相对于图1所述实施例,本实施例提供的一种任务数据的导出方法中在根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度之前,还包括:S301~S304,具体详述如下:
在S301中,获取所述目标任务关联的邮件服务器的接入信息。
在本实施例中,电子设备需要获取与目标任务相关的历史邮件,因此需要获取与该目标任务对应的邮件服务器的接入信息,以便从该邮件服务器中下载对应的邮件。其中,该接入信息包括但不限于:接入地址、接入端口号、接入密码、接入账户名等等。
在S302中,基于所述接入信息配置邮件接口,并基于所述邮件接口与所述邮件服务器建立数据传输链路。
在本实施例中,电子设备可以根据上述的接入信息对邮件接口进行配置,并通过配置后的邮件接口,向邮件服务器发送连接请求,邮件服务器可以对该连接请求进行应答,以建立电子设备与邮件服务器之间的数据传输链路。
在S303中,根据所述数据分析请求的发送时间以及历史分析请求的历史时间,确定有效时间范围。
在S304中,通过所述数据传输链路从所述邮件服务器获取在所述有效时间范围内的所述历史邮件。
在本实施例中,由于电子设备在上一次对目标任务的分析过程中,已经获取了部分的历史邮件,在该情况下,在本次进行数据分析时,只需获取两次分析期间产生的历史邮件即可,因此可以根据数据分析请求的发送时间以及历史分析请求的历史时间,确定有效时间范围,并获取在该有效时间范围内的历史邮件即可。
在本申请实施例中,通过获取邮件服务器对应的接入信息,生成对应的邮件接口,并从邮件服务器除下载在预设有效时间范围内的历史邮件,能够减少历史邮件的下载,提高数据分析的效率。图4示出了本发明第四实施例提供的一种任务数据的导出S107方法的具体实现流程图。参见图4,相对于图1-3任一所述实施例,本实施例提供的一种任务数据的导出方法中S107包括:S1071~S1074,具体详述如下:
在S1071中,获取与所述目标任务对应的数据分析模板,所述数据分析模板包含多个分析项目;每个所述分析项目对应一个所述数据分析脚本。
在本实施例中,电子设备可以存储有一模板库,该模板库中的每个数据分析模板关联有对应的任务类型。电子设备可以根据数据分析请求对应的目标任务,确定与之关联的数据分析模板。每个数据分析模板均包含有多个分析项目,每个分析项目对应一个数据分析脚本,即可以通过运行数据分析脚本计算与之关联的分析项目的分析结果。
在S1072中,运行所述数据分析脚本,以从各个所述任务数据中获取与所述分析项目对应的所述特征参数项的所述参数值,计算所述分析项目对应的分析结果。
在本实施例中,电子设备可以读取上述数据分析模板,并获取该模板内的数据分析脚本,通过运行数据分析脚本,数据分析脚本可以从任务数据中获取与其对应的数据分析项目相关的特征参数项的参数值,通过将所有任务数据的参数值进行对应的运算,从而可以计算得到与数据分析项目对应的分析结果。
在一种可能的实现方式中,电子设备可以创建与分析项目相匹配的多个并行线程,不同的并行线程可以运行一个数据分析脚本,从而可以并行计算不同分析项目的分析结果。
在S1073中,将所有所述分析项目的分析结果导入到所述数据分析模板内,得到所述目标任务的分析汇总信息。
在本实施例中,电子设备可以将每个分析项目的分析结果导入到数据分析模板相应的区域,从而得到与之对应的分析汇总信息。举例性地,上述分析汇总信息可以为一数组,将各个分析项目对应的分析结果导入到数组中对应的字段,该数组的格式可以是预先设定的。
在S1074中,基于所述分析汇总信息,生成至少一个数据分析图表,并基于所述数据分析图表生成所述数据分析报告。
在本实施例中,电子数据可以获取数据分析模板关联的图表模板,并从分析汇总信息中提取该图表模板对应的分析结果,从而能够生成对应的数据分析图表,根据各个数据分析图表以及分析汇总信息,生成上述数据分析报告。
在本申请实施例中,通过获取对应的数据分析模板,确定所需计算的分析项目,并通过运行数据分析脚本确定每个分析项目的分析结果,并生成数据分析图表,生成数据分析报告,以提高数据分析报告的可读性。
图5示出了本发明第六实施例提供的一种任务数据的导出方法的具体实现流程图。参见图5,相对于图1-3任一所述实施例,本实施例提供的一种任务数据的导出方法中在所述将所有所述任务邮件的所述任务数据导入到数据分析脚本,生成所述目标任务的数据分析报告之前,还包括:S501~S502,具体详述如下:
在S501中,若所述数据分析请求携带有自定义分析项,则获取与所述自定义分析项对应的数据处理语段。
在本实施例中,用户在发起上述数据分析请求时,可以配置有对应的自定义分析项,对分析过程进行个性化设置。上述个性化设置的自定义分析项可以记录有数据分析请求的固定字节,并在数据分析请求的数据帧中的标志位设置为预设的位值。电子设备通过识别数据帧特定的标志位的位值,识别该数据分析请求中是否携带有自定义分析项。若有,则确定自定义分析项,并获取与之对应的数据处理语段。
在S502中,将数据处理语段添加到预设的分析脚本模板内,生成所述数据分析脚本。
在本实施例中,电子设备可以将自定义分析项的数据处理语段添加到预设的分析脚本模板内,从而生成了与数据分析请求对应的数据分析脚本,以实现计算自定义分析项目对应的分析结果,以生成响应的数据分析报告。
在本申请实施例中,通过识别数据分析请求中是否包含自定义分析项目,并在具有对应的自定义分析项目时,将对应的数据处理语段添加到分析脚本模板,生成对应的数据分析脚本,以提高数据分析的个性化程度。
图6示出了本发明一实施例提供的一种任务数据的导出装置的结构框图,该电子设备包括的各单元用于执行图1对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1与图1所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明,仅示出了与本实施例相关的部分。
参见图6,所述任务数据的导出装置包括:
数据分析请求接收单元61,用于接收关于目标任务的数据分析请求,并基于所述数据分析请求确定所需采集的任务数据的特征参数项;
搜索关键词生成单元62,用于基于所有所述特征参数项,生成用于搜索所述任务邮件的搜索关键词;
关联度计算单元63,用于根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度;
参数值识别单元64,用于选取所述关联度大于预设的关联阈值的历史邮件作为候选邮件,并基于所述特征参数项对所述候选邮件进行解析,判断所述候选邮件内是否记录有所有所述特征参数项对应的参数值;
任务邮件确定单元65,用于若所述候选邮件内记录有所有所述特征参数项对应的参数值,则识别所述候选邮件为所述任务邮件;
任务数据获取单元66,用于分别从各个所述任务邮件中提取所述特征参数项对应的参数值,并基于所有所述特征参数项的所述参数值,生成所述任务邮件的任务数据。
可选地,所述任务数据的导出装置还包括
数据分析报告生成单元,用于将所有所述任务记录的所述任务数据导入到数据分析脚本,生成所述目标任务的数据分析报告。
可选地,所述关联度计算单元包括:
搜索结果确定单元,用于基于所有所述搜索关键词,分别生成所述历史邮件中的各个所述邮件项目的搜索结果;
搜索结果导入单元,用于基于所述邮件项目的所述搜索结果以及所述权重值,计算所述历史邮件与所述数据分析请求之间的所述关联度;所述关联度表示为:
Figure BDA0003215574030000191
其中,MatchPoint为所述关联度;Weighti为第i个所述邮件项目对应的所述权重值;EmailItemi[x]为第i个所述邮件项目的内容;[Keyword]m为由搜索关键词构成的集合;Count(EmailItemi[x]∩[Keyword]m)为所述搜索结果;n为邮件项目的总数;Count(x)为计算函数;BaseNum为预设的基准系数。
可选地,所述搜索关键词生成单元,包括:
一类关键词确定单元,用于基于所述特征参数项对应的参数名,生成一类关键词;
词相关阈值确定单元,用于根据所述目标任务的任务类型,确定由于搜索与一类关键词关联的模糊关键词的词相关阈值;
候选关键词标记单元,用于在预设的词向量坐标系上标记出各个所述一类关键词以及预设关键词典中的各个候选关键词;
相关范围标记单元,用于基于所述词相关阈值在所述词向量坐标系内生成每个一类关键词对应的相关范围;
二类关键词确定单元,用于将在所述词向量坐标系中各个所述一类关键词的所述相关范围内的所述候选关键词识别为二类关键词;
关键词汇总单元,用于将所述一类关键词以及所述二类关键词作为所述搜索关键词。
可选地,任务数据的导出装置,还包括:
接入信息获取单元,用于获取所述目标任务关联的邮件服务器的接入信息;
邮件接口配置单元,用于基于所述接入信息配置邮件接口,并基于所述邮件接口与所述邮件服务器建立数据传输链路;
有效时间范围确定单元,用于根据所述数据分析请求的发送时间以及历史分析请求的历史时间,确定有效时间范围;
历史邮件选取单元,用于通过所述数据传输链路从所述邮件服务器获取在所述有效时间范围内的所述历史邮件。
可选地,所述数据分析报告生成单元,包括:
数据分析模板获取单元,用于获取与所述目标任务对应的数据分析模板,所述数据分析模板包含多个分析项目;每个所述分析项目对应一个所述数据分析脚本;
数据分析脚本运行单元,用于运行所述数据分析脚本,以从各个所述任务记录中获取与所述分析项目对应的所述特征参数项的所述参数值,计算所述分析项目对应的分析结果;
分析结果导入单元,用于将所有所述分析项目的分析结果导入到所述数据分析模板内,得到所述目标任务的分析汇总信息;
数据分析图表生成单元,用于基于所述分析汇总信息,生成至少一个数据分析图表,并基于所述数据分析图表生成所述数据分析报告。
可选地,任务数据的导出装置,还包括:
数据处理语段确定单元,用于若所述数据分析请求携带有自定义分析项,则获取与所述自定义分析项对应的数据处理语段;
数据处理语段导入单元,用于将数据处理语段添加到预设的分析脚本模板内,生成所述数据分析脚本。
因此,本发明实施例提供的任务数据的导出装置同样可以在接收到数据分析请求时,确定采集任务数据时所对应的特征参数项,并获取与目标任务相关的多个任务邮件,通过上述特征参数项确定阈值对应的搜索关键词,并基于搜索关键词确定多个历史邮件与数据分析请求之间的关联度,并选取关联度较大的历史邮件作为候选邮件,继而对候选邮件进行进一步的识别,确定出包含任务数据的任务邮件,从任务邮件中提取与数据分析请求对应的任务数据,实现了自动采集任务数据的目的。与现有的大数据分析技术相比,无需用户从历史邮件中手动查找出与数据分析任务相关的任务邮件,而是可以根据特征参数项从历史邮件中筛选出与数据分析请求相关的任务邮件,从任务邮件中提取出任务数据,避免了数据遗漏导出的情况发生,提高了任务数据的准确性,减少了用户的数据导出的操作。
应当理解的是,图6示出的任务数据的导出装置的结构框图中,各模块用于执行图1至图5对应的实施例中的各步骤,而对于图1至图5对应的实施例中的各步骤已在上述实施例中进行详细解释,具体请参阅图1至图5以及图1至图5所对应的实施例中的相关描述,此处不再赘述。
图7是本申请另一实施例提供的一种电子设备的结构框图。如图7所示,该实施例的电子设备700包括:处理器710、存储器720以及存储在存储器720中并可在处理器710运行的计算机程序730,例如任务数据的导出方法的程序。处理器710执行计算机程序730时实现上述各个任务数据的导出方法各实施例中的步骤,例如图1所示的S101至S105。或者,处理器710执行计算机程序730时实现上述图6对应的实施例中各模块的功能,例如,图6所示的单元61至66的功能,具体请参阅图6对应的实施例中的相关描述。
示例性的,计算机程序730可以被分割成一个或多个模块,一个或者多个模块被存储在存储器720中,并由处理器710执行,以完成本申请。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述计算机程序730在电子设备700中的执行过程。例如,计算机程序730可以被分割成数据分析请求接收单元、搜索关键词生成单元、关联度计算单元、参数值识别单元、任务邮件确定单元和任务数据获取单元,各模块具体功能如上。
电子设备700可包括,但不仅限于,处理器710、存储器720。本领域技术人员可以理解,图7仅仅是电子设备700的示例,并不构成对电子设备700的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器710可以是中央处理单元,还可以是其他通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。
存储器720可以是电子设备700的内部存储单元,例如电子设备700的硬盘或内存。存储器720也可以是电子设备700的外部存储设备,例如电子设备700上配备的插接式硬盘,智能存储卡,闪存卡等。进一步地,存储器720还可以既包括电子设备700的内部存储单元也包括外部存储设备。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种任务数据的导出方法,其特征在于,包括:
接收关于目标任务的数据分析请求,并基于所述数据分析请求确定所需采集的任务数据的特征参数项;
基于所有所述特征参数项,生成用于搜索任务邮件的搜索关键词;
根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度;
选取所述关联度大于预设的关联阈值的历史邮件作为候选邮件,并基于所述特征参数项对所述候选邮件进行解析,判断所述候选邮件内是否记录有所有所述特征参数项对应的参数值;
若所述候选邮件内记录有所有所述特征参数项对应的参数值,则识别所述候选邮件为所述任务邮件;
分别从各个所述任务邮件中提取所述特征参数项对应的参数值,并基于所有所述特征参数项的所述参数值,生成所述任务邮件的任务数据。
2.根据权利要求1所述的导出方法,其特征在于,所述根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度,包括:
基于所有所述搜索关键词,分别生成所述历史邮件中的各个所述邮件项目的搜索结果;
基于所述邮件项目的所述搜索结果以及所述权重值,计算所述历史邮件与所述数据分析请求之间的所述关联度;所述关联度表示为:
Figure FDA0003215574020000011
其中,MatchPoint为所述关联度;Weighti为第i个所述邮件项目对应的所述权重值;EmailItemi[x]为第i个所述邮件项目的内容;[Keyword]m为由搜索关键词构成的集合;Count(EmailItemi[x]∩[Keyword]m)为所述搜索结果;n为邮件项目的总数;Count(x)为计算函数;BaseNum为预设的基准系数。
3.根据权利要求1所述的导出方法,其特征在于,所述基于所有所述特征参数项,生成用于搜索所述任务邮件的搜索关键词,包括:
基于所述特征参数项对应的参数名,生成一类关键词;
根据所述目标任务的任务类型,确定由于搜索与一类关键词关联的模糊关键词的词相关阈值;
在预设的词向量坐标系上标记出各个所述一类关键词以及预设关键词典中的各个候选关键词;
基于所述词相关阈值在所述词向量坐标系内生成每个一类关键词对应的相关范围;
将在所述词向量坐标系中各个所述一类关键词的所述相关范围内的所述候选关键词识别为二类关键词;
将所述一类关键词以及所述二类关键词作为所述搜索关键词。
4.根据权利要求1所述的导出方法,其特征在于,在所述根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度之前,还包括:
获取所述目标任务关联的邮件服务器的接入信息;
基于所述接入信息配置邮件接口,并基于所述邮件接口与所述邮件服务器建立数据传输链路;
根据所述数据分析请求的发送时间以及历史分析请求的历史时间,确定有效时间范围;
通过所述数据传输链路从所述邮件服务器获取在所述有效时间范围内的所述历史邮件。
5.根据权利要求1-4任一项所述的导出方法,其特征在于,在所述分别从各个所述任务邮件中提取所述特征参数项对应的参数值,并基于所有所述特征参数项的所述参数值,生成所述任务邮件的任务数据之后,还包括:
将所有所述任务邮件的所述任务数据导入到数据分析脚本,生成所述目标任务的数据分析报告。
6.根据权利要求5所述的导出方法,其特征在于,所述将所有所述任务邮件的所述任务数据导入到数据分析脚本,生成所述目标任务的数据分析报告,包括:
获取与所述目标任务对应的数据分析模板,所述数据分析模板包含多个分析项目;每个所述分析项目对应一个所述数据分析脚本;
运行所述数据分析脚本,以从各个所述任务数据中获取与所述分析项目对应的所述特征参数项的所述参数值,计算所述分析项目对应的分析结果;
将所有所述分析项目的分析结果导入到所述数据分析模板内,得到所述目标任务的分析汇总信息;
基于所述分析汇总信息,生成至少一个数据分析图表,并基于所述数据分析图表生成所述数据分析报告。
7.根据权利要求5所述的导出方法,其特征在于,在所述将所有所述任务邮件的所述任务数据导入到数据分析脚本,生成所述目标任务的数据分析报告之前,还包括:
若所述数据分析请求携带有自定义分析项,则获取与所述自定义分析项对应的数据处理语段;
将数据处理语段添加到预设的分析脚本模板内,生成所述数据分析脚本。
8.一种任务数据的导出装置,其特征在于,包括:
数据分析请求接收单元,用于接收关于目标任务的数据分析请求,并基于所述数据分析请求确定所需采集的任务数据的特征参数项;
搜索关键词生成单元,用于基于所有所述特征参数项,生成用于搜索任务邮件的搜索关键词;
关联度计算单元,用于根据各个邮件项目对应的权重值以及所述搜索关键词,分别计算各个历史邮件与所述数据分析请求之间的关联度;
参数值识别单元,用于选取所述关联度大于预设的关联阈值的历史邮件作为候选邮件,并基于所述特征参数项对所述候选邮件进行解析,判断所述候选邮件内是否记录有所有所述特征参数项对应的参数值;
任务邮件确定单元,用于若所述候选邮件内记录有所有所述特征参数项对应的参数值,则识别所述候选邮件为所述任务邮件;
任务数据获取单元,用于分别从各个所述任务邮件中提取所述特征参数项对应的参数值,并基于所有所述特征参数项的所述参数值,生成所述任务邮件的任务数据。
9.一种电子设备,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程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一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程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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