CN114547077A - 基层政务表格数据智能处理***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及政务数据采集处理技术领域，公开了基层政务表格数据智能处理***及方法，包括处理器模块，以及分别与处理器模块连接的数据采集模块、表单处理模块、数据处理模块和显示模块，通过自定义智能表单并将表单嵌入到网页中，实现表单联动智能办公，然后利用智能表单对采集到的不同业务的大数据进行过滤处理，达到精简数据的效果，并在后续对数据进行价值分析，最后将数据分析结果实时展示出来。本发明具有数据重复计算量小、减轻用户工作量和提高工作效率的有益效果。
Description
技术领域
本发明涉及政务数据采集处理技术领域，具体涉及一种基层政务表格数据智能处理***及方法。
背景技术
随着数字化办公的普及，传统的工作模式已经逐渐变成了数字在线办公的模式，而在数字化办公过程中，最重要的就是基于大数据平台的表格以及数据的一体化贯通处理，而现有的在线办公技术，存在寻多问题，例如表格数量多、随意性大、重复交叉、数据不共享等。
为解决这一问题，现有技术中有一种电子政务平台信息数据处理方法，包括如下步骤：S1，用户通过局域网子网中的计算机终端发送指令信息，通过交换机将指令信息发送到管理终端，由管理终端调用数据服务器中的指令数据；S2，管理终端调用数据服务器中的指令数据后，如果为用户所调用的指令信息，进行用户权限判断；S3，通过签章属性、验证码判断，如果为有权限用户则进行数据的展示，修改，并将修改后的数据上传至局域网子网中的计算机终端，所述局域网子网中的计算机终端将数据存储在数据服务器；S4，将管理终端与局域网子网的计算机终端连接，根据局域网子网的计算机终端的指令，每一次数据的读取都经过加密数据过滤和安全防护。
虽然该方案能够通过集成工作流技术、WEB表单技术、数据访问引擎搭建了一个整合型的管理平台，但是其在内置表格的智能化以及数据的优化方面还存在不足，因此现在急需研发一种复杂数据智能贯通分析、表单一体化工作模式的政务处理***来提高表格处理工作效率。
发明内容
本发明意在提供基层政务表格数据智能处理***及方法，以解决复杂数据与表单联合处理智能程度不理想的技术问题。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：基层政务表格数据智能处理***，包括处理器模块，以及分别与处理器模块连接的数据采集模块、表单处理模块、数据处理模块和显示模块；
数据采集模块，用于采集不同业务的数据形成第一数据集合，并将第一数据集合发送至数据处理模块；
表单处理模块，用于对嵌入式表格进行定制化定向编辑开发操作得到智能表单，并将智能表单融入到网页中；
数据处理模块，用于对第一数据集合进行精简化处理，并将第一数据集合以固定形式接入BI***，提取数据关键词至管理界面然后根据数据关键词设置可视化图形；
处理器模块，包括数据存储单元和数据分析单元，数据存储单元，用于存储数据采集模块采集到的第一数据集合；数据分析单元，用于对采集到的第一数据集合进行数据价值分析；
显示模块，用于实时展示数据价值分析结果。
本方案的原理及优点是：实际应用时，通过将表单进行个性化定制并融入到网页中，便于用户处理数据，同时在数据处理过程中，利用不同维度降维的方式将不同数据结构的复杂数据进行贯通与结构化管理达到精简数据的效果，并在后续对数据进行价值分析，且利用可视化图形实时展示分析结果，使用户能够更直观地了解到分析结果。相比于现有技术，本发明的优点在于能够通过个性化定制处理表单，使表单更智能化，功能更丰富，便于处理数据，提高工作效率，同时在后续的大数据以及复杂数据的处理上，利用stream流处理和键值对形式对数据进行精简筛选，能够有效提高数据处理效率，并且利用可视化图形展示数据的形式也能够使用户对数据信息了解更全面。
优选的，作为一种改进，定制化定向编辑开发操作包括内置Js自定义事件、数据列关联数据库字段、上层单位定义表格模板、记录填报历史和内置公共表格数据片段。
通过在表单中自定义事件以丰富表单功能，从而提高数据处理效率以及用户工作效率，更能体现表单的工作智能化程度，减少常规模式中繁琐的操作，提高用户的使用体验度。
优选的，作为一种改进，自定义事件包括快速查找、显示多项目标数据列标题、行列位置、快速跳转、删除所在行、一键***索引列、已有数据行列统一位置***字符、快速修改行列数据头尾、编辑单元格操作权限、数值列向上下合并和特定多项数据填写智能提示选择。
增加上述的多项功能事件，使表单的功能更丰富，同时也极大程度上提高了表单的智能化程度，不仅可以实现填报***多级上报、数据智能关联，同时表格还能联动，实现智能化办公，提高办公效率。
优选的，作为一种改进，对第一数据集合进行精简化处理包括以下内容：
对第一数据集合按照数据形式进行分类；
根据当前数据量的大小采取不同的数据处理方式；
对数据进行层级降维处理，最后提取精简化后的有效数据；
通过此步骤对采集到的数据进行精简化处理，不仅可以有效过滤掉无用数据，同时能够将庞大的数据精简化进行统计，从而提高工作效率以及数据准确率。
优选的，作为一种改进，数据形式包括结构化数据和非结构化数据。
将采集到的数据分为结构化数据和非结构化数据，从数据的本质上进行区分，以便后续针对性地采取数据处理方式，从而保证数据的处理效果以及处理效率达到最优，提高工作效率，减轻用户的工作量。
优选的，作为一种改进，结构化数据在处理时，大数据转为stream流处理，键值对形式数据采取逐级判定降维处理的方式获取数据。
在进行结构化数据处理时，若遇到庞大的数据量，则采用stream流处理，而针对键值对形式的数据则逐级降维处理，不仅能够有效精简数据，而且还能够提高数据的有效率，从而加快数据处理速度，提高办公效率。
优选的，作为一种改进，非结构类数据在处理时，通过收集整理对应数据，建立匹配模板库，从模板库中调取相关数据的匹配规则进行数据提取。
当采集到的数据是非结构类的数据时，则建立匹配模板库，利用库中的匹配规则进行数据提取，从而对数据进行过滤，达到精简统计数据的目的。
优选的，作为一种改进，可视化图形包括饼图、柱状图和折线图。
利用饼图、柱状图和折线图这三种不同表现形式的图形来展示数据，不仅能够使数据的变化情况更形象，同时还能够针对数据的类型采取不同的图形进行展示，以提高数据的展示效果。
本发明还提供了一种基层政务表格数据智能处理方法，包括以下步骤：
步骤S1，对嵌入式表格进行定制化定向编辑开发操作得到智能表单，并将智能表单融入到网页中；
步骤S2，采集不同业务的数据后利用智能表单对数据进行精细化处理，并采取分布式计算对处理后的数据进行数据价值分析；
步骤S3，提取数据关键词作为图形内容并利用可视化图形实时展示数据价值分析结果。
通过此方法能够运用表单处理复杂大数据，并对不同类型的数据进行分类统计后利用图形显示出来，使数据特点表现地更明显生动，便于用户查看，同时通过智能表单的联动办公，也能够极大程度提高工作效率。
优选的，作为一种改进，可视化图形的图形颜色、大小以及图形对应数据可动态调整。
通过更改图形的颜色、大小以及图形对应的数据能够动态调整，不仅能够使图像显示的效果更好，同时也能够使图形对应的数据进行调整，提高图形数据的显示精准性。
附图说明
图1为本发明基层政务表格数据智能处理***实施例一的***示意图。
图2为本发明基层政务表格数据智能处理方法实施例一的流程示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
说明书附图中的标记包括：处理器模块1、数据采集模块2、表单处理模块3、数据处理模块4、显示模块5、数据存储单元6、数据分析单元7。
实施例一：
本实施例基本如附图1所示：基层政务表格数据智能处理***，包括处理器模块1，以及分别与处理器模块1连接的数据采集模块2、表单处理模块3、数据处理模块4和显示模块5；
数据采集模块2，用于采集不同业务的数据形成第一数据集合，并将第一数据集合发送至数据处理模块4；
表单处理模块3，用于对嵌入式表格进行定制化定向编辑开发操作得到智能表单，并将智能表单融入到网页中；
数据处理模块4，用于对第一数据集合进行精简化处理，并将第一数据集合以固定形式接入BI***(现有技术，这里不再赘述)，提取数据关键词至管理界面然后根据数据关键词设置可视化图形；
处理器模块1，包括数据存储单元6和数据分析单元7，数据存储单元6，用于存储数据采集模块2采集到的第一数据集合；数据分析单元7，用于对采集到的第一数据集合进行数据价值分析；
显示模块5，用于实时展示数据价值分析结果。
对表格进行定制化操作，包括内置Js自定义事件、数据列关联数据库字段、上层单位定义表格模板、记录填报历史和内置公共表格数据片段；
其中自定义事件包括快速查找、显示多项目标数据列标题、行列位置、快速跳转、删除所在行、一键***索引列、已有数据行列统一位置***字符、快速修改行列数据头尾、编辑单元格操作权限、数值列向上下合并和特定多项数据填写智能提示选择。
数据列关联数据库字段，表格列绑定数据源自动获取数据，并在修改保存后同步到数据库，单元格数据绑定自定义指标，实时自动计算更新。
上层单位定义表格模板，结合填报指标自定义数据列格式，并内置数据校验，保证填报准确有效。
记录填报历史，一键生成填报仪表数据，监控填报流程，及时定位问题。
在对第一数据集合进行精简化处理时，先对第一数据集合按照数据形式进行分类，再根据当前数据量的大小采取不同的数据处理方式，然后对数据进行层级降维处理，具体为表格上传填报数据的复杂数据结构，数据最外层结构为表名，版本，多个sheet数组等信息，第二层为sheet层，包含sheet名，页眉，合并单元格描述，data等信息，第三层data中包含多个cell单元格信息，第四层cell中包含高宽信息，数据类型，字体信息，content内容信息等，第五层content为当前单元格数据，最后提取精简化后的有效数据。
采集到的数据包括结构化数据和非结构化数据，结构化数据在处理时，依据当前数据量大小判定，大数据转为stream流处理，键值对形式数据采取逐级判定降维处理的方式获取数据；非结构类数据在处理时，因其匹配规则繁多，匹配数量大，且范围广，通过收集整理对应数据，建立匹配模板库，从模板库中调取相关数据的匹配规则进行数据提取，例如提取工单***的数据时，由于数据不规则，不同工作内容的数据无固定格式，则提取派发任务的用户名、任务要求完成时间等信息时，根据待提取数据前后的内容进行预判，写出多个正则规则，同时记录规则的在一次数据统计中的匹配度，便于下次优先使用。
可视化图形包括饼图、柱状图和折线图，更清楚形象地对外展示数据分析内容，并且可视化图形的图形颜色、大小以及图形对应数据可动态调整。
如附图2所示，本发明还提供了一种应用于上述***的基层政务表格数据智能处理方法，包括以下步骤：
步骤S1，对嵌入式表格进行定制化定向编辑开发操作得到智能表单，并将智能表单融入到网页中；
步骤S2，采集不同业务的数据后利用智能表单对数据进行精细化处理，并采取分布式计算对处理后的数据进行数据价值分析；
步骤S3，提取数据关键词作为图形内容并利用可视化图形实时展示数据价值分析结果。
本方案通过对表单进行个性化定制后融入到网页中，从而提高了数据处理效率，并且在利用不同维度降维的方式将不同数据结构的复杂数据进行贯通与结构化管理的同时，针对那些非结构化数据或者非统计项目的内容会进行针对性精准识别，并且针对有用信息的保存以及临时信息的定期删除等，都进行统一规范的管理操作，对于删除掉的冲突性数据以及无用数据，还会进行二次判断，避免误删除等意外情况发生，从而导致有用数据的缺失，最终实现大数据的精简分析，提高数据处理效率，同时也利用可视化图形对数据进行全方位展示，提高用户对数据的了解清晰程度。
本实施例的具体实施过程如下：
第一步，通过表单处理模块3对嵌入式表格进行定制化定向编辑开发操作，对表格进行内置Js自定义事件、数据列关联数据库字段、上层单位定义表格模板、记录填报历史和内置公共表格数据片段等操作，得到智能表单后将该智能表单融入到网页中去。
第二步，利用数据采集模块2采集不同业务的数据后利用智能表单对数据进行精细化处理，首先对采集到的第一数据集合按照结构化数据和非结构化数据的数据形式进行分类，结构化数据在处理时，依据当前数据量大小判定，大数据转为stream流处理，键值对形式数据采取逐级判定降维处理的方式获取数据；非结构类数据在处理时，因其匹配规则繁多，匹配数量大，且范围广，通过收集整理对应数据，建立匹配模板库，从模板库中调取相关数据的匹配规则进行数据提取。
第三步，对数据进行层级降维处理从而使数据精简化，最后提取精简化后的有效数据，然后采用分布式计算的方式对处理后的数据进行数据价值分析，进入数据池集市，建立用户画像，在仓库中提取画像各个属性为模型数据结构，使用缓存、云计算等技术，结合分析算法响应模型数据整理，以单台服务器为一个节点支撑，部署微服务架构：采用服务注册及服务配置共享、网关、熔断器、负载均衡等保障***高并发，高吞吐量以达到秒级响应。
第四步，数据分析处理过程中，针对非结构化数据或者非统计项目的内容会进行针对性精准识别，并且针对有用信息的保存以及临时信息的定期删除等，都进行统一规范的管理操作，对于删除掉的冲突性数据以及无用数据还会进行二次判断，分析完成后提取数据关键词作为图形内容，然后利用可视化图形，包括饼图、柱状图和折线图来实时展示数据价值分析结果。
传统的办公中，存在着诸多问题，例如表格不能联动办公，数据不能互通，或者在少部分能够实现联动办公的***中，存在着数据联动后产生冲突的问题，并且表格在网页中无法应用，导致办公效率低下，随着智能化办公技术的发展与应用，为提高工作效率、节约时间和中间过程成本，越来越多的企业将目光转向了智能办公领域，现有技术中的政务办公处理技术中，例如电子政务平台信息数据处理方法中，通过采用web技术，以及集成工作流技术、WEB表单技术搭建了一个整合型平台，推动了业务管理工作的规范化和科学化，提高了业务管理的效率。
而本方案中，则是先对表格进行个性化定制操作，为表格增加内置Js自定义事件、数据列关联数据库字段、上层单位定义表格模板、记录填报历史和内置公共表格数据片段，使表格成为更智能化的表单，并将表单与网页融合，而且不同的表单之间还能够联动操作，同时为避免联动操作时数据发生冲突，在表单进行联动时会针对数据进行分类、分项等规范化管理，同时还对保密性较强的数据进行内部加密存储，基于此本方案能够大幅提高了工作人员的日常办公效率，表单在处理数据时能够将采集到的数据划分为结构化数据和非结构化数据并进行针对性的过滤和精简处理，然后再对精简后的数据进行价值分析，并将数据接入BI***，提取数据关键词作为图形的内容然后将分析结果用可视化图形形象具体地显示出来，不仅能够有效改善传统工作模式的效率，而且还能通过智能表单结合数据精简，达到计算分析结果更准确的效果。
实施例二：
本实施例基本与实施例一相同，区别在于：在将数据价值分析结果实时显示的时候，可视化图形的颜色、大小以及图形对应数据可动态调整。
本实施例的具体实施过程与实施例一相同，区别在于：
第四步，数据分析处理过程中，针对非结构化数据或者非统计项目的内容会进行针对性精准识别，并且针对有用信息的保存以及临时信息的定期删除等，都进行统一规范的管理操作，对于删除掉的冲突性数据以及无用数据还会进行二次判断，分析完成后提取数据关键词作为图形内容，然后利用可视化图形，包括饼图、柱状图和折线图来实时展示数据价值分析结果，在图形展示的时候，将要重点显示的数据及其对应的图形用红色凸显出来，将涉及变化率的数据及其对应的图形用黄色标记显示，将常规的数据及其对应的图形用黑色标记。
通过利用不同的颜色凸显重点数据和图形，使用户在查看分析结果时能更快找到重点目标，方便用户查看，也能够凸显本次数据分析结果的重点内容，减少中间环节，提高办公效率。
实施例三：
本实施例基本与实施例一相同，区别在于：表格的数据源可与Oracle、Mysql、SQLServer等常见数据库关联，表格内容与数据同步映射，结合插件内置API，使数据切片操作更为简便。
本实施例的具体实施过程与实施例一相同，区别在于：
第一步，通过表单处理模块3对嵌入式表格进行定制化定向编辑开发操作，对表格进行内置Js自定义事件、数据列关联数据库字段、上层单位定义表格模板、记录填报历史和内置公共表格数据片段等操作，同时表格的数据源可与Oracle、Mysql、SQLServer等常见数据库关联，表格内容与数据同步映射，得到智能表单后将该智能表单融入到网页中去，结合插件内置API，使数据切片操作更为简便。
通过增加表格的数据源且将表格内容与数据同步映射，在后续的数据分析处理与图形展示过程中，表单结合插件内置API，使数据切片操作更为简便，从而有效提高表单的数据处理效率，进而提高整体的办公效率。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体技术方案和/或特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明技术方案的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.基层政务表格数据智能处理***，其特征在于：包括处理器模块，以及分别与处理器模块连接的数据采集模块、表单处理模块、数据处理模块和显示模块；
所述数据采集模块，用于采集不同业务的数据形成第一数据集合，并将第一数据集合发送至数据处理模块；
所述表单处理模块，用于对嵌入式表格进行定制化定向编辑开发操作得到智能表单，并将智能表单融入到网页中；
所述数据处理模块，用于对第一数据集合进行精简化处理，并将第一数据集合以固定形式接入BI***，提取数据关键词至管理界面然后根据数据关键词设置可视化图形；
所述处理器模块，包括数据存储单元和数据分析单元，所述数据存储单元，用于存储数据采集模块采集到的第一数据集合；所述数据分析单元，用于对采集到的第一数据集合进行数据价值分析；
所述显示模块，用于实时展示数据价值分析结果。
2.根据权利要求1所述的基层政务表格数据智能处理***，其特征在于：所述定制化定向编辑开发操作包括内置Js自定义事件、数据列关联数据库字段、上层单位定义表格模板、记录填报历史和内置公共表格数据片段。
3.根据权利要求2所述的基层政务表格数据智能处理***，其特征在于：所述自定义事件包括快速查找、显示多项目标数据列标题、行列位置、快速跳转、删除所在行、一键***索引列、已有数据行列统一位置***字符、快速修改行列数据头尾、编辑单元格操作权限、数值列向上下合并和特定多项数据填写智能提示选择。
4.根据权利要求1所述的基层政务表格数据智能处理***，其特征在于：所述对第一数据集合进行精简化处理包括以下内容：
对第一数据集合按照数据形式进行分类；
根据当前数据量的大小采取不同的数据处理方式；
对数据进行层级降维处理，最后提取精简化后的有效数据。
5.根据权利要求4所述的基层政务表格数据智能处理***，其特征在于：所述数据形式包括结构化数据和非结构化数据。
6.根据权利要求4所述的基层政务表格数据智能处理***，其特征在于：所述结构化数据在处理时，大数据转为stream流处理，键值对形式数据采取逐级判定降维处理的方式获取数据。
7.根据权利要求4所述的基层政务表格数据智能处理***，其特征在于：所述非结构类数据在处理时，通过收集整理对应数据，建立匹配模板库，从模板库中调取相关数据的匹配规则进行数据提取。
8.根据权利要求1所述的基层政务表格数据智能处理***，其特征在于：所述可视化图形包括饼图、柱状图和折线图。
9.基层政务表格数据智能处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1，对嵌入式表格进行定制化定向编辑开发操作得到智能表单，并将智能表单融入到网页中；
步骤S2，采集不同业务的数据后利用智能表单对数据进行精细化处理，并采取分布式计算对处理后的数据进行数据价值分析；
步骤S3，提取数据关键词作为图形内容并利用可视化图形实时展示数据价值分析结果。
10.根据权利要求9所述的基层政务表格数据智能处理方法，其特征在于：所述可视化图形的图形颜色、大小以及图形对应数据可动态调整。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| CN117056419A (zh) * | 2023-07-20 | 2023-11-14 | 安徽国科检测科技有限公司 | 一种基于局域网的实验室检测数据共享*** |
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| CN117056419B (zh) * | 2023-07-20 | 2024-03-15 | 安徽国科检测科技有限公司 | 一种基于局域网的实验室检测数据共享*** |
| CN116781550A (zh) * | 2023-08-23 | 2023-09-19 | 北京赢科天地电子有限公司 | 数据采集的实现方法、***及设备 |
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