CN115391612B - 数据处理方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；预设时间对应目标对象采集的多个数据段，多个数据段包括目标数据段，目标数据段包括第一数据；若确定目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定第一数据不适用；强关联事件用于表征导致第一数据不适用的因素；如此，基于强关联事件，确定设备的目标对象在目标时间点采集的数据不适用，从而屏蔽不适用数据对设备的影响。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体而言，本申请涉及一种数据处理方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
目前，无论飞机、列车等大型交通工具，还是移动终端等小型电子设备，都集成了各种硬件模块，例如位置硬件模块、陀螺仪传感器、加速度传感器、温度传感器、湿度传感器等。传感器等硬件模块采集的数据不适用可能导致设备使用效果差等问题甚至触发严重事故。造成硬件模块提供的数据不适用的原因较多，可能是硬件模块损坏或者受到干扰导致其采集的原始数据不准确，也可能是硬件模块采集的原始数据无误但在一些场景下不适于设备上的某些软件使用。因此，如何确定硬件模块在某段时间提供的数据是否适用是有待解决的问题。
发明内容
本申请针对现有的方式的缺点，提出一种数据处理方法、装置、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，用于解决如何确定硬件模块在某时间点提供的数据是否适用的问题。
第一方面，本申请提供了一种数据处理方法，包括：
获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；预设时间对应目标对象采集的多个数据段，多个数据段包括目标数据段，目标数据段包括第一数据；
若确定目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定第一数据不适用；强关联事件用于表征导致第一数据不适用的因素。
在一个实施例中，若确定目标数据段对应的时间段中不存在强关联事件，则基于预设时间内数据，确定第一数值；基于第一数据、第一数值和第一阈值，确定第一数据因异常数据不适用。
在一个实施例中，基于第一数据、第一数值和第一阈值，确定第一数据因异常数据不适用，包括：
若第一数据的值和第一数值之间差的绝对值大于或等于第一阈值，则确定第一数据因异常数据不适用；目标数据段中异常数据比例小于或等于第二阈值。
在一个实施例中，若第一数据不存在因异常数据不适用、目标数据段是单调数据段以及目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，则确定第一数据不适用；至少一个弱关联事件用于表征可能导致第一数据不适用的因素。
在一个实施例中，若第一数据不存在因异常数据不适用、目标数据段不是单调数据段、目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，以及目标数据段对应的时间段在至少两个单调数据段对应的时间段之后，则确定第一数据不适用；多个数据段包括至少两个单调数据段。
在一个实施例中，至少两个单调数据段为N个连续的单调数据段或至少M个不连续的单调数据段，N为大于或等于2的正整数，M为大于或等于N+1的正整数。
第二方面，本申请提供了一种数据处理装置，包括：
第一处理模块，用于获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；预设时间对应目标对象采集的多个数据段，多个数据段包括目标数据段，目标数据段包括所述第一数据；
第二处理模块，用于若确定目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定第一数据不适用；强关联事件用于表征导致第一数据不适用的因素。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；
总线，用于连接处理器和存储器；
存储器，用于存储操作指令；
处理器，用于通过调用操作指令，执行本申请第一方面的数据处理方法。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被用于执行本申请第一方面的数据处理方法。
第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请第一方面中数据处理方法的步骤。
本申请实施例提供的技术方案，至少具有如下有益效果：获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；预设时间对应目标对象采集的多个数据段，多个数据段包括目标数据段，目标数据段包括第一数据；若确定目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定第一数据不适用；强关联事件用于表征导致第一数据不适用的因素；如此，基于强关联事件，确定设备的目标对象在目标时间点提供的数据不适用，从而屏蔽不适用数据对设备的影响。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合本申请中的附图描述本申请的实施例。应理解，下面结合附图所阐述的实施方式，是用于解释本申请实施例的技术方案的示例性描述，对本申请实施例的技术方案不构成限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请实施例所使用的术语“包括”以及“包含”是指相应特征可以实现为所呈现的特征、信息、数据、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除实现为本技术领域所支持其他特征、信息、数据、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合等。应该理解，当我们称一个元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，该一个元件可以直接连接或耦接到另一元件，也可以指该一个元件和另一元件通过中间元件建立连接关系。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的术语“和/或”指示该术语所限定的项目中的至少一个，例如“A和/或B”指示实现为“A”，或者实现为“B”，或者实现为“A和B”。
可以理解的是，在本申请的具体实施方式中，涉及到数据处理相关的数据，当本申请以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
本申请实施例提供了一种数据处理方法。为了更好的理解及说明本申请实施例的方案，下面对本申请实施例中所涉及到的一些技术用语进行简单说明。
传感器：传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
强关联事件：存在较大概率能够导致某个目标对象例如硬件模块提供的数据不适用的因素。存在较大概率意味着在实际中从保障用户的使用效果、避免安全事故等角度考虑，出现强关联事件时应当认定目标对象在某些目标时间点采集的数据不适用。因此在本申请实施例中强关联事件用于表征导致第一数据不适用的因素。
弱关联事件：不属于强关联事件，但仍存在一定概率能够导致某个目标对象提供的数据不适用的因素。在实际中，仅仅出现弱关联事件尚不能认定目标对象在某些目标时间点采集的数据不适用。因此在本申请实施例中弱关联事件用于表征可能导致第一数据不适用的因素。
上述强关联事件和弱关联事件由本领域技术人员根据设备及目标对象例如硬件模块的实际情况确定。原则上确定强关联事件的标准应当严格而确定弱关联事件的标准可以适当宽松。设备中的某个硬件模块可能在设备上不存在强关联事件，但适当放宽标准一定可以找到弱关联事件，弱关联事件可以为至少一种。
导致目标对象例如硬件模块提供的数据不适用的原因较多，可能是硬件模块损坏或者受到干扰导致其采集的原始数据不准确，也可能是硬件模块采集的原始数据无误但在一些场景下不适于设备上的某些软件使用。确定强关联事件和弱关联事件时上述原因均需考虑，下面通过示例予以说明。
示例一：很多电子设备上的传感器对湿度敏感，若湿度过大将影响传感器正常工作，导致该传感器采集的原始数据不准确。针对此情况，强关联事件可以是——天气预报等软件提供的湿度数值超过设定阈值，且基于位置信息判断该设备处于户外；弱关联事件可以是——天气预报等软件提供的湿度数值超过设定阈值，且不能准确判断该设备是否处于户外。确定上述强关联事件和弱关联事件的主要理由——若湿度数值超过设定阈值且设备处于户外，该传感器直接暴露于高湿度环境，则该传感器采集的原始数据不准确的概率较大；而室内环境较为稳定，相对户外环境通常湿度等指标的变化幅度不大，能够保证传感器采集的原始数据的准确性，若设备处于户外还是室内不明确仅基于湿度数值超过设定阈值这一事件只能认为该传感器采集的原始数据存在不准确的可能性，尚不足以认定原始数据不准确的概率较大。
示例二：目前移动终端等设备上一般都设置有位置硬件模块，例如GPS、北斗等。移动终端的用户也常安装订餐APP(Application，应用程序)等类似软件，订餐APP可以直接获取位置硬件模块采集的位置数据或者从其他软件间接获得位置硬件模块采集的位置数据。通常位置硬件模块损坏或受到干扰的可能性较低，其采集的原始数据准确。订餐APP或类似软件通过位置数据向用户提供餐厅推荐等服务。基于此，在用户处于交通过程中位置快速变化等场景下，位置硬件模块采集的位置数据对订餐APP或类似软件不适用。例如，订餐APP基于位置X确定距离位置X最近的餐厅A，并向用户推荐餐厅A，而此时用户已经移动到位置Y，餐厅A并非距离位置Y最近的餐厅，订餐APP向用户推荐的餐厅A并不准确。针对此情况，强关联事件可以是——用户开启了导航软件；弱关联事件可以是——移动终端接入的基站发生变化或者移动终端接入的WIFI网络发生变化。确定上述强关联事件和弱关联事件的主要理由——若用户开启了导航软件，根据导航软件的功能考虑用户处于交通过程中位置快速变化的概率较大；位置信息和移动通信数据、WIFI(Wireless Fidelity，基于IEEE 802.11b标准的无线局域网)数据等也有一定的关联，若移动终端接入的基站发生变化或者移动终端接入的WIFI网络发生变化，则移动终端位置也可能变化，但可能导致基站变化或者WIFI网络变化的原因较多，仅仅出现基站变化或WIFI网络变化可以认为存在用户位置快速变化的可能性，尚不足以认定用户位置快速变化的概率较大。
本领域技术人员确定各目标对象例如各硬件模块的所有强关联事件和弱关联事件后，针对每个目标对象，可以建立目标对象—强关联事件—弱关联事件—不适用数据影响范围的关系表。其中，不适用数据影响范围指设备上使用目标对象提供的数据的硬件及软件的集合。例如，上述示例一中，不适用数据影响范围包括设备上所有使用该传感器采集的原始数据的软件及硬件；上述示例二中，不适用数据影响范围包括设备上所有基于位置硬件模块采集的位置数据进行分析获得结果的软件。
下面以具体的实施例对本申请的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
参见图1，图1示出了本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图，其中，该方法可以由任一电子设备执行，如可以是终端、服务器等；作为一可选实施方式，该方法可以由终端执行。为了描述方便，在下文的一些可选实施例的描述中，将以终端作为该方法执行主体为例进行说明。如图1所示，本申请实施例提供的数据处理方法包括如下步骤。
S201，获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；预设时间对应目标对象采集的多个数据段，多个数据段包括目标数据段，目标数据段包括第一数据。
示例性的，目标对象可以是设备的硬件模块，设备的硬件模块可以是GPS、北斗、传感器等，设备可以是移动终端。预设时间可以是24小时，目标时间点可以是23时00分00秒，第一数据可以是硬件模块在23时00分00秒采集的数据；将24小时划分为48个时间段，即每个时间段为半小时，每个时间段对应硬件模块采集的一个数据段，即24小时对应硬件模块采集的48个数据段；目标数据段为48个数据段中的第47个数据段，第47个数据段对应的时间段从23时00分00秒到23时30分00秒，该时间段包含起点23时00分00秒不包含终点23时30分00秒，第47个数据段包括第一数据，即硬件模块在23时00分00秒采集的数据。
目标数据段内的目标时间点可以设置为一个或多个，相应的第一数据为一个或多个。实际中为了提高准确性，目标数据段内的目标时间点通常设置为多个，例如可以将硬件模块自身采集原始数据的时间点均设置为目标时间点。若硬件模块从某时00分00秒开始每秒采集一个原始数据，则从23时00分00秒到23时30分00秒的时间段内，有60×30＝1800个目标时间点，对应1800个第一数据。如果以时间为自变量、硬件模块采集的原始数据可以视为时间的函数，每个原始数据可以视为一个数据点，每个数据段内相邻数据点的时间间隔相同。如果某种硬件模块采集的原始数据为定性数据，可以设置规则将定性数据转换为定量数据，仍可以对数据进行量化分析。
S202，若确定目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定第一数据不适用；强关联事件用于表征导致第一数据不适用的因素。
示例性的，目标数据段为48个数据段中的第47个数据段，若确定第47个数据段对应的时间段(从23时00分00秒到23时30分00秒)中存在强关联事件，强关联事件的存在时点也为目标时间点，则确定该目标时间点对应的第一数据不适用。若目标数据段中包括多个第一数据，还可以确定所有的第一数据不适用。
示例性的，如前述示例二场景中，移动终端的硬件模块是GPS。在47个数据段对应的时间段内，即从23时00分00秒到23时30分00秒，该时间段包含起点23时00分00秒不包含终点23时30分00秒。在上述时间段内的任何时点，发现设备的用户开启了导航软件，可以确定上述时间段内的第一数据不适用，例如前所示的1800个第一数据均可以确定为不适用。通常情况下强关联事件的影响具有持续性，因此将第一数据确定为不适用数据的范围可以适当扩大。
本申请实施例中，获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；预设时间对应目标对象采集的多个数据段，多个数据段包括目标数据段，目标数据段包括第一数据；若确定目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定第一数据不适用；强关联事件用于表征导致第一数据不适用的因素；如此，基于强关联事件，确定设备的目标对象在目标时间点提供的数据不适用，从而屏蔽不适用数据对设备的影响。
在一个实施例中，若确定目标数据段对应的时间段中不存在强关联事件，则基于预设时间内数据，确定第一数值；基于第一数据、第一数值和第一阈值，确定第一数据因异常数据不适用。
具体地，异常数据可以为偶发性偏差导致的异常数据点。偶发性偏差导致的异常数据点的特征通常是异常数据点的数据值过大或过小。如果某个数据段满足如下条件，可以认为该数据段存在异常数据。
(A)相对于该数据段内的所有数据点，异常数据点的比例不超过设定阈值，即第二阈值，例如第二阈值为3％-5％，第二阈值可以根据数据的实际情况进行设置。该数据段内的所有数据点，指该数据段内目标对象例如硬件模块采集的所有原始数据，若原始数据为定性数据则将其转换为定量数据。
(B)任一非异常数据点满足公式(1)，任一异常数据点满足公式(2)；公式(1)和公式(2)分别如下所示：
|Unormal-a|≤K公式(1)
|Uabnormal-a|≥bK公式(2)
其中，Unormal表示非异常数据点的数据值，Uabnormal表示异常数据点的数据值；b的取值可以根据数据的实际情况进行设置，但不宜小于1，例如b可以为1.5到3之间的某个值；a为第一数值，bK为第一阈值。
实施步骤(B)时，首先需要设定第二阈值和b的数值，第二阈值和b的数值确定后，根据第二阈值确定该数据段内所有数据点中的所有非异常数据点和所有异常数据点，再根据所有非异常数据点和所有异常数据点的数据值判断是否存在a和K同时满足公式(1)和公式(2)，a和K为与数据点的数据值相同物理单位的具体数值。
在一个实施例中，基于第一数据、第一数值和第一阈值，确定第一数据因异常数据不适用，包括：
若第一数据的值和第一数值之间差的绝对值大于或等于第一阈值，则确定第一数据因异常数据不适用；目标数据段中异常数据比例小于或等于第二阈值。具体地，根据公式(2)，若第一数据的值和第一数值(a)之间差的绝对值大于或等于第一阈值(bK)，则确定第一数据因异常数据不适用，即第一数据的值在Uabnormal范围内，第一数据被判定为异常数据。
在一个实施例中，若某时点(目标时间点)的数据(第一数据)基于其数据值在包含该数据的数据段(目标数据段)上被判定为异常数据点，则该第一数据不适用。若该时点的数据(数据点)在包含该数据的数据段上并未被判定为异常数据点，则还需要将该数据点与其他数据段所有的非异常数据点进行对比。比对方法为：所述一段时间(预设时间)内的所有数据段，每一数据段剔除该数据段的异常数据点后，所有数据段的非异常数据点组成一个大的数据集合，再通过上述定义(A)和(B)进行判断，若该数据点在上述大的数据集合内属于异常数据点，则仍判定该数据点不适用。
通常情况下，第一数据因异常数据不适用指该第一数据自身依照本申请实施例提供的方法被判定为异常数据点。但在实际中，如果某数据段依照本申请实施例提供的方法不能被认为存在异常数据，但该数据段所包括的某一个或多个第一数据相对于该数据段中的其他数据而言其数据值偏大或偏小，经验或者其他证据提示上述第一数据可能存在问题，则仍可以将上述第一数据视为因异常数据不适用。
在一个实施例中，若第一数据不存在因异常数据不适用、目标数据段是单调数据段以及目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，则确定第一数据不适用；至少一个弱关联事件用于表征可能导致第一数据不适用的因素。
具体地，若包括该时点(目标时间点)的数据(第一数据)的数据段(目标数据段)是单调数据段，且包括该时点数据的数据段对应的时间范围(时间段)内存在至少一个弱关联事件，则判断该第一数据不适用。单调数据段可以是：从该数据段中排除异常数据点后，该数据段中超过设定比例的剩余数据点以时间为自变量呈现单调关系，且满足公式(3)；公式(3)如下所示：
其中，Umax和Umin分别表示呈现单调关系的数据点中的最大数据值和最小数据值，c为根据数据的实际情况设置的阈值，例如c为0.3到0.4之间的某个数值。设定比例例如85％，设定比例可以根据数据的实际情况进行设置。
需要说明的是，考虑到数据误差等因素，即使某数据段中的全部数据点排除异常数据点后，实际中也不太可能所有的剩余数据点都呈现单调关系，只要绝大部分剩余数据点呈现单调关系即可，因此定义设定比例这一允许根据数据的实际情况进行设置的变量。其中，单调关系与通常数学中定义的单调关系一致，包括单调增加、单调减少两种单调关系。
在一个实施例中，若第一数据不存在因异常数据不适用、目标数据段不是单调数据段、目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，以及目标数据段对应的时间段在至少两个单调数据段对应的时间段之后，则确定第一数据不适用；多个数据段包括至少两个单调数据段。
具体地，若包括该时点(目标时间点)的数据(第一数据)的数据段(目标数据段)不是单调数据段，但该数据段属于至少两个单调数据段的后续数据段(目标数据段对应的时间段在至少两个单调数据段对应的时间段之后)，且包括该时点数据的数据段对应的时间范围(时间段)内存在至少一个弱关联事件，则确定该第一数据不适用。至少两个单调数据段可以是：包括该时点数据的数据段之前的连续数据段中存在至少N个连续的单调数据段或者至少M个不连续的单调数据段。通常连续数据段应当与包括该时点数据的数据段相邻，即连续数据段的终点对应包括该时点数据的数据段的起点。连续数据段可以定义为：多段数据段按照时间先后顺序可以合并为一个较长的数据段，且该较长的数据段无间隙；无间隙指在该较长的数据段中任取两个相邻的数据点，该两个相邻数据点的时间间隔都是相同的，不存在某两个相邻数据点的时间间隔大于其他两个相邻数据点的情况。相应的，连续的单调数据段可以定义为：多段单调数据段按照时间先后顺序可以合并为一个较长的数据段，且该较长的数据段无间隙，无间隙的涵义同上。显然连续数据段由若干段数据段组成，组成连续数据段的数据段的数量可以根据数据的实际情况进行设置，但不宜过大，例如组成连续数据段的数据段的数量不超过预设时间中数据段总数量的20％；N和M都为正整数，N≥2，M≥N+1。
在一个实施例中，至少两个单调数据段为N个连续的单调数据段或至少M个不连续的单调数据段，N为大于或等于2的正整数，M为大于或等于N+1的正整数。
具体地，至少两个单调数据段可以是：包括该时点数据的数据段之前的连续数据段中存在至少N个连续的单调数据段或者至少M个不连续的单调数据段。连续数据段的定义同上。组成连续数据段的数据段的数量可以根据数据的实际情况进行设置，但不宜过大，例如组成连续数据段的数据段的数量不超过预设时间中数据段总数量的20％；N和M都为正整数，N≥2，M≥N+1。
一个实施例中，在设备的硬件模块只有一个的前提下，若硬件模块采集的数据不适用，则设备的操作***一般无法从其他途径获得比较适用的数据，但可以采取一定的临时措施。例如，若设备的用户正在使用或准备使用不适用数据影响范围内的硬件或软件，则对用户进行醒目的风险提示；又例如，降低不适用数据影响范围内的硬件或软件的权限级别，不允许上述硬件或软件执行较高权限级别的操作，如短时间控制设备等。由于数据的适用性分析通常是持续进行的，若后续的分析结论表明硬件模块采集的数据不适用情况已消失，则设备的操作***可以解除临时措施。
本申请实施例至少具有如下有益效果：基于强关联事件确定移动终端的硬件模块提供的数据不适用；确定硬件模块提供的数据为偶发性偏差导致的异常数据，因异常数据不适用；目标数据段是单调数据段，基于单调数据段和弱关联事件，确定硬件模块提供的数据不适用；目标数据段不是单调数据段，基于其他单调数据段(至少两个单调数据段)和弱关联事件，确定硬件模块提供的数据不适用；通过上述多种方式确定硬件模块提供的数据不适用，从而屏蔽不适用数据对设备的影响。
为了更好的理解本申请实施例所提供的方法，下面结合具体应用场景的示例对本申请实施例的方案进行进一步说明。
在一个具体应用场景实施例中，例如数据处理场景，参见图2，示出了一种数据处理方法的处理流程，如图2所示，本申请实施例提供的数据处理方法的处理流程包括如下步骤：
S301，移动终端获取硬件模块在预设时间内目标时间点采集的第一数据。
具体地，硬件模块为移动终端的硬件模块，预设时间对应硬件模块采集的多个数据段，多个数据段包括目标数据段，目标数据段包括第一数据。
S302，移动终端判断目标数据段对应的时间段中是否存在强关联事件，若移动终端确定目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则转到步骤S307处理；若移动终端确定目标数据段对应的时间段中不存在强关联事件，则转到步骤S303处理。
S303，移动终端判断第一数据因异常数据不适用，若移动终端确定第一数据因异常数据不适用，则转到步骤S307处理；若移动终端确定第一数据不存在因异常数据不适用，则转到步骤S304处理。
S304，移动终端判断目标数据段是否是单调数据段，若移动终端确定目标数据段是单调数据段，则转到步骤S305处理；若移动终端确定目标数据段不是单调数据段，则转到步骤S306处理。
S305，若移动终端确定目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，则转到步骤S307处理。
S306，若移动终端确定目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，以及目标数据段对应的时间段在至少两个单调数据段对应的时间段之后，则转到步骤S307处理。
S307，移动终端确定硬件模块采集的第一数据不适用。
本申请实施例至少具有如下有益效果：基于强关联事件确定移动终端的硬件模块提供的数据不适用；确定硬件模块提供的数据为偶发性偏差导致的异常数据，因异常数据不适用；目标数据段是单调数据段，基于单调数据段和弱关联事件，确定硬件模块提供的数据不适用；目标数据段不是单调数据段，基于其他单调数据段(至少两个单调数据段)和弱关联事件，确定硬件模块提供的数据不适用；通过上述多种方式确定硬件模块提供的数据不适用，从而屏蔽不适用数据对设备的影响。
本申请实施例还提供了一种数据处理装置，该数据处理装置的结构示意图如图3所示，数据处理装置40，包括第一处理模块401和第二处理模块402。
第一处理模块401，用于获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；预设时间对应目标对象采集的多个数据段，多个数据段包括目标数据段，目标数据段包括所述第一数据；
第二处理模块402，用于若确定目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定第一数据不适用；强关联事件用于表征导致第一数据不适用的因素。
在一个实施例中，第二处理模块402，还用于：
若确定目标数据段对应的时间段中不存在强关联事件，则基于预设时间内数据，确定第一数值；
基于第一数据、第一数值和第一阈值，确定第一数据因异常数据不适用。
在一个实施例中，第二处理模块402，具体用于：
若第一数据的值和第一数值之间差的绝对值大于或等于第一阈值，则确定第一数据因异常数据不适用；目标数据段中异常数据比例小于或等于第二阈值。
在一个实施例中，第二处理模块402，还用于：
若第一数据不存在因异常数据不适用、目标数据段是单调数据段以及目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，则确定第一数据不适用；至少一个弱关联事件用于表征可能导致第一数据不适用的因素。
在一个实施例中，第二处理模块402，还用于：
若第一数据不存在因异常数据不适用、目标数据段不是单调数据段、目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，以及目标数据段对应的时间段在至少两个单调数据段对应的时间段之后，则确定第一数据不适用；多个数据段包括至少两个单调数据段。
在一个实施例中，至少两个单调数据段为N个连续的单调数据段或至少M个不连续的单调数据段，N为大于或等于2的正整数，M为大于或等于N+1的正整数。
应用本申请实施例，至少具有如下有益效果：
获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；预设时间对应目标对象采集的多个数据段，多个数据段包括目标数据段，目标数据段包括第一数据；若确定目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定第一数据不适用；强关联事件用于表征导致第一数据不适用的因素；如此，基于强关联事件，确定设备的目标对象在目标时间点提供的数据不适用，从而屏蔽不适用数据对设备的影响。
本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备的结构示意图如图4所示，图4所示的电子设备4000包括：处理器4001和存储器4003。其中，处理器4001和存储器4003相连，如通过总线4002相连。可选地，电子设备4000还可以包括收发器4004，收发器4004可以用于该电子设备与其他电子设备之间的数据交互，如数据的发送和/或数据的接收等。需要说明的是，实际应用中收发器4004不限于一个，该电子设备4000的结构并不构成对本申请实施例的限定。
处理器4001可以是CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，通用处理器，DSP(Digital Signal Processor，数据信号处理器)，ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路)，FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器4001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线4002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线4002可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。总线4002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器4003可以是ROM(Read Only Memory，只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(Compact DiscRead Only Memory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质、其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储计算机程序并能够由计算机读取的任何其他介质，在此不做限定。
存储器4003用于存储执行本申请实施例的计算机程序，并由处理器4001来控制执行。处理器4001用于执行存储器4003中存储的计算机程序，以实现前述方法实施例所示的步骤。
其中，电子设备包括但不限于：终端、服务器等。
应用本申请实施例，至少具有如下有益效果：
获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；预设时间对应目标对象采集的多个数据段，多个数据段包括目标数据段，目标数据段包括第一数据；若确定目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定第一数据不适用；强关联事件用于表征导致第一数据不适用的因素；如此，基于强关联事件，确定设备的目标对象在目标时间点提供的数据不适用，从而屏蔽不适用数据对设备的影响。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现前述方法实施例的步骤及相应内容。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现前述方法实施例的步骤及相应内容。
基于与本申请实施例提供的方法相同的原理，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述本申请任一可选实施例中提供的方法。
应该理解的是，虽然本申请实施例的流程图中通过箭头指示各个操作步骤，但是这些步骤的实施顺序并不受限于箭头所指示的顺序。除非本文中有明确的说明，否则在本申请实施例的一些实施场景中，各流程图中的实施步骤可以按照需求以其他的顺序执行。此外，各流程图中的部分或全部步骤基于实际的实施场景，可以包括多个子步骤或者多个阶段。这些子步骤或者阶段中的部分或全部可以在同一时刻被执行，这些子步骤或者阶段中的每个子步骤或者阶段也可以分别在不同的时刻被执行。在执行时刻不同的场景下，这些子步骤或者阶段的执行顺序可以根据需求灵活配置，本申请实施例对此不限制。
以上所述仅是本申请部分实施场景的可选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请的方案技术构思的前提下，采用基于本申请技术思想的其他类似实施手段，同样属于本申请实施例的保护范畴。
Claims (7)
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；所述预设时间对应所述目标对象采集的多个数据段，所述多个数据段包括目标数据段，所述目标数据段包括所述第一数据，所述目标对象包括硬件模块；
若确定所述目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定所述第一数据不适用；所述强关联事件用于表征导致所述第一数据不适用的因素；
若确定所述目标数据段对应的时间段中不存在强关联事件，则判断所述第一数据是否存在因异常数据不适用；
若确定所述第一数据存在因异常数据不适用，则确定所述第一数据不适用；
若确定所述第一数据不存在因异常数据不适用，则判断所述目标数据段是否是单调数据段；若确定所述目标数据段是单调数据段，且确定所述目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，则确定所述第一数据不适用；若确定所述目标数据段不是单调数据段，且确定所述目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，以及目标数据段对应的时间段在至少两个单调数据段对应的时间段之后，则确定所述第一数据不适用；所述弱关联事件用于表征可能导致所述第一数据不适用的因素。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
若确定所述目标数据段对应的时间段中不存在强关联事件，则基于所述预设时间内数据，确定第一数值；
基于所述第一数据、所述第一数值和第一阈值，确定所述第一数据因异常数据不适用。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一数据、所述第一数值和第一阈值，确定所述第一数据因异常数据不适用，包括：
若所述第一数据的值和所述第一数值之间差的绝对值大于或等于第一阈值，则确定所述第一数据因异常数据不适用；所述目标数据段中异常数据比例小于或等于第二阈值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两个单调数据段为N个连续的单调数据段或至少M个不连续的单调数据段，所述N为大于或等于2的正整数，所述M为大于或等于N+1的正整数。
5.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
第一处理模块，用于获取目标对象在预设时间内目标时间点采集的第一数据；所述预设时间对应所述目标对象采集的多个数据段，所述多个数据段包括目标数据段，所述目标数据段包括所述第一数据，所述目标对象包括硬件模块；
第二处理模块，用于若确定所述目标数据段对应的时间段中存在强关联事件，则确定所述第一数据不适用；所述强关联事件用于表征导致所述第一数据不适用的因素；
所述第二处理模块，用于若确定所述目标数据段对应的时间段中不存在强关联事件，则判断所述第一数据是否存在因异常数据不适用；
若确定所述第一数据存在因异常数据不适用，则确定所述第一数据不适用；
若确定所述第一数据不存在因异常数据不适用，则判断所述目标数据段是否是单调数据段；若确定所述目标数据段是单调数据段，且确定所述目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，则确定所述第一数据不适用；若确定所述目标数据段不是单调数据段，且确定所述目标数据段对应的时间段中存在至少一个弱关联事件，以及目标数据段对应的时间段在至少两个单调数据段对应的时间段之后，则确定所述第一数据不适用；所述弱关联事件用于表征可能导致所述第一数据不适用的因素。
6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-4中任一项所述方法的步骤。
7.一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1-4中任一项所述方法的步骤。
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