数据处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待分析的目标数据，所述目标数据包括多个字段；确定所述多个字段中的源数据字段和目标字段；根据卡方自动交叉检验模型对所述目标数据中的所述源数据字段和所述目标字段进行分析，确定所述目标数据中的目标字段数据分布。本发明专利技术实施例通过获取待分析的目标数据，所述目标数据包括多个字段，确定所述多个字段中的源数据字段和目标字段，根据卡方自动交叉检验模型对所述目标数据中的所述源数据字段和所述目标字段进行分析，确定所述目标数据中的目标字段数据分布，避免了审计人员采用传统的表格进行分析汇总，提高了审计效率及准确性。

Data processing method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及计算机
，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
在保险稽核审计过程中，审计人员需要对保险业务数据进行分析，并发现保险业务数据中的异常。但是由于保险业务数据的数据量非常庞大，现有技术中由于缺少相关系统和可视化展示工具，审计人员往往采用传统的表格进行分析汇总，严重影响审计效率及准确性。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，以提高审计效率及准确性。第一方面，本专利技术实施例提供一种数据处理方法，包括：获取待分析的目标数据，所述目标数据包括多个字段；确定所述多个字段中的源数据字段和目标字段；根据卡方自动交叉检验模型对所述目标数据中的所述源数据字段和所述目标字段进行分析，确定所述目标数据中的目标字段数据分布。第二方面，本专利技术实施例提供一种数据处理装置，包括：获取模块，用于获取待分析的目标数据，所述目标数据包括多个字段；第一确定模块，用于确定所述多个字段中的源数据字段和目标字段；第二确定模块，用于根据卡方自动交叉检验模型对所述目标数据中的所述源数据字段和所述目标字段进行分析，确定所述目标数据中的目标字段数据分布。第三方面，本专利技术实施例提供一种服务器，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供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以实现第一方面所述的方法。本专利技术实施例提供的数据处理方法、装置、设备及存储介质，通过获取待分析的目标数据，所述目标数据包括多个字段，确定所述多个字段中的源数据字段和目标字段，根据卡方自动交叉检验模型对所述目标数据中的所述源数据字段和所述目标字段进行分析，确定所述目标数据中的目标字段数据分布，避免了审计人员采用传统的表格进行分析汇总，提高了审计效率及准确性。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种应用场景的示意图；图2为本专利技术实施例提供的数据处理方法流程图；图3为本专利技术实施例提供的保险业务数据的示意图；图4为本专利技术另一实施例提供的数据处理方法流程图；图5为本专利技术实施例提供的可视化图形的示意图；图6为本专利技术实施例提供的模型建立流的示意图；图7为本专利技术实施例提供的样本数据导入的示意图；图8为本专利技术实施例提供的类型节点设置字段角色的示意图；图9为本专利技术实施例提供的类型节点选择输入字段和目标字段的示意图；图10为本专利技术实施例提供的设置决策树相关参数的示意图；图11为本专利技术实施例提供的各二级机构的代理人平均未签单的时长的示意图；图12为本专利技术实施例提供的数据处理装置的结构示意图；图13为本专利技术实施例提供的服务器的结构示意图。通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。本专利技术实施例提供的数据处理方法，可以适用于图1所示的通信系统。如图1所示，该通信系统包括：终端设备11、服务器12和数据库13，其中，终端设备11可以是手机、平板电脑、个人计算机、笔记本等用户终端。服务器12具体可以是能够对数据进行分析和处理的设备，例如，该服务器12可以对保险业务数据进行分析和处理。数据库13具体可以是oracle数据库或者mysql数据库。其中，数据库13中存储有保险业务数据，或者，服务器12本地存储有保险业务数据。具体的，服务器12或数据库13具体还可以是云端服务器，云端服务器也就是云服务器,是一个服务器集群,有很多服务器,和通用的计算机架构类似,云端服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等。本专利技术实施例提供的数据处理方法，旨在解决现有技术的如上技术问题。下面以具体地实施例对本专利技术的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。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，对本专利技术的实施例进行描述。图2为本专利技术实施例提供的数据处理方法流程图。本专利技术实施例针对现有技术的如上技术问题，提供了数据处理方法，该方法具体步骤如下：S201、获取待分析的目标数据，所述目标数据包括多个字段。可选的，所述获取待分析的目标数据，包括：获取数据库中存储的所述待分析的目标数据，或从本地获取所述待分析的目标数据。本实施例的执行主体具体可以是如图1所示的服务器12，服务器12具体可以从数据库13获取目标数据，例如，该服务器12可以从oracle数据库或者mysql数据库中获取待分析的目标数据，或者，该服务器12本地还可以存储有待分析的目标数据。可选的，所述目标数据为保险业务数据。例如，该服务器12可以从本地获取EXCEL表格形式的保险业务数据。如图3所示为保险业务数据的一种示意性举例。如图3所示，该保险业务数据包括多个字段，例如，二级机构名称、三级机构名称、案件类型、审核结论等。其中，审核结论具体指保险赔付类型，可选的，所述保险赔付类型包括：比例赔付类型、拒付类型、通融赔付类型和正常赔付类型。S202、确定所述多个字段中的源数据字段和目标字段。可选的，所述源数据字段为保险赔付类型字段，所述目标字段为保险机构名称字段。也就是说，在本实施例中，可以将如图3所示的多个字段中的审核结论字段即保险赔付类型字段作为源数据字段，将二级机构名称字段作为目标字段。选择这两个字段的目的是观测不同二级机构所处理的保险业务中各种赔付类型的案件数量和案件比值。进一步，根据不同二级机构所处理的保险业务中各种赔付类型的案件数量和案件比值，分析出该保险业务数据中的目标字段数据分布。S203、根据卡方自动交叉检验模型对所述目标数据中的所述源数据字段和所述目标字段进行分析，确定所述目标数据中的目标字段数据分布。具体的，服务器12可采用卡方自动交叉检验(Chi-squaredAutomaticInteractionDetector，CHAID)模型对该保险业务数据进行分析，即将该保险业务数据中的保险赔付类型字段作为源数据字段，将二级机构名称字段作为目标字段，采用CHAID算法对该保险业务数据进行分析，以确定该对该保险业务数据中的目标字段数据分布。本实施例选择CHAI本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取待分析的目标数据，所述目标数据包括多个字段；/n确定所述多个字段中的源数据字段和目标字段；/n根据卡方自动交叉检验模型对所述目标数据中的所述源数据字段和所述目标字段进行分析，确定所述目标数据中的目标字段数据分布。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取待分析的目标数据，所述目标数据包括多个字段；
确定所述多个字段中的源数据字段和目标字段；
根据卡方自动交叉检验模型对所述目标数据中的所述源数据字段和所述目标字段进行分析，确定所述目标数据中的目标字段数据分布。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标数据为保险业务数据，所述源数据字段为保险赔付类型字段，所述目标字段为保险机构名称字段。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述保险赔付类型包括：比例赔付类型、拒付类型、通融赔付类型和正常赔付类型；
所述根据卡方自动交叉检验模型对所述目标数据中的所述源数据字段和所述目标字段进行分析，确定所述目标数据中的目标字段数据分布，包括：
根据所述卡方自动交叉检验模型确定所述比例赔付类型的案件数量最多的保险机构名称、所述拒付类型的案件数量最多的保险机构名称、所述通融赔付类型的案件数量最多的保险机构名称和所述正常赔付类型的案件数量最多的保险机构名称。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标数据中的目标字段数据分布之后，所述方法还包括：
将所述目标数据中的目标字段数据分布发送给终端设备，以使所述终端设备以决策树可视化图形显示所述目标字段数据分布。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待分析的目标数据，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：王琰，
申请(专利权)人：泰康保险集团股份有限公司，泰康在线财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11