指标数据处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能，提供一种指标数据处理方法、装置、设备及存储介质。该方法能够根据指标处理请求确定分析指标，根据指标处理请求确定分析指标所属的指标对象，根据指标对象确定分析指标所属的指标领域，获取指标对象所对应的对象模型，获取指标领域所对应的领域模型，基于分析指标的样本信息处理对象模型及领域模型，得到数据预测模型，根据指标处理请求获取分析指标的分析数据，对分析数据进行预处理，得到标准数据，基于数据预测模型处理标准数据，得到指标结果。本发明专利技术不仅能够提高指标结果的准确性，还能够提高指标结果的生成效率。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，所述指标结果可存储于区块链中。

【技术实现步骤摘要】
指标数据处理方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种指标数据处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
为了进行风险排查，通常会对计划投资的产品的指标数据进行指标数据预测，以确定了该指标的风险。在目前的指标数据预测方案中，通常是通过市面上通用的投资模型直接对指标数据进行分析，由于该方式没有结合该指标的产品特性对指标数据进行分析，造成数据预测不准确，从而不利于风险排查。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提供一种指标数据处理方法、装置、设备及存储介质，不仅能够提高指标结果的准确性，还能够提高指标结果的生成效率。一方面，本专利技术提出一种指标数据处理方法，所述指标数据处理方法包括：当接收到指标处理请求时，根据所述指标处理请求确定分析指标；根据所述指标处理请求确定所述分析指标所属的指标对象，并根据所述指标对象确定所述分析指标所属的指标领域；获取所述指标对象所对应的对象模型，并获取所述指标领域所对应的领域模型；基于所述分析指标的样本信息处理所述对象模型及所述领域模型，得到数据预测模型；根据所述指标处理请求获取所述分析指标的分析数据；对所述分析数据进行预处理，得到标准数据；基于所述数据预测模型处理所述标准数据，得到所述分析指标的指标结果。根据本专利技术优选实施例，所述根据所述指标处理请求确定所述分析指标所属的指标对象包括：确定所述指标处理请求的发送终端，并将与所述发送终端所对应的用户确定为触发用户；获取与所述触发用户对应的对象库；基于所述分析指标遍历所述对象库，并将所述对象库中包含有所述分析指标的对象确定为所述指标对象。根据本专利技术优选实施例，所述基于所述分析指标的样本信息处理所述对象模型及所述领域模型，得到数据预测模型包括：从配置库中获取所述分析指标的所述样本信息；对所述对象模型进行裁剪，得到对象网络层，并对所述领域模型进行裁剪，得到领域网络层；拼接所述领域网络层、所述对象网络层及预设网络层，得到初始模型；基于所述样本信息调整所述初始模型中的参数，直至所述初始模型收敛，得到所述数据预测模型。根据本专利技术优选实施例，所述从配置库中获取所述分析指标的所述样本信息包括：获取预设查询模板，所述预设查询模板中存储有时间标签及查询对象标签；确定所述指标处理请求的接收时刻，并计算所述接收时刻与预设时段的总和，得到查询时段；将所述查询时段写入所述预设查询模板中与所述时间标签对应的位置，并将所述分析指标写入所述预设查询模板中与所述查询对象对应的位置，得到第一查询语句；基于所述配置库运行所述第一查询语句，得到样本结果；从预设决策树中获取所述分析指标的子结点作为子指标；基于所述子指标更新所述第一查询语句中的所述分析指标，得到第二查询语句，并基于所述配置库运行所述第二查询语句，得到样本数据；将所述样本结果及所述样本数据确定为所述样本信息。根据本专利技术优选实施例，所述对所述对象模型进行裁剪，得到对象网络层包括：将所述对象模型中的所有网络层确定为第一网络层；提取每个所述第一网络层的网络参数；对于每个任意第一网络层，将所述第一网络层中除该任意第一网络层外的第一网络层确定为特征网络层；将所述任意第一网络层中的第一网络参数与所述特征网络层中的第二网络参数进行比较；若所述第二网络参数与所述第一网络参数相同，确定所述特征网络层为重复网络层；从所述对象模型中删除所述重复网络层，得到所述对象网络层。根据本专利技术优选实施例，所述基于所述样本信息调整所述初始模型中的参数，直至所述初始模型收敛，得到所述数据预测模型包括：将所述样本数据输入至所述领域网络层中，得到领域预测结果，并将所述样本数据输入值所述对象网络层中，得到对象预测结果；基于所述预设网络层处理所述领域预测结果及所述对象预测结果，得到目标预测结果；计算所述目标预测结果与所述样本结果的差值，得到损失值；基于所述损失值调整所述参数，直至所述损失值不再降低，得到所述数据预测模型。根据本专利技术优选实施例，所述对所述分析数据进行预处理，得到标准数据包括：识别所述分析数据的数据类型；计算每一数据类型中所述分析数据的数据量；将所述数据量最大的数据类型确定为目标类型；将所述数据类型不为所述目标类型的分析数据确定为特征数据，并将所述特征数据的类型确定为特征类型；获取所述特征类型与所述目标类型的关系映射表；基于所述关系映射表对所述特征数据进行转换，得到所述标准数据。另一方面，本专利技术还提出一种指标数据处理装置，所述指标数据处理装置包括：确定单元，用于当接收到指标处理请求时，根据所述指标处理请求确定分析指标；所述确定单元，还用于根据所述指标处理请求确定所述分析指标所属的指标对象，并根据所述指标对象确定所述分析指标所属的指标领域；获取单元，用于获取所述指标对象所对应的对象模型，并获取所述指标领域所对应的领域模型；处理单元，用于基于所述分析指标的样本信息处理所述对象模型及所述领域模型，得到数据预测模型；所述获取单元，还用于根据所述指标处理请求获取所述分析指标的分析数据；预处理单元，用于对所述分析数据进行预处理，得到标准数据；所述处理单元，还用于基于所述数据预测模型处理所述标准数据，得到所述分析指标的指标结果。另一方面，本专利技术还提出一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储计算机可读指令；及处理器，执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现所述指标数据处理方法。另一方面，本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现所述指标数据处理方法。由以上技术方案可以看出，本专利技术通过所述样本信息处理所述对象模型及所述领域模型，能够使生成的数据预测模型具有所述对象的对象特性及所述领域的领域特性，提高了所述数据预测模型的预测精度，从而提高了所述指标结果的准确性。此外，本专利技术通过对所述分析数据进行预处理，能够生成标准化的所述标准数据，提高了所述数据预测模型处理所述分析指标的效率，提高所述指标结果的生成效率。附图说明图1是本专利技术指标数据处理方法的较佳实施例的流程图。图2是本专利技术指标数据处理装置的较佳实施例的功能模块图。图3是本专利技术实现指标数据处理方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。如图1所示，是本专利技术指标数据处理方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。所述指标数据处理方法应用于一个或者多个电子本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种指标数据处理方法，其特征在于，所述指标数据处理方法包括：/n当接收到指标处理请求时，根据所述指标处理请求确定分析指标；/n根据所述指标处理请求确定所述分析指标所属的指标对象，并根据所述指标对象确定所述分析指标所属的指标领域；/n获取所述指标对象所对应的对象模型，并获取所述指标领域所对应的领域模型；/n基于所述分析指标的样本信息处理所述对象模型及所述领域模型，得到数据预测模型；/n根据所述指标处理请求获取所述分析指标的分析数据；/n对所述分析数据进行预处理，得到标准数据；/n基于所述数据预测模型处理所述标准数据，得到所述分析指标的指标结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种指标数据处理方法，其特征在于，所述指标数据处理方法包括：
当接收到指标处理请求时，根据所述指标处理请求确定分析指标；
根据所述指标处理请求确定所述分析指标所属的指标对象，并根据所述指标对象确定所述分析指标所属的指标领域；
获取所述指标对象所对应的对象模型，并获取所述指标领域所对应的领域模型；
基于所述分析指标的样本信息处理所述对象模型及所述领域模型，得到数据预测模型；
根据所述指标处理请求获取所述分析指标的分析数据；
对所述分析数据进行预处理，得到标准数据；
基于所述数据预测模型处理所述标准数据，得到所述分析指标的指标结果。


2.如权利要求1所述的指标数据处理方法，其特征在于，所述根据所述指标处理请求确定所述分析指标所属的指标对象包括：
确定所述指标处理请求的发送终端，并将与所述发送终端所对应的用户确定为触发用户；
获取与所述触发用户对应的对象库；
基于所述分析指标遍历所述对象库，并将所述对象库中包含有所述分析指标的对象确定为所述指标对象。


3.如权利要求1所述的指标数据处理方法，其特征在于，所述基于所述分析指标的样本信息处理所述对象模型及所述领域模型，得到数据预测模型包括：
从配置库中获取所述分析指标的所述样本信息；
对所述对象模型进行裁剪，得到对象网络层，并对所述领域模型进行裁剪，得到领域网络层；
拼接所述领域网络层、所述对象网络层及预设网络层，得到初始模型；
基于所述样本信息调整所述初始模型中的参数，直至所述初始模型收敛，得到所述数据预测模型。


4.如权利要求3所述的指标数据处理方法，其特征在于，所述从配置库中获取所述分析指标的所述样本信息包括：
获取预设查询模板，所述预设查询模板中存储有时间标签及查询对象标签；
确定所述指标处理请求的接收时刻，并计算所述接收时刻与预设时段的总和，得到查询时段；
将所述查询时段写入所述预设查询模板中与所述时间标签对应的位置，并将所述分析指标写入所述预设查询模板中与所述查询对象对应的位置，得到第一查询语句；
基于所述配置库运行所述第一查询语句，得到样本结果；
从预设决策树中获取所述分析指标的子结点作为子指标；
基于所述子指标更新所述第一查询语句中的所述分析指标，得到第二查询语句，并基于所述配置库运行所述第二查询语句，得到样本数据；
将所述样本结果及所述样本数据确定为所述样本信息。


5.如权利要求3所述的指标数据处理方法，其特征在于，所述对所述对象模型进行裁剪，得到对象网络层包括：
将所述对象模型中的所有网络层确定为第一网络层；
提取每个所述第一网络层的网络参数；
对于每个任意第一网络层，将所述第一网络层中除该任意第...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾伟伟，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44