数据处理方法、数据显示方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法、数据显示方法、装置、设备及存储介质，涉及大数据领域。该方法包括：获取与目标统计项目相关的查询信息；根据查询信息，确定目标统计项目的多个统计因素分别对应的数据指标；根据多个统计因素之间的拆解关系，构建目标统计项目的树形结构图；根据树形结构图中目标节点与其子节点分别对应的数据指标，以及目标节点及其子节点之间的数学逻辑，计算子节点的贡献度，子节点的贡献度用于表征子节点的统计量对目标统计项目的统计量的贡献程度；在计算树形结构图中至少一个节点的贡献度后，输出带有至少一个节点的贡献度的树形结构图。本申请为用户提供了直观的目标统计项目的拆解情况，提高了数据处理的效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、数据显示方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及大数据领域，特别涉及一种数据处理方法、数据显示方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在医保领域，技术人员会结合实际的医保业务逻辑，从不同的维度为医保基金的收入和支出变动提供纵向的深入拆解和数据洞察。
[0003]相关技术会预先训练一个AI(Artificial Intelligence，人工智能)模型，将目标数据输入到AI模型后，AI模型会将生成目标数据的模型，而后将模型的各个顶点的邻居顶点进行采样，根据采样结果聚合各个顶点的邻居节点的数据信息，将数据信息输入到全连接层得到数据的统计量。
[0004]但是相关技术只能输出固定的几个统计量，不能获取数据之间的关系。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种数据处理方法、数据显示方法、装置、设备及存储介质，该方法可以拆解目标统计项目，以树形结构图的形式显示带有至少一个节点的贡献度的树形结构图。所述技术方案如下：
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种数据处理方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取与目标统计项目相关的查询信息；根据所述查询信息，确定所述目标统计项目的多个统计因素分别对应的数据指标；其中，所述多个统计因素用于对所述目标统计项目进行逐层拆解；根据所述多个统计因素之间的拆解关系，构建所述目标统计项目的树形结构图；其中，所述树形结构图中的每一个节点代表一个统计因素；根据所述树形结构图中目标节点与其子节点分别对应的数据指标，以及所述目标节点及其子节点之间的数学逻辑，计算所述子节点的贡献度，所述子节点的贡献度用于表征所述子节点的统计量对所述目标统计项目的统计量的贡献程度；在计算所述树形结构图中至少一个节点的贡献度后，输出带有所述至少一个节点的贡献度的树形结构图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询信息中包含用于比对的第一对象和第二对象，每个所述统计因素对应的数据指标包括第一数据指标和第二数据指标，所述第一数据指标属于所述第一对象，所述第二数据指标属于所述第二对象；所述根据所述树形结构图中目标节点与其子节点分别对应的数据指标，以及所述目标节点及其子节点之间的数学逻辑，计算所述子节点的贡献度，包括：根据所述子节点对应的第一数据指标和所述子节点对应的第二数据指标，计算所述子节点的统计量；根据所述树形结构图中所述目标节点与所述子节点之间的数学逻辑，选取所述目标节点的数据指标和所述子节点的数据指标计算所述子节点的权重；根据所述子节点的统计量和所述子节点的权重，确定所述子节点的贡献度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述树形结构图中所述目标节点与所述子节点之间的数学逻辑，选取所述目标节点的数据指标和所述子节点的数据指标计算所述子节点的权重，包括：在所述目标节点与所述子节点之间的数学逻辑包括加法逻辑的情况下，获取所述子节点的第一数据指标和所述目标节点的第一数据指标；计算所述子节点的第一数据指标和所述目标节点的第一数据指标之间比值，得到所述子节点的权重。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述子节点包括m个子节点；所述根据所述树形结构图中所述目标节点与所述子节点之间的数学逻辑，选取所述目标节点的数据指标和所述子节点的数据指标计算所述子节点的权重，包括：在所述目标节点与所述子节点之间的数学逻辑包括所述乘法逻辑的情况下，获取所述m个子节点的第一数据指标和所述m个子节点的第二数据指标；对于所述m个子节点中的第i个子节点，计算所述m个子节点的第一数据指标中前i
‑
1个子节点的第一数据指标的乘积，得到第一乘积，i为小于m+1的正整数；计算所述m个子节点的第二数据指标中前i
‑
1个子节点的第二数据指标的乘积，得到第二乘积；计算所述第二乘积和所述第一乘积之间的比值，得到所述第i个子节点的权重。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对于所述树形结构图中的叶节点，根据拆解维度对所述叶节点进行拆解，得到k个拆解内容和k个衍生内容，所述k个拆解内容和所述k个衍生内容一一对应，所述k个拆解内容和所述k个衍生内容通过数学运算得到所述叶节点对应的数据指标，k为正整数；对于所述k个拆解内容中的第j个拆解内容，计算所述第j个拆解内容的统计量和与所述第j个拆解内容对应的第j个衍生内容的统计量，j为正整数；根据所述第j个拆解内容、所述第j个衍生内容和所述叶节点之间的数学逻辑，确定所述数据指标中的拆解数据指标和衍生数据指标；根据所述拆解数据指标计算所述第j个拆解内容的权重；根据所述衍生数据指标计算所述第j个衍生内容的权重；计算所述第j个拆解内容的统计量和所述第j个拆解内容的权重的乘积，得到拆解加权和；计算所述第j个衍生内容的统计量和所述第j个衍生内容的权重的乘积，得到衍生加权和；计算所述拆解加权和与所述衍生加权和的和，得到所述第j个拆解内容的贡献度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述第j个拆解内容、所述第j个衍生内容和所述叶节点之间的数学逻辑包括加法逻辑和乘法逻辑的情况下，所述拆解数据指标包括所述叶节点的第一数据指标、所述第j个拆解内容的第二数据指标和所述第j个衍生内容的第一数据指标；所述衍生数据指标包括所述叶节点的第一数据指标、所述第j个拆解内容的第一数据指标和所述第j个衍生内容的第一数据指标；所述根据所述拆解数据指标计算所述第j个拆解内容的权重，包括：计算所述第j个拆解内容的第二数据指标和所述第j个衍生内容的第一数据指标的乘积，得到拆解乘积；计算所述拆解乘积与所述叶节点的第一数据指标的比值，得到所述第j个拆解内容的权重；所述根据所述衍生数据指标计算所述第j...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄越，朱晓娟，施鑫杰，彭思翔，姜天意，黄延岩，叶碧荣，王硕佳，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：