数据处理方法及电子设备技术

本发明专利技术是关于一种数据处理方法及电子设备，涉及大数据分析技术领域，本发明专利技术包括：根据预设时间段的目标区域的多个业务指标，确定待归因的目标业务指标；针对每种外部影响因素，确定目标区域对应的每个关联区域的外部影响因素的业务数据与预设业务指标之间的第一比值，以及确定所有关联区域的外部影响因素的业务数据之和与所有关联区域的预设业务指标之和之间的第二比值；根据第二比值和每个关联区域的第一比值，确定目标区域的每种外部影响因素的外部程度；根据目标区域的每种外部影响因素的外部程度和归因解析模型，对目标业务指标变化进行归因得到归因结果，并将归因结果进行显示。本发明专利技术提供了一种自动归因的方式，提高了归因的正确率。了归因的正确率。了归因的正确率。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法及电子设备


[0001]本专利技术涉及大数据分析
，尤其涉及一种数据处理方法及电子设备。

技术介绍

[0002]对于一个业务指标进行归因分析时，一般都是采用大数据分析。目前在对业务指标进行归因分析时，人们往往会参考海量的业务数据进行处理，处理完成后再进行分析。
[0003]然而这对于人工作业来说，工作量比较大，特别是分析本地的业务指标变化时，往往不仅仅是本地的影响，还涉及到与本地区域相关联的外部区域，那么需要人们还需要对每一个外部区域进行分析，并且确定对本地区域的业务指标变化进行归因。可以看出分析的数据量比较大增大，往往导致人们由于数据太多，而造成分析抓不住重点，导致归因错误。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种数据处理方法及电子设备，通过计算目标区域的每种外部影响因素的外部程度，从而对目标区域进行归因，提供了一种自动归因的方式，避免人工由于工作量太大而导致抓不住重点导致归因错误。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供的一种数据处理方法，包括：
[0006]获取预设时间段的目标区域的多个业务指标，并根据预设时间段的目标区域的多个业务指标，确定待归因的目标业务指标；
[0007]针对每种外部影响因素，确定目标区域对应的每个关联区域的所述外部影响因素的业务数据与预设业务指标之间的第一比值，以及确定所有关联区域的所述外部影响因素的业务数据之和与所有关联区域的预设业务指标之和之间的第二比值；其中，所述外部影响因素为一个区域影响另一个区域的目标业务指标变化的因素；所述预设业务指标为影响所述目标业务指标变化的业务指标；
[0008]根据所述第二比值和每个关联区域的第一比值，确定每个关联区域的所述外部影响因素的外部程度，并将每种外部影响因素的所有关联区域的外部程度之和，作为所述目标区域的每种外部影响因素的外部程度；
[0009]将所述目标区域的每种外部影响因素的外部程度作为输入，通过归因解析模型对所述目标业务指标变化进行归因得到归因结果，并将所述归因结果进行显示。
[0010]上述方法，通过针对每种外部影响因素，确定每个关联区域的外部影响因素的外部程度，并且将每种外部影响因素的所有关联区域的外部程度之和，作为目标区域的每种外部影响因素的外部程度，从而根据外部程度对目标区域的业务指标变化进行归因，本专利技术提供了一种基于外部区域的业务数据进行自动归因的方式，避免人工由于工作量太大而导致抓不住重点导致归因错误，提高了归因的正确率。
[0011]在一种可能的实现方式中，根据所述第二比值和每个关联区域的第一比值，确定每个关联区域的所述外部影响因素的外部程度，包括：
[0012]针对每个关联区域，若所述关联区域的第一比值和第二比值之间的比值大于预设比值，则确定所述关联区域的所述外部影响因素的外部程度为所述关联区域的第一比值和第二比值之间的比值与所述预设比值的差值；
[0013]若所述关联区域的第一比值和第二比值之间的比值不大于预设比值，则确定所述关联区域的所述外部影响因素的外部程度为预设值。
[0014]上述方法，能够通过第一比值和第二比值之间的比值，也就是关联区域的外部影响因素在多个区域的外部影响因素总和的占比，从而能够在占比比较大时，将该占比作为外部程度，将占比比较小时，也就是说该关联区域的因素的外部性不强，则将预设值作为外部程度，从而能够提高了求取的每个关联区域的外部影响因素的外部程度的准确性。
[0015]在一种可能的实现方式中，根据预设时间段的目标区域的多个业务指标，确定待归因的目标业务指标，包括：
[0016]针对每个业务指标，若与预设个数的历史业务指标相比，预设时间段的目标区域的业务指标最小，则确定所述业务指标为待归因的目标业务指标；其中，所述历史业务指标是预设时间段对应的历史时间段的所述目标区域和/或者关联区域的业务指标；或
[0017]若与目标历史时间段的业务指标的第一排名相比，预设时间段的业务指标的第二排名下降多余预设名次，则确定所述业务指标为待归因的目标业务指标；其中，所述第一排名为所述目标历史时间段的业务指标，在目标历史时间段对应的历史时间段的业务指标中的排名；所述第二排名为所述预设时间段的业务指标，在预设时间段对应的历史时间段的业务指标中的排名。
[0018]上述方法，能够与历史业务指标相比，预设时间段的目标区域的业务指标最小，或者与之前的排名相比现有的排名下降多余预设名次，从而能够通过数据处理的方式找到需要进行归因的业务指标，避免了对所有的业务指标均进行归因，从而会造成进行不必要的归因处理，使得归因处理更加有效率。
[0019]在一种可能的实现方式中，针对每种外部影响因素，确定目标区域对应的每个关联区域的所述外部影响因素的业务数据与预设业务指标之间的第一比值，以及确定所有关联区域的所述外部影响因素的业务数据之和与所有关联区域的预设业务指标之和之间的第二比值之前，所述方法还包括：
[0020]根据预设时间段的目标区域的业务数据，确定目标业务指标对应的多个分解子指标；
[0021]确定每个分解子指标与目标业务指标的比值均不超过第一预设比值；或者，确定每个第一差值与每个所述第一差值对应的第二差值之间的比值不超过第二预设比值；其中，所述第一差值为所述分解子指标和预设时间段对应的历史时间段的所述分解子指标之间的差值；所述第一差值对应的第二差值为目标业务指标和预设时间段对应的历史时间段的所述目标业务指标之间的差值。
[0022]上述方法，能够通过分解子指标确定是否需要根据外部程度对业务指标变化归因，避免后续进行无效的归因。
[0023]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
[0024]获取所述目标业务指标对应的核心内部影响因素；其中，所述核心内部影响因素是从所述目标业务指标对应的所有内部影响因素中选择出来的；
[0025]将所有关联区域的每种外部影响因素的外部程度之和，作为所述目标区域的每种外部影响因素的外部程度之后，所述方法还包括：
[0026]将所述目标区域的每种外部影响因素的外部程度、所述目标业务指标对应的核心内部影响因素、以及所述目标业务指标作为输入，通过归因解析模型对所述目标业务指标变化进行归因得到归因结果，并将所述归因结果进行显示。
[0027]上述方法，能够通过对业务指标变化有核心影响的内因指标，通过该内因指标、外部影响因素的外部程度以及目标业务指标作为输入，通过归因解析模型对目标业务指标变化进行归因，通过更多的因素进行归因，提高了归因的准确率。
[0028]第二方面，本专利技术实施例提供的一种电子设备，包括：获取单元、处理器和显示器；
[0029]所述获取单元，用于获取预设时间段的目标区域的多个业务指标；
[0030]所述处理器，用于根据预设时间段的目标区域的多个业务指标，确定待归因的目标业务指标；
[0031]针对每种外部影响因素，确定目标区域对应的每个关联区域的所述外部影响因素的业务本文档来自技高网...

【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，包括：获取预设时间段的目标区域的多个业务指标，并根据预设时间段的目标区域的多个业务指标，确定待归因的目标业务指标；针对每种外部影响因素，确定目标区域对应的每个关联区域的所述外部影响因素的业务数据与预设业务指标之间的第一比值，以及确定所有关联区域的所述外部影响因素的业务数据之和与所有关联区域的预设业务指标之和之间的第二比值；其中，所述外部影响因素为一个区域影响另一个区域的目标业务指标变化的因素；所述预设业务指标为影响所述目标业务指标变化的业务指标；根据所述第二比值和每个关联区域的第一比值，确定每个关联区域的所述外部影响因素的外部程度，并将每种外部影响因素的所有关联区域的外部程度之和，作为所述目标区域的每种外部影响因素的外部程度；将所述目标区域的每种外部影响因素的外部程度作为输入，通过归因解析模型对所述目标业务指标变化进行归因得到归因结果，并将所述归因结果进行显示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第二比值和每个关联区域的第一比值，确定每个关联区域的所述外部影响因素的外部程度，包括：针对每个关联区域，若所述关联区域的第一比值和第二比值之间的比值大于预设比值，则确定所述关联区域的所述外部影响因素的外部程度为所述关联区域的第一比值和第二比值之间的比值与所述预设比值的差值；若所述关联区域的第一比值和第二比值之间的比值不大于预设比值，则确定所述关联区域的所述外部影响因素的外部程度为预设值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设时间段的目标区域的多个业务指标，确定待归因的目标业务指标，包括：针对每个业务指标，若与预设个数的历史业务指标相比，预设时间段的目标区域的业务指标最小，则确定所述业务指标为待归因的目标业务指标；其中，所述历史业务指标是预设时间段对应的历史时间段的所述目标区域和/或者关联区域的业务指标；或若与目标历史时间段的业务指标的第一排名相比，预设时间段的业务指标的第二排名下降多余预设名次，则确定所述业务指标为待归因的目标业务指标；其中，所述第一排名为所述目标历史时间段的业务指标，在目标历史时间段对应的历史时间段的业务指标中的排名；所述第二排名为所述预设时间段的业务指标，在预设时间段对应的历史时间段的业务指标中的排名。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每种外部影响因素，确定目标区域对应的每个关联区域的所述外部影响因素的业务数据与预设业务指标之间的第一比值，以及确定所有关联区域的所述外部影响因素的业务数据之和与所有关联区域的预设业务指标之和之间的第二比值之前，所述方法还包括：根据预设时间段的目标区域的业务数据，确定目标业务指标对应的多个分解子指标；确定每个分解子指标与目标业务指标的比值均不超过第一预设比值；或者，确定每个第一差值与每个所述第一差值对应的第二差值之间的比值不超过第二预设比值；其中，所述第一差值为所述分解子指标和预设时间段对应的历史时间段的所述分解子指标之间的差值；所述第一差值对应的第二差值为目标业务指标和预设时间段对应的历史时间段的所
述目标业务指标之间的差值。5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标业务指标对应的核心内部影响因素；其中，所述核心内部影响因素是从所述目标业务指标对应的所有内部影响因素中选择出来的；将所有关联区域的每种外部影响因素的外部程度之和，作为所述目标区域的每种外部影响因素的外部程度之后，所述方法还包括：将所述目标区域的每种外部影响因素的外部程度、所述目标业务指标对应的核心内部影响因素、以...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛通，尹彦辉，李建伟，孙永良，陈维强，
申请(专利权)人：青岛海信网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：