整车成本业务数据处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供一种整车成本业务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及大数据技术领域，该方法包括：采集多个目标业务系统对应的业务数据；获取业务数据中参与整车成本数据计算的基础数据，得到推送数据；获取标准要素数据，并根据标准要素数据和推送数据生成融合数据；调用多个维度的目标算法模型，并根据融合数据和多个维度的目标算法模型确定整车成本数据。本公开实现了不同业务系统之间的数据融合，还实现了不同业务类型数据的分布式计算。分布式计算。分布式计算。

【技术实现步骤摘要】
整车成本业务数据处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及大数据
，尤其涉及一种整车成本业务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]传统的数据分析大部分都是通过文件表格维护实现，分析一个数据情况的都是通过人工编辑、手工计算，或者表格文件生成。采用这种方式分析的数据量极为有限，当遇到大量数据或者不同业务系统之间的数据，就无法实现不同业务系统之间的大量数据融合和实时计算服务，无法满足系统化管理数据分析和结构化数据管理机制。
[0003]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0004]本公开的目的在于提供一种整车成本业务数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，至少能够在一定程度上实现不同业务系统之间的大量数据融合和实时计算服务。
[0005]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种整车成本业务数据处理方法，其特征在于，包括：采集多个目标业务系统对应的业务数据；获取所述业务数据中参与整车成本数据计算的基础数据，得到推送数据；获取标准要素数据，并根据所述标准要素数据和所述推送数据生成融合数据；其中，所述标准要素数据通过解析参与整车成本数据计算的补充数据表格得到；调用多个维度的目标算法模型，并根据所述融合数据和所述多个维度的目标算法模型确定整车成本数据。2.如权利要求1所述的整车成本业务数据处理方法，其特征在于，所述获取所述业务数据中参与整车成本数据计算的基础数据，得到推送数据的步骤包括：对所述业务数据进行存储，生成数据集；从所述数据集中选取各个所述目标业务系统对应的参与整车成本数据计算的基础数据，得到各个所述目标业务系统各自对应的推送数据。3.如权利要求2所述的整车成本业务数据处理方法，其特征在于，所述对所述业务数据进行存储，生成数据集的步骤包括：对所述业务数据进行预处理，得到预处理数据，所述预处理包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据装载中的至少一种；对所述预处理数据进行条件过滤，得到各个所述目标业务系统对应的参与整车成本数据计算的基础数据；根据各个所述目标业务系统对应的参与整车成本数据计算的基础数据，生成所述数据集。4.如权利要求1所述的整车成本业务数据处理方法，其特征在于，所述根据所述标准要素数据和所述推送数据生成融合数据的步骤包括：根据所述推送数据构建数据字典表结构；根据所述数据字典表结构和所述业务数据，对所述推送数据进行校验；在所述推送数据校验通过的情况下，根据所述标准要素数据和所述推送数据生成融合数据。5.如权利要求1至4中任意一项所述的整车成本业务数据处理方法，其特征在于，所述整车成本业务数据处理方法还包括：根据所述业务数据和所述标准要素数据，对所述融合数据进行校验处理，所述校验处理包括校验数据的一致性、实时性、完整性和准确性中的至少一种。6.如权利要求1至4中任意一项所...

【专利技术属性】
技术研发人员：高伟，
申请(专利权)人：长城汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：