数据处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。涉及大数据数据分析技术领域。该方法包括：在接收到待分析业务请求时，确定与待分析业务请求所对应的业务类型；调取与业务类型相对应的目标模型，并调取预先配置的与目标模型相对应的配置参数；基于配置参数，确定输入至目标模型的目标输入数据，并将目标输入数据输入至目标模型中，得到目标输出数据；基于配置参数将目标输出数据输入至相应的规则模型中，以得到与待分析业务请求所对应的目标分析结果，解决了现有技术中将单一算法模型写入业务服务中，导致模型处理效果差，且模型升级困难的问题，实现在提高模型更新部署的灵活性、快捷性和便捷性的同时，提高模型分析处理效果。效果。效果。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及大数据数据分析
，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

[0002]随着大数据技术的快速发展，各种基于大数据的算法模型也逐渐增多。 一般的，会将技术人员所开发的大量算法模型应用到服务中，以解决实际业 务问题，例如，将分类预测算法(如随机森林算法)应用到金融领域监控用 户交易信息，以保障用户交易安全，因此，如何有效、快捷的将算法模型应 用到服务中成为亟待解决的技术问题。
[0003]现有技术中，将算法模型应用到服务中的方式通常采用的是将针对某个 算法模型，将该算法模型硬代码写入相应业务场景中，当接收到该业务场景 的数据时，调用该算法模型对这些数据进行处理。但是，在实际应用中，由 于算法模型的种类繁多，用户业务场景也越来越多，这种将单一算法模型写 入服务的方式存在数据监测效果差的问题，而且当算法模型中系数发生变化 时，需要将变化后的算法模型重新再部署在服务中，不仅应用效率低，部署 繁琐，还可能造成用户财产出现损失的问题。
专利
技术实现思路

[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：在接收到待分析业务请求时，确定与所述待分析业务请求所对应的业务类型；调取与所述业务类型相对应的目标模型，并调取预先配置的与所述目标模型相对应的配置参数；基于所述配置参数，确定输入至所述目标模型的目标输入数据，并将所述目标输入数据输入至所述目标模型中，得到目标输出数据；基于所述配置参数将所述目标输出数据输入至相应的规则模型中，以得到与所述待分析业务请求所对应的目标分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配置参数中包括请求入参源以及所述目标模型输出数据所对应的输入接口。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调取与所述业务类型相对应的目标模型，包括：基于预先创建的业务类型与待调用模型之间的对应关系，确定与所述业务类型相对应的目标模型并调用。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调取预先配置的与所述目标模型相对应的配置参数，包括：确定与所述目标模型相对应的目标配置表；基于所述目标配置表，确定与所述目标模型相对应的配置参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述配置参数，确定输入至所述目标模型的目标输入数据，包括：基于所述配置参数中的请求入参源，调取至少一个待使用数据；基于所述至少一个待使用数据以及所述配置参数中的计算规则，确定所述目标输入数据。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述配置参数将所述目标输出数据输入至相应的规则模型中，包括：基于所述配置参数中的输入接口，将所述目标输出数据输入至与所述输入接口相对应的规则模型中。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：确定与各待调用模型相对应的配置参数；基于所述配置参数和相应待调用模型所对应的标识，创建所述目标配置表，以基于所述目标配置表确定与所述目标模型相对应的配置参数。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定与各待调用模型相对应的配置参数，包括：当接收到上传的与各待调用模型相对应的待解析文档，对所述待解析文档进行解析，得到与各待调用模型所对应的待使用参数；其中，所述待使用参数中包括至少一个模型入参和至少一个模型输出参数；针对各待调用模型，基于当前待调用模型中各模型入参所对应的入参源，以及各模型输出参数所对应的输入接口，确定与所述当前待调用模型相对应的配置参数。9...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁永健，覃鹏，龚苇，禤栋雄，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：