本申请公开了一种数据的处理方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取目标对象的数据处理请求；构建针对目标数据的处理需求对应的目标数据模型，其中，目标数据模型中包括依据目标数据的处理需求设置的扩展属性信息，扩展属性信息用于从数据库中抽取目标数据；依据目标数据对应的字段名称和目标数据模型中的扩展属性信息获取目标数据，并对目标数据进行分析处理，得到数据处理结果。本申请解决了在需要对目标数据进行分析处理时，若当前数据模型中不包括目标数据的属性信息时，需要定制化开发目标数据对应的数据模型，导致对目标数据的处理效率比较低的技术问题。对目标数据的处理效率比较低的技术问题。对目标数据的处理效率比较低的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
数据的处理方法和装置、存储介质及电子设备
[0001]本申请涉及数据处理
，具体而言，涉及一种数据的处理方法和装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]一个智能应用场景，会涉及到较多基础数据和业务规则。作为一个标准的智能应用SAAS(software as a service，软件运营服务)产品，希望产品能更通用标准，满足客户最大化需求，同时提供灵活扩展方式支持客户自定义场景。但是，数据模型的设计是一个难题，因为数据模型需要确定到字段级别，而智能应用中往往只能定义关键属性，还有许多和客户细分行业细分场景相关却很重要的属性无法预定义。在现有技术中针对当前数据模型中不包括目标数据的属性信息时，需要针对目标数据定制化开发对应数据模型，这严重影响了对数据的处理效率。
[0003]针对相关技术中在需要对目标数据进行分析处理时，若当前数据模型中不包括目标数据的属性信息时，需要定制化开发目标数据对应的数据模型，导致对目标数据的处理效率比较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种数据的处理方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决在需要对目标数据进行分析处理时，若当前数据模型中不包括目标数据的属性信息时，需要定制化开发目标数据对应的数据模型，导致对目标数据的处理效率比较低的技术问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据的处理方法，包括：获取目标对象的数据处理请求，其中，所述数据处理请求至少包括待处理的目标数据对应的字段名称和目标对象对所述目标数据的处理需求；构建针对所述目标数据的处理需求对应的目标数据模型，其中，所述目标数据模型中包括依据所述目标数据的处理需求设置的扩展属性信息，所述扩展属性信息用于从数据库中抽取所述目标数据；依据所述目标数据对应的字段名称和所述目标数据模型中的扩展属性信息获取所述目标数据，并对所述目标数据进行分析处理，得到数据处理结果。
[0006]进一步地，构建针对所述目标数据的处理需求对应的目标数据模型包括：获取针对所述目标数据的处理需求对应的通用数据模型，其中，依据所述通用数据模型中的属性信息从数据库中抽取数据；获取扩展属性信息，其中，所述扩展属性信息至少包括扩展属性对应的字段名称和扩展属性的表述信息；将所述扩展属性信息添加到所述通用数据模型中，得到所述目标数据模型。
[0007]进一步地，将所述扩展属性信息添加到所述通用数据模型中，得到所述目标数据模型包括：识别所述扩展属性信息的属性类型，其中，所述属性类型为以下之一：离散属性和数值属性；依据所述属性类型将所述扩展属性信息添加到所述通用数据模型的目标位
置，得到所述目标数据模型。
[0008]进一步地，获取扩展属性信息包括：在检测到所述目标对象的添加扩展属性信息的添加请求后，响应所述添加请求，显示添加页面；通过所述添加页面获取扩展属性信息和所述扩展属性信息的属性类型。
[0009]进一步地，获取针对所述目标数据的处理需求对应的通用数据模型包括：依据针对所述目标数据的处理需求和粒度，确定主键，其中，所述粒度表征数据模型中所表示业务的细节层次，所述主键为数据模型的唯一标识；依据所述主键和所述粒度确定目标属性信息；通过所述主键和所述目标属性信息组建所述通用数据模型。
[0010]进一步地，所述目标数据模型至少包括：实体数据模型、实体关系模型和事件模型，依据所述目标数据对应的字段名称和所述目标数据模型中的扩展属性信息获取所述目标数据包括：依据所述实体数据模型、所述实体关系模型和所述事件模型从所述数据库中获取初始数据；依据所述实体关系模型对所述初始数据进行数据补充，得到所述目标数据。
[0011]进一步地，若对所述目标数据的处理需求为：对目标商品进行销售分析，构建针对所述目标数据的处理需求对应的目标数据模型包括：构建针对所述目标数据的处理需求对应的目标数据模型，其中，所述目标数据模型中对应的目标数据模型，其中，所述目标数据模型至少包括：所述目标商品对应的实体数据模型和目标商品与目标商品的实体关系数据模型、目标对象对应的实体数据模型和目标对象与目标商品的实体关系数据模型，所述目标对象销售所述目标商品的事件数据模型；依据所述目标数据对应的字段名称和所述目标数据模型中的扩展属性信息获取所述目标数据包括：依据所述目标商品对应的实体数据模型和目标商品与目标商品的实体关系数据模型、目标对象对应的实体数据模型和目标对象与目标商品的实体关系数据模型和所述目标对象销售所述目标商品的事件数据模型获取所述目标商品的历史销售数据；对所述目标数据进行分析处理，得到数据处理结果包括：依据所述目标商品的历史销售数据进行图表绘制，得到所述目标商品的销售情况信息。
[0012]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据的处理方法，包括：获取客户端发送的目标对象的数据处理请求，其中，所述数据处理请求至少包括待处理的目标数据对应的字段名称和目标对象对所述目标数据的处理需求；在云服务器中构建针对所述目标数据的处理需求对应的目标数据模型，其中，所述目标数据模型中包括依据所述目标数据的处理需求设置的扩展属性信息，所述扩展属性信息用于从数据库中抽取所述目标数据，依据所述目标数据对应的字段名称和所述目标数据模型中的扩展属性信息获取所述目标数据，并对所述目标数据进行分析处理，得到数据处理结果；将所述数据处理结果返回至所述客户端。
[0013]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据的处理装置，包括：第一获取单元，用于获取目标对象的数据处理请求，其中，所述数据处理请求至少包括待处理的目标数据对应的字段名称和目标对象对所述目标数据的处理需求；第二获取单元，用于构建针对所述目标数据的处理需求对应的目标数据模型，其中，所述目标数据模型中包括依据所述目标数据的处理需求设置的扩展属性信息，所述扩展属性信息用于从数据库中抽取所述目标数据；处理单元，用于依据所述目标数据对应的字段名称和所述目标数据模型中的扩展属性信息获取所述目标数据，并对所述目标数据进行分析处理，得到数据处理结果。
[0014]进一步地，所述第二获取单元包括：第一获取模块，用于获取针对所述目标数据的
处理需求对应的通用数据模型；接收模块，用于获取扩展属性信息，其中，所述扩展属性信息至少包括扩展属性对应的字段名称和扩展属性的表述信息；添加模块，用于将所述扩展属性信息添加到所述通用数据模型中，得到所述目标数据模型。
[0015]进一步地，所述添加模块包括：识别子模块，用于识别所述扩展属性信息的属性类型，其中，所述属性类型为以下之一：离散属性和数值属性；添加子模块，用于依据所述属性类型将所述扩展属性信息添加到所述通用数据模型的目标位置，得到所述目标数据模型。
[0016]进一步地，所述接收模块包括：响应子模块，用于在检测到所述目标对象的添加扩展属性信息的添加请求后，响应所述添加请求，显示添加页面；接收子模块，用于通过所述添加页面获取扩展属性信息和所述扩展属性信息的属性类型。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据的处理方法，其特征在于，包括：获取目标对象的数据处理请求，其中，所述数据处理请求至少包括待处理的目标数据对应的字段名称和所述目标对象对所述目标数据的处理需求；构建针对所述目标数据的处理需求对应的目标数据模型，其中，所述目标数据模型中包括依据所述目标数据的处理需求设置的扩展属性信息，所述扩展属性信息用于从数据库中抽取所述目标数据；依据所述目标数据对应的字段名称和所述目标数据模型中的扩展属性信息获取所述目标数据，并对所述目标数据进行分析处理，得到数据处理结果。2.根据权利要求1所述的数据的处理方法，其特征在于，构建针对所述目标数据的处理需求对应的目标数据模型包括：获取针对所述目标数据的处理需求对应的通用数据模型，其中，依据所述通用数据模型中的属性信息从数据库中抽取数据；获取扩展属性信息，其中，所述扩展属性信息至少包括扩展属性对应的字段名称和扩展属性的表述信息；将所述扩展属性信息添加到所述通用数据模型中，得到所述目标数据模型。3.根据权利要求2所述的数据的处理方法，其特征在于，将所述扩展属性信息添加到所述通用数据模型中，得到所述目标数据模型包括：识别所述扩展属性信息的属性类型，其中，所述属性类型为以下之一：离散属性和数值属性；依据所述属性类型将所述扩展属性信息添加到所述通用数据模型的目标位置，得到所述目标数据模型。4.根据权利要求2所述的数据的处理方法，其特征在于，获取扩展属性信息包括：在检测到所述目标对象的添加扩展属性信息的添加请求后，响应所述添加请求，显示添加页面；通过所述添加页面获取所述扩展属性信息和所述扩展属性信息的属性类型。5.根据权利要求2所述的数据的处理方法，其特征在于，获取针对所述目标数据的处理需求对应的通用数据模型包括：依据针对所述目标数据的处理需求和粒度，确定主键，其中，所述粒度表征数据模型中所表示业务的细节层次，所述主键为数据模型的唯一标识；依据所述主键和所述粒度确定目标属性信息；通过所述主键和所述目标属性信息组建所述通用数据模型。6.根据权利要求2所述的数据的处理方法，其特征在于，所述目标数据模型至少包括：实体数据模型、实体关系模型和事件模型，依据所述目标数据对应的字段名称和所述目标数据模型中的扩展属性信息获取所述目标数据包括：依据所述实体数据模型、所述实体关系模型和所述事件模型从所述数据库中获取初始数据；依据所述实体关系模型对所述初始数据进行数据补充，得到所述目标数据。7.根据权利要求1所述的数据的处理方法，其特征在于，若对所述目标数据的处理需求为：对目标商品进行销售分析，
...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈丽，肖禹，
申请(专利权)人：阿里云计算有限公司，
类型：发明
国别省市：
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