业务问题修复方法技术

本发明专利技术涉及人工智能，揭露一种业务问题修复方法，包括：对问题采集数据集进行数据分析，得到问题原因和问题原因对应的原因归属，根据问题原因和原因归属对所述问题采集数据进行初始排查，得到初始排查结果，提取问题采集数据对应的数据日志，根据数据日志对问题采集数据进行再次排查，得到再次排查结果，利用初始排查结果和再次排查结果对问题采集数据对应的数据代码进行修复处理，得到修复代码，对修复代码进行测试及发布处理

【技术实现步骤摘要】
业务问题修复方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种业务问题修复方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]在医疗健康领域，由于就医和询问就医问题的患者很多，因此需要创建一个医疗监控系统并根据医疗监控系统进行医疗问题的收集
、
回复和解决
。
但是针对医疗监控系统上采集的医疗问题，都是通过人工去分析问题
、
确认和修改，测试通过后再提交系统进行发布，整个问题修复的过程耗时较长，且效率较低，最终会影响用户的使用
。
因此，需要提出一种效率更高的业务问题修复方法
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种业务问题修复方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，其主要目的在于提高医疗健康领域中业务问题修复的效率
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种业务问题修复方法，包括：
[0005]获取问题采集数据集，对所述问题采集数据集进行数据分析，得到问题原因和所述问题原因对应的原因归属；
[0006]根据所述问题原因和所述原因归属对所述问题采集数据进行初始排查，得到初始排查结果；
[0007]提取所述问题采集数据对应的数据日志，根据所述数据日志对问题采集数据进行再次排查，得到再次排查结果；
[0008]利用所述初始排查结果和所述再次排查结果对问题采集数据对应的数据代码进行修复处理，得到修复代码，并对所述修复代码进行测试及发布处理
。
[0009]可选地，所述对所述问题采集数据集进行数据分析，得到问题原因和所述问题原因对应的原因归属，包括：
[0010]识别所述问题采集数据集对应的数据主题，从多个数据分析模型中选择与所述数据主题对应的目标数据分析模型；
[0011]利用所述目标数据分析模型对所述问题采集数据集进行数据分析，得到问题原因；
[0012]根据所述问题原因搜索对应的问题源头，并将所述问题源头作为所述问题原因对应的原因归属
。
[0013]可选地，所述利用所述目标数据分析模型对所述问题采集数据集进行数据分析之前，所述方法还包括：
[0014]确定分析的业务对象，从数据库中提取所述业务对象对应的业务数据；
[0015]利用关联算法分析所述业务数据与所述业务对象是否存在关联关系；
[0016]若存在关联关系，则将所述业务数据的类别与所述业务对象进行关联处理，得到
训练数据集；
[0017]利用所述训练数据集对卷积神经网络进行模型训练处理，得到目标数据分析模型
。
[0018]可选地，所述根据所述数据日志对问题采集数据进行再次排查，得到再次排查结果，包括：
[0019]根据所述数据日志获取与所述数据日志对应的工程代码；
[0020]对所述工程代码进行代码分析，得到再次排查结果
。
[0021]可选地，所述对所述修复代码进行测试及发布处理，包括：
[0022]将所述修复代码包装成最终发布包，并将所述最终发布包提交给预设测试系统，得到测试后的发布包；
[0023]将测试后的发布包提交到发布系统中进行发布处理
。
[0024]可选地，所述将测试后的发布包提交到发布系统中进行发布处理，包括：
[0025]利用发布决策机制对测试后的发布包进行决策处理，若决策未通过，则将备选方案作为待发布方案；
[0026]若决策通过，则将测试后的发布包作为待发布方案，将所述待发布方案进行发布处理
。
[0027]可选地，所述对所述问题采集数据集进行数据分析，得到问题原因之后，所述方法还包括：
[0028]对所述问题原因进行问题预警和提醒
。
[0029]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种业务问题修复装置，所述装置包括：
[0030]数据分析模块，用于获取问题采集数据集，对所述问题采集数据集进行数据分析，得到问题原因和所述问题原因对应的原因归属；
[0031]初始排查模块，用于根据所述问题原因和所述原因归属对所述问题采集数据进行初始排查，得到初始排查结果；
[0032]再次排查模块，用于提取所述问题采集数据对应的数据日志，根据所述数据日志对问题采集数据进行再次排查，得到再次排查结果；
[0033]代码修复模块，用于利用所述初始排查结果和所述再次排查结果对问题采集数据对应的数据代码进行修复处理，得到修复代码，并对所述修复代码进行测试及发布处理
。
[0034]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0035]至少一个处理器；以及，
[0036]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0037]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的业务问题修复方法
。
[0038]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的业务问题修复方法
。
[0039]本专利技术实施例中，通过业务问题对应的问题采集数据集进行数据分析，得到问题原因和对应的原因归属，分别对问题采集数据进行初始排查和再次排查，从不同的数据维
度进行排查处理，得到不同的排查结果，并根据初始排查结果和再次排查结果对问题采集数据对应的数据代码进行修复处理，得到修复代码，并对所述修复代码进行测试及发布处理
。
因此本专利技术提出的业务问题修复方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，可以提高在医疗健康场景下业务问题修复的效率低的问题
。
附图说明
[0040]图1为本专利技术一实施例提供的业务问题修复方法的流程示意图；
[0041]图2为图1中其中一个步骤的详细实施流程示意图；
[0042]图3为本专利技术一实施例提供的业务问题修复装置的功能模块图；
[0043]图4为本专利技术一实施例提供的实现所述业务问题修复方法的电子设备的结构示意图
。
[0044]本专利技术目的的实现
、
功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明
。
具体实施方式
[0045]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术
。
[0046]本申请实施例提供一种业务问题修复方法
。
所述业务问题修复方法的执行主体包括但不限于服务端
、
终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种
。
换言之，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种业务问题修复方法，其特征在于，所述方法包括：获取问题采集数据集，对所述问题采集数据集进行数据分析，得到问题原因和所述问题原因对应的原因归属；根据所述问题原因和所述原因归属对所述问题采集数据进行初始排查，得到初始排查结果；提取所述问题采集数据对应的数据日志，根据所述数据日志对问题采集数据进行再次排查，得到再次排查结果；利用所述初始排查结果和所述再次排查结果对问题采集数据对应的数据代码进行修复处理，得到修复代码，并对所述修复代码进行测试及发布处理
。2.
如权利要求1所述的业务问题修复方法，其特征在于，所述对所述问题采集数据集进行数据分析，得到问题原因和所述问题原因对应的原因归属，包括：识别所述问题采集数据集对应的数据主题，从多个数据分析模型中选择与所述数据主题对应的目标数据分析模型；利用所述目标数据分析模型对所述问题采集数据集进行数据分析，得到问题原因；根据所述问题原因搜索对应的问题源头，并将所述问题源头作为所述问题原因对应的原因归属
。3.
如权利要求2所述的业务问题修复方法，其特征在于，所述利用所述目标数据分析模型对所述问题采集数据集进行数据分析之前，所述方法还包括：确定分析的业务对象，从数据库中提取所述业务对象对应的业务数据；利用关联算法分析所述业务数据与所述业务对象是否存在关联关系；若存在关联关系，则将所述业务数据的类别与所述业务对象进行关联处理，得到训练数据集；利用所述训练数据集对卷积神经网络进行模型训练处理，得到目标数据分析模型
。4.
如权利要求1所述的业务问题修复方法，其特征在于，所述根据所述数据日志对问题采集数据进行再次排查，得到再次排查结果，包括：根据所述数据日志获取与所述数据日志对应的工程代码；对所述工程代码进行代码分析，得到再次排查结果
。5.
如权利要求1所述的业务问题修复方法，其特征在于，所述对所述修复代码进行测试及发布处理，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖加旭，
申请(专利权)人：康键信息技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：