【技术实现步骤摘要】
本公开涉及大数据及金融科技，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
1、随着金融机构相关业务种类的增加，需要将多个目标数据源(例如开源数据库、金融机构官网和业务年报)中的业务数据进行整合和分析，来对不同类型金融业务的业务效率进行评估。目前，常见的业务效率评估方法主要有：非期望sbm模型，通过处理投入变量与产出变量的效率测度问题，用于业务效率的分析；随机前沿方法(stochastic frontierapproach)，利用随机前沿生产函数进行效率的估计。
2、在构思本公开的过程中，专利技术人发现在相关技术中针对业务效率的评估存在如下缺陷：待评估数据的数据量巨大且数据质量不高，导致系统资源开销较大，同时影响了评估结果的准确性；业务效率的评估方案固定单一，造成评估结果准确率低下。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了一种数据处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：
3、调用数据源访问接口，向目标数据源发送用于请求获取业务数据的业务数据请求；
4、接收由上述目标数据源响应上述业务数据请求发送的在目标时间范围内产生的目标业务数据；
5、从上述目标业务数据中筛选满足第一筛选规则的业务数据作为初始待评估数据，其中，上述初始待评估数据在类型上包括因变量初始待评估数据和自变量初始待评估数据；
6、将上述初始待评估数据输入至目标数
7、基于上述初始业务评估的量化值及第二筛选规则更新上述初始待评估数据，得到目标待评估数据，其中，上述目标待评估数据的数据量小于上述初始待评估数据，上述目标待评估数据在类型上包括因变量目标待评估数据和自变量目标待评估数据，上述因变量目标待评估数据和自变量目标待评估数据，与上述因变量初始待评估数据和自变量初始待评估数据相关联；以及
8、将上述目标待评估数据输入至上述目标数据评估模型中，输出与上述目标待评估数据对应的目标业务评估的量化值。
9、根据本公开的实施例，上述将上述目标待评估数据输入至上述目标数据评估模型中，输出与上述目标待评估数据对应的目标业务评估的量化值之后，还包括：
10、将上述初始业务评估的量化值与上述目标业务评估的量化值进行比对，生成业务评估结果。
11、根据本公开的实施例，上述从上述目标业务数据目标业务数据中筛选满足第一筛选规则的业务数据作为初始待评估数据，包括：
12、根据上述第一筛选规则对上述目标业务数据进行处理，构建与上述目标业务数据对应的分析矩阵；
13、根据上述分析矩阵对上述目标业务数据进行计算，生成与上述目标业务数据对应的分析结果，其中，上述分析结果包括第一分析结果和第二分析结果；以及
14、将上述分析结果与预设筛选阈值进行比对，得到上述初始待评估数据。
15、根据本公开的实施例，上述将上述初始待评估数据输入至目标数据评估模型中，输出与上述初始待评估数据对应的初始业务评估的量化值，包括：
16、将上述因变量初始待评估数据和上述自变量初始待评估数据输入至上述目标数据评估模型中，输出上述初始业务评估的量化值，其中，上述初始业务评估的量化值包括初始技术效率评估的量化值、初始纯技术效率评估的量化值以及初始规模效率评估的量化值。
17、根据本公开的实施例，上述因变量初始待评估数据在结构层次上包括子代因变量初始待评估数据，上述自变量初始待评估数据包括子代自变量初始待评估数据；
18、其中，上述基于上述初始业务评估的量化值及第二筛选规则更新上述初始待评估数据，得到目标待评估数据，包括：
19、根据上述初始业务评估的量化值，选取上述初始业务评估的量化值中的初始技术效率评估的量化值作为上述第二筛选规则中的因变量、上述子代因变量初始待评估数据与上述子代自变量初始待评估数据之间的比值作为上述第二筛选规则中的自变量，构建回归分析模型；
20、根据上述回归分析模型对上述初始业务评估的量化值进行分析，生成与上述初始业务评估的量化值对应的分析结果；以及
21、根据上述分析结果，从上述初始待评估数据中选取上述目标待评估数据。
22、根据本公开的实施例，上述因变量初始待评估数据还包括父代因变量初始待评估数据，上述父代因变量初始待评估数据包括业务运营成果数据，上述自变量初始待评估数据还包括业务投入数据、业务规模数据以及客户满意度数据。
23、根据本公开的实施例，上述将上述目标待评估数据输入至上述目标数据评估模型中，输出与上述目标待评估数据对应的目标业务评估的量化值，包括：
24、将上述因变量目标待评估数据和上述自变量目标待评估数据输入至上述目标数据评估模型中，输出与上述目标待评估数据对应的目标业务评估的量化值，其中，上述目标业务评估的量化值包括目标技术效率评估的量化值、目标纯技术效率评估的量化值以及目标规模效率评估的量化值。
25、本公开的第二方面提供了一种数据处理装置，包括：业务数据请求发送模块，用于调用数据源访问接口，向目标数据源发送用于请求获取业务数据的业务数据请求；
26、目标业务数据接收模块，用于接收由上述目标数据源响应上述业务数据请求发送的在目标时间范围内产生的目标业务数据；
27、目标业务数据筛选模块，用于从上述目标业务数据中筛选满足第一筛选规则的业务数据作为初始待评估数据，其中，上述初始待评估数据在类型上包括因变量初始待评估数据和自变量初始待评估数据；
28、初始业务评估的量化值输出模块，用于将上述初始待评估数据输入至目标数据评估模型中，输出与上述初始待评估数据对应的初始业务评估的量化值；
29、初始待评估数据更新模块，用于基于上述初始业务评估的量化值及第二筛选规则更新上述初始待评估数据，得到目标待评估数据，其中，上述目标待评估数据的数据量小于上述初始待评估数据，上述目标待评估数据在类型上包括因变量目标待评估数据和自变量目标待评估数据，上述因变量目标待评估数据和自变量目标待评估数据，与上述因变量初始待评估数据和自变量初始待评估数据相关联；以及
30、目标业务评估的量化值输出模块，用于将上述目标待评估数据输入至上述目标数据评估模型中，输出与上述目标待评估数据对应的目标业务评估的量化值。
31、本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。
32、本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。
33、本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述目标待评估数据输入至所述目标数据评估模型中，输出与所述目标待评估数据对应的目标业务评估的量化值之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述目标业务数据目标业务数据中筛选满足第一筛选规则的业务数据作为初始待评估数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述初始待评估数据输入至目标数据评估模型中，输出与所述初始待评估数据对应的初始业务评估的量化值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述因变量初始待评估数据在结构层次上包括子代因变量初始待评估数据，所述自变量初始待评估数据包括子代自变量初始待评估数据；
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述因变量初始待评估数据还包括父代因变量初始待评估数据，所述父代因变量初始待评估数据包括业务运营成果数据，所述自变量初始待评估数据还包括业务投入数据、业务规模数据以及客户满意度数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述目标待评估数据输入至所述目标数据评估
8.一种数据处理装置，包括：
9.一种电子设备，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～7中任一项所述的方法。
11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述目标待评估数据输入至所述目标数据评估模型中，输出与所述目标待评估数据对应的目标业务评估的量化值之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述目标业务数据目标业务数据中筛选满足第一筛选规则的业务数据作为初始待评估数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述初始待评估数据输入至目标数据评估模型中，输出与所述初始待评估数据对应的初始业务评估的量化值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述因变量初始待评估数据在结构层次上包括子代因变量初始待评估数据，所述自变量初始待评估数据包括子代自变量初始待评估数据；
6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李凡，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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