【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管控的，尤其涉及一种线上数据和线下数据的管控方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的发展，线上数据一般存储在云系统或者数据服务器中，此时，用户的数据主体体现在线上数据，该线上数据含有大量有关用户的数据，并需要进行分类，在针对用户进行对应项目时，需要导出对应的线上数据，可是线上数据依然存在一些遗漏，并不是完整的数据链。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种线上数据和线下数据的管控方法及系统，基于线下数据对线上数据进一步的补充，并且基于线下数据和线上数据之间的整合而形成数据集合，以便于针对线下数据和线上数据进行完整处理，以便于形成用户针对需求的数据链，保证了数据链的完整性，提高了线下数据和线上数据的整体管控效果，另外，针对数据集合进行遗漏检测，并输出数据集合的完整结果；基于授信模型所输出的授信结果以及数据集合的完整结果确定用户的信誉度。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种线上数据和线下数据的管控方法，包括：
3、获取用户的线上数据；
4、遍历用户的线上数据，并确定线上数据所缺失的多个数据指标；
5、根据线上数据所缺失的多个数据指标触发该数据指标的线下采集；
6、在数据指标的线下采集过程中，构建多个数据指标之间的补充顺序，并根据补充顺序依次对各数据指标进行补充，以形成线下数据表；
7、根据线下数据表的扫描而形成线下数据，并对线下数据进行数据处
8、基于线下数据和线上数据之间的整合而形成数据集合；
9、针对数据集合进行遗漏检测，并输出数据集合的完整结果；
10、基于授信模型所输出的授信结果以及数据集合的完整结果确定用户的信誉度。
11、可选的，所述获取用户的线上数据，包括：
12、获取经用户所签字的个人信息表；
13、基于个人信息表的姓名信息触发云系统的个人空间；
14、基于个人空间以及个人信息表的需求信息确定相关的云数据；
15、将相关的云数据定义为线上数据。
16、可选的，所述遍历用户的线上数据，并确定线上数据所缺失的多个数据指标，包括：
17、遍历用户的线上数据，并触发用户的线上数据的排查；
18、在用户的线上数据的排查过程中，标记线上数据中的数据指标；
19、根据用户的需求信息而确定数据指标集合；
20、根据数据指标集合与线上数据中的数据指标确定线上数据所缺失的多个数据指标；
21、若线上数据中存在无法识别的数据，则对无法识别的数据进行追溯，并确定无法识别的数据的来源地；
22、基于来源地排查该无法识别的数据的传输路径，根据传输路径确定对应的数据指标。
23、可选的，所述根据线上数据所缺失的多个数据指标触发该数据指标的线下采集，包括：
24、获取线上数据所缺失的多个数据指标；
25、针对线上数据所缺失的多个数据指标进行逐个分类，以形成多个不同类型的单个数据指标；
26、针对多个不同类型的单个数据指标进行同步触发，并触发该数据指标的线下采集。
27、可选的，所述根据线下数据表的扫描而形成线下数据，并对线下数据进行数据处理，包括：
28、获取线下数据表；
29、将线下数据表放置于扫描头的下方；
30、随着扫描头的移动而同步输出对应的线下数据，此时，根据扫描头的移动位置而呈现对应的数据，在扫描头结束移动时而完成线下数据的输出；
31、针对线下数据进行分箱处理，此时，采用有监督的分箱方法卡方分箱，用存量用户的特征作为样本，计算每一对相邻区间的卡方值，将卡方值进行合并，合并逻辑为：
32、
33、此时，aij：代表i行*j列的数据样本量；eij：代表aij的期望。
34、可选的，所述根据线下数据表的扫描而形成线下数据，并对线下数据进行数据处理，还包括：
35、基于线下数据表而凸显线下数据；
36、对线下数据进行内容识别，并确定对应的内容种类；
37、根据内容种类触发对应的处理手段；
38、若内容种类是中文，则对线下数据的内容通过labelencode转化成数字；
39、若内容种类是数字，则对线下数据的内容通过z_score进行标准化处理；逻辑为：
40、
41、此时，x为样本数据，e为期望，δ为标准差。
42、可选的，所述基于线下数据和线上数据之间的整合而形成数据集合，包括：
43、获取线下数据和线上数据；
44、基于线下数据和线上数据之间构建集合学习模型；
45、根据集合学习模型对线上数据进行检验，并定位线上数据的第一对接口；
46、针对线上数据定位第二对接口，关联第二对接口和第一对接口；
47、根据第二对接口和第一对接口之间的适配度而整合线下数据和线上数据，以形成数据集合。
48、可选的，所述针对数据集合进行遗漏检测，并输出数据集合的完整结果，包括：
49、获取数据集合；
50、基于数据集合进行遗漏检测，并定位遗漏处；
51、根据遗漏处确定数据集合的遗漏内容；
52、基于遗漏内容触发数据集合的补充，并输出数据集合的完整结果。
53、可选的，所述基于授信模型所输出的授信结果以及数据集合的完整结果确定用户的信誉度，包括：
54、获取授信模型，此时，授信模型通过以往用户的数据集合和授信系数训练而成；
55、将数据集合输入至授信模型，以输出授信结果；
56、关联授信结果以及数据集合的完整结果；
57、基于授信结果以及数据集合的完整结果确定用户的信誉度。
58、另外，本专利技术实施例还提供了一种线上数据和线下数据的管控系统，所述线上数据和线下数据的管控系统包括：
59、获取模块，用于获取用户的线上数据；
60、线上数据模块，用于遍历用户的线上数据，并确定线上数据所缺失的多个数据指标；
61、线下采集模块，用于根据线上数据所缺失的多个数据指标触发该数据指标的线下采集；
62、线下数据表模块，用于在数据指标的线下采集过程中，构建多个数据指标之间的补充顺序，并根据补充顺序依次对各数据指标进行补充，以形成线下数据表；
63、数据处理模块，用于根据线下数据表的扫描而形成线下数据，并对线下数据进行数据处理；
64、数据集合模块，用于基于线下数据和线上数据之间的整合而形成数据集合；
65、遗漏检测模块，用于针对数据集合进行遗漏检测，并输出数据集合的完整结果；
66、信誉度模块，用于基于授信模型所输出的授信结果以及数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述获取用户的线上数据，包括：
3.根据权利要求2所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述遍历用户的线上数据，并确定线上数据所缺失的多个数据指标，包括：
4.根据权利要求1所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述根据线上数据所缺失的多个数据指标触发该数据指标的线下采集，包括：
5.根据权利要求4所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述根据线下数据表的扫描而形成线下数据，并对线下数据进行数据处理，包括：
6.根据权利要求5所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述根据线下数据表的扫描而形成线下数据，并对线下数据进行数据处理，还包括：
7.根据权利要求6所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述基于线下数据和线上数据之间的整合而形成数据集合，包括：
8.根据权利要求7所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述针对数
9.根据权利要求8所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述基于授信模型所输出的授信结果以及数据集合的完整结果确定用户的信誉度，包括：
10.一种线上数据和线下数据的管控系统，其特征在于，所述线上数据和线下数据的管控系统应用于如权利要求1-9中任一所述的线上数据和线下数据的管控方法，所述线上数据和线下数据的管控系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述获取用户的线上数据，包括：
3.根据权利要求2所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述遍历用户的线上数据，并确定线上数据所缺失的多个数据指标，包括：
4.根据权利要求1所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述根据线上数据所缺失的多个数据指标触发该数据指标的线下采集，包括：
5.根据权利要求4所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述根据线下数据表的扫描而形成线下数据，并对线下数据进行数据处理，包括：
6.根据权利要求5所述的线上数据和线下数据的管控方法，其特征在于，所述根据线...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐科伟，朱超，
申请(专利权)人：浙江孚临科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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