处理方法、终端设备及存储介质技术

本申请公开一种处理方法、终端设备及存储介质。所述方法包括：S1、基于采集到的数据构建神经网络模型；S2、基于神经网络模型输出异常报表；S3、获取用户输入信息，输出基于输入信息所查询业务的报表。本申请并不依赖人工经验设定指标异常的判定阈值，而是基于大数据分析得到，更加客观，结合自然语言处理技术，用户输入信息，例如输入语音即可得到报表，便捷性高，并且基于数据挖掘技术输出关联报表，能够提供更多维度的信息。

【技术实现步骤摘要】
处理方法、终端设备及存储介质
本申请涉及信息推送与智能报表
，尤其涉及一种处理方法、终端设备及存储介质。
技术介绍
商务智能(BusinessIntelligence，BI)系统的方法或产品的目的在于：通过数据提取、整理、分析，将这些数据转化为有用的信息，辅助企业制定商业决策。在构思及实现本申请过程中，专利技术人发现至少存在如下问题：现有的BI系统往往依赖人工经验设定指标异常的判断阈值；与用户的智能交互程度较低，报表输出的便捷性和关联度较低。前面的叙述在于提供一般的背景信息，并不一定构成现有技术。
技术实现思路
鉴于此，本申请提供一种处理方法、终端设备及存储介质，以解决传统BI系统依赖人工设定异常判断阈值、及报表输出的便捷性和关联度较低的问题。本申请提供的一种处理方法，包括：S1、构建神经网络模型，可选地，基于采集到的数据构建神经网络模型；S2、基于神经网络模型输出异常报表；S3、获取用户输入信息，输出基于输入信息所查询业务的报表。可选地，所述数据的来源包括以下至少一种：文件日志、数据库日志、关联数据库、应用程序、云端。可选地，所述S2步骤包括：更新数据并对神经网络模型进行调参；基于调参后的神经网络模型输出异常报表。可选地，所述S2步骤还包括：获取与各项业务的指标相关联的至少一维度；对与指标异常的业务相关联的部分或全部维度确定或生成报表，并将对所述部分或全部维度确定或生成的报表组合后，输出为异常报表。可选地，对与指标异常的业务相关联的部分或全部维度确定或生成报表，并将对所述部分或全部维度确定或生成的报表组合后，输出为异常报表。可选地，所述S2步骤还包括：按照预设规则将异常报表推送给指标异常业务的关联人员。可选地，所述预设规则，包括以下至少一种：神经网络模型基于采集到的数据确定所述关联人员；在确定或生成异常报表后通过输入操作获取所述关联人员。可选地，所述S3步骤还包括：分析输入信息，获取所查询业务相关联的维度；可选地，基于数据挖掘技术挖掘得到与用户语料所查询业务相关联的维度，输出所述相关联的维度的报表。可选地，基于维度输出相关联的报表；可选地，基于自然语言处理技术识别得到用户语料所查询的业务。可选地，输入信息为文字信息时，则基于关键词和/或关联词确定所查询业务；和/或，输入信息为语音信息时，则基于语音识别对语音信息进行识别，确定所查询业务。本申请提供的一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有处理程序，用于被处理器运行时，以执行上述任一项处理方法。本申请提供的一种可读存储介质，存储有处理程序，该处理程序用于被处理器运行时，以执行上述任一项处理方法。如上所述，本申请的处理方法、终端设备及存储介质，通过构建的神经网络模型来自动输出异常报表，即对指标异常的判断并不依赖于人工经验，而是由神经网络模型基于大数据分析得到；另外，通过用户输入信息确定或生成所要查询业务的报表，例如通过语音信息确定或生成所要查询业务的报表，具有语音查询功能，便捷性高。可选地，基于数据挖掘技术挖掘与用户所查询业务相关联的报表，能够为用户提供更多维度的信息，提高报表输出的关联度。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为实现本申请各个实施例的一种终端设备的硬件结构示意图；图2为本申请实施例提供的一种通信网络系统架构图；图3是本申请第一实施例的处理方法的流程示意图；图4是本申请获取关联人员一实施例的界面示意图；图5是本申请获取关联人员另一实施例的界面示意图；图6是本申请第二实施例的处理方法的流程示意图；图7是本申请第三实施例的处理方法的流程示意图；图8是本申请第四实施例的处理方法的流程示意图。通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本申请不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在具体实施例中的解释或者进一步结合具体实施例中上下文进行确定。应理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语"如果"可以被解释成为"在……时"或"当……时"或"响应于确定"。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。进一步地，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。本申请使用的术语“或”、“和/或”、“包括以下至少一个”等可被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。例如，“包括以下至少一个：A、B、C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A和B和C”，再如，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A和B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现例外。虽然本申请实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并非必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文明确说明，步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，可以与其他步骤或者其他本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种处理方法，其特征在于，包括：/nS1、构建神经网络模型；/nS2、基于所述神经网络模型输出异常报表；/nS3、获取用户输入信息，输出基于所述输入信息所查询业务的报表。/n

【技术特征摘要】
1.一种处理方法，其特征在于，包括：
S1、构建神经网络模型；
S2、基于所述神经网络模型输出异常报表；
S3、获取用户输入信息，输出基于所述输入信息所查询业务的报表。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据的来源包括以下至少一种：文件日志、数据库日志、关联数据库、应用程序、云端。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2步骤包括：
更新数据并对所述神经网络模型进行调参；
基于调参后的神经网络模型输出异常报表。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2步骤还包括：
获取与各项业务的指标相关联的至少一维度；
对与指标异常的业务相关联的部分或全部维度确定或生成报表，输出为异常报表。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S2步骤还包括：按照预设规则将所述异常报表推送给所述指标异常的业务的关联人员。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设规则...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘沙沙，
申请(专利权)人：上海传英信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31