本发明专利技术涉及数据处理领域，揭露一种数据报表集成方法，所述方法包括：获取业务数据，从业务数据中提取出报表数据，识别报表数据中的报表指标，将报表指标的指标聚类，得到聚类指标；获取聚类指标的元数据以及元数据的数据属性，根据数据属性定义聚类指标的核心维度，对核心维度进行衍生得到衍生维度；根据核心维度与衍生维度的分布生成指标报表；判断指标报表是否要拆分；若指标报表需要拆分，拆分指标报表，生成拆分指标报表，将元数据传至拆分指标报表，得第一报表模型；若指标报表不需要拆分，组合指标报表，生成组合指标报表，将元数据传至组合指标报表，得第二报表模型。本发明专利技术可以节省数据报表集成的开发时间。数据报表集成的开发时间。数据报表集成的开发时间。
【技术实现步骤摘要】
数据报表集成方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种数据报表集成方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着信息社会的发展，报表作为日常信息管理中最常用的工具之一，其是信息系统不可缺少的一部分。在报表中，同一指标存在多种维度，各维度相互关联又不完全相同。例如参训率，包含培训班维度、个人维度、班主任带班维度、培训类型维度、机构维度等，每个维度的指标都是基于同一批学员的考勤数据进行汇总和逻辑运算得到。
[0003]此前，所述报表中同一指标的不同维度需要多次开发，才能获得最终想要的数据，并且每次开发都需要在新报表中开辟新指标。由此可见，目前大部分数据报表集成开发的耗费时间较长。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种数据报表集成方法，其主要目的在于节省数据报表集成的开发时间。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种数据报表集成方法，包括：
[0006]获取业务数据，从所述业务数据中提取出报表数据，识别所述报表数据中的报表指标，并将所述报表指标中的指标进行聚类，得到聚类指标；
[0007]获取所述聚类指标对应的元数据，识别所述元数据的数据属性，根据所述数据属性，定义所述聚类指标的核心维度，并对所述核心维度进行衍生，得到衍生维度；
[0008]根据所述核心维度与所述衍生维度在所述聚类指标中的分布生成指标报表；
[0009]判断所述指标报表是否需要拆分；
[0010]若所述指标报表需要拆分，则将所述指标报表进行拆分，生成拆分指标报表，并将所述元数据加载至所述拆分指标报表中，得到第一最终报表模型；
[0011]若所述指标报表模型不需要拆分，则将所述指标报表进行组合，生成组合指标报表，并将所述元数据加载至所述组合指标报表中，得到第二最终报表模型。
[0012]可选地，所述从所述业务数据中提取出报表数据，包括：
[0013]对所述业务数据进行报表数据需求分析，得到报表数据需求；
[0014]在所述业务数据中识别符合所述报表数据需求的需求报表数据，得到所述报表数据。
[0015]可选地，所述识别所述元数据的数据属性，包括：
[0016]通过爬虫提取所述元数据的关键字；
[0017]分析所述元数据与所述关键字关联的特征；
[0018]将所述特征作为所述数据属性。
[0019]可选地，所述根据所述核心维度与所述衍生维度在所述聚类指标中的分布，生成
指标报表，包括：
[0020]从所述元数据中提取与所述聚类指标对应的核心维度与衍生维度，得到目标核心维度和目标衍生维度；
[0021]识别所述聚类指标、所述目标核心维度及所述目标衍生维度之间的递进关系；
[0022]根据所述递进关系，按照预设的规则将所述聚类指标、所述核心维度、所述衍生维度填充至预设报表中，生成所述指标报表。
[0023]可选地，所述判断所述指标报表是否需要拆分，包括：
[0024]检验所述指标报表中每个所述核心维度的一致性；
[0025]在存在所述核心维度一致性不相同时，判断所述指标报表需要拆分；
[0026]在每个所述核心维度一致性相同时，检验所述指标报表中每个所述衍生维度的一致性；
[0027]在存在所述衍生维度一致性不相同时，判断所述指标报表需要拆分；
[0028]在每个所述衍生维度一致性相同时，判断所述指标报表不需要拆分。
[0029]可选地，所述将所述指标报表进行拆分，生成拆分指标报表，包括：
[0030]识别所述指标报表中的异常核心维度；
[0031]从所述聚类指标中查询所述异常核心维度的异常指标，及从所述衍生维度中查询所述异常核心维度的异常衍生维度；
[0032]根据所述异常核心维度、异常衍生维度、异常指标，生成拆分指标报表。
[0033]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种数据报表集成装置，所述模型包括：
[0034]所述指标聚类模块，用于获取业务数据，从所述业务数据中提取出报表数据，识别所述报表数据中的报表指标，并将所述报表指标中的指标进行聚类，得到聚类指标；
[0035]所述维度衍生模块，用于获取所述聚类指标对应的元数据，识别所述元数据的数据属性，根据所述数据属性，定义所述聚类指标的核心维度，并对所述核心维度进行衍生，得到衍生维度；
[0036]所述指标报表生成模块，用于根据所述核心维度与所述衍生维度在所述聚类指标中的分布生成指标报表；
[0037]所述拆分判断模块，用于判断所述指标报表是否需要拆分；
[0038]所述报表模型生成模块，用于若所述指标报表需要拆分，则将所述指标报表进行拆分，生成拆分指标报表，并将所述元数据加载至所述拆分指标报表中，得到第一最终报表模型；用于若所述指标报表模型不需要拆分，则将所述指标报表进行组合，生成组合指标报表，并将所述元数据加载至所述组合指标报表中，得到第二最终报表模型。
[0039]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：
[0040]至少一个处理器；以及，
[0041]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0042]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，以实现上述所述的数据报表集成。
[0043]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读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数据报表集成方法。
[0044]可以看出，本专利技术实施例中通过从所述业务数据中提取出报表数据，以用于后续生成报表时无需从无限庞大的业务数据中寻找所需要的报表数据，节省了时间开支。进一步地，本专利技术实施例中通过识别所述报表数据中的报表指标，以用于后续对所述报表数据按照所述报表指标进行分类，以便整齐存放所述报表数据增加所述报表的界面美观度。进一步地，本专利技术实施例中通过将所述报表指标中的指标进行聚类，以用于减少重复指标的数量，减轻提取数据的负担。进一步地，本专利技术实施例中通过识别所述元数据的数据属性，以便后续根据所述元数据获取与所述聚类指标有关的维度，防止出现维度未统计遗漏的情况，提高了数据统计的准确率。进一步地，本专利技术实施例中通过根据所述数据属性，定义所述聚类指标的核心维度以用于通过所述核心维度将所述聚类指标中的所述元数据联系起来，这样可以将原本不相关的所述元数据以所述核心维度为中介建立起一定的联系，以便后续制作报表时数据简单清晰。进一步，本专利技术实施例中通过对所述核心维度进行衍生，得到衍生维度以用于发掘所述核心维度的数据特征，以便统计所述核心维度的属性特征。本专利技术实施例中通过所述根据所述核心维度与所述衍生维度在所述聚类指标中的分布，生成指标报表，以用于通过报表的形式标记所述指标、所述核心维度、所述衍生维度之间的关系本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据报表集成方法，其特征在于，所述方法包括：获取业务数据，从所述业务数据中提取出报表数据，识别所述报表数据中的报表指标，并将所述报表指标中的指标进行聚类，得到聚类指标；获取所述聚类指标对应的元数据，识别所述元数据的数据属性，根据所述数据属性，定义所述聚类指标的核心维度，并对所述核心维度进行衍生，得到衍生维度；根据所述核心维度与所述衍生维度在所述聚类指标中的分布生成指标报表；判断所述指标报表是否需要拆分；若所述指标报表需要拆分，则将所述指标报表进行拆分，生成拆分指标报表，并将所述元数据加载至所述拆分指标报表中，得到第一最终报表模型；若所述指标报表不需要拆分，则将所述指标报表进行组合，生成组合指标报表，并将所述元数据加载至所述组合指标报表中，得到第二最终报表模型。2.如权利要求1所述的数据报表集成方法，其特征在于，所述从所述业务数据中提取出报表数据，包括：对所述业务数据进行报表数据需求分析，得到报表数据需求；在所述业务数据中识别符合所述报表数据需求的需求报表数据，得到所述报表数据。3.如权利要求1所述的数据报表集成方法，其特征在于，所述识别所述元数据的数据属性，包括：通过爬虫提取所述元数据的关键字；分析所述元数据与所述关键字关联的特征；将所述特征作为所述数据属性。4.如权利要求1所述的数据报表集成方法，其特征在于，所述根据所述核心维度与所述衍生维度在所述聚类指标中的分布，生成指标报表，包括：从所述元数据中提取与所述聚类指标对应的核心维度与衍生维度，得到目标核心维度和目标衍生维度；识别所述聚类指标、所述目标核心维度及所述目标衍生维度之间的递进关系；根据所述递进关系，按照预设的规则将所述聚类指标、所述核心维度、所述衍生维度填充至预设报表中，生成所述指标报表。5.如权利要求1所述的数据报表集成方法，其特征在于，所述判断所述指标报表是否需要拆分，包括：检验所述指标报表中每个所述核心维度的一致性；在存在所述核心维度一致性不相同时，判断所述指标报表需要拆分；在每个所述核心维度一致性相同时，检验所述指标报表中每个所述衍生维度的一致性；在存在所述衍生维度一致性不相同时，判断所述指标报表需要拆分；在每个所述衍生维度一致性相同时，判断所述指标报表不...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄文娟，黎燕敏，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。