[发明专利]基于数据仓库的数据归因处理方法、装置及存储介质

说明书

本发明涉及数据处理领域，提供一种基于数据仓库的数据归因处理方法，包括获得待分析指标数据；将所获取的待分析指标数据输入数据仓库进行数据处理；根据预设的数据维度将数据指标以及数据指标对应的指标变化率数据处理形成数据指标的指标项目集合；将任意两个与同一数据指标相关的指标项目集合输入归因模型，获得数据指标的两个指标项目集合间的关联度值；筛选关联度值大于预设的关联度阈值的数据指标的指标项目集合形成数据指标的目标指标数据；将数据指标的目标指标数据形成数据立方体并输出。本发明还涉及区块链技术，所述基于数据仓库的数据归因处理数据存储于区块链中。本发明达到了提高数据归因分析精准性的技术效果。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，涉及一种基于数据仓库的数据归因处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

数据分析的数据来源是全部数据，数据分析是全量数据分析，数据分析结果所获取的是大体的数据方向和数据的相关关系。但是，利用人力基于大量的统计报表进行关联性分析，具有耗时长和主观性强的弊端。

数据分析模型是指用适当的统计方法对收集来的大量数据进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥其数据的作用。具体地说，数据分析是根据数据的特征信息进行分析，挖掘出数据之间的关系以及发展趋势信息的过程。

但是，传统的数据分析模型为通过时间特征得到响应的影响，具有的弊端如下：

1)仅仅通过时间特征进行数据分析，所得到的结果较为片面；

2)所获得的归因分析结果，仅可以进行事后解释，无法进行提前预警，因此，无法较精确地得到数据传播的趋势。

因此，亟需一种全面，客观的指标数据处理方法。

发明内容

本发明提供一种基于数据仓库的数据归因处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于能够提升数据分析的全面性和准确性。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于数据仓库的数据归因处理方法，方法包括，获得待分析的指标数据，其中，所述待分析的指标数据包括数据指标以及所述数据指标对应的数据；

将所获取的待分析指标数据输入数据仓库进行数据处理，获得数据指标的变化率数据；根据预设的数据维度将所述数据指标以及所述数据指标对应的指标变化率数据处理形成数据指标的指标项目集合；

将任意两个与同一数据指标相关的指标项目集合输入归因模型，获得所述数据指标的两个指标项目集合间的关联度值；筛选所述关联度值大于预设的关联度阈值的数据指标的指标项目集合以形成数据指标的目标指标数据，并以数据立方体形式输出。

进一步，优选的，将所获取的指标数据输入数据仓库进行数据处理，获得数据指标的变化率数据的方法包括：

将所获取的标数据发送至数据仓库的采集中心层，在所述采集中心层根据预设数据结构对所述待分析指标数据进行存储，并将所存储的具有预设数据结构的指标数据发送至数据仓库的细节数据层；

通过所述细节数据层对所述待分析指标数据进行预处理，获得标准化的明细指标数据，并将所述明细指标数据发送至数据仓库的数据计算层；其中，所述预处理包括数据校验、数据补充、数据加密；

通过所述数据计算层对所述明细指标数据进行数据处理，并获得所述数据指标以及所述数据指标对应的指标变化率数据。

进一步，优选的，在所述步骤根据预设的数据维度将所述数据指标以及所述数据指标对应的指标变化率数据处理形成数据指标的指标项目集合中，所述预设的数据维度包括，定义数据指标的维度层次以及按照所述数据指标的维度层次罗列所需计算的数据指标名目。

进一步，优选的，将任意两个与同一数据指标相关的指标项目集合输入归因模型，获得所述数据指标的两个指标项目集合间的关联度值方法包括：