[發明專利]一種數據處理方法、數據處理裝置、終端及存儲介質

在審

• 申請號: 202011251601.1
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112365156A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 侯騰飛;董聰聰
• 申請（專利權）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強

本發明實施例公開了一種數據處理方法、數據處理裝置、終端及存儲介質，其中，該數據處理方法包括，獲取待處理的數據；根據待處理的數據的類型確定指標預測模型；采用指標預測模型對歷史指標值進行預測處理，得到目標指標對應的初始預測指標值；獲取與目標指標具有關聯關系的至少一個參考指標，并確定至少一個參考指標中每個參考指標對應的參考指標值；基于每個參考指標對應的參考指標值確定針對初始預測指標值的加權系數；基于加權系數對初始預測指標值進行加權處理，得到目標指標對應的目標預測指標值。通過實施上述方法，可以提高指標值的預測效率，提升指標值的預測準確率。

技術領域

本發明涉及數據分析技術領域，尤其涉及一種數據處理方法、一種數據處理裝置、一種終端以及一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

指標是指預期達到的指數、規格、標準等，指標對應的指標值能夠指示事物的發展方向，對指標對應的指標值進行合理地預測，能夠在一定程度上對事物未來的發展方向進行控制；例如，企業、公司等運營機構需要對運營指標在未來一段時間內的指標值進行預測，以合理安排運營資源、調整運營策略、對下級機構進行預警或者向下級機構下達運營任務等；因此，如何對指標進行準確預測成為當前亟待解決的問題。

目前，指標的預測主要依賴于人工，由統計人員對指標的歷史指標值進行計算，得到指標的預測指標值；例如，統計人員對指標前三個月的歷史指標值進行計算，得到該指標未來三個月的預測指標值；上述人工計算的過程需要耗費大量的人力資源、存在計算誤差，并且不同的統計人員計算得到的預測指標值可能存在差異，導致指標的預測效率低、預測得到的指標值不準確。

發明內容

本發明實施例提供了一種數據處理方法、數據處理裝置、終端及存儲介質，可以提高指標值的預測效率，提升指標值的預測準確率。

一方面，本發明實施例提供了一種數據處理方法，該數據處理方法包括：

獲取待處理的數據，待處理的數據包括目標指標對應的歷史指標值；

根據待處理的數據的類型確定指標預測模型，指標預測模型包括第一指標預測模型和/或第二指標預測模型，第一指標預測模型是基于預設規則構建的規則模型，第二指標預測模型是根據訓練樣本集訓練得到的神經網絡模型；

采用指標預測模型對歷史指標值進行預測處理，得到目標指標對應的初始預測指標值；

獲取與目標指標具有關聯關系的至少一個參考指標，并確定至少一個參考指標中每個參考指標對應的參考指標值；

基于每個參考指標對應的參考指標值確定針對初始預測指標值的加權系數；

基于加權系數對初始預測指標值進行加權處理，得到目標指標對應的目標預測指標值。

一方面，本發明實施例提供了一種數據處理裝置，該數據處理裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待處理的數據，待處理的數據包括目標指標對應的歷史指標值；

確定模塊，用于根據待處理的數據的類型確定指標預測模型，指標預測模型包括第一指標預測模型和/或第二指標預測模型，第一指標預測模型是基于預設規則構建的規則模型，第二指標預測模型是根據訓練樣本集訓練得到的神經網絡模型；

預測模塊，用于采用指標預測模型對歷史指標值進行預測處理，得到目標指標對應的初始預測指標值；

確定模塊，還用于獲取與目標指標具有關聯關系的至少一個參考指標，并確定至少一個參考指標中每個參考指標對應的參考指標值；

確定模塊，還用于基于每個參考指標對應的參考指標值確定針對初始預測指標值的加權系數；

處理模塊，還用于基于加權系數對初始預測指標值進行加權處理，得到目標指標對應的目標預測指標值。