[發明專利]基于多維特征參數的智能動態維度排序方法及系統

在審

• 申請號: 202011505730.9
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112488580A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 孟緯;孫遷;李成;彭虎;崔建梅
• 申請（專利權）人: 江蘇蘇寧云計算有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F16/245
• 代理公司: 北京市萬慧達律師事務所 11111
• 代理人: 黃玉東

本發明涉及大數據中多維數據分析技術領域，公開了一種基于多維特征參數的智能動態維度排序方法及系統，該方法包括：根據數據倉庫中保存的商品的標準維度數據，創建包含商品的原子維度及層級關系的商品層級維度表；根據各商品對應的參數類型，結合所述層級維度表，創建包含商品所有參數類型及對應參數值的商品參數維度表；對不同層級的商品按照參數類型進行拆解，并對拆解后的每一個參數值通過排序算法進行維度差異化的排序。本發明提供的基于多維特征參數的智能動態維度排序方法及系統，解決了傳統業務多維度定義無法控制的問題，通過智能化的分析和排序，減少物理存儲空間與人工管理成本，并能幫助業務數據分析人員更加迅速地洞察到關鍵問題。

技術領域

本發明涉及大數據中多維數據分析的技術領域，具體涉及一種基于多維特征參數的智能動態維度排序方法及系統。

背景技術

在多維數據模型的建設中，應用數據層在基于事實表進行數據分析需要生成豐富的維度屬性。在數據分析師進行實際業務查詢時，根據查詢的指標和維度組合對邏輯模型進行匯總聚合返回結果，從而實現對業務數據多維分析的有力支撐。

然而，隨著具體業務領域的細分，不同業務領域的類目特征出現越累越多的分化情況。

具體來說，單一業務邏輯模型中維度數量過多、分析類目個性化特征的場景越來越多，某些分析維度、特別是數據歸屬統一維度層級但業務分析視角天差地別的維度組在同一分析模型中出現的頻率也越來越高。且業務分析人員能力參差不齊，對不同業務分析場景的把握不足，無法洞察真正具有價值的分析場景。在保證實際多維分析的目標下，如果在維度定義上基于所有的業務場景做細分定義，會導致維度存在過度拉寬、占據過多物理存儲空間、維度爆炸的隱患，對維度的管理也會造成很大的挑戰。

針對以上場景，目前，常規一般會采用如下方式：

通過采集獲取到事實表數據后，基于事實表的每一條數據，利用HIVE/HBASE維度表匹配帶出全量維度字段。通過拉寬的全量維度，以滿足不同業務方多維分解的數據分析需求，如圖1所示。

但是，在單一業務邏輯模型中同一維度層級中不同類目衍生出數量較多、個性化場景較為強烈、分析視角天差地別的場景越來越多。

比如，從技術層面上來講，針對基于商品衍生出來的品類維度，根據不同品類業務分析場景需要對個性化特征解讀。空調品類需要對商品的匹數的度量數據進行分析，酒水品類需要分析度數、香型等。如果在維度定義和管理層面全部分別定義和管理，則會導致維度存在過度重復定義、物理存儲空間翻倍、維度爆炸等問題。

從業務層面上來看，由于數據分析人員的能力參差不齊，在同一分析場景下的維度類型過多，會影響到分析人員的判斷力，導致數據分析的方向可能會出現偏差，無法洞察業務的變化情況。

發明內容

針對現有技術的缺陷，本發明的目的是，提供一種基于多維特征參數的智能動態維度排序方法及系統，從而解決現有技術中業務多維度定義無法控制的問題，通過智能化的分析和排序，減少物理存儲空間與人工管理成本，并能幫助業務數據分析人員更加迅速地洞察到關鍵問題。

本發明的第一方面，提供了一種基于多維特征參數的智能動態維度排序方法，包括：

根據數據倉庫中保存的商品的標準維度數據，創建包含商品的原子維度及其層級關系的商品層級維度表；

根據各商品對應的參數類型，結合所述層級關系表，創建包含商品所有參數類型及對應參數值的商品參數維度表；

對不同層級的商品按照參數類型進行拆解，并對拆解后的每一個參數值通過排序算法進行維度差異化的排序。

進一步地，所述方法還包括：將全部商品參數的排序結果制作成可配置的BI報表或中間表。

進一步地，對所述參數類型的拆解包括：根據不同的業務場景或統計維度，將參數類型分別進行拆解，形成單一的拆解表。