业务指标的处理方法、电子设备及计算机可读存储介质

【技术领域】

本申请涉及数据处理技术领域，具体地涉及大数据技术，尤其涉及一种业 务指标的处理方法、电子设备及计算机可读存储介质。

【背景技术】

通常，为了了解网站、互联网应用或网络游戏等业务的运营情况，业务部 门每日都会对业务指标进行查询与分析处理，例如，留存指标等，以便能够及 时发现问题。

在业务指标的查询与分析处理的过程中，需要依靠大量的人工操作，例如， 业务指标的分组、计算、分析等，才能确认最终影响业务指标的指标数值。这 种业务指标的分析方法，操作非常复杂，而且容易出错，从而导致了业务指标 分析的可靠性和效率的降低。

【发明内容】

本申请的多个方面提供一种业务指标的处理方法、电子设备及计算机可读 存储介质。

本申请的一方面，提供一种业务指标的处理方法，包括：

获取业务指标在指定维度上的指标数值，所述指标数值包括第一参数值、 第二参数值和统计值；

基于所述指标数值，获得所述指定维度上所述指标数值的数值变动对所述 业务指标的影响程度；

输出所述指定维度上所述指标数值的数值变动对所述业务指标的影响程度。

本申请的另一方面，提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述 至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行根据上述任一方面所 提供的方法。

本申请的再一方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储 介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一方面所提供的方法。

本申请的又一方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计 算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一方面所提供的方法。

由上述技术方案可知，本申请实施例通过获取业务指标在指定维度上的指 标数值，所述指标数值包括第一参数值、第二参数值和统计值，进而，基于所 述指标数值，获得所述指定维度上所述指标数值的数值变动对所述业务指标的 影响程度，使得能够输出所述指定维度上所述指标数值的数值变动对所述业务 指标的影响程度，无需人工操作，操作简单，且正确率高，从而提高了业务指 标分析的可靠性和效率。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过基于业务指标在指定维度上的 指标数值，采用因素分析法，获得所述指定维度上所述指标数值的数值变动对 所述业务指标的影响程度，极大地简化了业务指标分析的复杂程度，能够快速 地实现不同特征以及细分对业务指标的影响权重，迅速聚焦原因，从而进一步 提高了业务指标分析的效率。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过利用可视化效果图或者结构化 数据表格，展示业务指标在指定维度上的指标数值的数值变动对所述业务指标 的影响程度，能够快速呈现各指标数值对业务指标的影响程度，从而进一步提 高了业务指标分析的效率。

另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

【附图说明】

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技 术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图 是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动 性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请一实施例提供的业务指标的处理方法的流程示意图。

图2是用来实现本申请实施例的业务指标的处理方法的电子设备的框图。

【具体实施方式】

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请 实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然， 所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中 的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其 它实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本发明实施例中所涉及的终端可以包括但不限于手机、个 人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、个人电脑(Personal Computer，PC)、MP3播放器、MP4播 放器、可穿戴设备(例如，智能眼镜、智能手表、智能手环等)等。

另外，本申请实施例中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系， 表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A 和B，单独存在B这三种情况。另外，本申请实施例中字符“/”，一般表示前后 关联对象是一种“或”的关系。

图1为本申请一实施例提供的业务指标的处理方法的流程示意图，如图1 所示。

101、获取业务指标在指定维度上的指标数值，所述指标数值包括第一参数 值、第二参数值和统计值。

其中，所述指标数值中所包括的第一参数值与第二参数值，可以分别为业 务指标在指定维度上的观察值(当前周期)与对照值(前一个周期)，即第一 参数值可以为业务指标在指定维度上的观察值(当前周期)，第二参数值可以 为业务指标在指定维度上的对照值(前一个周期)；所述指标数值中所包括的 统计值则可以通过对第一参数值和第二参数值进行运算获得，那么，通常可以 将第一参数值表示为第二参数值与统计值的乘积的形式。

102、基于所述指标数值，获得所述指定维度上所述指标数值的数值变动对 所述业务指标的影响程度。

103、输出所述指定维度上所述指标数值的数值变动对所述业务指标的影响 程度。

本申请中，业务指标，是指能够反映业务产品的业务结果或者用户行为的 数据，通常可以用于指导业务产品的增长方向，例如，留存指标等。以留存指 标作为业务指标进行举例，那么，留存指标在渠道来源等指定维度上的指标数 值，则可以包括但不限于第一参数值、第二参数值和统计值，本实施例对此不 进行特别限定。

在一种实现方式中，所述业务产品的某一个业务指标可以对应一个或多个 指标数值，例如，留存指标可以对应新增留存或活跃留存，该活跃留存可以是 日活留存、月活留存等，可以基于不同业务产品的特点和需求确定需要分析的 指标数值。进一步，所述指标数值的数值变动对应的各个数值也需要对应同一 个指定维度，如来源或是对应特定的用户流量渠道来源等。

例如，第一参数值可以为次日留存数，第二参数值可以为当日新增数，统 计值可以为新增次日留存率。

或者，再例如，第一参数值可以为次日留存数，第二参数值可以为当日日 活数，统计值可以为日活次日留存率。

需要说明的是，101～103的执行主体的部分或全部可以为位于终端的应用， 或者还可以为设置在位于终端的应用中的插件或软件开发工具包(Software DevelopmentKit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处 理引擎，本实施例对此不进行特别限定。

可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)， 或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进 行限定。

这样，通过获取业务指标在指定维度上的指标数值，所述指标数值包括第 一参数值、第二参数值和统计值，进而，基于所述指标数值，获得所述指定维 度上所述指标数值的数值变动对所述业务指标的影响程度，使得能够输出所述 指定维度上所述指标数值的数值变动对所述业务指标的影响程度，无需人工操 作，操作简单，且正确率高，从而提高了业务指标分析的可靠性和效率。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101中，具体可以定时 读取业务基础数据，所述业务基础数据为根据业务日志数据进行清洗和整合获 得，进而，则可以对所述业务基础数据进行所述业务指标的统计处理，以获得 所述指标数值。

本申请中，具体可以按照现有的日志采集内容，采集业务产品的各种日志 数据，将采集到的日志数据存储到数据库中。

在该实现方式中，可以使用数据库查询语言从数据库中提取日志数据，并 且做一定初步清洗和整合，构建业务基础数据的数据表用以备用，如表1所示。

表1业务基础数据的数据表

在构建业务基础数据的数据表之后，则可以定时读取该数据表中的业务基 础数据，并对所述业务基础数据进行所述业务指标的统计与运算处理，以获得 所述指标数值。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在102中，具体可以基于 所述指标数值，采用因素分析法，获得所述指定维度上所述指标数值的数值变 动对所述业务指标的影响程度。

其中，所述因素分析法可以包括但不限于连环替代法和差额计算法，本实 施例对此不进行特别限定。

在该实现方式中，所述业务指标可以包括留存指标；那么，留存指标可以 对应新增留存或活跃留存。

例如，对于新增留存指标来说，第一参数值可以为次日留存数，第二参数 值可以为当日新增数，统计值可以为新增次日留存率。

或者，再例如，对于活跃留存指标来说，第一参数值可以为次日留存数， 第二参数值可以为当日日活数，统计值可以为日活次日留存率。

在一个具体的实现过程中，所述因素分析法为连环替代法，那么，具体可 以将所述指标数值，确定为具有因果关系的构成因素，并根据具有因果关系的 构成因素，确定需要替换的构成因素的替换顺序。进而，则可以在需要替换的 构成因素在基准期的指标数值的基础上，依据所述替换顺序，依次替换一个构 成因素为实际期的指标数值。然后，可以根据相邻两次替换的所述业务指标的 计算结果，获得相邻两次替换的所述业务指标的计算结果的差额，以作为后一 次替换的构成因素单独变动对所述业务指标的影响程度。最后，则可以将后一 次替换的构成因素单独变动对所述业务指标的影响程度，以作为所述指标数值 的数值变动对所述业务指标的影响程度。

例如，假设指标数值中的第一参数值记为A，第二参数值记为B，统计值记 为C。那么，可以将上述指标数值，确定为如下具有因果关系的构成因素，即A＝B*C，并根据具有因果关系的构成因素，确定需要替换的构成因素的替换顺 序为：先替换第二参数值B构成因素，再替换统计值C构成因素。

在基准期(例如，前一个周期)的指标数值分别可以为A0、B0和C0，那 么，A0＝B0*C0；在实际期(例如，当前周期)的指标数值分别可以为A1、B1 和C1，那么，A1＝B1*C1。如表2和表3所示。

表2指标数值的输出表格-1

表3指标数值的输出表格-2

替换第二参数值B构成因素，得到了新的第一参数值A'，即A'＝B1*C0(根 据表2和表3中的指标数值中的数据，可以得到A'＝B1*C0＝156892)，它是在 基准期的水平上由于第二参数值B构成因素的变动而出现的。至此，可以获得 第二参数值B构成因素单独变动对第一参数值A带来的影响程度ΔA1，即Δ A1＝A'-A0(根据表2和表3中的指标数值中的数据，可以得到ΔA1＝A'-A0＝3480)。

替换统计值C构成因素，得到新的第一参数值A”，即A”＝B1*C1(根据表 2和表3中的指标数值中的数据，可以得到A”＝B1*C1＝167759)，它是在A' 的水平上由于统计值C构成因素的变动而出现的。至此，可以获得统计值C构 成因素单独变动对第一参数值A带来的影响程度ΔA2，即ΔA2＝A”-A'(根据表 2和表3中的指标数值中的数据，可以得到ΔA2＝A”-A'＝10867)。

在另一个具体的实现过程中，所述因素分析法可以为差额计算法，那么， 具体可以将所述指标数值，确定为具有因果关系的构成因素，并根据具有因果 关系的构成因素，确定需要计算的构成因素。进而，则可以获得需要计算的各 构成因素在实际期的指标数值与在该构成因素在基准期的指标数值的差额，作 为该构成因素的差额。然后，可以依次基于需要计算的各构成因素的差额、以 及其他需要计算的构成因素在基准期的指标数值或在实际期的指标数值，获得 该构成因素单独变动对所述业务指标的影响程度，以作为所述指标数值的数值 变动对所述业务指标的影响程度。

差额计算法是连环替代法的一种简化形式，它是直接利用各构成因素在实 际期的指标数值与在该构成因素在基准期的指标数值的差额，计算各构成因素 对业务指标的影响程度。

例如，假设指标数值中的第一参数值记为A，第二参数值记为B，统计值记 为C。那么，可以将上述指标数值，确定为如下具有因果关系的构成因素，即 A＝B*C。

在基准期(例如，前一个周期)的指标数值分别可以为A0、B0和C0，那 么，A0＝B0*C0；在实际期(例如，当前周期)的指标数值分别可以为A1、B1 和C1，那么，A1＝B1*C1，并根据具有因果关系的构成因素，确定需要计算的 构成因素为：第二参数值B构成因素，统计值C构成因素。

在基准期(例如，前一个周期)的指标数值分别可以为A0、B0和C0，那 么，A0＝B0*C0；在实际期(例如，当前周期)的指标数值分别可以为A1、B1 和C1，那么，A1＝B1*C1。仍然如表2和表3所示。

针对第二参数值B构成因素，得到第二参数值B在实际期的指标数值与在 第二参数值B在基准期的指标数值的差额，即B1-B0。至此，可以获得第二参 数值B构成因素单独变动对第一参数值A带来的影响程度ΔA1，即ΔA1＝ (B1-B0)*C0(根据表2和表3中的指标数值中的数据，可以得到ΔA1＝(B1-B0) *C0＝3480)。

针对统计值C构成因素，得到统计值C在实际期的指标数值与在统计值C 在基准期的指标数值的差额，即C1-C0。至此，可以获得统计值C构成因素单 独变动对第一参数值A带来的影响程度ΔA2，即ΔA2＝B1*(C1-C0)(根据表 2和表3中的指标数值中的数据，可以得到ΔA2＝B1*(C1-C0)＝10867)。

在实现方式中，为了进一步验证所采用的因素分析法的准确性，可以利用 各构成因素单独变动对第一参数值A带来的影响程度的总和即ΔA1+ΔA2(根 据表2和表3中的指标数值中的数据，可以得到ΔA1+ΔA2＝14347)，与，实 际期的第一参数值A与基准期的第一参数值A之间的差额即A1-A0(根据表2 和表3中的指标数值中的数据，可以得到A1-A0＝14347)，进行对比，如果二 者一致，则说明所采用的因素分析法所获得的分析结果是准确的，则结束分析。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，具体可以利用 可视化效果图，展示所述指定维度上所述指标数值的数值变动对所述业务指标 的影响程度。

具体地，具体可以通过折线图、曲线图等趋势图，呈现所述指定维度上所 述指标数值的数值变动对所述业务指标的影响程度。通过观察趋势图，可以知 道，在趋势图的坐标轴上方的数值越高，表示对业务指标的正向影响程度越大； 反之，则对业务指标的负向影响程度越大。

基于所输出的可视化效果图，可以直观地观察到各指定维度上业务指标变 动的相关维度、构成因素等重要原因，使得相关操作人员能够及时研究对策。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，具体可以利用 结构化数据表格，展示所述指定维度上所述指标数值的数值变动对所述业务指 标的影响程度，如表4所示。

表4结果呈现表格

基于所输出的结果呈现表格，可以获得各指定维度上业务指标变动的相关 维度、构成因素等重要原因，使得相关操作人员能够及时研究对策。

本申请所提供的技术方案，可以将大数据的大数据体量结合自动化的实现 工具，例如，Azkaban等调度工具、Hive等数据库、redash等可视化报表系统 等开源工具，或者还可以采用机器学习方法所构建的分析模型，或者还可以采 用运行脚本，或者还可以采用上述至少两个，完成了从数据源、核心算法、结 果入库、到最后报表化呈现的整个一个链路设计。

本申请采用了因素分析法，将各个指标数值转化为数值，进行后续的分析， 极大地简化了业务指标分析的复杂程度，能够快速地实现不同特征以及细分对 业务指标的影响权重，迅速聚焦原因，从而进一步提高了业务指标分析的效率。

本申请实现了智能化的分析系统，极大地提升了产品人员日常工作的效率 和分析资源，并且可以运用到很多场景，具有很好的可移植性。

本实施例中，通过获取业务指标在指定维度上的指标数值，所述指标数值 包括第一参数值、第二参数值和统计值，进而，基于所述指标数值，获得所述 指定维度上所述指标数值的数值变动对所述业务指标的影响程度，使得能够输 出所述指定维度上所述指标数值的数值变动对所述业务指标的影响程度，无需 人工操作，操作简单，且正确率高，从而提高了业务指标分析的可靠性和效率。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过基于业务指标在指定维度上的 指标数值，采用因素分析法，获得所述指定维度上所述指标数值的数值变动对 所述业务指标的影响程度，极大地简化了业务指标分析的复杂程度，能够快速 地实现不同特征以及细分对业务指标的影响权重，迅速聚焦原因，从而进一步 提高了业务指标分析的效率。

另外，采用本申请所提供的技术方案，通过利用可视化效果图或者结构化 数据表格，展示业务指标在指定维度上的指标数值的数值变动对所述业务指标 的影响程度，能够快速呈现各指标数值对业务指标的影响程度，从而进一步提 高了业务指标分析的效率。

另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述 为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的 动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。 其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施 例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详 述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质 和一种计算机程序产品。

图2示出了可以用来实施本申请的实施例的示例电子设备200的示意性框 图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计 算机、工作台、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。 电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字助理、蜂窝电话、 智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接 和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者 要求的本申请的实现。

如图2所示，电子设备200包括计算单元201，其可以根据存储在只读存 储器(ROM)202中的计算机程序或者从存储单元208加载到随机访问存储器 (RAM)203中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 203中， 还可存储电子设备200操作所需的各种程序和数据。计算单元201、ROM 202 以及RAM 203通过总线204彼此相连。输入/输出(I/O)接口205也连接至总 线204。

电子设备200中的多个部件连接至I/O接口205，包括：输入单元206， 例如键盘、鼠标等；输出单元207，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单 元208，例如磁盘、光盘等；以及通信单元209，例如网卡、调制解调器、无线 通信收发机等。通信单元209允许电子设备200通过诸如因特网的计算机网络 和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元201可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。 计算单元201的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元 (GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法 的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微 控制器等。计算单元201执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据处理方 法。例如，在一些实施例中，数据处理方法可被实现为计算机软件程序，其被 有形地包含于机器可读介质，例如存储单元208。在一些实施例中，计算机程序 的部分或者全部可以经由ROM 202和/或通信单元209而被载入和/或安装到电 子设备200上。当计算机程序加载到RAM 203并由计算单元201执行时，可 以执行上文描述的数据处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中， 计算单元201可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为 执行数据处理方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、 集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标 准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、 计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包 括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括 至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是 专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一 个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一 个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本申请的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组 合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数 据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流 程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、 部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机 器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本申请的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存 储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地 使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机 器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或 半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质 的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、 随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、 光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该 计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或 者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹 球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的 装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式 的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何 形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作 为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或 者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户 计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统 和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部 件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例 如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、 广域网(WAN)、互联网和区块链网络。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且 通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端- 服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务 器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以 解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中， 存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务 器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除 步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可 以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文 在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员 应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合 和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均 应包含在本申请保护范围之内。