数据分析处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种数据分析处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在云原生的环境下，各类业务应用已经通过微服务等的模式上云，随着业务应用运行时间变长，各类业务系统获取的业务数据越来越多，对于业务过程的度量要求越来越高亦即数据分析的要求越来越高，并且还需要对一些可量化的维度或指标和数据分析结果做量化展示，从而促进过程管理和最终成果的提高。

现有的数据分析方案中，通常实际业务人员并不熟悉对于数据库的具体度量，而对于数据库的具体度量熟悉的技术业务人员并不了解实际业务操作中所需要提取的特征数据，因此现有的数据分析方案并不能够根据不同业务类型的人员进行数据分析，使得业务人员在进行数据分析时决策准确度降低，并且现有技术方案中的一个或多个度量项，只能直接绑定在对应的图表上，因此每次生成对应的图表时都需要重复配置步骤，配置时间成本高。

现有技术在面向不同业务类型的人员进行数据分析时，不能够方便敏捷的帮助不同类型的业务人员根据数据库度量进行数据分析，从而导致决策准确度降低，以及在数据分析生成时的图表结果配置时间成本高的方面仍有所欠缺。

发明内容

本申请提供一种数据分析处理方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术在面向不同业务类型的人员进行数据分析时，不能够方便敏捷的帮助不同类型的业务人员根据数据库度量进行数据分析，决策准确度较低以及配置时间成本高的问题。

第一方面，本申请提供一种数据分析处理方法，包括：

获取预先存储的数据模型，其中，所述数据模型是根据业务数据生成的，所述数据模型包括业务模型和度量模型，所述业务模型用于指示对所述业务数据进行配置，所述度量模型用于指示对关联处理后的所述业务数据进行配置；

获取用户的度量元创建信息，所述度量元创建信息包括创建类型和创建详情，根据所述度量元创建信息创建度量元，其中，所述创建类型用于指示所述度量元的创建方式，所述创建详情用于指示所述度量元的配置参数；

在所述数据模型中通过所述度量元获取目标数据，并将所述目标数据展示至前端页面，其中，所述度量元用于指示获取所述目标数据的配置规则。

在一种可能的设计中，所述获取预先存储的数据模型之前，包括：

获取用户的模型配置参数，所述模型配置参数包括业务配置参数和度量配置参数；

根据所述业务配置参数在所述业务数据中获取目标业务数据，并将所述目标业务数据存储于目标业务数据库中，根据所述目标业务数据获取所述业务模型，其中，所述业务配置参数用于指示在所述业务数据中获取目标业务数据的范围，所述目标业务数据库存储有多个不同的业务模型；

根据所述度量配置参数将所述业务数据中的多个数据表进行关联处理，并根据关联处理后的多个数据表获取所述度量模型，根据所述业务模型和所述度量模型，获取所述数据模型并进行存储。

在一种可能的设计中，所述根据所述度量配置参数将所述业务数据中的多个数据表进行关联处理，包括：

获取所述度量配置参数中的关联目标信息，所述关联目标信息用于指示需要进行关联处理的数据表名称；

根据所述关联目标信息在所述业务数据中确定多个目标数据表，并将所述多个目标数据表关联存储于度量数据库中，其中，所述度量数据库存储有多个不同的度量模型。

在一种可能的设计中，所述获取用户的度量元创建信息，包括：

获取所述度量元创建信息中的所述创建类型，并根据所述创建类型获取对应的创建详情，其中，所述创建类型包括业务驱动创建或者自定义语句创建；

若所述创建类型为所述业务驱动创建，则通过业务配置单元获取业务配置信息，并将所述业务配置信息作为所述创建详情，所述业务配置信息包括字段配置信息、条件约束信息和排序信息，其中，所述字段配置信息用于指示字段的操作函数，所述条件约束信息用于指示字段的约束查询条件，所述排序信息用于指示字段的排序方式；

若所述创建类型为所述自定义语句创建，则通过语句配置单元获取SQL控制语句，并将所述SQL控制语句作为所述创建详情；

根据所述度量元创建信息创建度量元。

在一种可能的设计中，所述根据所述度量元创建信息创建度量元，包括：

获取配置基本信息，将由所述配置基本信息、所述创建类型和所述创建详情构成的信息数据确认为所述度量元，并关联存储于度量元数据库中；

其中，所述配置基本信息包括所述度量元名称和采集频率，所述采集频率用于指示所述度量元的触发频率，所述度量元数据库中存储有多个不同的度量元。

在一种可能的设计中，所述根据所述度量元创建信息创建度量元之前，还包括：

获取目标使用模型，根据所述目标使用模型载入对应的所述数据模型，其中，所述目标使用模型为业务模型或者度量模型；

若所述目标使用模型为所述业务模型，则根据所述目标使用模型的识别标识在目标业务数据库中检索相同的识别标识，并将识别标识相同的业务模型确认为调用模型；

若所述目标使用模型为所述度量模型，则根据所述目标使用模型的识别标识在度量数据库中检索相同的识别标识，并将识别标识相同的度量模型确认为调用模型；

在所述调用模型中通过所述度量元获取目标数据，并将所述目标数据展示至前端页面。

在一种可能的设计中，所述在所述调用模型中通过所述度量元获取目标数据，并将所述目标数据展示至前端页面，包括：

根据所述度量元的创建详情在所述调用模型中获取目标数据；

选择通过链接将页面功能嵌套的方式，实现页面框架搭建，将所述页面中的图标组件与所述度量元的字段配置信息绑定组合，以能够根据所述字段配置信息获取的目标数据自动生成图表；

将所述字段配置信息与查询条件变量绑定，使得能够根据用户输入的查询条件通过度量元返回相应的目标数据，并根据相应的目标数据进行图表的更新。

第二方面，本申请提供一种数据分析处理装置，包括：

获取模块，用于获取预先存储的数据模型，其中，所述数据模型是根据业务数据生成的，所述数据模型包括业务模型和度量模型，所述业务模型用于指示对所述业务数据进行配置，所述度量模型用于指示对关联处理后的所述业务数据进行配置；

处理模块，用于获取用户的度量元创建信息，所述度量元创建信息包括创建类型和创建详情，根据所述度量元创建信息获取度量元，其中，所述创建类型用于指示所述度量元的创建方式，所述创建详情用于指示所述度量元的配置参数；

执行模块，用于根据所述度量元和所述数据模型获取目标数据，并将所述目标数据展示至前端页面，其中，所述度量元用于指示获取所述目标数据的配置规则。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现数据分析处理方法。

第四方面，本申请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计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现数据分析处理方法。

本申请提供的数据分析处理方法、装置、设备及存储介质，通过获取预先存储的业务模型或者度量模型作为数据模型，其中，在根据原始的业务数据进行配置生成业务模型，根据关联处理后的业务数据进行配置生成度量模型，在获取用户确定的数据模型后，获取用户配置的包括指示度量元的创建类型，以及指示度量元配置参数的创建详情的度量元创建信息，并根据度量元创建信息创建用于指示获取目标数据配置规则的度量元，并将用户设置的度量元存储于度量元数据库中，从而能够方便敏捷的帮助不同类型的业务人员根据数据库度量进行数据分析，在数据模型中通过度量元获取目标数据，并将目标数据展示至前端页面，避免了重复配置规则相同的度量元，减少了配置时间。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的数据分析处理方法的流程示意图一；

图2为本申请实施例提供的数据分析处理方法的流程示意图二；

图3为本申请实施例提供的新增业务模型界面图；

图4为本申请实施例提供的编辑度量模型界面图；

图5为本申请实施例提供的度量元管理界面图；

图6为本申请实施例提供的业务配置界面图；

图7为本申请实施例提供的自定义配置界面图；

图8为本申请实施例提供的配置基本信息界面图；

图9为本申请实施例提供的数据分析处理装置的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在对于上云的业务数据分析过程中，如业务人员在对平台应用累积收集用户轨迹，进行统一的数据清理，并对一些可量化的维度或指标做量化展示，以促进过程管理和最终成果的提高时，业务人员通过基于数据库的度量项，表达数据分析过程中各类数据的每一种度量单元的需求定义，通过图表或者报告表达各类度量结果数据的呈现，通过度量配置表达用户需要进行不同度量单元自由组合形成度量集，并通过度量报告或者图表输出业务人员对数据分析的度量数据。

现有的数据分析方案中，对于度量项的计算公式通常绑定在对应的图表或者报告亦即指示器界面上，业务人员在每次创建新的报告或者图表时都需要将配置参数重复设置亦即复用性较低，因此对于业务人员操作要求量较大，配置时间成本高，并且由于度量项直接与图表或者报告绑定，使得业务人员不能够控制图表报告中显示数据的范围，并且现有技术在实际业务操作过程中，了解实际场景的业务人员对数据库技术并不了解，对于数据库技术了解的技术人员并不了解实际场景的业务人员所需要提取的特征数据，或者指标制定的业务，因此现有的数据分析方案并不能够结合不同操作人员对数据库技术的实现情况进行具体的数据分析，使得不能够确保业务人员在进行数据分析时决策的准确度。

因此本申请提供了一种数据分析处理方法，通过获取预先存储的业务模型或者度量模型作为数据模型，其中，在根据原始的业务数据进行配置生成业务模型，根据关联处理后的业务数据进行配置生成度量模型，在获取用户确定的数据模型后，获取用户配置的包括指示度量元的创建类型，以及指示度量元配置参数的创建详情的度量元创建信息，并根据度量元创建信息创建用于指示获取目标数据配置规则的度量元，并将用户设置的度量元存储于度量元数据库中，从而能够方便敏捷的帮助不同类型的业务人员根据数据库度量进行数据分析，在数据模型中通过度量元获取目标数据，并将目标数据展示至前端页面，避免了重复配置规则相同的度量元，减少了配置时间。

下面采用具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

实施例一

图1为本申请实施例提供的数据分析处理方法流程示意图一。如图1所示，该方法包括：

S101、获取预先存储的数据模型，其中，所述数据模型是根据业务数据生成的，所述数据模型包括业务模型和度量模型，所述业务模型用于指示对所述业务数据进行配置，所述度量模型用于指示对关联处理后的所述业务数据进行配置；

具体来说，获取用户选定的数据模型为业务模型或者度量模型，其中，业务模型和度量模型根据各自对应的业务数据预先配置生成，并存储于各对应的数据模型库中，对于业务数据源进行实时采集，并将采集到的业务数据同步到业务数据仓库中，采集的业务数据仓库中的数据类型包括关系型、非关系型、文件和日志，当然还可以包括其他类型的数据，；

进一步地，在对业务数据进行采集时，对采集的业务数据量进行实时监控预警，在检测到数据量大于数据阈值时，通过集群或容器部署扩充采集节点，以保证数据不会出现大量挤压堵塞的情况，从而造成数据延迟，并根据业务数据中的日志，或信息文件本身配置消费顺序，保证被随机分发到各节点的日志不会乱序采集，从而稳定有序的将业务数据实时的新增到业务数据仓库中指定的位置。

S102、获取用户的度量元创建信息，所述度量元创建信息包括创建类型和创建详情，根据所述度量元创建信息创建度量元，其中，所述创建类型用于指示所述度量元的创建方式，所述创建详情用于指示所述度量元的配置参数；

具体来说，在获取用户选定的数据模型后，根据用户确定的度量元创建信息对度量元进行配置，使得数据模型中数据或者字段能够根据度量元中的创建详情实现对应的函数运算，并将运算结果保存至对应的运算结果库或者缓存中，并且用户如实际的业务操作人员能够通过选择创建类型实现对创建详情的设置，亦即能够选择不同方式实现对度量元的配置参数进行输入配置。

S103、在所述数据模型中通过所述度量元获取目标数据，并将所述目标数据展示至前端页面，其中，所述度量元用于指示获取所述目标数据的配置规则。

具体来说，在获取用户选定的数据模型，以及完成对度量元的创建后，根据度量元内的配置参数亦即运算规则，对用户选定的业务模型或者度量模型内的数据或者字段进行运算，并将运算结果展示至前端页面的图表中，其中，将前端页面的图表与度量元组合，从而实现最终的图表展示或图表打印。

本实施例提供的一种数据分析处理方法，通过获取预先存储的业务模型或者度量模型作为数据模型后，获取用户配置的包括指示度量元的创建类型和配置参数的度量元创建信息，并根据度量元创建信息创建用于指示获取目标数据配置规则的度量元，将用户设置的度量元存储于度量元数据库中，从而能够方便敏捷的帮助不同类型的业务人员根据数据库度量进行数据分析，在数据模型中通过度量元获取目标数据，并将目标数据展示至前端页面，从而减少了在数据分析生成图表结果时的配置时间。

下面采用一个具体的实施例，对本申请的数据分析处理方法进行详细说明。

实施例二

图2为本申请实施例提供的数据分析处理方法流程示意图二。如图2所示，所述方法包括：

S201、获取用户的模型配置参数，所述模型配置参数包括业务配置参数和度量配置参数；

具体来说，在获取预先存储的数据模型之前，需要根据用户的模型配置参数预先生成数据模型，并存储于对应的模型数据库中，以供后续用户确定需要的数据模型，其中，业务配置参数用于指示业务数据仓库中目标业务数据的范围，并基于范围内的业务数据获取业务模型，度量配置参数指示对原始业务数据的轻度聚合亦即关联处理，并基于关联处理后的业务数据获取度量模型。

S202、根据所述业务配置参数在所述业务数据中获取目标业务数据，并将所述目标业务数据存储于目标业务数据库中，根据所述目标业务数据获取所述业务模型；

具体来说，在获取用户的模型配置参数后，根据模型配置参数中的业务配置参数在原始的业务数据中获取目标业务数据，并将目标业务数据存储于目标业务数据库中，根据目标业务数据获取所述业务模型，其中，业务模型与业务数据源的粒度保持一致，亦即业务模型中的数据或者字段为ODS(Operational Data Store)层和DWD(Data WarehouseDetai)层中的数据或者字段，并且目标业务数据库存储有之前存储有的多个不同业务模型；

进一步地，如图3所示，在界面上通过可视化界面新增业务模型，并将通过ETL(Extract-Transform-Load)抽取的业务数据导入指定的业务模型中亦即根据目标业务数据获取业务模型，即生成ODS层，或将手动清理过的业务数据通过界面上传至业务模型中，支持csv，excel等各类文档，亦即通过界面用户创建的表结构执行create语句，上传数据则是批量执行insert语句到指定表中。

S203、获取所述度量配置参数中的关联目标信息，根据所述关联目标信息在所述业务数据中确定多个目标数据表，并将所述多个目标数据表关联存储于度量数据库中，根据关联处理后的多个数据表获取所述度量模型；

具体来说，结合图4所示，根据模型配置参数将业务数据中的多个数据表进行关联处理，其中，关联目标信息用于指示需要进行关联处理的数据表名称，在业务数据中查找关联目标信息指示的数据表名称，并将查找到的多个数据表关联存储于度量数据库中，作为对应的度量模型，亦即度量模型的数据是基于基础的业务数据做轻度聚合的DWM(DataWarehouse Middle)层以及用于生成业务主题数据的DWS(Data Warehouse Servce)中的数据或者字段，并且度量数据库存储有之前存储有的多个不同的度量模型，亦即面向业务侧的主题数据(DWS)为轻度关联后的中间表，对于SQL语句来说则是通过界面提供的可视化界面执行关联操作和操作预览关联的方式生成关联后的度量模型。

S204、获取目标使用模型，根据所述目标使用模型载入对应的所述数据模型；

具体来说，在根据用户的模型配置参数预先生成获取对应的数据模型后，获取用户确定的预先存储的数据模型，亦即获取目标使用模型，其中，目标使用模型的类型为业务模型或者度量模型，使得后续对于数据或者字段的操作和计算能够基于业务模型或度量模型中的数据，并根据目标使用模型的类型在对应的模型数据库中确定需要调用的数据模型。

S205、若所述目标使用模型为所述业务模型，则根据所述目标使用模型的识别标识在目标业务数据库中检索相同的识别标识，并将识别标识相同的业务模型确认为调用模型；

具体来说，若检测到用户确定的数据模型的类型为业务模型，则根据用户确定的数据模型的名称，亦即目标使用模型的名称，在目标业务数据库中检索名称相同的业务模型，并将名称相同的业务模型确认为需要调用的数据模型，亦即调用模型。

S206、若所述目标使用模型为所述度量模型，则根据所述目标使用模型的识别标识在度量数据库中检索相同的识别标识，并将识别标识相同的度量模型确认为调用模型；

具体来说，若检测到用户确定的数据模型的类型为度量模型，则根据目标使用模型的名称，在度量数据库中检索名称相同的度量模型，并将名称相同的度量模型确认为需要调用的数据模型，亦即调用模型。

S207、获取所述度量元创建信息中的所述创建类型，其中，所述创建类型包括业务驱动创建或者自定义语句创建；

具体来说，结合图5所示，在确认需要调用的数据模型后，进入度量元管理界面，根据用户选择的创建类型，获取对应的创建详情，其中，当用户选择业务驱动创建方式配置创建详情；时，能够根据页面操作指示，实现对创建详情的配置，当用户选择自定义语句创建方式亦即自定义SQL方式配置创建详情时，能够直接根据获取输入的SOL语句，实现对创建详情的配置。

S208、若所述创建类型为所述业务驱动创建，则通过业务配置单元获取业务配置信息，并将所述业务配置信息作为所述创建详情；

具体来说，当用户选择的创建类型为业务驱动创建方式时，通过业务配置单元获取业务配置信息，其中，业务配置信息包括字段配置信息、条件约束信息和排序信息，字段配置信息用于指示字段的操作函数，条件约束信息用于指示字段的约束查询条件，排序信息用于指示字段的排序方式，在用户根据页面操作指示完成对字段配置信息、条件约束信息和排序信息的配置后，根据用户输入的字段配置信息、条件约束信息和排序信息生成SOL语句；

进一步地，如图6所示，字段配置信息包括字段的原始名、别名、指标/维度和聚合函数项，维度是指在可视化展示中的分组情况，即SQL中的分组后的内容，度量项是指在可视化展示时，需要展示的字段信息，即SQL动作中选择后的内容，其中，聚合函数只有在选择字段为指标亦即度量项时可以编辑，若选择字段为维度则为空，条件约束信息包括选择字段、约束方式、与/或项和目标条件项，排序信息包括选择字段和排序方式。

S209、若所述创建类型为所述自定义语句创建，则通过语句配置单元获取SQL控制语句，并将所述SQL控制语句作为所述创建详情；

具体来说，结合图7所示，当用户选择的创建类型为自定义语句创建方式时，通过语句配置单元获取用户输入的SQL控制语句，将输入的SQL控制语句作为创建详情，亦即将SQL中需要的各类数据信息，通过抽象成界面表单的输入方式，使得用户能够通过选择的方式配置数据分析的规则以及生成对应的数据结果。

S210、获取配置基本信息，将由所述配置基本信息、所述创建类型和所述创建详情构成的信息数据确认为所述度量元，并关联存储于度量元数据库中；

具体来说，结合图8所示，在根据用户选择的创建类型获取对应的创建详情后，获取度量元名称、编码和说明信息，以及度量元的采集频率、启用信息、所述维度和单位，并通过采集频率指示运算时效方式如实时、定时任务和API接口触发频率的配置基本信息，其中，配置基本信息亦为用户确定，将用户确定的包括配置基本信息、创建类型和创建详情构成的信息数据确认为度量元，并将配置基本信息、创建类型和创建详情关联存储于度量元数据库中，实现对用户配置的度量元的存储。

S211、在所述调用模型中通过所述度量元获取目标数据，并将所述目标数据展示至前端页面；

具体来说，在完成获取调用模型，以及对度量元的配置后，根据度量元的创建详情在调用模型中获取目标数据亦即获取运算数据结果，其中，度量元根据创建详情在业务模型或者度量模型中的数据或者字段进行分组，去重，排序以及函数运算如求平均值，求和、聚合和日期转换的运算，并且采用低代码的能力，将图表与度量元组合，将需要用户输入的表单组建与变量绑定，最后输出H5页面地址，使得用户可以通过iframe嵌入该地址，实现最终的图表展示或图表打印，当然，图表展示页面还能够支持数据下钻分析，从外部接口，外部数据来源获取展示数据；

进一步地，对于将目标数据展示至前端页面，选择通过链接将页面功能嵌套的方式，实现页面框架搭建，将页面中的图标组件与度量元的字段配置信息绑定组合，以能够根据字段配置信息获取的目标数据自动生成图表，将字段配置信息与查询条件变量绑定，使得能够根据用户输入的查询条件通过度量元返回相应的目标数据，并根据相应的目标数据进行图表的更新；

进一步地，对于当配置基本信息中的运算时效方式设置为实时方式时，则触发一次度量元中SQL运算规则，并将返回的运算结果更新至图表界面中，当运算时效方式设置为定时方式时，则根据配置基本信息中的API接口触发频率，在数据运算数据库或者缓存中获取对应的数据结果，从而减少了运算时间。

本实施例提供了一种数据分析处理方法，通过获取预先存储的业务模型或者度量模型作为数据模型，其中，在根据原始的业务数据进行配置生成业务模型，根据关联处理后的业务数据进行配置生成度量模型，在获取用户确定的数据模型后，获取用户配置的包括指示度量元的创建类型，以及指示度量元配置参数的创建详情的度量元创建信息，并根据度量元创建信息创建用于指示获取目标数据配置规则的度量元，并将用户设置的度量元存储于度量元数据库中，从而能够方便敏捷的帮助不同类型的业务人员根据数据库度量进行数据分析，在数据模型中通过度量元获取目标数据，并将目标数据展示至前端页面，避免了重复配置规则相同的度量元，减少了配置时间。

本发明实施例可以根据上述方法示例对电子设备或主控设备进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本发明实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

图9为本申请实施例提供的数据分析处理装置的结构示意图。如图4所示，该装置90包括：

获取模块901，用于获取预先存储的数据模型，其中，所述数据模型是根据业务数据生成的，所述数据模型包括业务模型和度量模型，所述业务模型用于指示对所述业务数据进行配置，所述度量模型用于指示对关联处理后的所述业务数据进行配置；

处理模块902，用于获取用户的度量元创建信息，所述度量元创建信息包括创建类型和创建详情，根据所述度量元创建信息获取度量元，其中，所述创建类型用于指示所述度量元的创建方式，所述创建详情用于指示所述度量元的配置参数；

执行模块903，用于根据所述度量元和所述数据模型获取目标数据，并将所述目标数据展示至前端页面，其中，所述度量元用于指示获取所述目标数据的配置规则。

进一步的，获取模块901，具体用于获取用户的模型配置参数，所述模型配置参数包括业务配置参数和度量配置参数；

根据所述业务配置参数在所述业务数据中获取目标业务数据，并将所述目标业务数据存储于目标业务数据库中，根据所述目标业务数据获取所述业务模型，其中，所述业务配置参数用于指示在所述业务数据中获取目标业务数据的范围，所述目标业务数据库存储有多个不同的业务模型；

根据所述度量配置参数将所述业务数据中的多个数据表进行关联处理，并根据关联处理后的多个数据表获取所述度量模型；

根据所述业务模型和所述度量模型，获取所述数据模型并进行存储。

进一步的，获取模块901，具体用于获取所述度量配置参数中的关联目标信息，所述关联目标信息用于指示需要进行关联处理的数据表名称；

根据所述关联目标信息在所述业务数据中确定多个目标数据表，并将所述多个目标数据表关联存储于度量数据库中，其中，所述度量数据库存储有多个不同的度量模型。

进一步的，处理模块902，具体用于获取所述度量元创建信息中的所述创建类型，并根据所述创建类型获取对应的创建详情，其中，所述创建类型包括业务驱动创建或者自定义语句创建；

若所述创建类型为所述业务驱动创建，则通过业务配置单元获取业务配置信息，并将所述业务配置信息作为所述创建详情，所述业务配置信息包括字段配置信息、条件约束信息和排序信息，其中，所述字段配置信息用于指示字段的操作函数，所述条件约束信息用于指示字段的约束查询条件，所述排序信息用于指示字段的排序方式；

若所述创建类型为所述自定义语句创建，则通过语句配置单元获取SQL控制语句，并将所述SQL控制语句作为所述创建详情，根据所述度量元创建信息创建度量元。

进一步的，处理模块902，具体用于获取配置基本信息，将由所述配置基本信息、所述创建类型和所述创建详情构成的信息数据确认为所述度量元，并关联存储于度量元数据库中；

其中，所述配置基本信息包括所述度量元名称和采集频率，所述采集频率用于指示所述度量元的触发频率，所述度量元数据库中存储有多个不同的度量元。

进一步的，处理模块902，还用于获取目标使用模型，根据所述目标使用模型载入对应的所述数据模型，其中，所述目标使用模型为业务模型或者度量模型；

若所述目标使用模型为所述业务模型，则根据所述目标使用模型的识别标识在目标业务数据库中检索相同的识别标识，并将识别标识相同的业务模型确认为调用模型；

若所述目标使用模型为所述度量模型，则根据所述目标使用模型的识别标识在度量数据库中检索相同的识别标识，并将识别标识相同的度量模型确认为调用模型；

在所述调用模型中通过所述度量元获取目标数据，并将所述目标数据展示至前端页面。

进一步的，执行模块903，具体用于根据所述度量元的创建详情在所述调用模型中获取目标数据；

选择通过链接将页面功能嵌套的方式，实现页面框架搭建，将所述页面中的图标组件与所述度量元的字段配置信息绑定组合，以能够根据所述字段配置信息获取的目标数据自动生成图表；

将所述字段配置信息与查询条件变量绑定，使得能够根据用户输入的查询条件通过度量元返回相应的目标数据，并根据相应的目标数据进行图表的更新。

本实施例提供的数据分析处理装置，可执行上述实施例的数据分析处理方法，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在前述的数据分析处理装置的具体实现中，各模块可以被实现为处理器，处理器可以执行存储器中存储的计算机执行指令，使得处理器执行上述的数据分析处理方法。

图10为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。如图10所示，该电子设备100包括：至少一个处理器110和存储器120。该电子设备10还包括通信部件130。其中，处理器110、存储器120以及通信部件130通过总线140连接。

在具体实现过程中，至少一个处理器110执行所述存储器120存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器110执行如上电子设备侧所执行的数据分析处理方法。

处理器110的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在上述实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：CentralProcessing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：DigitalSignal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。

总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

上述针对电子设备以及主控设备所实现的功能，对本发明实施例提供的方案进行了介绍。可以理解的是，电子设备或主控设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。结合本发明实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本发明实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明实施例的技术方案的范围。

本申请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计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上数据分析处理方法。

上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。

本申请还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。