数据分层方法、介质、装置和计算设备与流程

本发明的实施方式涉及通信及计算机领域，更具体地，本发明的实施方式涉及数据分层方法、介质、装置和计算设备。

背景技术：

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

目前，在数据的统计分析中，会使用可视化图表的形式来直观地呈现统计结果，比如通过地图型图表来呈现不同地域的数据情况。

当通过地图型图表来呈现不同地域的数据情况时，不同地域对应的数据量以不同的颜色来进行展示。其中的一种方案是使用连续型颜色展现数值高低，即根据数值范围定义最大值与最小值对应的颜色，将地域数据根据数值的大小映射为不同的颜色，具体如图1所示，以地图型图表的形式展现不同地域内的新增用户数，各个地域的颜色根据新增用户数的值来展现相应的颜色。另一种方案即为分段型颜色方案，即将数值区间划分为多段，每段使用一个颜色进行表达。

技术实现要素：

但是，连续型颜色展现数值高低的方案受限于色相环的颜色种类(通常包括12种不同的颜色)与视觉风格，会出现颜色可选区间较小、数值区分不明显的问题。而分段型颜色方案虽然能够将数值区间与颜色映射得较为清晰，但是由于数据分布的不规律性，会导致不同指标数据的颜色同质化严重，而且也会出现因各色值对应数据区间不均衡而没有地域区分度的问题，其根本原因在于数据分层不准确。

为此，非常需要一种改进的数据分层方案，以将待分层的数据更加均衡合理地分配到不同的数据区间内，保证不同数据区间之间有较为明显的区分度，进而能够有效地展现不同数据区间的数据特征。

在本上下文中，本发明的实施方式期望提供一种数据分层方法、介质、装置和计算设备。

在本发明实施方式的第一方面中，提供了一种数据分层方法，包括：将待分层数据按照数值大小进行排序，得到排序后的数据；根据预定的分层个数和分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，对所述排序后的数据进行分层。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，根据预定的分层个数和分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，对所述排序后的数据进行分层的步骤，包括：根据预定的分层个数，确定所述排序后的数据所有可能的分层结果；计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和；将方差之和最小的分层结果作为所述待分层数据的分层结果。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和的步骤，包括：计算每个可能的分层结果中各个数据区间的方差；对所述每个可能的分层结果中各个数据区间的方差进行求和，以得到所述每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，根据预定的分层个数和分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，对所述排序后的数据进行分层的步骤，包括：基于分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，将所述排序后的数据分为n层；在得到的n层数据的基础上，继续按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则逐步进行分层，直到分层个数达到预定个数，其中n小于所述预定个数。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，基于分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，将所述排序后的数据分为n层的步骤，包括：确定所述排序后的数据在分为n层时所有可能的分层结果；计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和；将方差之和最小的分层结果作为所述排序后的数据分为n层的结果。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，在得到的n层数据的基础上，继续按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则逐步进行分层的步骤，包括：按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则，对所述n层数据中的至少一层数据逐步进行分层。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述n的值为2。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，还包括：获取所述待分层数据的分层结果；对所述分层结果中的数据区间的端点值进行优化处理。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，还包括：基于可视化图表的方式展现所述待分层数据的分层结果。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述待分层数据包括：基于指定因素统计的数据；其中，所述指定因素包括以下至少一个：地域、时间、年龄段。

在本发明实施方式的第二方面中，提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面所述的方法。

在本发明实施方式的第三方面中，提供了一种数据分层装置，包括：排序单元，用于将待分层数据按照数值大小进行排序，得到排序后的数据；处理单元，用于根据预定的分层个数和分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，对所述排序后的数据进行分层。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述处理单元包括：确定单元，用于根据预定的分层个数，确定所述排序后的数据所有可能的分层结果；计算单元，用于计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和，并将方差之和最小的分层结果作为所述待分层数据的分层结果。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述计算单元配置为：计算每个可能的分层结果中各个数据区间的方差；对所述每个可能的分层结果中各个数据区间的方差进行求和，以得到所述每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述处理单元包括：第一分层单元，用于基于分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，将所述排序后的数据分为n层；第二分层单元，用于在得到的n层数据的基础上，继续按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则逐步进行分层，直到分层个数达到预定个数，其中n小于所述预定个数。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述第一分层单元配置为：确定所述排序后的数据在分为n层时所有可能的分层结果；计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和；将方差之和最小的分层结果作为所述排序后的数据分为n层的结果。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述第二分层单元配置为：按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则，对所述n层数据中的至少一层数据逐步进行分层。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述n的值为2。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，还包括：获取单元，用于获取所述待分层数据的分层结果；优化单元，用于对所述分层结果中的数据区间的端点值进行优化处理。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，还包括：展现单元，用于基于可视化图表的方式展现所述待分层数据的分层结果。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述待分层数据包括：基于指定因素统计的数据；其中，所述指定因素包括以下至少一个：地域、时间、年龄段。

在本发明实施方式的第四方面中，提供了一种计算设备，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有可执行指令，所述处理器用于调用所述存储器存储的可执行指令执行如上述实施方式中第一方面所述的方法。

根据本发明实施方式的数据分层方法、介质、装置和计算设备，通过将待分层的数据按照数值大小进行排序，然后根据预定的分层个数和分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则来对排序后的数据进行分层，使得待分层的数据能够更加均衡合理地分配到不同的数据区间内，保证不同数据区间之间有较为明显的区分度，进而能够有效地展现不同数据区间的数据特征。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1示出了使用连续型颜色展现方案和地图型图表的形式展现不同地域内的新增用户数的示意图；

图2示意性示出了根据本发明的实施方式的数据分层方法的流程图；

图3示意性地示出了根据本发明的第一个实施方式的对排序后的数据进行分层的流程图；

图4示意性地示出了根据本发明的第二个实施方式的对排序后的数据进行分层的流程图；

图5示出了根据本发明的实施方式的以地图型图表的形式展现不同地域内的新增用户数的示意图；

图6示意性示出了根据本发明的实施方式的数据分层装置的框图。

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

根据本发明的实施方式，提出了一种数据分层方法、介质、装置和计算设备。

在本文中，需要理解的是，所涉及的术语“数据分层”表示将数据按照一定的要求进行分组，以得到一个或多个数据区间。术语“可视化图表”表示借助于图形化手段来呈现数据的图表，比如地图型图表、直方图等。术语“色相环”是将可见光区域的颜色以圆环来表示，色相环是色彩学的一个工具，一个基本色环通常包括12种不同的颜色。

此外，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

发明概述

本发明人发现，目前的连续型颜色展现数值高低的方案受限于色相环的颜色种类与视觉风格，会出现颜色可选区间较小、数值区分不明显的问题。而分段型颜色方案虽然能够将数值区间与颜色映射得较为清晰，但是由于数据分布的不规律性，会导致不同指标数据的颜色同质化严重，而且也会出现因各色值对应数据区间不均衡而没有地域区分度的问题，其根本原因在于数据分层不准确。

为此，本发明的实施方式提供了一种改进的数据分层方案，可以将待分层的数据更加均衡合理地分配到不同的数据区间内，保证不同数据区间之间有较为明显的区分度，进而能够有效地展现不同数据区间的数据特征。

在介绍了本发明的基本原理之后，下面具体介绍本发明的各种非限制性实施方式。

应用场景总览

需要注意的是，下述应用场景仅是为了便于理解本发明的精神和原理而示出，本发明的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本发明的实施方式可以应用于适用的任何场景。

用户在需要对数据进行统计分析时，无需进行繁琐的配置，只需指定数据的分层个数。当本发明实施方式的数据分层装置或电子设备获取到数据及用户指定的分层个数之后，会将数据按照数值大小进行排序，进而基于用户指定的分层个数和分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则来对排序后的数据进行分层，保证不同数据区间之间具有较为明显的区分度。

当对数据分层之后，可以基于可视化图表的方式来展现数据的分层结果，由于本发明实施方式的分层方案可以将数据更加均衡合理地分配到不同的数据区间内，因此基于可视化图表能够有效地展现不同数据区间的数据特征。

示例性方法

下面结合上述的应用场景，参考图2至5来描述根据本发明示例性实施方式的数据分层方法。

图2示意性示出了根据本发明的实施方式的数据分层方法的流程图。

参照图2，根据本发明的实施方式的数据分层方法，包括：

步骤s20，将待分层数据按照数值大小进行排序，得到排序后的数据。

需要说明的是，在对待分层数据排序时，可以按照待分层数据的数值从小到大的顺序进行排序，或者也可以按照待分层数据的数值从大到小的顺序进行排序。

在本发明的一些实施方式中，上述的待分层数据是基于指定因素统计的数据。比如基于地域统计的数据、基于时间统计的数据、基于年龄段统计的数据、基于身高统计的数据等等。

步骤s22，根据预定的分层个数和分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，对所述排序后的数据进行分层。

在本发明的实施方式中，步骤s22的实现方式可以有多种，以下列举了其中的两种方案：

方案一：

参照图3，步骤s22包括：

步骤s221，根据预定的分层个数，确定所述排序后的数据所有可能的分层结果。

需要说明的是，确定所有可能的分层结果是根据预定的分层个数和排序后的数据，逐步来划分数据区间，以确定所有可能的分层结果。

步骤s222，计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和。

在本发明的一些实施方式中，步骤s222包括：计算每个可能的分层结果中各个数据区间的方差；对所述每个可能的分层结果中各个数据区间的方差进行求和，以得到所述每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和。

步骤s223，将方差之和最小的分层结果作为所述待分层数据的分层结果。

在方案一中，由于确定了所有可能的分层结果，然后针对每个可能的分层结果来计算所有数据区间的方差之和，以据此选择方差之和最小的分层结果，因此能够找到数据的最佳分层结果，进而能够保证不同数据区间之间有较为明显的区分度。

在本发明的一个具体实施例中，比如需要将如下已经按照从小到大的顺序排序后的一组数据分为3层：1.2,1.3,1.7,1.9,2.3,2.6，则先划分所有可能的分层结果，然后再计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和，其中，方差的计算公式为：

在上述公式中，σ²表示方差，xi表示该组中的第i个数据，μ表示该组数据的均值，n表示该组数据的总数。

上述的一组数据的所有可能的分层结果，以及每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和具体如表1所示：

表1

根据表1可知，分层结果6中所有数据区间的方差之和最小，因此分层结果6即为该组数据的分层结果，具体分为如下三层：小于或等于1.3；大于1.3且小于或等于1.9；大于1.9。

方案二：

参照图4，步骤s22包括：

步骤s221'，基于分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，将所述排序后的数据分为n层。

在本发明的一些实施方式中，步骤s221'包括：确定所述排序后的数据在分为n层时所有可能的分层结果；计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和；将方差之和最小的分层结果作为所述排序后的数据分为n层的结果。

步骤s222'，在得到的n层数据的基础上，继续按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则逐步进行分层，直到分层个数达到预定个数，其中n小于所述预定个数。

在本发明的一些实施方式中，步骤s222'包括：按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则，对所述n层数据中的至少一层数据逐步进行分层。

在方案二中，由于先将排序后的数据分为n层，然后在得到的n层的基础上继续进行分层，如针对得到的n层中的每一层继续进行分层，直到分层个数达到预定个数，因此可以提高数据分层的效率。同时，由于在分层时也是基于分层后的数据区间的方差之和最小的原则，因此也能够保证分层得到的不同数据区间之间有较为明显的区分度。

在本发明的优选实施方式中，所述的n可以为2，即先将排序后的数据分为2层，然后针对得到的2层分别再次分层，直到分层个数达到预定个数为止。需要说明的是，在n为2的情况下，若预定的分层个数为奇数个，则在最后一次分层时仅针对得到的部分层进行再次分层，比如预定的分层个数为3层，则在第一次分层后得到了2个分层，然后再次分层时仅针对这2个层中的一个层来再次分层。

在本发明的一个具体实施例中，以n＝2为例，如需要将如下已经按照从小到大的顺序排序后的一组数据分为4层：1.2,1.3,1.7,2.1,2.3,2.6，则先将该组数据分为2层，在分为2层时，可采用上述方案一的技术方案，即先确定该组数据在分为2层时所有可能的分层结果，然后再计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和，具体如表2所示：

表2

根据表2可知，分层结果3中所有数据区间的方差之和最小，因此分层结果3即为该组数据的分为2层的结果，然后针对已经得到的两层，在每个分层上再次分层。

基于同样的方法，数据1.2,1.3,1.7的所有可能的分层结果及每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和如表3所示：

表3

根据表3可知，数据1.2,1.3,1.7在分为两层时，分层结果2为最佳分层结果。

类似地，数据2.1,2.3,2.6在分为2层时的所有可能的分层结果及每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和如表4所示：

表4

根据表4可知，数据2.1,2.3,2.6在分为两层时，分层结果2为最佳分层结果。

基于表2、表3和表4可以得出数据1.2,1.3,1.7,2.1,2.3,2.6分为4层时的结果为：小于或等于1.3；大于1.3且小于或等于1.7；大于1.7且小于或等于2.3；大于2.3。

此外，在本发明的一些实施方式中，基于前述的方案，在对待分层数据进行分层之后，还可以对分层结果中的数据区间的端点值进行优化处理。

需要说明的是，对数据区间的端点值进行优化处理包括对端点值进行取整、调优处理，进而可以提高数值区间的可读性，并且也能够突出典型数据。

在本发明的一个具体实施例中，对数据区间的端点值进行取整处理即为将端点值取整数处理，比如得到的数据区间的端点值为1989、8002、12021，则将端点值取整处理得到2000、8000、12000，以提高数据区间的可读性。

对数据区间的端点值进行调优处理主要是为了突出典型数据，比如得到的数据区间中的两个数据区间为“2000-4000”和“小于2000”，而在“小于2000”的数据区间中的数据分布在1200以下，则可以将数据区间“小于2000”的端点值调整为1200，得到数据区间“小于1200”这样可以突出该区间的典型数据。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，还包括：基于可视化图表的方式展现所述待分层数据的分层结果。

在该实施方式中，通过本发明实施方式的技术方案对数据进行分层之后，使得不同数据区间之间有较为明显的区分度，因此当基于可视化图表的方式来展现待分层数据的分层结果时，能够有效地展现不同数据区间的数据特征，有助于用户基于展现结果来分析数据。

具体地，比如待分层数据为基于地域统计的数据，那么在基于本发明上述实施方式的数据分层方法进行分层之后，可以基于地图型图表的方式来展现分层结果。在本发明的一个实施方式中，如图5所示，以地图型图表的形式展现不同地域内的新增用户数，由于已经对各个地域的数据进行了分层，因此可以基于各个地域的数据的数值大小以相应的颜色来进行表达。

示例性介质

在介绍了本发明示例性实施方式的方法之后，接下来，对本发明示例性实施方式的介质进行说明。

在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种介质，其上存储有程序代码，当所述程序代码被设备的处理器执行时用于实现本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的数据分层方法中的步骤。

具体地，所述设备的处理器执行所述程序代码时用于实现如下步骤：将待分层数据按照数值大小进行排序，得到排序后的数据；根据预定的分层个数和分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，对所述排序后的数据进行分层。

在本发明的一些实施方式中，所述设备的处理器执行所述程序代码时用于实现如下步骤：根据预定的分层个数，确定所述排序后的数据所有可能的分层结果；计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和；将方差之和最小的分层结果作为所述待分层数据的分层结果。

在本发明的一些实施方式中，所述设备的处理器执行所述程序代码时用于实现如下步骤：计算每个可能的分层结果中各个数据区间的方差；对所述每个可能的分层结果中各个数据区间的方差进行求和，以得到所述每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和。

在本发明的一些实施方式中，所述设备的处理器执行所述程序代码时用于实现如下步骤：基于分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，将所述排序后的数据分为n层；在得到的n层数据的基础上，继续按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则逐步进行分层，直到分层个数达到预定个数，其中n小于所述预定个数。

在本发明的一些实施方式中，所述设备的处理器执行所述程序代码时用于实现如下步骤：确定所述排序后的数据在分为n层时所有可能的分层结果；计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和；将方差之和最小的分层结果作为所述排序后的数据分为n层的结果。

在本发明的一些实施方式中，所述设备的处理器执行所述程序代码时用于实现如下步骤：按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则，对所述n层数据中的至少一层数据逐步进行分层。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述n的值为2。

在本发明的一些实施方式中，所述设备的处理器执行所述程序代码时还用于实现如下步骤：获取所述待分层数据的分层结果；对所述分层结果中的数据区间的端点值进行优化处理。

在本发明的一些实施方式中，所述设备的处理器执行所述程序代码时还用于实现如下步骤：基于可视化图表的方式展现所述待分层数据的分层结果。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述待分层数据包括：基于指定因素统计的数据；其中，所述指定因素包括以下至少一个：地域、时间、年龄段。

需要说明的是：上述的介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于：电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线、光缆、rf等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

示例性装置

在介绍了本发明示例性实施方式的介质之后，接下来，参考图6对本发明示例性实施方式的数据分层装置进行说明。

图6示意性示出了根据本发明的实施方式的数据分层装置的框图。

参照图6，根据本发明的实施方式的数据分层装置600，包括：排序单元602和处理单元604。

具体地，排序单元602用于将待分层数据按照数值大小进行排序，得到排序后的数据；处理单元604用于根据预定的分层个数和分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，对所述排序后的数据进行分层。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述处理单元604包括：确定单元6042和计算单元6044。其中，确定单元6042用于根据预定的分层个数，确定所述排序后的数据所有可能的分层结果；计算单元6044用于计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和，并将方差之和最小的分层结果作为所述待分层数据的分层结果。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述计算单元6044配置为：计算每个可能的分层结果中各个数据区间的方差；对所述每个可能的分层结果中各个数据区间的方差进行求和，以得到所述每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述处理单元604包括：第一分层单元6046和第二分层单元6048。其中，第一分层单元6046用于基于分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，将所述排序后的数据分为n层；第二分层单元6048用于在得到的n层数据的基础上，继续按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则逐步进行分层，直到分层个数达到预定个数，其中n小于所述预定个数。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述第一分层单元6046配置为：确定所述排序后的数据在分为n层时所有可能的分层结果；计算每个可能的分层结果中所有数据区间的方差之和；将方差之和最小的分层结果作为所述排序后的数据分为n层的结果。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述第二分层单元6048配置为：按照分层后的数据区间的方差之和最小的原则，对所述n层数据中的至少一层数据逐步进行分层。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述n的值为2。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，还包括：获取单元606和优化单元608。其中，获取单元606用于获取所述待分层数据的分层结果；优化单元608用于对所述分层结果中的数据区间的端点值进行优化处理。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，还包括：展现单元610，用于基于可视化图表的方式展现所述待分层数据的分层结果。

在本发明的一些实施方式中，基于前述方案，所述待分层数据包括：基于指定因素统计的数据；其中，所述指定因素包括以下至少一个：地域、时间、年龄段。

示例性计算设备

在介绍了本发明示例性实施方式的方法、介质和装置之后，接下来，介绍根据本发明的另一示例性实施方式的计算设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

在一些可能的实施方式中，根据本发明实施方式的计算设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储器。其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的数据分层方法中的步骤。例如，所述处理器可以执行如图2中所示的步骤s20，将待分层数据按照数值大小进行排序，得到排序后的数据；步骤s22，根据预定的分层个数和分层后得到的数据区间的方差之和最小的原则，对所述排序后的数据进行分层。又如，所述处理器也可以执行如图3和图4中所示的步骤。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了数据分层装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的，并非是强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或单元的特征和功能可以在一个模块或单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。