一种分摊数据处理方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种分摊数据处理方法及装置。其中，该方法包括：接收订单信息；其中，订单信息包括订单总数据、服务周期、订单类型，服务周期划分为一个或多个时间段；根据与订单类型对应的计算规则，以及订单总数据、服务周期，确定服务周期内各个时间段的分摊数据；将调取的数据库中各个时间段的历史分摊数据，与确定的分摊数据按照各个时间段逐个相加，得到各个时间段的最终分摊数据。通过本发明，将订单以一定时间段为单位进行拆分，通过与历史分摊数据依照时间段加和进行实时更新，能够显示任意时间点的分摊数据，且由于其以一定时间段为单位对数据进行分摊，降低了所需处理的数据量，且具有较快的数据处理速度。
【专利说明】一种分摊数据处理方法及装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及通讯领域，特别是涉及一种分摊数据处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着信息技术的应用和普及，企业正要逐步实现通过计算机系统结合数据库，对订单等数据的有效管理。
[0003]用户在实际使用中，需要每隔一段时间进行数据的整合或者更新，例如订单、合同、报表等，都需要进行数据汇总、数据分摊等处理。但是，在相关技术中，对于订单等数据分摊的管理仍是空白，用户每个月需要花费大量的时间和精力采用手工或Excel表的方式进行分摊数据的计算，工作量巨大，且错误率高。同时，分摊数据离散保存在电脑中，不便于查找和调阅，无法从不同维度查询和对比分析，且数据容易丢失。
[0004]针对相关技术中分摊数据的计算量大且效率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
【发明内容】
[0005]针对相关技术中分摊数据的计算量大且效率较低的问题，本发明提供了一种分摊数据处理方法及装置，用以解决上述技术问题。
[0006]根据本发明的一个方面，本发明提供了一种分摊数据处理方法，其中，该方法包括:接收订单信息；其中，所述订单信息包括订单总数据、服务周期、订单类型，所述服务周期划分为一个或多个时间段；根据与所述订单类型对应的计算规则，以及所述订单总数据、所述服务周期，确定所述服务周期内各个时间段的分摊数据；将调取的数据库中各个时间段的历史分摊数据，与确定的所述分摊数据按照各个时间段逐个相加，得到各个时间段的最终分摊数据。
[0007]优选地，接收订单信息之后，所述方法包括:查找预设的，与所述订单信息中订单类型对应的计算规则。
[0008]优选地，查找与所述订单类型对应的计算规则，包括:如果所述订单类型为增收，则查找预设的计算规则为:订单总数据除以服务周期，所得之商为服务周期内各个时间段的分摊数据，若有余数，则将余数与商相加，作为服务周期内最后一个时间段的分摊数据。
[0009]优选地，查找与所述订单类型对应的计算规则，包括:如果所述订单类型为退款，则查找预设的计算规则为:依据退款的日期与增收分摊的时间段的关系，根据历史分摊数据和退款的订单总数据，确定各个时间段的最终分摊数据。
[0010]优选地，得到各个时间段的最终分摊数据之后，所述方法还包括:将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，覆盖数据库中对应的各个时间段的历史分摊数据；或者，将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，另存于数据库中。
[0011]根据本发明的另一方面，本发明还提供了一种分摊数据处理装置，其中，该装置包括:信息接收模块，用于接收订单信息；其中，所述订单信息包括订单总数据、服务周期、订单类型，所述服务周期划分为一个或多个时间段；数据处理模块，用于根据与所述订单类型对应的计算规则，以及所述订单总数据、所述服务周期，确定所述服务周期内各个时间段的分摊数据；数据合成模块，用于将调取的数据库中各个时间段的历史分摊数据，与确定的所述分摊数据按照各个时间段逐个相加，得到各个时间段的最终分摊数据。
[0012]优选地，所述装置还包括:查找模块，用于在所述信息接收模块接收订单信息之后，查找预设的，与所述订单信息中订单类型对应的计算规则。
[0013]优选地，所述查找模块包括:第一查找单元，用于在所述订单类型为增收的情况下，查找预设的计算规则为:订单总数据除以服务周期，所得之商为服务周期内各个时间段的分摊数据，若有余数，则将余数与商相加，作为服务周期内最后一个时间段的分摊数据。
[0014]优选地，所述查找模块包括:第二查找单元，用于在所述订单类型为退款的情况下，查找预设的计算规则为:依据退款的日期与增收分摊的时间段的关系，根据历史分摊数据和退款的订单总数据，确定各个时间段的最终分摊数据。
[0015]优选地，所述装置还包括:数据更新模块，用于将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，覆盖数据库中对应的各个时间段的历史分摊数据；或者，数据另存模块，用于将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，另存于数据库中。
[0016]通过本发明，解决了相关技术中分摊数据的计算量大且效率较低的问题，将订单以一定时间段为单位进行拆分，通过与历史分摊数据依照时间段加和进行实时更新，能够显示任意时间点的分摊数据，且由于其以一定时间段为单位对数据进行分摊，降低了所需处理的数据量，且具有较快的数据处理速度。
[0017]上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的【具体实施方式】。
【专利附图】
【附图说明】
[0018]图1是根据本发明实施例的分摊数据处理方法的流程图；
[0019]图2是根据本发明实施例的分摊数据处理系统架构图；
[0020]图3是根据本发明实施例的增收分摊数据的流程图；
[0021]图4是根据本发明实施例的分摊数据处理装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0022]为了解决现有技术中分摊数据的计算量大且效率较低的问题，本发明提供了一种分摊数据处理方法及装置，以下结合附图以及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。
[0023]本实施例提供了一种分摊数据处理方法，图1是根据本发明实施例的分摊数据处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤(步骤S102-步骤S106):
[0024]步骤S102，接收订单信息；其中，订单信息包括订单总数据、服务周期、订单类型，服务周期划分为一个或多个时间段。
[0025]步骤S104，根据与订单类型对应的计算规则，以及订单总数据、服务周期，确定服务周期内各个时间段的分摊数据。
[0026]步骤S106，将调取的数据库中各个时间段的历史分摊数据，与确定的分摊数据按照各个时间段逐个相加，得到各个时间段的最终分摊数据。
[0027]通过上述装置，将订单以一定时间段为单位进行拆分，通过与历史分摊数据依照时间段加和进行实时更新，能够显示任意时间点的分摊数据，且由于其以一定时间段为单位对数据进行分摊，降低了所需处理的数据量，且具有较快的数据处理速度。
[0028]在本实施例中，订单类型对应的计算规则，可以提前预设并保存，从而提高分摊数据的处理合理性和效率。在接收订单信息之后，本实施例提供了一种优选实施方式，即查找预设的，与订单信息中订单类型对应的计算规则。
[0029]为了保证分摊数据的合理分摊，订单类型不同，其对应的计算规则也不相同，下面通过优选实施方式，举例说明不同订单类型对应的不同计算规则:
[0030]如果订单类型为增收，则查找预设的计算规则为:订单总数据除以服务周期，所得之商为服务周期内各个时间段的分摊数据，若有余数，则将余数与商相加，作为服务周期内最后一个时间段的分摊数据。
[0031]如果订单类型为退款，则查找预设的计算规则为:依据退款的日期与增收分摊的时间段的关系，根据历史分摊数据和退款的订单总数据，确定各个时间段的最终分摊数据。
[0032]在本实施例中，得到各个时间段的最终分摊数据之后，可以在数据库中进行数据更新，也可以将最终分摊数据另存于数据库，具体采取何种数据处理方式，可根据用户需求或实际操作情况而定。基于此，本实施例提供了一种优选实施方式，即得到各个时间段的最终分摊数据之后，上述方法还包括:将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，覆盖数据库中对应的各个时间段的历史分摊数据；或者，将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，另存于数据库中。
[0033]本发明的基本思想是填格子，把每一时间段，例如每小时、每分钟或者每天(本实施例以每天为例，数据以金额为例)当成一个格子，把接收到的每个订单，按照订单总金额和服务周期(假设该服务周期以天为单位进行划分)，分别计算每天的分摊金额，最后把各个订单分摊在某一天的金额累加起来放到对应的格子当中。图2是根据本发明实施例的分摊数据处理系统架构图，如图2所示，分摊数据处理操作，具体可以采取以下实施方案:
[0034](I)利用数据组件，从数据库中调取最近时刻数据库中所存储的历史分摊金额，其中，该历史分摊金额包括分摊起始时刻以及晚于该起始时刻的各时刻的分摊金额，将调取的分摊金额存储于内存当中。
[0035]在本实施例中，该步骤的执行顺序并不固定，只要在步骤(5)之前完成即可。
[0036](2)将数据组件接收到的订单信息存储到内存当中，该订单信息包括订单总金额、服务周期、订单类型。
[0037](3)通过规则引擎查找到对应该订单的订单类型的预先设置的计算规则。
[0038](4)依据查找到的计算规则，计算引擎根据订单总金额和服务周期计算服务周期内每个时间段的分摊金额。
[0039](5)计算引擎把计算出来的分摊金额和存储于内存的历史分摊金额按照时间段逐个相加。
[0040](6)计算引擎把相加后的结果依照时间段写入到数据库当中。该写入操作可以是更新历史分摊金额，或者是将相加后的结果另存。[0041 ] 下面通过具体实施例和附图，对本发明的技术方案进行详细介绍。
[0042]实施例一
[0043]本实施例对订单类型为增收的分摊金额的处理流程进行介绍。在本实施例中，假设订单A的总金额为3元，订单类型为:增收，其服务周期为3天，服务起始日期为2014年5月I日，服务终止日期为2014年5月3日。图3是根据本发明实施例的增收分摊数据的流程图，如图3所示，该流程包括以下步骤(步骤S302-步骤S312):
[0044]步骤S302，依据该数据处理方法，首先数据组件从数据库中至少调取所存储的2014年5月I日及2014年5月I日之后，直至数据库所存储的最后一天的各天的历史分摊金额。
[0045]例如，数据库存储有2014年I月I日至2024年12月31日的分摊金额，则至少调取数据库中所存储的2014年5月I日至2024年12月31日的历史分摊金额，并将所调取的历史分摊金额存储于内存中。假设，数据库中存储的2014年5月I日的分摊金额为100元、2014年5月2日的分摊金额为200元、2014年5月3日的分摊金额为77元、2014年5月4日的分摊金额为19元、2014年5月5日的分摊金额为33元、2014年5月6日至2024年12月31日各天的分摊金额均为O元。
[0046]步骤S304，数据组件将接收到的订单A的信息存储到内存中，包括订单A的总金额:3元；其服务周期:3天；服务起始日期为2014年5月I日，服务终止日期为2014年5月3日；订单类型为:增收。
[0047]步骤S306，规则引擎根据对应订单A的类型“增收”，找到相应的预先设置的计算规则。
[0048]假设，对应订单类型“增收”的计算规则为:订单总金额除以服务周期所得之商为各时间段的分摊金额，如有余数，则将余数与商相加作为最后一个时间段的分摊金额。当然，该计算规则并不固定，具体计算方法可根据实际操作需求而更改。
[0049]步骤S308，计算引擎根据计算规则，计算服务周期内每个时间段的分摊金额。
[0050]在本实施例中，根据总金额3元和服务周期3天，则可以计算出服务周期内每天，即2014年5月I日、2014年5月2日、2014年5月3日每天的分摊金额为I元。
[0051]步骤S310，计算引擎将计算出的分摊金额与内存中存储的历史分摊金额，按照对应时间段逐个相加。
[0052]在本实施例中，将2014年5月I日、2014年5月2日、2014年5月3日每天的分摊金额:I元，与内存存储的2014年5月I日的历史分摊金额为100元、2014年5月2日的历史分摊金额为200元、2014年5月3日的历史分摊金额为77元、2014年5月4日的历史分摊金额为19元、2014年5月5日的历史分摊金额为33元、2014年5月6日至2024年12月31日各天的历史分摊金额均为O元逐个相加。
[0053]相加结果为:2014年5月I日的分摊金额为101元、2014年5月2日的分摊金额为201元、2014年5月3日的分摊金额为78元、2014年5月4日的分摊金额为19元、2014年5月5日的分摊金额为33元、2014年5月6日至2024年12月31日各天的分摊金额均为O元。
[0054]步骤S312，计算引擎将相加后的结果依照对应的时间段写入数据库中。
[0055]其中，将相加后的结果写入数据库可以是下述两种实现方式:1)将相加后的结果覆盖此前存储于数据库的对应时间段的历史分摊金额，以保证数据库中所存储的分摊金额均为最新的数据；或者，2)将相加后的结果另行保存于数据库中，以与此前存储于数据库的历史分摊金额相区别。较佳地，可以标注该结果的生成时间或存储时间，从而便于识别最近时刻数据库中所存储的数据。
[0056]实施例二
[0057]本实施例对订单类型为退款的分摊金额的处理流程进行介绍。在本实施例中，假设订单A的收入总金额为3元，其增收分摊时段为3天，分摊起始日期为2014年5月I日，分摊终止日期为2014年5月3日，订单A的增收分摊金额的计算时间于2014年4月29日完成。退款分摊数据的流程包括以下步骤:
[0058](I)依据该数据处理方法，首先数据组件从数据库中至少调取所存储的2014年5月I日及2014年5月I日之后，直至数据库所存储的最后一天的各天的历史分摊金额，并将所调取的分摊金额存储于内存中。例如数据库中存储的2014年5月I日的历史分摊金额为100元、2014年5月2日的历史分摊金额为200元、2014年5月3日的历史分摊金额为77元、2014年5月4日的历史分摊金额为19元、2014年5月5日的历史分摊金额为33元、2014年5月6日至2024年12月31日各天的历史分摊金额均为O元。
[0059](2)数据组件将接收到的订单A的退款信息存储到内存中，包括订单A的退款金额:2元、退款日期以及分摊类型:退款。
[0060](3)规则引擎根据订单类型为“退款”，对应找到预先设置的计算规则。本实施例提供一种优选实施方式，假设对应订单类型为“退款”的计算规则为:
[0061]a)假设退款日期为2014年4月30日，即在增收分摊起始日之前发生退款，则:
[0062]退款当天(2014年4月30日)所分摊退款金额=订单总金额_退款金额=3 一2 = I 元；
[0063]增收分摊时段内，各天(即2014年5月I日、2014年5月2日、2014年5月3日)所分摊的退款金额=各天增收分摊金额的负数=-1。
[0064]b)假设退款日期为2014年5月I日，即在增收分摊起始时段内发生退款，则:
[0065]退款当天(2014年5月I日)所分摊退款金额=未分摊的增收金额_所分摊的退政金额=(3 — I) — 2 = 0;
[0066]增收分摊时段内且在退款日之后各天(即2014年5月2日、2014年5月3日)所分摊的退款金额=各天增收分摊金额的负数=-1 ；
[0067]增收分摊时段内且在退款日之前各天(即2014年5月I日)所分摊的退款金额=O。
[0068]c)假设退款日期为2014年5月4日，即在增收分摊结束日之后发生退款，则:
[0069]退款当天(2014年5月4日)所分摊退款金额计入增收分摊结束日，即记为2014年5月3日，其所分摊的退款金额=未分摊的增收金额-所分摊的退款金额=(3-3)-2=_2 ；
[0070]增收分摊时段内且在退款日之前各天(即2014年5月I日、2014年5月2日)所分摊的退款金额=O。
[0071](4)计算引擎将计算出的分摊金额与内存中存储的历史分摊金额，按照对应时间段逐个相加。最终，计算引擎将相加后的结果依照对应的时间段写入数据库中。
[0072]其中，将相加后的结果写入数据库可以是下述两种实现方式:1)将相加后的结果覆盖此前存储于数据库的对应时间段的历史分摊金额，以保证数据库中所存储的分摊金额均为最新的数据；或者，2)将相加后的结果另行保存于数据库中，以与此前存储于数据库的分摊金额相区别。较佳地，可以标注该结果的生成时间或存储时间，从而便于识别最近时刻数据库中所存储的数据。
[0073]对应于上述实施例介绍的分摊数据处理方法，本实施例提供了一种分摊数据处理装置，该装置可以设置在终端侧，用以实现上述实施例。图4是根据本发明实施例的分摊数据处理装置的结构框图，如图4所示，该装置包括:信息接收模块10、数据处理模块20和数据合成模块30。下面对该结构进行详细介绍。
[0074]信息接收模块10，用于接收订单信息；其中，订单信息包括订单总数据、服务周期、订单类型，服务周期划分为一个或多个时间段；
[0075]数据处理模块20，用于根据与订单类型对应的计算规则，以及订单总数据、服务周期，确定服务周期内各个时间段的分摊数据；
[0076]数据合成模块30，用于将调取的数据库中各个时间段的历史分摊数据，与确定的分摊数据按照各个时间段逐个相加，得到各个时间段的最终分摊数据。
[0077]通过上述装置，将订单以一定时间段为单位进行拆分，通过与历史分摊数据依照时间段加和进行实时更新，能够显示任意时间点的分摊数据，且由于其以一定时间段为单位对数据进行分摊，降低了所需处理的数据量，且具有较快的数据处理速度。
[0078]在本实施例中，订单类型对应的计算规则，可以提前预设并保存，从而提高分摊数据的处理合理性和效率。因此，上述装置还可以包括:查找模块，用于在信息接收模块接收订单信息之后，查找预设的，与订单信息中订单类型对应的计算规则。
[0079]为了保证分摊数据的合理分摊，订单类型不同，其对应的计算规则也不相同。本实施例提供一种优选实施方式，即上述查找模块包括:
[0080]第一查找单元，用于在订单类型为增收的情况下，查找预设的计算规则为:订单总数据除以服务周期，所得之商为服务周期内各个时间段的分摊数据，若有余数，则将余数与商相加，作为服务周期内最后一个时间段的分摊数据。
[0081]第二查找单元，用于在订单类型为退款的情况下，查找预设的计算规则为:依据退款的日期与增收分摊的时间段的关系，根据历史分摊数据和退款的订单总数据，确定各个时间段的最终分摊数据。
[0082]在本实施例中，得到各个时间段的最终分摊数据之后，可以在数据库中进行数据更新，也可以将最终分摊数据另存于数据库，具体采取何种数据处理方式，可根据用户需求或实际操作情况而定。基于此，本实施例提供了一种优选实施方式，即上述装置还包括:数据更新模块，用于将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，覆盖数据库中对应的各个时间段的历史分摊数据；或者，数据另存模块，用于将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，另存于数据库中。
[0083]从以上描述中可知，本发明通过将订单以一定时间段为单位进行拆分，通过与历史分摊数据依照时间段加和进行数据的实时更新能够显示任意时间点的分摊数据，且由于其以一定时间段为单位对数据进行分摊，降低了所需处理的数据量，且具有较快的数据处理速度。
[0084]尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施例，本领域的技术人员将意识到各种改进、增加和取代也是可能的，因此，本发明的范围应当不限于上述实施例。
【权利要求】
1.一种分摊数据处理方法，其特征在于，包括: 接收订单信息；其中，所述订单信息包括订单总数据、服务周期、订单类型，所述服务周期划分为一个或多个时间段； 根据与所述订单类型对应的计算规则，以及所述订单总数据、所述服务周期，确定所述服务周期内各个时间段的分摊数据； 将调取的数据库中各个时间段的历史分摊数据，与确定的所述分摊数据按照各个时间段逐个相加，得到各个时间段的最终分摊数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收订单信息之后，所述方法包括: 查找预设的，与所述订单信息中订单类型对应的计算规则。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，查找与所述订单类型对应的计算规则，包括: 如果所述订单类型为增收，则查找预设的计算规则为:订单总数据除以服务周期，所得之商为服务周期内各个时间段的分摊数据，若有余数，则将余数与商相加，作为服务周期内最后一个时间段的分摊数据。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，查找与所述订单类型对应的计算规则，包括: 如果所述订单类型为退款，则查找预设的计算规则为:依据退款的日期与增收分摊的时间段的关系，根据历史分摊数据和退款的订单总数据，确定各个时间段的最终分摊数据。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，得到各个时间段的最终分摊数据之后，所述方法还包括: 将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，覆盖数据库中对应的各个时间段的历史分摊数据；或者， 将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，另存于数据库中。
6.一种分摊数据处理装置，其特征在于，包括: 信息接收模块，用于接收订单信息；其中，所述订单信息包括订单总数据、服务周期、订单类型，所述服务周期划分为一个或多个时间段； 数据处理模块，用于根据与所述订单类型对应的计算规则，以及所述订单总数据、所述服务周期，确定所述服务周期内各个时间段的分摊数据； 数据合成模块，用于将调取的数据库中各个时间段的历史分摊数据，与确定的所述分摊数据按照各个时间段逐个相加，得到各个时间段的最终分摊数据。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 查找模块，用于在所述信息接收模块接收订单信息之后，查找预设的，与所述订单信息中订单类型对应的计算规则。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述查找模块包括: 第一查找单元，用于在所述订单类型为增收的情况下，查找预设的计算规则为:订单总数据除以服务周期，所得之商为服务周期内各个时间段的分摊数据，若有余数，则将余数与商相加，作为服务周期内最后一个时间段的分摊数据。
9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述查找模块包括: 第二查找单元，用于在所述订单类型为退款的情况下，查找预设的计算规则为:依据退款的日期与增收分摊的时间段的关系，根据历史分摊数据和退款的订单总数据，确定各个时间段的最终分摊数据。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 数据更新模块，用于将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，覆盖数据库中对应的各个时间段的历史分摊数据；或者， 数据另存模块，用于将服务周期内各个时间段的最终分摊数据，另存于数据库中。
【文档编号】G06Q10/06GK104182826SQ201410396047
【公开日】2014年12月3日 申请日期:2014年8月13日 优先权日:2014年8月13日
【发明者】闫国鹏, 胡东坡, 李剑 申请人:五八同城信息技术有限公司