本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种数据监控的方法。
背景技术：
随着时代的发展，生活质量的提高，健康问题越来越受到人们的关注。拥有一个健康的体魄是每个人共同的梦想。
根据用户需求，业内已经开发了能够针对用户进行在线体检的应用，受到各类人群的广泛欢迎。但是对于采集得到的体检数据的处理，往往只是独立数据的分析、判定，并没有结合用户的实际情况来进行分析，因而可能会造成因为用户实际情况造成的正常数据波动被误判。
比如用户刚刚锻炼完毕，测量血压、心率，测量数据都有可能超出标准一定范围，如果不结合用户实际情况，该数据就会被确认为不合格数据，造成数据分析结果出现错误，继而可能会影响到根据该数据分析结果生成的各种提示信息的准确性，给用户提供错误的信息。
技术实现要素：
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种数据监控的方法，能够根据采集到的用户体征数据进行分类，并根据分类不同，提供不同的超限标准。并以用户体感数据和/或当前计步数据等辅助监控数据加入到用户体征数据监控的有效性判断标准中，以确认当前测试中超标的用户体征数据是否真正的异常，还是仅是因为用户因实际情况变化而导致的正常波动。
有鉴于此，本发明实施例提供了一种数据监控的方法，包括：
第一用户终端获取第一用户的用户体征数据，所述用户体征数据具有属性信息，所述属性信息包括所述第一用户的用户ID和体征数据项目的信息；所述用户体征数据包括关键项数据和一般项数据；
将所述用户体征数据发送到服务器；
所述服务器根据所述第一用户的用户ID，获取所述第一用户的用户体征参数阈值；
根据所述用户体征参数阈值确定每个关键项数据的第一超标比率，并且，确定每个一般项数据的第二超标比率；
基于所述第一超标比率和所述第二超标比率生成所述数据监控的输出结果。
优选的，所述基于所述第一超标比率和所述第二超标比率生成所述数据监控的输出结果具体包括：
当第一数量个关键项数据的所述第一超标比率超过第一阈值时，根据所述超所第一阈值的用户体征数据生成所述数据监控的输出结果。
优选的，所述基于所述第一超标比率和所述第二超标比率生成所述数据监控的输出结果具体包括：
当所述第一超标比率超过第二阈值的关键项数据的数量与所述第二超标比率超过第三阈值的一般项数据的数量之和达到第二数量个时，根据所述第一超标比率超所第一阈值的关键项数据和所述第二超标比率超过所述第三阈值的一般项数据，生成所述数据监控的输出结果。
优选的，所述方法还包括：
获取第一用户的辅助监控数据，所述辅助监控数据包括用户体感数据和/或当前计步数据；
将所述辅助监控数据发送到服务器；
所述服务器根据所述第一用户的用户ID，获取所述用户体感数据阈值和/或计步数据阈值；
根据所述辅助监控参数阈值确定每个辅助监控项的所述辅助监控数据的第三超标比率。
进一步优选的，所述基于所述第一超标比率和所述第二超标比率生成所述数据监控的输出结果具体为：
基于所述第一超标比率、所述第二超标比率和所述第三超标比率生成所述数据监控的输出结果。
优选的，所述体征数据项目包括：心率、血压、血氧饱和度和血液粘稠度。
优选的，所述关键项数据包括血压和血液粘稠度的数据；所述一般项数据包括心率和血氧饱和度的数据。
本发明实施例提供的数据监控的方法，能够根据采集到的用户体征数据进行分类，并根据分类不同，提供不同的超限标准。并以用户体感数据和/或当前计步数据等辅助监控数据加入到用户体征数据监控的有效性判断标准中，以确认当前测试中超标的用户体征数据是否真正的异常，还是仅是因为用户因实际情况变化而导致的正常波动。
附图说明
图1为本发明实施例提供的数据监控的方法流程图。
具体实施方式
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
图1为本发明实施例提供的数据监控的方法流程图，如图1所示，包括：
步骤110，第一用户终端获取第一用户的用户体征数据；
其中，用户体征数据具有属性信息，属性信息包括第一用户的用户ID和体征数据项目的信息；
具体的，体征数据项目可以包括对用户体征参数监控的多种项目，比如用户的身高、体重、血压等等。一些用户体征数据需要用户输入，一些是可以通过与用户终端以有线或无线方式相连接的外接检测设备来实现数据输入，另外一些可以是通过用户设备上已有的装置，加上相应的处理模块，对用户体征信息进行采集再经过处理后得到的。
在本实施例中优选的，体征数据项目包括：心率、血压、血氧饱和度和血液粘稠度。
用户体征数据的获取，是可以通过第一用户终端的用户体征监测设备，如智能手机的手机摄像头进行采集获得的。应用光电容积脉搏波描记法(Photo Plethysmo Graphy，PPG)、红外光分光光度等原理，可以通过手机摄像头获得用户的心率、血压、血氧饱和度和血液粘稠度等用户体征数据。
在本例中，为了更加有针对性的确认所监控的数据如果发生超标是否真的表示数据异常，还是因为用户本身实际状况的一些变化造成了数据在合理范围内的波动，因此本实施例对用户体征数据进行分类，其中关键项包括血压和血液粘稠度，一般项包括心率和血氧饱和度。这样分类的考虑是因为考虑到目前很多人饱受血压高、血脂稠的困扰，所以将这两项设置为关键项。心率在运动状态和非运动状态之间波动较大，因此其作为用户体征数据监控的意义并不是很大，一般认为心率高于160次/分为运动过度，心率低于40次/分为心率过缓，血氧饱和度除非用户在高原、煤气中毒等缺氧状态才会出现异常，正常情况下很少出现这种状况，所以将这两项设置为一般项。
在对用户体征数据进行监测之前，用户终端首先会确定用户的用户ID，具体可以通过用户登录的登录信息获得。
步骤120，获取第一用户的辅助监控数据；
其中，辅助监控数据包括用户体感数据和/或当前计步数据，辅助监控数据的属性信息包括第一用户的用户ID；
具体的，获取用户体感数据的方法可以为：在采集到用户体征数据之后，生成用户体感数据请求页面数据，生成用户体感数据采集页面，提示用户进行数据输入，并获取用户在页面输入的信息，生成用户体感数据。
在一个具体实施例中，用户体感数据为0或1，0表示用户在进行体征数据监测时感觉不佳，1为感觉正常。
在另一个实施例中，用户体感数据可以为1-10，1为用户感觉最差，10为最好，可以设定6或7为正常值下限。
获取当前计步数据的方法可以为，生成数据调用指令获取第一用户终端内置的振动传感器和有重力感应加速器的感应数据，得到当前计步数据。
步骤120在本例中为可选的方案，在较优选的实施例中采用具有120步骤的方法流程。
步骤130，将用户体征数据和辅助监控数据发送到服务器；
具体的，用户终端将当前获得的用户体征数据和辅助监控数据上传到服务器。
在没有采集辅助监控数据的方案中，仅上传用户体征数据。
步骤140，服务器根据第一用户的用户ID，获取第一用户的用户体征参数阈值；
具体的，服务器根据接收到的用户体征数据，解析确定上传数据的第一用户得的用户ID，并根据用户ID确定存储在服务器中的第一用户的用户体征参数阈值。
第一用户的用户体征参数阈值，可以是面向第一用户定制的、动态更新的，也可以是根据第一用户的年龄、性别、职业等信息从服务器的存储数据中对应到的固定的参数阈值。
步骤150，根据用户体征参数阈值确定每个关键项数据的第一超标比率，并且，确定每个一般项数据的第二超标比率；
具体的，根据体征数据项目不同，确定每个体征数据项目的超标比率。
其中，第一超标比率＝(关键项数据-用户体征参数阈值(最大或最小))/用户体征参数阈值(最大或最小)×100％；
第二超标比率＝(一般项数据-用户体征参数阈值(最大或最小))/用户体征参数阈值(最大或最小)×100％。
步骤160，服务器根据第一用户的用户ID，获取用户体感数据阈值和/或计步数据阈值；
具体的，用户体感数据阈值是系统内已存储设定的，在用户体感数据为0或1的情况下，可以设定体感数据阈值为1。则可设定体感数据为0时为超标100％，体感数据为1时不超标；在用户体感数据为1-10的情况下，可以设定体感数据阈值为7。比如6为超标10％，5为超标20％，等等。
对于计步数据阈值的设定，可以依照时间段不同来设定，比如早9:00设定为2000步，中午12：00设定为4000步，下午18：00设定为6000步，晚22：00设定为8000步。然后根据获取第一用户的当前步数数据实际所处的时段来确定相应的计步数据阈值；
时间段的设定可以是基于一端时间内收集的用户走步习惯信息，来设定合理的时间段。
步骤170，根据辅助监控参数阈值确定每个辅助监控项的辅助监控数据的第三超标比率。
具体的，对于在用户体感数据为0或1的情况下，可设定体感数据为0时为超标100％，体感数据为1时不超标，即超标比率为0；在用户体感数据为1-10，体感数据阈值为7的情况下，可以设定体感数据为6为超标10％，5为超标20％，等等。
对于计步数据，比如截止当天22：00走步5000步，则超标(8000-5000)/8000＝37.5％。
需要说明的是，上述步骤160、170可以与步骤140、150同步执行。
步骤180，基于第一超标比率、第二超标比率和第三超标比率生成所述数据监控的输出结果。
具体的，在最简的实现方案中，即不考虑辅助监控数据的方案中，可以依照如下方式生成数据监控的输出结果。
第一，可以仅以关键项数据进行判断，例如当第一数量个关键项数据的所述第一超标比率超过第一阈值时，根据所述超过第一阈值的用户体征数据生成所述数据监控的输出结果。
具体的，比如，关键项中任意一项指数超标达到10％；又如，关键项中任意两项超标达到5％，则可根据实际超标的项目，以及超标的数值，作为基础数据，生成数据监控的输出结果。
第二，可以同时考虑关键项和一般项，例如当所述第一超标比率超过第二阈值的关键项数据的数量与所述第二超标比率超过第三阈值的一般项数据的数量之和达到第二数量个时，根据所述第一超标比率超过第一阈值的关键项数据和所述第二超标比率超过所述第三阈值的一般项数据，生成所述数据监控的输出结果。
具体的，比如，关键项和一般项中任意三项超标超过5％，则可根据实际超标的项目，以及超标的数值，作为基础数据，生成数据监控的输出结果。
在考虑辅助监控数据的优选方案中，可以参照上述第二种方案执行。
具体的，比如关键项和一般项中任意二项超标超过5％，且用户体感数据超标超过20％，则可根据实际超标的项目，以及超标的数值，作为基础数据，生成数据监控的输出结果。
或者也可以结合历史数据共同进行判断。比如关键项和一般项中任意二项超标超过5％，且连续三天的计步数据(以每日最后一次为准)超标超过20％，则可根据实际超标的项目，以及超标的数值，作为基础数据，生成数据监控的输出结果。
对于未满足生成数据监控的输出结果的各种超标，通过本实施例的方法将其认定为在合理范围内的正常波动。
本发明实施例提供的数据监控的方法，能够根据采集到的用户体征数据进行分类，并根据分类不同，提供不同的超限标准。并以用户体感数据和/或当前计步数据等辅助监控数据加入到用户体征数据监控的有效性判断标准中，以确认当前测试中超标的用户体征数据是否真正的异常，还是仅是因为用户因实际情况变化而导致的正常波动。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同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的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。