基于大数据分析的社区治理方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明实施例涉及社区治理技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的社区治理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

社区作为城市社会系统的基础构成单元，与城市社会经济发展以及个体生活紧密相关。社区治理一般指为实现社区发展的目标，处理社区范围内公共事务的一系列决策和行动的动态过程。

现有技术中，在社区治理时，通过固定的考核规则或者单一的事件完成情况来制定相应的社区治理措施，该种方式不仅无法满足社区用户的多变的需求，也无法有针对性的解决社区中出现的问题，使得社区治理效率低下，且不当的措施会造成成本的浪费。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种基于大数据分析的社区治理方法、装置、设备及存储介质，可以提高社区治理的效率，避免社区治理成本的浪费。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于大数据分析的社区治理方法，该方法包括：

获取目标社区的多维度数据，并对所述多维度数据进行大数据分析获得数据资源目录；所述数据资源目录以设定模式进行展现；

接收用户基于所述数据资源目录输入的配置指令，根据所述配置指令获取目标数据分析结果；

根据所述目标数据分析结果确定社区治理措施。

进一步地，所述多维度数据包括人员维度数据、地点维度数据、事件维度数据、物品维度数据、民情维度数据和组织维度数据。

进一步地，对所述多维度数据进行大数据分析获得数据资源目录，包括：

将所述多维度数据转化为设定标准格式的数据，并对转化后的数据进行清洗操作；

对清洗后的数据按照类别进行整合，获得数据资源目录。

进一步地，根据所述配置指令获取目标数据分析结果，包括：

根据所述配置指令获取目标数据；所述目标数据由至少两个维度的数据组成；

对所述目标数据进行分析处理，获得目标数据分析结果。

进一步地，在根据所述配置指令获取目标数据分析结果之后，还包括：

将地理信息与所述目标数据分析结果进行关联，以使所述目标数据分析结果以地图形式进行展示。

进一步地，在接收用户基于所述数据资源目录输入的配置指令之前，包括：

接收用户输入的认证信息；

根据所述认证信息确定用户的操作权限；

相应的，在接收用户基于所述数据资源目录输入的配置指令，包括：

显示所述操作权限内的数据资源目录，并接收用户基于所述操作权限内的数据资源目录输入的配置指令。

进一步地，所述设定模式包括数据魔方模式。

第二方面，本发明实施例还提供了一种基于大数据分析的社区治理装置，该装置包括：

数据资源目录获取模块，用于获取目标社区的多维度数据，并对所述多维度数据进行大数据分析获得数据资源目录；所述数据资源目录以设定模式进行展现；

目标数据分析结果获取模块，用于接收用户基于所述数据资源目录输入的配置指令，根据所述配置指令获取目标数据分析结果；

社区治理措施确定模块，用于根据所述目标数据分析结果确定社区治理措施。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例所述的基于大数据分析的社区治理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所述的基于大数据分析的社区治理方法。

本发明实施例，首先获取目标社区的多维度数据，并对多维度数据进行大数据分析获得数据资源目录；然后接收用户基于数据资源目录输入的配置指令，根据配置指令获取目标数据分析结果，最后根据目标数据分析结果确定社区治理措施。本发明实施例提供的社区治理方法，将目标社区的多维度数据进行大数据分析后生成数据资源目录，使得确定的社区治理措施更有针对性，可以提高社区治理的效率，避免社区治理成本的浪费。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种基于大数据分析的社区治理方法的流程图；

图2是本发明实施例一中的基于大数据分析的社区治理方法的原理图；

图3是本发明实施例二中的一种基于大数据分析的社区治理装置的结构示意图；

图4是本发明实施例三中的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种基于大数据分析的社区治理方法的流程图，本实施例可适用于对社区进行治理的情况，该方法可以由基于大数据分析的社区治理装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在具有基于大数据分析的社区治理功能的设备中，该设备可以是服务器、移动终端或服务器集群等电子设备。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：

步骤110，获取目标社区的多维度数据，并对多维度数据进行大数据分析获得数据资源目录。

其中，数据资源目录以设定模式进行展现。目标社区可以理解为待治理的由行政划分的城市区域。多维度数据可以包括人员维度数据、地点维度数据、事件维度数据、物品维度数据、民情维度数据和组织维度数据。人员维度数据可以包括目标社区中管理人员的基本信息、职责等信息；地点维度数据可以是覆盖的地区范围；事件维度数据可以包括事件发生的时间、地点、对事件的描述以及对事件的处理情况等信息，如特急事件、紧急事件和常规事件；物品维度数据可以包括物品的类别、物体所在的区域、物品的损害信息及对物品的维护信息等，如管理部件和监控设备等；民情维度数据可以包括目标社区中的民情信息，如对特殊居民的关注、服务信息等；组织维度数据可以包括目标社区中的法人、社会团体、机关单位即个体工商等信息。本实施例中，设定模式可以是数据魔方模式。

具体的，对多维度数据进行大数据分析获得数据资源目录的过程可以是：将多维度数据转化为设定标准格式的数据，并对转化后的数据进行清洗操作；对清洗后的数据按照类别进行整合，获得数据资源目录。

本实施例中，首先将多维度数据汇总至云计算资源池，由云计算资源池对多维度数据进行格式转化及清洗的处理，将多维度数据转化为设定标准格式的数据，然后对设定标准格式的数据进行清洗，将不满足条件的数据清洗掉。将清洗后的数据发送至数据资源集成平台，在数据资源集成平台中对清洗后的数据按照类别进行整合处理，获得数据资源目录。可选的，可在数据资源集成平台中构建大数据分析计算平台，对数据进行分析计算。获得数据资源目录后，以数据魔方模式进行展示。

步骤120，接收用户基于数据资源目录输入的配置指令，根据配置指令获取目标数据分析结果。

其中，用户可以是通过认证且具有一定控制权限的用户。用户基于以数据魔方模式展示的数据资源目录对数据进行配置，终端根据用户输入的配置指令获取目标数据分析结果。

其中，根据配置指令获取目标数据分析结果的方式可以是：根据配置指令获取目标数据；其中，目标数据由至少两个维度的数据组成；对目标数据进行分析处理，获得目标数据分析结果。

具体的，在接收到用户输入的配置指令后，根据配置指令向数据资源集成平台获取由至少两个维度的数据组成的目标数据，然后又大数据分析计算平台对目标数据进行分析处理，获得目标数据分析结果。

可选的，在根据配置指令获取目标数据分析结果之后，还包括如下步骤：将地理信息与目标数据分析结果进行关联，以使目标数据分析结果以地图形式进行展示。

本实施例中，目标数据分析结果中包含有各数据对应的地理位置，利用地理信息系统将地理信息和目标数据分析结果进行关联，将目标数据分析结果以地图形式进行展示，可以使用户直观的看到目标数据分析结果，从而发现社区存在的问题，以及引发问题的原因。

可选的，在接收用户基于数据资源目录输入的配置指令之前，还包括如下步骤：接收用户输入的认证信息；根据认证信息确定用户的操作权限；相应的，在接收用户基于数据资源目录输入的配置指令，包括：显示操作权限内的数据资源目录，并接收用户基于操作权限内的数据资源目录输入的配置指令。

步骤130，根据目标数据分析结果确定社区治理措施。

具体的，在获得目标数据分析结果后，根据目标数据分析结果中包含的社区存在的问题以及引发问题的原因确定相应的社区治理措施，从而指导相关人员对社区进行合理的治理。

示例性的，图2是本发明实施例中的基于大数据分析的社区治理方法的原理图。如图2所示，首先将多维数据汇总至云计算资源池，经云计算资源池处理后，将数据发送至数据资源集成平台，数据资源集成平台对多维数据进行大数据分析获得数据资源目录，并以数据魔方的模式进行展示。通过认证且具有一定控制权限的用户通过数据魔方进行数据配置，根据用户输入的配置指令对目标数据进行分析，获得目标数据分析结果，然后利用地理信息系统将目标数据分析结果以地图的形式进行展示，同时根据目标数据分析结果确定社区管理措施。

本实施例的技术方案，首先获取目标社区的多维度数据，并对多维度数据进行大数据分析获得数据资源目录；然后接收用户基于数据资源目录输入的配置指令，根据配置指令获取目标数据分析结果，最后根据目标数据分析结果确定社区治理措施。本发明实施例提供的社区治理方法，将目标社区的多维度数据进行大数据分析后生成数据资源目录，使得确定的社区治理措施更有针对性，可以提高社区治理的效率，避免社区治理成本的浪费。

实施例二

图3为本发明实施例二提供的一种基于大数据分析的社区治理装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：数据资源目录获取模块210，目标数据分析结果获取模块220和社区治理措施确定模块230。

数据资源目录获取模块210，用于获取目标社区的多维度数据，并对多维度数据进行大数据分析获得数据资源目录；其中，数据资源目录以设定模式进行展现；

目标数据分析结果获取模块220，用于接收用户基于数据资源目录输入的配置指令，根据配置指令获取目标数据分析结果；

社区治理措施确定模块230，用于根据目标数据分析结果确定社区治理措施。

可选的，多维度数据包括人员维度数据、地点维度数据、事件维度数据、物品维度数据、民情维度数据和组织维度数据。

可选的，数据资源目录获取模块210，还用于：

将多维度数据转化为设定标准格式的数据，并对转化后的数据进行清洗操作；

对清洗后的数据按照类别进行整合，获得数据资源目录。

可选的，目标数据分析结果获取模块220，还用于：

根据配置指令获取目标数据；目标数据由至少两个维度的数据组成；

对目标数据进行分析处理，获得目标数据分析结果。

可选的，还包括：关联模块，用于：

将地理信息与目标数据分析结果进行关联，以使目标数据分析结果以地图形式进行展示。

可选的，还包括：认证模块，用于：

接收用户输入的认证信息；

根据认证信息确定用户的操作权限；

相应的，在接收用户基于数据资源目录输入的配置指令，包括：

显示操作权限内的数据资源目录，并接收用户基于操作权限内的数据资源目录输入的配置指令。

可选的，设定模式包括数据魔方模式。

上述装置可执行本发明前述所有实施例所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明前述所有实施例所提供的方法。

实施例三

图4为本发明实施例三提供的一种计算机设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的计算机设备312的框图。图4显示的计算机设备312仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。设备312典型的基于大数据分析的社区治理功能的计算设备。

如图4所示，计算机设备312以通用计算设备的形式表现。计算机设备312的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器316，存储装置328，连接不同系统组件(包括存储装置328和处理器316)的总线318。

总线318表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，isa)总线，微通道体系结构(microchannelarchitecture，mca)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(videoelectronicsstandardsassociation，vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线。

计算机设备312典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备312访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

存储装置328可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)330和/或高速缓存存储器332。计算机设备312可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统334可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如只读光盘(compactdisc-readonlymemory，cd-rom)、数字视盘(digitalvideodisc-readonlymemory，dvd-rom)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线318相连。存储装置328可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块326的程序336，可以存储在例如存储装置328中，这样的程序模块326包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块326通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备312也可以与一个或多个外部设备314(例如键盘、指向设备、摄像头、显示器324等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备312交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备312能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口322进行。并且，计算机设备312还可以通过网络适配器320与一个或者多个网络(例如局域网(localareanetwork，lan)，广域网wideareanetwork，wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器320通过总线318与计算机设备312的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备312使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(redundantarraysofindependentdisks，raid)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理器316通过运行存储在存储装置328中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明上述实施例所提供的基于大数据分析的社区治理方法。

实施例四

本发明实施例四还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的基于大数据分析的社区治理方法。

当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的基于大数据分析的社区治理方法中的相关操作。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机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。计算机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、便携式计算机磁盘、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、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、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。

计算机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、电线、光缆、rf等等，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或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。