行业数据处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种行业数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，在各种服务行业的日常业务流程中，会产生越来越多的行业数据，这些行业数据具备一定的可靠性和广泛性，可以反映了业务获得的特征、规律和运行状况。通过处理和分析这些行业数据，可以帮助用户及时了解业务发展变化，及时制定策略等。
3.由于行业数据的数据量较大，数据维护更频繁，通常会使用冒号将业务指标的名称和不同维度的取值拼接形成一个指标表达方式，例如：“a牌车企：xx型号：乘用车销量：汽车行业：月同比”，然而上述这种表达方式并不能帮助用户清晰知晓哪些是业务指标以及业务指标的度量信息，这样的数据结构，只能用于场景单一的时序数据展示。无论是分析师进行多指标、多维度的复杂分析，还是计算机进行联机数据分析或人工智能计算，都是远远不够的。
4.因此，如何提供一种行业数据指标处理方法，使得数据结构能够清晰表达各个数据的含义，从而为数据分析提供基础，是需要解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的之一在于提供一种行业数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，使得数据结构能够清晰表达各个数据的含义，从而为数据分析提供基础。
6.第一方面，本发明提供一种行业数据处理方法，包括：获取多条待处理行业数据；每条所述待处理行业数据包含指标模板、所述指标模板的度量维度的维度值、以及所述待处理行业数据的更新周期；针对每种所述指标模板，根据所述指标模板对应的所述维度值以及所述更新周期，生成所述指标模板对应的指标元数据，以及所述指标元数据的标识，并根据全部所述指标元数据，生成指标元数据表；若全部所述指标元数据中，存在所述指标模板、所述度量维度以及所述更新周期均相同的目标指标元数据，则基于所述指标模板、所述度量维度以及所述更新周期，生成所述目标指标元数据对应的指标簇以及所述指标簇的标识，并根据全部所述指标簇，生成指标簇数据表；根据所述指标元数据的标识、以及所述指标元数据中的所述维度值的标识，生成第一对应关系，并基于全部所述第一对应关系，生成指标元数据与维度值关联数据表、以及根据所述目标指标元数据的标识和所述指标簇的标识，生成第二对应关系，并基于全部所述第二对应关系，生成指标元数据与指标簇关联数据表。
7.第二方面，本发明提供一种行业数据处理装置，包括：
8.获取模块，用于获取多条待处理行业数据；每条所述待处理行业数据包含指标模板、所述指标模板的度量维度的维度值、以及所述待处理行业数据的更新周期；
9.生成模块，用于针对每种所述指标模板，根据所述指标模板对应的所述维度值以
及所述更新周期，生成所述指标模板对应的指标元数据，以及所述指标元数据的标识，并根据全部所述指标元数据，生成指标元数据表；
10.所述生成模块，还用于若全部所述指标元数据中，存在所述指标模板、所述度量维度以及所述更新周期均相同的目标指标元数据，则基于所述指标模板、所述度量维度以及所述更新周期，生成所述目标指标元数据对应的指标簇以及所述指标簇的标识，并根据全部所述指标簇，生成指标簇数据表；
11.所述生成模块，还用于根据所述指标元数据的标识、以及所述指标元数据中的所述维度值的标识，生成第一对应关系，并基于全部所述第一对应关系，生成指标元数据与维度值关联数据表、以及根据所述目标指标元数据的标识和所述指标簇的标识，生成第二对应关系，并基于全部所述第二对应关系，生成指标元数据与指标簇关联数据表。
12.第三方面，本发明提供一种设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器可执行所述计算机程序以实现第一方面所述的方法。
13.第四方面，本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
14.本发明提供的行业数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：针对待处理行业数据的每种指标模板，根据指标模板对应的维度值以及更新周期，生成指标元数据，以及指标元数据的标识，并根据全部指标元数据，生成指标元数据表；基于指标模板、度量维度以及更新周期，生成指标簇以及指标簇数据表；根据指标元数据的标识、以及指标元数据中的维度值的标识的第一对应关系生成指标元数据与维度值关联数据表、根据目标指标元数据的标识和指标簇的标识的第二对应关系生成指标元数据与指标簇关联数据表。本发明能够对行业数据进行关联存储管理，而且通过指标元数据以及指标簇的方式使得行业数据的表达方式清晰明了，为后续数据分析提供数据基础。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
16.图1为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图；
17.图2为本发明实施例提供的行业数据处理方法的示意性流程图；
18.图3为本发明实施例提供的行业数据统计表的示例图；
19.图4为本发明实施例提供的另一种行业数据处理方法的示意性流程图之一；
20.图5为本发明实施例提供的另一种行业数据处理方法的示意性流程图之二；
21.图6为本发明实施例提供的另一种行业数据处理方法的示意性流程图之三；
22.图7为本发明实施例提供的另一种行业数据处理方法的示意性流程图之四；
23.图8为本发明实施例提供的行业数据处理装置的功能模块图。
具体实施方式
24.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
25.因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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。
26.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
27.在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
28.此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
29.需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。
30.目前，在各种服务行业，例如金融行业、媒体行业等的日常业务流程中，会产生越来越多的行业数据，这些行业数据具备一定的可靠性和广泛性，可以反映了业务获得的特征、规律和运行状况。
31.为了行业间的相互发展，各个不同服务行业之间会通过数据清单进行数据流通，以供不同服务行业基于获得的行业数据进行分析，可以帮助用户及时了解业务发展变化，及时制定策略等。
32.例如，在投资研究领域中，投资研究的数据化程度相对较低、形态多样，金融机构内和金融机构间数据交换频繁、业务发展迅速。
33.然而，由于行业数据的数据量较大，数据维护更频繁，通常会使用冒号将业务指标的名称和不同维度的取值拼接形成一个指标表达方式，例如：“a牌汽车：x型号：乘用车销量：汽车行业：月同比”，这种数据的表达方式通常为一个时间序列的衍生指标，但是衍生指标由哪个指标模板而生，每个冒号间的词语是什么含义，并不在数据流通的清单之内，例如“a牌汽车：x型号：乘用车销量：汽车行业：月同比”，这样的数据结构，用户无从知晓“a牌汽车”究竟表达的是股票还是企业，因此并不能帮助用户清晰知晓哪些是业务指标以及业务指标的度量信息，这样的数据结构，只能用于场景单一的时序数据展示。无论是分析师进行多指标、多维度的复杂分析，还是计算机进行联机数据分析或人工智能计算，都是远远不够的。
34.为了解决上述问题本发明实施例提供的一种行业数据处理方法，在介绍本发明实施例提供的行业数据处理方法之前，首先介绍本发明实施例涉及的相关术语。
35.(1)指标模板：是用来衡量某一个业务的统一的标准，具有唯一明确的名称，如产品销售量、采购价、销售价等。
36.(2)实体(也就是本发明实施例中的目标行业对象)：是参与业务生成活动的对象，常见的实体类型有公司、地域、产品、证券等。
37.(3)度量维度：是业务指标的观察角度，例如汽车，会分成不同汽车类型、不同汽车型号等等。常见的维度有地区、公司、产品、型号等，同时还可以分为原子维度和非原子维度，原子维度指在同一个逻辑下互斥且完备的划分标注，非原子维度则是在原子维度上进行组合，用以满足统计的需求。可以理解为，非原子维度与原子维度之间存在父子关系或者组合关系，例如，车企和车型之间存在父子关系，车企是一个非原子维度，车型是一个原子维度；再例如，地区维度为例，其中a省、a市均是地区维度，其中，a市位于a省内，所以a省是一个非原子维度，a市则是一个原子维度；再例如，a组织是由多个国组合而成，a组织与这些国之间属于组合关系，那么a组织是一个非原子维度，各个国属于原子维度。
38.(4)指标元数据：通过指标模板、实体和度量维度表征的数据，形如：i＝f(i
t
,e,xi)，其中，i表征指标元数据；i
t
表征指标模板；xi表征指标i的维度向量；e表征实体取值，常用实体包括地域、公司、证券等；f表征组合函数，表示取指标模板为i
t
，维度值为xi，实体为e的指标。
39.(5)指标值：指标模板在不同度量维度下的取值，形如：v＝g(i,t)，其中，i表征指标元数据；t表征特定时间点；g表征取值函数，表示取指标元数据为i，在时间节点为t的指标值。
40.(6)指标簇：具有相同指标模板、相同度量维度的指标元数据组合而成的指标数据。
41.下面介绍本发实施例提供的一种电子设备，该电子设备可以用来执行本发明实施例提供的行业数据处理方法，请参见图1，图1为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
42.如图1所示，电子设备100包括存储器101、处理器102和通信接口103，该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
43.存储器101可用于存储软件程序及模块，如本发明实施例提供的行业数据处理装置300的指令/模块，可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器101中或固化在电子设备100的操作系统(operating system，os)中，处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
44.其中，存储器101可以是但不限于，随机存取存储器(random access memory，ram)，只读存储器(read only memory，rom)，可编程只读存储器(programmable read-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasable programmable read-only memory，eprom)，电可擦除只读存储器(electric erasable programmable read-only memory，eeprom)等。
45.处理器102可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器102可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门
阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
46.可以理解，图1所示的结构仅为示意，电子设备100还可以包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
47.下面介绍本发明实施例提供的一种行业数据处理方法，请参见图2，图2为本发明实施例提供的行业数据处理方法的示意性流程图，该方法可以以图1中的电子设备为执行主体，该方法可以包括：
48.s201,获取多条待处理行业数据。
49.其中，每条待处理行业数据包含指标模板、指标模板的度量维度的维度值、以及待处理行业数据的更新周期。
50.例如，在某汽协中获取到所有车企中所有乘用车的每月销量数据，其中，指标模板则为销量，度量维度为车企和乘用车，更新周期为每月。
51.在一种可能的实施方式中，可以通过各种渠道去获取上述待处理行业数据。例如：在汽车行业下，每个城市每月都会更新的行业数据，可以通过爬虫技术从对应的数据维护平台进行爬取；再例如，在非银行业下，各个证券公司的各种指标均会被公布在年报数据中，因此可以通过nlp方法自动解析年报数据，并且导出指标以及对应的指标值。
52.为了方便执行后续处理过程，在获得待处理行业数据之后，本发明实施例还可以对上述待处理业务进行分层统一处理，从而可以在处理后的待处理行业数据中进行指标元数据以及指标簇的生成，提高了数据处理效率。
53.因此，本发明实施例还给出了一种可能的实施方式，即：
54.获取行业数据统计表；
55.其中，该行业数据统计表如图3所示，图3为本发明实施例提供的行业数据统计表的示例图，该表可以维护每种指标模板在不同度量维度下的指标值。可以看出，该行业数据统计表中具有指标模板对应的第一信息例、度量维度对应的第二信息列以及实体对应的第三信息列；
56.响应用户操作，将每条待处理行业数据的指标模板与第一信息列对应，并将该指标模板在度量维度下的指标值与第二信息列对应，以及将实体第三信息列对应。
57.s202，针对每种指标模板，根据指标模板对应的维度值以及更新周期，生成指标模板对应的指标元数据，以及指标元数据的标识，并根据全部指标元数据，生成指标元数据表。
58.在本发明实施例中，可以按照特定的方式将指标模板，维度值，更新周期进行拼接，从而生成指标元数据，例如，每条指标元数据使用英文冒号将指标模板，维度值，更新周期分隔开，然后多个维度值通过下划线进行分割。
59.例如，继续参见图3，指标模板有“销量”和“销售价”，度量维度有“车企”和“车型”，针对指标模板“销量”，以第三行数据为例，可以生成的指标元数据为“销量:品牌1_aa型:月”。再例如，针对指标模板“销售价”以第三行数据为例，生成的指标元数据为“销售价:品牌1_aa型:月”，这里的“品牌1”同时为该指标模板的实体。
60.本发明实施例还可以为每个指标元数据分配一个标识，该标识为后续进行数据提
取提供的依据，防止数据提取错误，提高了数据处理准确性。
61.在获得全部指标元数据以及每个指标元数据对应的标识之后，可以生成指标元数据表，本发明实施例中的指标元数据表可以如表1所示，该指标元数据表是用来维护指标模板数据，维度值数据，实体数据组合而成的指定某个特定指标的数据，它直接跟指标值关联。
62.表1
[0063][0064]
s203，若全部指标元数据中，存在指标模板、度量维度以及更新周期均相同的目标指标元数据，则基于指标模板、度量维度以及更新周期，生成目标指标元数据对应的指标簇以及指标簇的标识，并根据全部指标簇，生成指标簇数据表。
[0065]
例如，继续参见图3，针对指标模板“销量”，生成的指标元数据可以有“销量:品牌1_aa型:月”、“销量:品牌1_bb型:月”等，针对指标模板“销售价”，生的指标元数据有“销售价:品牌1_aa型:月”，可以看出，“销量:品牌1_aa型:月”、“销量:品牌1_bb型:月”中的“指标模板”均为销量，度量维度均为“车企”和“车型”、更新周期均为月，因此，这两条指标元数据可以组合而成一个指标簇为“销量:车企_车型:月”；针对“销量:品牌1_aa型:月”和“销售价:品牌1_aa型:月”这两条指标元数据，两者的指标元数据并不同，因此无法生成同一指标簇。
[0066]
本发明实施例还为每个条指标簇分配标识，该标识用于后续建立指簇与指标元数据关联数据表提供的保证。
[0067]
本发明实施例生成的指标簇数据表可以如表2所示，该表用于存放指标簇数据。
[0068]
表2
[0069][0070]
通过上述实施方式，可以将相同度量维度、相同指标模板以及相同数据更新周期的行业数据统一关联在一起，对后期数据分析提供的指导。
[0071]
s204，根据指标元数据的标识、以及指标元数据中的维度值的标识，生成第一对应关系，并基于全部第一对应关系，生成指标元数据与维度值关联数据表、以及根据目标指标元数据的标识和指标簇的标识，生成第二对应关系，并基于全部第二对应关系，生成指标元数据与指标簇关联数据表。
[0072]
本发明实施例为了将生成同一指标簇的多条指标元数据进行关联，还可以为指标簇分配标识，并建立指标簇的标识与指标元数据的标识之间的对应关系，并基于这种对应关系，生成指标簇与指标元数据关联数据表。
[0073]
本发明实施提供的指标簇与指标元数据关联数据表如表3所示，该表用作存放指标元数据与指标簇关联，由于指标元数据与指标值是多对多的映射，即一个指标可能被多个指标簇包含，这些指标簇可能是父子关系，一个指标簇也可以包含多个指标，所以需要该表进行存放关联关系。
[0074]
表3
[0075][0076]
为了方便确定每条指标元数据中度量维度对应的维度值，本发明实施例建立了每条指标元数据与该维度值之间的对应关系，并基于这种对应关系生成指标元数据与维度值关联数据表。
[0077]
本发明实施生成的指标元数据与维度值关联数据表如表4所示，该表用作存放指标元数据与维度值关联，由于指标元数据与指标值是多对多的映射，即一个指标可能对应多个维度值，一个维度值可能被多个指标使用，所以需要该表进行存放关联关系。
[0078]
表4
[0079][0080]
例如，继续参见图3，假设生成的指标元数据为“销售价:品牌1_aa型:月”，其中，“品牌1”和“aa型”是该条指标元数据对应的两个维度值，因此，可以为这两个维度值分配标识，并分别建立“品牌1”和“aa型”与“销售价”之间的对应关系，基于全部对应关系可以生成指标元数据与维度值关联数据表。
[0081]
从上述表4中可以看出，指标元数据与维度值关联数据表中还维护有各个维度值的顺序，这种顺序信息可以后续指定各个维度值的展示策略提供数据基础。
[0082]
在可选的实施方式中，本发明实施例还可以生成指标模板数据表，请参见图4，图4为本发明实施例提供的另一种行业数据处理方法的示意性流程图之一：
[0083]
s205，针对每条指标元数据，根据指标元数据中的指标模板对应的标识,类型信息以及层级信息，生成指标模板数据表。
[0084]
在本发明实施例中，层级信息表征该指标模板是否是衍生的指标模板，指标模板中可通过计算去获得衍生的指标模板，例如“gdp同比”这个指标模板可以通过“gdp”去对特定时间使用特定规则进行运算获得。值得注意的是，并不是所有的衍生出来的指标模板都是通过运算获得的，当原子性质的指标模板不存在时，衍生出来的指标模板还可以通过导入的方式传入。
[0085]
本发明实施例提供的指标模板数据表可以参见表5，该表用作定义指标模板。
[0086]
表5
[0087][0088]
可以看出，上述表中的父级即表明指标模板的层级信息，若一个指标模板是衍生模板，则在表中维护有层级信息以及衍生类型，若不是则该行信息可以为空。
[0089]
需要注意的是，在生成指标模板数据表的过程中，指标模板可能存在多个业务含义相同的名称，例如“pe”和“市盈率”指代的是同一个东西，此时可以由数据管理人员确定采用哪个为标准存放到数据表中。
[0090]
在可选的实施方式中，本发明实施例还可以生成指标值数据表，请参见图5，图5为本发明实施例提供的另一种行业数据处理方法的示意性流程图之二：
[0091]
s206，针对每条指标元数据，根据指标元数据的标识、指标模板在度量维度下的指标值、以及指标值对应的时间信息，生成指标值数据表。
[0092]
本发明实施例生成的指标值数据表可以如表6所示，该表用作存放指标值表，指标值是指标元数据在特定时间的数值。
[0093]
表6
[0094][0095]
在可选的实施方式中，本发明实施例还可以生成指标模板数据表，请参见图6，图6为本发明实施例提供的另一种行业数据处理方法的示意性流程图之三：
[0096]
s207，针对每条待处理行业数据，根据生成待处理业务的目标行业对象、目标行业对象的标识，生成目标行业对象信息表。
[0097]
本发明实施例生成的目标行业对象信息表可以如表7所示，该表用作存放实体数据，目标行业对象可以但不限于是证券，公司，行业，地区等，可能不同类型的目标行业对象可以拥有相同的名字，如公司名与发行的股票一样，所以要引入实体类型区分。
[0098]
表7
[0099][0100][0101]
在可选的实施方式中，本发明实施例还可以生成指标模板数据表，请参见图7，图7为本发明实施例提供的另一种行业数据处理方法的示意性流程图之四：
[0102]
s208，针对全部度量维度，根据度量维度对应的全部度量值、以及每个度量值的标识，生成维度值数据表。
[0103]
本发明实施例生成的维度值数据表可以如表8所示，该表用作存放维度值数据。
[0104]
表8
[0105][0106]
例如，继续以图3所示，其中，维度值的名称有“车企”和“车型”，针对“车企”，维度值有“品牌1”、“品牌2”和“品牌3”，针对“车型”，维度值有“aa型”、bb型”、“a型”和“ii型”。
[0107]
需要说明的是，上述步骤s205、步骤s206、步骤s207以及步骤s208可以同时执行，也可以分开执行，此处不作限定，因此，本发明实施例可以同时生成上述各种数据表，也可以根据不同的需求在不同时间生成上述各种数据表。
[0108]
在可选地的实施方式中，本发明实施例在获得待处理行业数据之后可以将待处理行业数据全部统计到行业数据统计表中，为了避免数据冗余，本发明实施例还提供了一种
可能的实施方式：
[0109]
a1，针对每条待处理行业数据中的目标度量维度，确定目标度量维度是否在预生成的行业数据统计表中；其中行业数据统计表用于维护每种指标模板在不同维度下的指标值；其中，目标度量维度为全部度量维度中的任意一个；
[0110]
a2，若存在，则响应用户操作，将待处理行业数据中的指标模板在目标度量维度下的指标值与目标度量维度对应的信息列对应；
[0111]
a3，若不存在，则根据目标度量维度，生成目标度量维度对应的信息列，并执行响应用户操作，将待处理行业数据中的指标模板在目标度量维度下的指标值与目标度量维度对应的信息列对应的步骤。
[0112]
例如，在获取到乘用车每月销量数据以后，这里的指标模板的度量维度为“车企”和“车型”，首先确定行业数据统计表中是否存在“车企”，“车型”这两个维度，若不存在，则在行业数据统计表中新增“车企”和“车型”对应的信息列，若已经存在，则不需要新增。
[0113]
其中，针对指标模板和实体，也可以通过与上述步骤a1至a3的实现方式，从而可以保证每条待处理行业数据能够完整保存在行业数据统计表中。
[0114]
在可选的实施方式中，本发明实施例还可以基于上面生成的各种表，提供一种行业数据展示的实施方式，即：
[0115]
b1,当获取到展示操作指令，根据获得的指标簇的标识，从指标元数据与指标簇关联数据表中，确定目标指标元数据；
[0116]
b2,从指标元数据与维度值关联数据表中，确定目标指标元数据对应的全部维度值的标识，并基于全部维度值的标识，从预生成的维度值信息表中提取全部维度；
[0117]
b3根据目标指标元数据的标识，从预生成的指标值数据表中，提取全部指标值；
[0118]
b4,将全部维度以及每个维度下的指标值进行展示。
[0119]
通过上述方式对业务指标进行标准化以后，即可在前端结构化的去观察这些指标。
[0120]
请参见图8，图8为本发明实施例提供的行业数据处理装置的功能模块图，该行业数据处理装置300可以包括：
[0121]
获取模块310，用于获取多条待处理行业数据；每条待处理行业数据包含指标模板、指标模板的度量维度的维度值、以及待处理行业数据的更新周期；
[0122]
生成模块320，用于针对每种指标模板，根据指标模板对应的维度值以及更新周期，生成指标模板对应的指标元数据，以及指标元数据的标识，并根据全部指标元数据，生成指标元数据表；
[0123]
生成模块320，还用于若全部指标元数据中，存在指标模板、度量维度以及更新周期均相同的目标指标元数据，则基于指标模板、度量维度以及更新周期，生成目标指标元数据对应的指标簇以及指标簇的标识，并根据全部指标簇，生成指标簇数据表；
[0124]
生成模块320，还用于根据指标元数据的标识、以及指标元数据中的维度值的标识，生成第一对应关系，并基于全部第一对应关系，生成指标元数据与维度值关联数据表、以及根据目标指标元数据的标识和指标簇的标识，生成第二对应关系，并基于全部第二对应关系，生成指标元数据与指标簇关联数据表。
[0125]
在可选的实施方式中，生成模块320，还用于针对每条指标元数据，根据指标元数
据中的指标模板对应的标识、类型信息以及层级信息，生成指标模板数据表。
[0126]
在可选的实施方式中，生成模块320，还用于针对每条指标元数据，根据指标元数据的标识、指标模板在度量维度下的指标值、以及指标元数据对应的时间信息，生成指标值数据表。
[0127]
在可选的实施方式中，生成模块320，还用于针对每条待处理行业数据，根据生成待处理业务的目标行业对象、目标行业对象的标识，生成目标行业对象信息表。
[0128]
在可选的实施方式中，生成模块，还用于针对全部度量维度，根据度量维度对应的全部度量值、以及每个度量值的标识，生成维度值数据表。
[0129]
在可选的实施方式中，还包括确定模块，用于针对每条待处理行业数据中的目标度量维度，确定目标度量维度是否在预生成的行业数据统计表中；其中行业数据统计表用于维护每种指标模板在不同维度下的指标值；其中，目标度量维度为全部度量维度中的任意一个；若存在，则响应用户操作，将待处理行业数据中的指标模板在目标度量维度下的指标值与目标度量维度对应的信息列对应；若不存在，则根据目标度量维度，生成目标度量维度对应的信息列，并执行响应用户操作，将待处理行业数据中的指标模板在目标度量维度下的指标值与目标度量维度对应的信息列对应的步骤。
[0130]
在可选的实施方式中，还包括展示模块，用于当获取到展示操作指令，根据获得的指标簇的标识，从指标元数据与指标簇关联数据表中，确定目标指标元数据；从指标元数据与维度值关联数据表中，确定目标指标元数据对应的全部维度值的标识，并基于全部维度值的标识，从预生成的维度值信息表中提取全部维度；根据目标指标元数据的标识，从预生成的指标值数据表中，提取全部指标值；将全部维度以及每个维度下的指标值进行展示。
[0131]
本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式中任一项的行业数据处理方法。该计算机存储介质可以是，但不限于，u盘、移动硬盘、rom、ram、prom、eprom、eeprom、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0132]
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。