一种北向数据处理方法、装置、服务器及存储介质与流程

1.本发明涉及北向数据处理技术领域，具体为一种北向数据处理方法、装置、服务器及存储介质。


背景技术：

2.路测是通信行业中对道路无线信号的一种最常用的测试方法，主要用于获得服务小区信号强度、话音质量、信号强度指示、信号质量指示等评价指标，对网络质量进行评估，进而对无线网络进行优化。
3.路测数据分析是基于对路测数据的无线指标(rsrp、sinr)、业务指标(下载速率、mos、volte接通/掉话、vonr接通/掉话等)的判断识别质差问题路段，再结合其他无线指标判断出问题根因。但是，仅仅依靠路测数据自身的无线指标，无法完全分析出质差问题的准确根因，比如邻区漏配、设备故障告警、站点拆除、新增站点、小区间干扰、高负荷、参数调整等。北向数据，如设备告警(fm)、性能数据(pm)、参数(cm)，综合资源数据。
4.而在现有技术中，在经过数据处理之后，未将和路测数据与北向数据联合分析，使得未能深入的分析出质差路段的问题根因，导致分析结果准确性较差、降低了分析效率，因此本发明需要设计一种北向数据处理方法、装置、服务器及存储介质来解决上述出现的问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种北向数据处理方法、装置、服务器及存储介质，解决了背景技术中提到的在经过数据处理之后，未将和路测数据与北向数据联合分析，使得未能深入的分析出质差路段的问题根因，导致分析结果准确性较差、降低了分析效率问题。
6.为了解决上述问题，本发明提供了一种技术方案：
7.一种北向数据处理方法，所述方法应用于服务器，所述方法包括以下步骤：
8.s1、北向数据采集：获取数据采集权限，筛选目标文件，并进行及时传输；
9.s2、北向数据存储：设置可视化的元数据字典，对原始北向数据进行分类储存；
10.s3、北向数据解析：根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成结构化北向数据；
11.s4、北向数据清洗：对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据；
12.s5、调用根因分析算法：路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算；
13.s6、输出分析报告：载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告。
14.作为优选，所述步骤s1中北向数据采集的具体方法包括以下步骤：
15.s101、连接外部文件系统，并进行鉴权，获取数据采集权限；
16.s102、获取外部分布式文件系统的存储路径下的文件信息，并筛选目标文件；
17.s103、获取文件并传输到路测平台分布式文件系统。
18.作为优选，所述步骤s2中北向数据存储的具体方法包括以下步骤：
19.s201、预先设置可视化的元数据字典，元数据字典包括分布式文件系统中存储的目标北向数据的描述信息；
20.s202、根据数据描述信息对原始北向数据进行分类，将不同类别的原始北向数据存储至分布式文件系统的不同存储区域，即进行分区存储，分布式文件系统为hadoop分布式文件系统，将原始北向数据分区存储至分布式文件系统是指将原始北向数据存储至spark计算框架的hive库中。
21.作为优选，所述步骤s3中北向数据解析的具体方法为：根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成易于理解的结构化北向数据，由于不同北向数据类型和存储文件系统不同，为了避免不同格式的原始北向数据产生混淆，其文件类型也不相同；
22.原始北向数据包括结构化数据和非结构化数据，原始北向数据为常用的文件类型，如xls、doc、txt、xml、csv文件类型；原始北向数据为通过常用的压缩文件类型，如zip、tar、gz压缩文件类型，结构化数据可以直接使用，非结构化数据需要根据预设标准数据结构对所述原始北向数据进行解析，得到结构化路测数据。
23.作为优选，所述步骤s4中北向数据清洗的具体方法包括以下步骤：
24.s401、对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据，使存储的数据更加精简，清洗数关键指标，便于后续算法使用，回填缺失字段值；
25.s402、通过对结构化北向数据中的相关字段进行验证，进行执行无效数据过滤操作，当结构化北向数据中没有相关字段的数值时，则认为该结构化北向数据为无效数据，将其过滤掉；
26.s403、通过使用预设的公式进行执行清洗，通过已有指标的综合计算得到新的指标字段，通过和其他具有共同关键字段的数据进行关联进行执行回填缺失字段值操作，从而将缺失的字段补填，提高数据质量。
27.作为优选，所述步骤s5中调用根因分析算法的具体方法包括以下步骤：
28.s501、路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算；
29.s502、采用根因分析算法，用户通过可视化编程界面编写的数据算法、数据导入接口导入的数据算法，通过可视化编程界面直接进行编程操作，编写目标数据算法。
30.作为优选，所述步骤s6中输出分析报告的具体方法包括以下步骤：
31.s601、载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告，质差根因分析报告为直接的数据报告、图形报告；
32.s602、将路测分析报告的数据导出到其他数据库系统中，以供网页查询调用。
33.一种北向数据处理装置，作为优选，所述装置应用于服务器，所述装置包括北向数据采集模块、北向数据存储模块、北向数据解析模块、北向数据清洗模块、调用根因分析算法模块、输出分析报告模块，所述北向数据采集模块的输出端与北向数据存储模块的输入
端通讯连接，所述北向数据存储模块的输出端与北向数据解析模块的输入端通讯连接，所述北向数据解析模块的输出端与北向数据清洗模块的输入端通讯连接，所述北向数据清洗模块的输出端与调用根因分析算法模块的输入端通讯连接，所述调用根因分析算法模块的输出端与输出分析报告模块的输入端通讯连接；
34.所述北向数据采集模块用于获取数据采集权限，筛选目标文件，并进行及时传输至所述北向数据存储模块内部；
35.所述北向数据存储模块用于设置可视化的元数据字典，对原始北向数据进行分类储存，所述北向数据存储模块同时将北向数据发送至所述北向数据解析模块内部；
36.所述北向数据解析模块用于根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成结构化北向数据，所述北向数据解析模块同时将结构化北向数据发送至所述北向数据清洗模块内部；
37.所述北向数据清洗模块用于对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据，所述北向数据清洗模块同时将目标北向数据发送至所述调用根因分析算法模块内部；
38.所述调用根因分析算法模块用于路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算，所述调用根因分析算法模块同时将分析计算结果发送至所述输出分析报告模块内部；
39.所述输出分析报告模块用于载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告。
40.一种服务器，作为优选，所述服务器包括北向数据处理器和北向数据可读存储介质，所述北向数据可读存储介质存储能够被所述北向数据处理器执行的机器可执行指令，所述北向数据处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-7任一项所述的数据处理方法的方法步骤。
41.一种可读存储介质，作为优选，所述北向数据可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被所述北向数据处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的数据处理方法的方法步骤。
42.本发明的有益效果是：本发明通过设置包括北向数据采集模块、北向数据存储模块、北向数据解析模块、北向数据清洗模块、调用根因分析算法模块、输出分析报告模块，构建完善的操作流程、装置、服务器和存储介质，在路测数据的根因分析中增加了北向数据，如设备告警、性能数据、参数，综合资源数据等，使得根因分析结果更加丰富，可输出邻区漏配、设备故障告警、站点拆除、新增站点、小区间干扰、高负荷、参数调整等根因类型，能更深入的分析出质差路段的问题根因，提供分析结果准确性、提高分析效率，方便对数据及相应的分析结果进行管理、可视化和存储，有助于通过互联网云管控实现数据管理，提高数据处理的智能化水平。
附图说明：
43.为了易于说明，本发明由下述的具体实施及附图作以详细描述。
44.图1是本发明一种北向数据处理方法、装置、服务器及存储介质的处理方法流程图；
45.图2是本发明一种北向数据处理方法、装置、服务器及存储介质的北向数据采集方法流程图。
具体实施方式：
46.如图1和图2，本具体实施方式采用以下技术方案：
47.一种北向数据处理方法，所述方法应用于服务器，所述方法包括以下步骤：
48.s1、北向数据采集：获取数据采集权限，筛选目标文件，并进行及时传输；所述步骤s1中北向数据采集的具体方法包括以下步骤：
49.s101、连接外部文件系统，并进行鉴权，获取数据采集权限；
50.s102、获取外部分布式文件系统的存储路径下的文件信息，并筛选目标文件；
51.s103、获取文件并传输到路测平台分布式文件系统；
52.s2、北向数据存储：设置可视化的元数据字典，对原始北向数据进行分类储存；所述步骤s2中北向数据存储的具体方法包括以下步骤：
53.s201、预先设置可视化的元数据字典，元数据字典包括分布式文件系统中存储的目标北向数据的描述信息，包括表名称、字段名称、字段类型、字段描述、数据生命周期、分区信息(如时间分区、空间分区)、数据分隔符、数据存储路径；
54.s202、根据数据描述信息对原始北向数据进行分类，将不同类别的原始北向数据存储至分布式文件系统的不同存储区域，即进行分区存储，分布式文件系统为hadoop分布式文件系统，将原始北向数据分区存储至分布式文件系统是指将原始北向数据存储至spark计算框架的hive库中；
55.s3、北向数据解析：根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成结构化北向数据；所述步骤s3中北向数据解析的具体方法为：根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成易于理解的结构化北向数据，由于不同北向数据类型和存储文件系统不同，为了避免不同格式的原始北向数据产生混淆，其文件类型也不相同；
56.原始北向数据包括结构化数据和非结构化数据，原始北向数据为常用的文件类型(即原始北向数据的存储文件)，如xls、doc、txt、xml、csv文件类型；原始北向数据为通过常用的压缩文件类型，如zip、tar、gz压缩文件类型，结构化数据可以直接使用，非结构化数据需要根据预设标准数据结构对所述原始北向数据进行解析，得到结构化路测数据，预设标准数据结构是hive库所存储的数据的一种结构；
57.s4、北向数据清洗：对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据；所述步骤s4中北向数据清洗的具体方法包括以下步骤：
58.s401、对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据，使存储的数据更加精简，清洗数关键指标，便于后续算法使用，回填缺失字段值；
59.s402、通过对结构化北向数据中的相关字段进行验证，进行执行无效数据过滤操作，当结构化北向数据中没有相关字段的数值时，则认为该结构化北向数据为无效数据，将其过滤掉，例如，对结构化北向数据中的“小区名称”字段进行验证，若一个结构化北向数据没有“小区名称”的值，则认为该结构化北向数据为无效数据；
60.s403、通过使用预设的公式进行执行清洗，通过已有指标的综合计算得到新的指
标字段，通过和其他具有共同关键字段的数据进行关联进行执行回填缺失字段值操作，从而将缺失的字段补填，提高数据质量；
61.s5、调用根因分析算法：路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算；所述步骤s5中调用根因分析算法的具体方法包括以下步骤：
62.s501、路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算；
63.s502、采用根因分析算法，用户通过可视化编程界面编写的数据算法、数据导入接口导入的数据算法，通过可视化编程界面直接进行编程操作，编写目标数据算法，如5g低速率、5g无驻留、4g质差、mos质差、volte未接通、volte掉话、vonr未接通、vonrsrp掉话；
64.s6、输出分析报告：载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告；所述步骤s6中输出分析报告的具体方法包括以下步骤：
65.s601、载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告，质差根因分析报告为直接的数据报告、图形报告，此图形报告可生成pdf格式导出；
66.s602、将路测分析报告的数据导出到其他数据库系统中，以供网页查询调用，支持pg、mysql、oracle等关系型数据库的导入，还可将此报告下载至本地pc端存储查阅。
67.一种北向数据处理装置，进一步的，所述装置应用于服务器，所述装置包括北向数据采集模块、北向数据存储模块、北向数据解析模块、北向数据清洗模块、调用根因分析算法模块、输出分析报告模块，所述北向数据采集模块的输出端与北向数据存储模块的输入端通讯连接，所述北向数据存储模块的输出端与北向数据解析模块的输入端通讯连接，所述北向数据解析模块的输出端与北向数据清洗模块的输入端通讯连接，所述北向数据清洗模块的输出端与调用根因分析算法模块的输入端通讯连接，所述调用根因分析算法模块的输出端与输出分析报告模块的输入端通讯连接；
68.所述北向数据采集模块用于获取数据采集权限，筛选目标文件，并进行及时传输至所述北向数据存储模块内部；
69.所述北向数据存储模块用于设置可视化的元数据字典，对原始北向数据进行分类储存，所述北向数据存储模块同时将北向数据发送至所述北向数据解析模块内部；
70.所述北向数据解析模块用于根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成结构化北向数据，所述北向数据解析模块同时将结构化北向数据发送至所述北向数据清洗模块内部；
71.所述北向数据清洗模块用于对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据，所述北向数据清洗模块同时将目标北向数据发送至所述调用根因分析算法模块内部；
72.所述调用根因分析算法模块用于路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算，所述调用根因分析算法模块同时将分析计算结果发送至所述输出分析报告模块内部；
73.所述输出分析报告模块用于载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告。
74.一种服务器，进一步的，所述服务器包括北向数据处理器和北向数据可读存储介质，所述北向数据可读存储介质存储能够被所述北向数据处理器执行的机器可执行指令，
所述北向数据处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-7任一项所述的数据处理方法的方法步骤。
75.一种可读存储介质，进一步的，所述北向数据可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被所述北向数据处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的数据处理方法的方法步骤。
76.实施例1
77.s1、北向数据采集：获取数据采集权限，筛选目标文件，并进行及时传输；连接外部文件系统，并进行鉴权，获取数据采集权限；获取外部分布式文件系统的存储路径下的文件信息，并筛选目标文件；获取文件并传输到路测平台分布式文件系统；
78.s2、北向数据存储：设置可视化的元数据字典，对原始北向数据进行分类储存；预先设置可视化的元数据字典，元数据字典包括分布式文件系统中存储的目标北向数据的描述信息，包括表名称、字段名称、字段类型、字段描述、数据生命周期、分区信息(如时间分区、空间分区)、数据分隔符、数据存储路径；根据数据描述信息对原始北向数据进行分类，将不同类别的原始北向数据存储至分布式文件系统的不同存储区域，即进行分区存储，分布式文件系统为hadoop分布式文件系统，将原始北向数据分区存储至分布式文件系统是指将原始北向数据存储至spark计算框架的hive库中；
79.s3、北向数据解析：根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成结构化北向数据；所述步骤s3中北向数据解析的具体方法为：根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成易于理解的结构化北向数据，由于不同北向数据类型和存储文件系统不同，为了避免不同格式的原始北向数据产生混淆，其文件类型也不相同；原始北向数据包括结构化数据和非结构化数据，原始北向数据为常用的文件类型(即原始北向数据的存储文件)，如xls、doc、txt、xml、csv文件类型；原始北向数据为通过常用的压缩文件类型，如zip、tar、gz压缩文件类型，结构化数据可以直接使用，非结构化数据需要根据预设标准数据结构对所述原始北向数据进行解析，得到结构化路测数据，预设标准数据结构是hive库所存储的数据的一种结构；
80.s4、北向数据清洗：对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据；对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据，使存储的数据更加精简，清洗数关键指标，便于后续算法使用，回填缺失字段值；通过对结构化北向数据中的相关字段进行验证，进行执行无效数据过滤操作，当结构化北向数据中没有相关字段的数值时，则认为该结构化北向数据为无效数据，将其过滤掉，例如，对结构化北向数据中的“小区名称”字段进行验证，若一个结构化北向数据没有“小区名称”的值，则认为该结构化北向数据为无效数据；通过使用预设的公式进行执行清洗，通过已有指标的综合计算得到新的指标字段，通过和其他具有共同关键字段的数据进行关联进行执行回填缺失字段值操作，从而将缺失的字段补填，提高数据质量；
81.s5、调用根因分析算法：路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算；所述步骤s5中调用根因分析算法的具体方法包括以下步骤：路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算；采用根因分析算法，用户通过可视化编程界面编写的数据算法、数据导入接口导入的数据算法，通过可视
化编程界面直接进行编程操作，编写目标数据算法，如5g低速率、5g无驻留、4g质差、mos质差、volte未接通、volte掉话、vonr未接通、vonrsrp掉话；
82.s6、输出分析报告：载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告；载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告，质差根因分析报告为直接的数据报告、图形报告，此图形报告可生成pdf格式导出；将路测分析报告的数据导出到其他数据库系统中，以供网页查询调用，支持pg、mysql、oracle等关系型数据库的导入，还可将此报告下载至本地pc端存储查阅。
83.实施例2
84.当北向数据处理方法连接到路测数据分析管理中：
85.s1、北向数据采集：获取路测数据采集权限，筛选目标文件，并进行及时传输；连接外部文件系统，并进行鉴权，获取路测数据采集权限；获取外部分布式文件系统的存储路径下的文件信息，并筛选目标文件；获取文件并传输到路测平台分布式文件系统；
86.s2、北向数据存储：设置可视化的元数据字典，对原始北向数据进行分类储存；预先设置可视化的元数据字典，元数据字典包括分布式文件系统中存储的目标北向数据的描述信息，包括表名称、字段名称、字段类型、字段描述、数据生命周期、分区信息、数据分隔符、数据存储路径；根据路测数据描述信息对原始北向数据进行分类，将不同类别的原始北向数据存储至分布式文件系统的不同存储区域，即进行分区存储，分布式文件系统为hadoop分布式文件系统，将原始北向数据分区存储至分布式文件系统是指将原始北向数据存储至spark计算框架的hive库中；
87.s3、北向数据解析：根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成结构化北向数据；所述步骤s3中北向数据解析的具体方法为：根据预设标准路测数据结构对原始北向数据进行解析，形成易于理解的结构化北向数据，由于不同北向数据类型和存储文件系统不同，为了避免不同格式的原始北向数据产生混淆，其文件类型也不相同；原始北向数据包括结构化数据和非结构化数据，原始北向数据为常用的文件类型(即原始北向数据的存储文件)，如xml、csv文件类型；原始北向数据为通过常用的压缩文件类型，如tar、gz压缩文件类型，结构化数据可以直接使用，非结构化数据需要根据预设标准数据结构对所述原始北向数据进行解析，得到结构化路测数据，预设标准数据结构是hive库所存储的数据的一种结构；
88.s4、北向数据清洗：对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据；对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据，使存储的数据更加精简，清洗数关键指标，便于后续算法使用，回填缺失字段值；通过对结构化北向数据中的相关字段进行验证，进行执行无效数据过滤操作，当结构化北向数据中没有相关字段的数值时，则认为该结构化北向数据为无效数据，将其过滤掉，通过使用预设的公式进行执行清洗，通过已有指标的综合计算得到新的指标字段，通过和其他具有共同关键字段的数据进行关联进行执行回填缺失字段值操作，从而将缺失的字段补填，提高数据质量；
89.s5、调用根因分析算法：路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算；路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算；采用根因分析算法，用户通过可视化编程界面编写的数据算法、数据导入接
口导入的数据算法，通过可视化编程界面直接进行编程操作，编写目标数据算法，如5g低速率、5g无驻留、4g质差、mos质差、volte未接通、volte掉话；
90.s6、输出分析报告：载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告；载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告，质差根因分析报告为直接的数据报告、图形报告，此图形报告可生成pdf格式导出；将路测分析报告的数据导出到其他数据库系统中，以供网页查询调用，支持pg、mysql关系型数据库的导入，还可将此报告下载至本地pc端存储查阅。
91.具体的：在实际的应用中，北向数据采集：获取数据采集权限，筛选目标文件，并进行及时传输；连接外部文件系统，并进行鉴权，获取数据采集权限；获取外部分布式文件系统的存储路径下的文件信息，并筛选目标文件；获取文件并传输到路测平台分布式文件系统；北向数据存储：设置可视化的元数据字典，对原始北向数据进行分类储存；预先设置可视化的元数据字典，元数据字典包括分布式文件系统中存储的目标北向数据的描述信息，包括表名称、字段名称、字段类型、字段描述、数据生命周期、分区信息(如时间分区、空间分区)、数据分隔符、数据存储路径；根据数据描述信息对原始北向数据进行分类，将不同类别的原始北向数据存储至分布式文件系统的不同存储区域，即进行分区存储，分布式文件系统为hadoop分布式文件系统，将原始北向数据分区存储至分布式文件系统是指将原始北向数据存储至spark计算框架的hive库中；北向数据解析：根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成结构化北向数据；所述步骤s3中北向数据解析的具体方法为：根据预设标准数据结构对原始北向数据进行解析，形成易于理解的结构化北向数据，由于不同北向数据类型和存储文件系统不同，为了避免不同格式的原始北向数据产生混淆，其文件类型也不相同；原始北向数据包括结构化数据和非结构化数据，原始北向数据为常用的文件类型(即原始北向数据的存储文件)，如xls、doc、txt、xml、csv文件类型；原始北向数据为通过常用的压缩文件类型，如zip、tar、gz压缩文件类型，结构化数据可以直接使用，非结构化数据需要根据预设标准数据结构对所述原始北向数据进行解析，得到结构化路测数据，预设标准数据结构是hive库所存储的数据的一种结构；北向数据清洗：对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据；对所述结构化北向数据进行清洗，将结构化北向数据中的无效数据过滤掉，得到目标北向数据，使存储的数据更加精简，清洗数关键指标，便于后续算法使用，回填缺失字段值；通过对结构化北向数据中的相关字段进行验证，进行执行无效数据过滤操作，当结构化北向数据中没有相关字段的数值时，则认为该结构化北向数据为无效数据，将其过滤掉，例如，对结构化北向数据中的“小区名称”字段进行验证，若一个结构化北向数据没有“小区名称”的值，则认为该结构化北向数据为无效数据；通过使用预设的公式进行执行清洗，通过已有指标的综合计算得到新的指标字段，通过和其他具有共同关键字段的数据进行关联进行执行回填缺失字段值操作，从而将缺失的字段补填，提高数据质量；调用根因分析算法：路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算；所述步骤s5中调用根因分析算法的具体方法包括以下步骤：路测数据结合北向数据，通过调用根因分析算法，进行质差问题根因的分析计算；采用根因分析算法，用户通过可视化编程界面编写的数据算法、数据导入接口导入的数据算法，通过可视化编程界面直接进行编程操作，编写目标数据算法，如5g低速率、5g无驻留、4g质差、mos质差、volte未接通、volte掉话、vonr未接通、vonrsrp掉话；输
出分析报告：载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告；载入目标根因分析算法中进行计算，得到计算结果数据，生成质差根因分析报告，质差根因分析报告为直接的数据报告、图形报告，此图形报告可生成pdf格式导出；将路测分析报告的数据导出到其他数据库系统中，以供网页查询调用，支持pg、mysql、oracle等关系型数据库的导入，还可将此报告下载至本地pc端存储查阅，本发明通过设置包括北向数据采集模块、北向数据存储模块、北向数据解析模块、北向数据清洗模块、调用根因分析算法模块、输出分析报告模块，构建完善的操作流程、装置、服务器和存储介质，在路测数据的根因分析中增加了北向数据，如设备告警、性能数据、参数，综合资源数据等，使得根因分析结果更加丰富，可输出邻区漏配、设备故障告警、站点拆除、新增站点、小区间干扰、高负荷、参数调整等根因类型，能更深入的分析出质差路段的问题根因，提供分析结果准确性、提高分析效率，方便对数据及相应的分析结果进行管理、可视化和存储，有助于通过互联网云管控实现数据管理，提高数据处理的智能化水平。
92.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。