[发明专利]数据分析方法及装置、存储介质、电子设备

说明书

本公开涉及一种数据分析方法及装置、存储介质、电子设备。所述方法包括：获取多维数据表单的维度信息；根据所述维度信息，对所述多维数据表单进行聚合处理，生成所述多维数据表单对应的树状结构，所述树状结构中的叶子节点为聚合后表单，且所述聚合后表单的维度数目自根节点向叶子节点方向逐层递减；针对所述树状结构中的节点进行数据分析，得到数据分析结果。如此方案，有助于快速进行多维度数据分析。

技术领域

本公开涉及数据处理领域，具体地，涉及一种数据分析方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备。

背景技术

目前，大多通过OLAP(英文：Online Analytical Processing，中文：联机分析处理)进行多维度数据分析，根据数据存储方式的不同，OLAP可以分为ROLAP(英文：Relational OLAP，中文：关系联机分析处理)、MOLAP(英文：Multidimensional OLAP，中文：多维联机分析处理)。

其中，ROLAP将分析用的多维数据存储在关系数据库中，并根据应用的需要有选择的定义一批实视图作为表也存储在关系数据库中。MOLAP将OLAP分析所用到的多维数据物理上存储为多维数组的形式，形成“立方体”的结构，维度的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而总结数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。

在实际应用过程中，随着数据分析维度的增加，以及数据量的指数级别的增长，上述两种数据分析方式分别出现以下问题：

ROLAP每次查询都需要对数据进行聚合计算，且每次查询都要遍历整个表，假设有5个表，五次遍历表势必导致计算速度很慢。

MOLAP的缺点是数据量不容易控制，当维度过多的时候，可能会出现维度爆炸的问题。

发明内容

本公开的目的是提供一种数据分析方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，有助于快速进行多维度数据分析。

为了实现上述目的，第一方面，本公开提供一种数据分析方法，包括：

获取多维数据表单的维度信息；

根据所述维度信息，对所述多维数据表单进行聚合处理，生成所述多维数据表单对应的树状结构，所述树状结构中的叶子节点为聚合后表单，且所述聚合后表单的维度数目自根节点向叶子节点方向逐层递减；

针对所述树状结构中的节点进行数据分析，得到数据分析结果。

可选地，所述根据所述维度信息，对所述多维数据表单进行聚合处理，生成所述多维数据表单对应的树状结构，包括：

将所述多维数据表单确定为所述树状结构的根节点；

按照以下方式获得所述树状结构中的叶子节点：

根据上级节点的维度信息确定本级节点的维度信息，并对上级节点的表单进行聚合处理，得到本级节点的聚合后表单，所述树状结构的最底层叶子节点的维度信息为0维度。

可选地，所述上级节点的维度信息为N个维度，所述根据上级节点的维度信息确定本级节点的维度信息，并对上级节点的表单进行聚合处理，得到本级节点的聚合后表单，包括：

从所述上级节点中确定出一个上级当前节点，对所述上级当前节点的N个维度信息进行降维处理，得到本级节点的维度信息，且所述本级节点的维度信息均为(N-1)个维度；

从所述本级节点中确定出一个本级当前节点，判断所述树状结构中是否包括所述本级当前节点的聚合后表单；

如果所述树状结构中包括所述本级当前节点的聚合后表单，则判断所述(N-1)个维度是否为0维度；