[发明专利]一种数据处理方法、装置以及计算机存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取第一测试显著水平值以及用户业务数据集合，其中，所述用户业务数据集合包括多个用户分别对应的多维业务数据；

对多个所述多维业务数据进行划分得到数据组，将所述数据组组合得到数据组对，所述数据组对包括两组数据组；

根据所述第一测试显著水平值以及所述数据组对中两组数据组的多维业务数据，确定具有显著差异状态的数据组对的数量，作为显著差异数量；

根据所述显著差异数量，确定所述第一测试显著水平值对应的总体显著水平值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述第一测试显著水平值与所述总体显著水平值之间的映射关系添加至映射关系表；

所述映射关系表包括多个测试显著水平值分别对应的总体显著水平值，所述多个测试显著水平值包括所述第一测试显著水平值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多个所述多维业务数据进行划分得到数据组，将所述数据组组合得到数据组对，所述数据组对包括两组数据组，包括：

确定所述用户业务数据集合随机排序次数N,若所述N小于次数阈值，则对多个所述多维业务数据进行随机排序，对排序后的多个所述多维业务数据进行划分得到数据组，对所述数据组进行两两组合，得到数据组对，直至所述N等于所述次数阈值，得到所有的数据组对。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对多个所述多维业务数据进行随机排序，对排序后的多个所述多维业务数据进行划分得到数据组，包括：

对多个所述多维业务数据进行随机排序；

确定每个所述多维业务数据的哈希值；

根据所述哈希值，将排序后的多个所述多维业务数据划分为G组数据组；所述G为偶数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一测试显著水平值以及所述数据组对中两组数据组的多维业务数据，确定具有显著差异状态的数据组对的数量，作为显著差异数量，包括：

对所述数据组对进行多维假设检验，根据所述数据组对中两组数据组的多维业务数据，确定多个多维分别对应的检验值；

根据所述第一测试显著水平值与所述多个检验值，确定所述数据组对的检验状态；所述检验状态包括显著差异状态和非差异状态；

统计所述检验状态为所述显著差异状态的数据组对的数量，作为显著差异数量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一测试显著水平值与多个检验值，确定所述数据组对的检验状态，包括：

若所述多个检验值中存在至少一个检验值小于所述第一测试显著水平值，则确定所述数据组对的检验状态为显著差异状态；

若所述多个检验值中的所有检验值均大于或等于所述第一测试显著水平值，则确定所述数据组对的检验状态为非差异状态。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述显著差异数量，确定所述第一测试显著水平值对应的总体显著水平值，包括：

将所述显著差异数量与所述数据组对的总数量的比值，确定为所述第一测试显著水平值对应的总体显著水平值。

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一测试显著水平值以及用户业务数据集合，其中，所述用户业务数据集合包括多个用户对应的多维业务数据；

组合模块，用于对多个所述多维业务数据进行划分得到数据组，将所述数据组组合得到数据组对，所述数据组对包括两组数据组；

第一确定模块，用于根据所述第一测试显著水平值以及所述数据组对中两组数据组的多维业务数据，确定具有显著差异状态的数据组对的数量，作为显著差异数量；

第二确定模块，用于根据所述显著差异数量，确定所述第一测试显著水平值对应的总体显著水平值。