用户感知数据处理方法、装置、设备及计算机程序产品与流程

1.本技术涉及大数据技术领域，具体涉及一种用户感知数据处理方法、装置、设备及计算机程序产品。


背景技术：

2.目前，常规的用户感知数据处理方式，对时间及时性要求不高时，可以正常运行，但在一些重要业务活动中，对数据及时性要求较高，且容易出现大量并发请求。现有信令数据量较大，需要处理的数据达上万亿条，数据量tb级，每5分钟数据量大约在1.8亿条。在处理时往往前一个5分钟的数据还未处理完，下一个5分钟的任务已经开启，时常出现任务堆积、计算资源大量消耗的情况，并且，影响前端的数据分析结果显示的及时性，无法满足用户对于数据实时性的要求。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种用户感知数据处理方法、装置、设备及计算机程序产品，用以解决现有技术在大量并发请求下，容易出现任务堆积，导致数据及时性较低的技术问题。
4.第一方面，本技术实施例提供一种用户感知数据处理方法，包括：
5.获取感知指标数据和维度数据，根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据；
6.根据所述维度数据从不同维度计算所述指标基础数据，得到所述感知指标数据对应的数据分析结果；
7.创建预处理列表，将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用。
8.在一个实施例中，所述将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用的步骤之后，还包括：
9.获取用户的查询语句，并提取所述查询语句中的目标指标；
10.若所述目标指标中不存在新增指标，则从所述预处理列表中查询调用所述目标指标对应的目标分析结果，并向所述用户显示所述目标分析结果；
11.若所述目标指标中存在新增指标，则根据所述新增指标更新所述预处理列表。
12.在一个实施例中，所述根据所述新增指标更新所述预处理列表的步骤，包括：
13.从所述感知业务数据中抽取与所述新增指标关联的目标字段信息，根据所述维度数据从不同维度计算所述目标字段信息，得到所述新能指标对应的新增分析结果；
14.将所述新增分析结果写入所述预处理列表中，以更新所述预处理列表。
15.在一个实施例中，所述预处理列表包括预设的列式存储数据库中不可编辑的本地列表和可编辑的外部列表，所述将所述新增分析结果写入所述预处理列表中，以更新所述预处理列表的步骤，包括：
16.将所述新增分析结果写入所述外部列表中并生成所述外部列表的备份列表；
17.将所述备份列表同步至所述列式存储数据库中替换所述本地列表，以更新所述本
地列表。
18.在一个实施例中，所述获取感知指标数据的步骤，包括：
19.获取各用户的历史查询记录，并从所述历史查询记录中提取感知指标数据。
20.在一个实施例中，所述根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据的步骤之前，还包括：
21.接收数据分发部门推送的原始业务数据，并将所述原始业务数据存储至大数据集群中；
22.对所述大数据集群中存储的原始业务数据执行清洗操作和资源数据关联操作，得到感知业务数据，其中，所述清洗操作包括抽取、转换和加载；
23.将所述感知业务数据保存至所述大数据集群中的列式存储数据库中。
24.在一个实施例中，所述维度数据保存于所述大数据集群中的关系型数据库中。
25.第二方面，本技术实施例提供一种用户感知数据处理装置，包括：
26.数据获取模块，用于获取感知指标数据和维度数据，根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据；
27.指标计算模块，用于根据所述维度数据从不同维度计算所述指标基础数据，得到所述感知指标数据对应的数据分析结果；
28.指标存储模块，用于创建预处理列表，将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用。
29.第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的用户感知数据处理方法的步骤。
30.第四方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的用户感知数据处理方法的步骤。
31.本技术实施例提供的用户感知数据处理方法、装置、设备及计算机程序产品，通过事先汇总计算各维度感知指标数据的分析结果并存放到列表中，在重要业务活动场景下，出现大量并发请求时，不需要根据用户复杂的查询语句，基于原始业务数据对感知指标的分析结果进行计算，可以减少指标数据的计算量，节约计算资源，从而提高指标数据显示的及时性，满足用户在重要业务活动的高并发请求下，对数据显示及时性的需求。
附图说明
32.为了更清楚地说明本技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，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的附图。
33.图1是本技术实施例提供的用户感知数据处理方法的流程示意图之一；
34.图2是本技术实施例提供的用户感知数据处理装置的结构示意图之一；
35.图3是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
36.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附
图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
37.图1为本技术实施例提供的用户感知数据处理方法的流程示意图之一。参照图1，本技术实施例提供的用户感知数据处理方法，可以包括：
38.步骤100，获取感知指标数据和维度数据，根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据；
39.在一个实施例中，用户感知数据处理方法基于大数据集群实现，该大数据集群包括分布式文件存储系统hdfs(hadoop distributed file system)、关系型数据库如greenplum和列式存储数据库如clickhouse等，分别用于存储不同类型的数据，以下以greenplum和clickhouse为例进行说明。在对用户感知数据进行处理时，首先，获取感知指标数据和维度数据，其中，维度数据存储于greenplum中，感知指标数据可以是基于用户的历史查询记录生成的。根据获取的感知指标数据确定需要分析的指标，然后先从大数据集群中抽取用于生成指标的指标基础数据。
40.进一步地，步骤100还可以包括：
41.步骤101，获取各用户的历史查询记录，并从所述历史查询记录中提取感知指标数据。
42.基于用户的历史查询记录生成感知指标数据时，首先获取各用户的历史查询记录，然后从获取的历史查询记录中提取用户查询的指标并汇总，从而得到对应的感知指标数据。
43.步骤100之前，还可以包括：
44.步骤110，接收数据分发部门推送的原始业务数据，并将所述原始业务数据存储至大数据集群中；
45.步骤120，对所述大数据集群中存储的原始业务数据执行清洗操作和资源数据关联操作，得到感知业务数据，其中，所述清洗操作包括抽取、转换和加载；
46.步骤130，将所述感知业务数据保存至所述大数据集群中的列式存储数据库中。
47.进一步地，大数据集群中还包括数据处理引擎，用于对存储的数据进行预处理。具体地，在从大数据集群中抽取指标基础数据之前，接收数据分发部门通过卡夫卡(kafka)等平台推送的原始业务数据，并将接收的原始业务数据存储至hdfs中。然后利用数据处理引擎对hdfs中存储的原始业务数据进行清洗操作和资源数据关联操作，得到对应的感知业务数据，该感知业务数据是用于生成用户感知指标的全量基础数据。其中，对原始业务数据的清洗操作包括抽取、转换和加载，将原始业务数据清洗为可以用于生成感知指标的标准数据，资源数据关联操作是指将用于生成同一个或同一类感知指标的基础数据进行关联划分，以便于后续操作，具体是根据村塾数据的小区id关联资源数据，并按照小区维度进行汇总，将关联后的资源数据按小区存放，并将经过处理得到的感知业务数据存放至到clickhouse中以供后续调用。在本实施例中，clickhouse采用了2分片3副本的架构，将感知业务数据分别存储在不同节点上，互相同步，既保证了数据的高可用性，也保证了数据的完整性。
48.步骤200，根据所述维度数据从不同维度计算所述指标基础数据，得到所述感知指
标数据对应的数据分析结果；
49.进一步地，大数据集群中还包括数据分析引擎，用于生成用户感知指标的分析结果，具体地，根据获取的感知指标数据，从clickhouse中存储的经过处理的感知业务数据中，抽取感知指标相关的指标基础数据，根据从greenplum数据库中同步的维度数据，从不同维度对抽取的指标基础数据进行关联运算和汇总，得到感知指标数据中各感知指标对应的数据分析结果。其中，该维度数据例如时间维度、区域维度等，时间维度如查询某个时间段内相应指标的分析结果，该分析结果可以按照小时、天、月和季度等不同的时间跨度分别展开，区域维度如不同区域的相应指标的分析结果，可以按照省、市、县区等不同的行政级别分别展开。可知地，不同维度的感知指标的分析结果可以是独立的，也可以是相互关联的，在此不再赘述。
50.步骤300，创建预处理列表，将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用。
51.在clickhouse中创建一个预处理列表，将得到的各感知指标的数据分析结果保存到预处理列表中以供用户查询调用，当用户需要查询指标时，直接从该预处理列表中查询事先计算好的分析结果，并将查询到的数据分析结果显示在用户前端中，相比于根据用户的查询语句进行数据处理，最终计算出指标数据的分析结果，不仅可以减少查询阶段的计算量，节约计算资源，还可以减少分析结果的查询时间，提高数据显示的及时性。
52.可以理解的是，预处理列表中的数据分析结果可以基于存储的感知业务数据进行动态更新，可以是定期更新，也可以是根据感知业务数据的更新进行更新，在此不做限定。
53.本实施例中，通过事先汇总计算各维度感知指标数据的分析结果并存放到列表中，在重要业务活动场景下，出现大量并发请求时，不需要根据用户复杂的查询语句，基于原始业务数据对感知指标的分析结果进行计算，可以减少指标数据的计算量，节约计算资源，从而提高指标数据显示的及时性，满足用户在重要业务活动的高并发请求下，对数据显示及时性的需求。
54.在一个实施例中，步骤300之后，还可以包括：
55.步骤400，获取用户的查询语句，并提取所述查询语句中的目标指标；
56.步骤500，若所述目标指标中不存在新增指标，则从所述预处理列表中查询调用所述目标指标对应的目标分析结果，并向所述用户显示所述目标分析结果；
57.步骤600，若所述目标指标中存在新增指标，则根据所述新增指标更新所述预处理列表。
58.进一步地，预处理列表不仅可以根据感知业务数据的更新，对已有感知指标的数据分析结果进行更新，还可以根据用户查询的感知指标对指标进行更新。具体地，在将得到的数据分析结果保存到预处理列表中之后，当用户查询指标数据时，则从预处理列表中直接查询用户想要查看的感知指标的分析结果并向用户显示。具体地，获取用户的查询语句，并从中提取查询语句中的目标指标，进而确定用户想要查看的感知指标。判断用户想要查看的目标指标中，是否存在新增指标，即感知指标数据中不存在的指标。若用户想要查看的目标指标中，不存在新增指标，则直接从预处理列表中查询用户想要查看的目标指标对应的数据分析结果即可。若用户想要查看的目标指标中存在新增指标，则在预处理列表中可能查询不到新增指标对应的数据分析结果，则需要基于clickhouse中存储的感知业务数据
了，重新计算新增指标对应的数据分析结果并更新到预处理列表中，以供后续查询调用，以此不断扩展和补充预处理列表中的数据分析结果，以满足用户对不同维度的感知指标的查询需求。
59.在本实施例中，通过用户的查询语句创建触发机制，使得每次感知业务数据发生更新或感知指标数据发生变化之后，可以触发指标的运算和数据汇总，并将新的数据分析结果添加到预处理表中，最终生成可供用户查询的感知数据分析结果，无需重复编写指标计算语句，减少了大数据集群运维的工作量，提升了数据分析效率。
60.进一步地，步骤600还可以包括：
61.步骤601，从所述感知业务数据中抽取与所述新增指标关联的目标字段信息，根据所述维度数据从不同维度计算所述目标字段信息，得到所述新能指标对应的新增分析结果；
62.步骤602，将所述新增分析结果写入所述预处理列表中，以更新所述预处理列表。
63.当用户查询的目标指标中存在新增指标，需要对预处理列表进行更新时，从存储的感知业务数据中抽取新增指标对应的目标字段信息，用于计算新增指标的数据分析结果。根据从greenplum数据库中同步来的维度数据，从不同维度计算抽取的目标字段信息，从而得到新增指标对应的数据分析结果，将新增的数据分析结果写入预处理列表中，完成对预处理列表的更新。
64.进一步地，预处理列表包括clickhouse中不可编辑的本地列表和可编辑的外部列表，可知地，clickhouse不支持update(更新)/delete(删除)等编辑操作，因此，clickhouse中的预处理列表，创建一个相同的外部列表，当clickhouse本地的预处理列表需要更新时，基于外部列表进行编辑操作，完成列表的更新，然后将更新后的外部列表备份同步至clickhouse中，完成对clickhouse本地预处理列表的更新，从而解决了clickhouse本地列表不能进行编辑操作的问题。具体地，步骤602还可以包括：
65.步骤6021，将所述新增分析结果写入所述外部列表中并生成所述外部列表的备份列表；
66.步骤6022，将所述备份列表同步至所述列式存储数据库中替换所述本地列表，以更新所述本地列表。
67.在将新增的数据分析结果写入到预处理列表中，以对预处理列表进行更新时，首先将新增的数据分析结果写入到外部列表中，对外部列表进行更新，然后生成更新后的外部列表的备份列表，并将备份列表同步保存到clickhouse中对clickhouse本地的预处理列表进行替换，进而完成对clickhouse本地预处理列表的更新。
68.本实施例中，通过用户的查询语句对预处理列表进行更新，不断补充预处理列表中可供用户查询的感知指标的数据分析结果，以满足用户多样化的指标查询需求。同时，通过创建外部列表，完成对预处理列表的更新，解决了列式存储数据库无法对本地列表进行编辑操作的问题。
69.下面对本技术实施例提供的用户感知数据处理装置进行描述，下文描述的用户感知数据处理装置与上文描述的用户感知数据处理方法可相互对应参照。
70.参照图2，本技术实施例提供的用户感知数据处理装置，包括：
71.数据获取模块10，用于获取感知指标数据和维度数据，根据所述感知指标数据从
大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据；
72.指标计算模块20，用于根据所述维度数据从不同维度计算所述指标基础数据，得到所述感知指标数据对应的数据分析结果；
73.指标存储模块30，用于创建预处理列表，将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用。
74.一个实施例中，所述用户感知数据处理装置还包括指标查询和更新模块，用于：
75.获取用户的查询语句，并提取所述查询语句中的目标指标；
76.若所述目标指标中不存在新增指标，则从所述预处理列表中查询调用所述目标指标对应的目标分析结果，并向所述用户显示所述目标分析结果；
77.若所述目标指标中存在新增指标，则根据所述新增指标更新所述预处理列表。
78.一个实施例中，所述指标查询和更新模块，还用于：
79.从所述感知业务数据中抽取与所述新增指标关联的目标字段信息，根据所述维度数据从不同维度计算所述目标字段信息，得到所述新能指标对应的新增分析结果；
80.将所述新增分析结果写入所述预处理列表中，以更新所述预处理列表。
81.在一个实施例中，所述预处理列表包括预设的列式存储数据库中不可编辑的本地列表和可编辑的外部列表，所述指标查询和更新模块，还用于：
82.将所述新增分析结果写入所述外部列表中并生成所述外部列表的备份列表；
83.将所述备份列表同步至所述列式存储数据库中替换所述本地列表，以更新所述本地列表。
84.在一个实施例中，所述数据获取模块10，还用于：
85.获取各用户的历史查询记录，并从所述历史查询记录中提取感知指标数据。
86.在一个实施例中，所述用户感知数据处理装置还包括数据采集和清晰模块，用于：
87.接收数据分发部门推送的原始业务数据，并将所述原始业务数据存储至大数据集群中；
88.对所述大数据集群中存储的原始业务数据执行清洗操作和资源数据关联操作，得到感知业务数据，其中，所述清洗操作包括抽取、转换和加载；
89.将所述感知业务数据保存至所述大数据集群中的列式存储数据库中。
90.在一个实施例中，所述维度数据保存于所述大数据集群中的关系型数据库中。
91.图3例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(communication interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的计算机程序，以执行用户感知数据处理方法的步骤，例如包括：
92.获取感知指标数据和维度数据，根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据；
93.根据所述维度数据从不同维度计算所述指标基础数据，得到所述感知指标数据对应的数据分析结果；
94.创建预处理列表，将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用。
95.此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为
独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
96.另一方面，本技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各实施例所提供的用户感知数据处理方法的步骤，例如包括：
97.获取感知指标数据和维度数据，根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据；
98.根据所述维度数据从不同维度计算所述指标基础数据，得到所述感知指标数据对应的数据分析结果；
99.创建预处理列表，将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用。
100.另一方面，本技术实施例还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使处理器执行上述各实施例提供的方法的步骤，例如包括：
101.获取感知指标数据和维度数据，根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据；
102.根据所述维度数据从不同维度计算所述指标基础数据，得到所述感知指标数据对应的数据分析结果；
103.创建预处理列表，将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用。
104.所述处理器可读存储介质可以是处理器能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(mo)等)、光学存储器(例如cd、dvd、bd、hvd等)、以及半导体存储器(例如rom、eprom、eeprom、非易失性存储器(nand flash)、固态硬盘(ssd))等。
105.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
106.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
107.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种用户感知数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取感知指标数据和维度数据，根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据；根据所述维度数据从不同维度计算所述指标基础数据，得到所述感知指标数据对应的数据分析结果；创建预处理列表，将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用。2.根据权利要求1所述的用户感知数据处理方法，其特征在于，所述将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用的步骤之后，还包括：获取用户的查询语句，并提取所述查询语句中的目标指标；若所述目标指标中不存在新增指标，则从所述预处理列表中查询调用所述目标指标对应的目标分析结果，并向所述用户显示所述目标分析结果；若所述目标指标中存在新增指标，则根据所述新增指标更新所述预处理列表。3.根据权利要求2所述的用户感知数据处理方法，其特征在于，所述根据所述新增指标更新所述预处理列表的步骤，包括：从所述感知业务数据中抽取与所述新增指标关联的目标字段信息，根据所述维度数据从不同维度计算所述目标字段信息，得到所述新能指标对应的新增分析结果；将所述新增分析结果写入所述预处理列表中，以更新所述预处理列表。4.根据权利要求3所述的用户感知数据处理方法，其特征在于，所述预处理列表包括预设的列式存储数据库中不可编辑的本地列表和可编辑的外部列表，所述将所述新增分析结果写入所述预处理列表中，以更新所述预处理列表的步骤，包括：将所述新增分析结果写入所述外部列表中并生成所述外部列表的备份列表；将所述备份列表同步至所述列式存储数据库中替换所述本地列表，以更新所述本地列表。5.根据权利要求1所述的用户感知数据处理方法，其特征在于，所述获取感知指标数据的步骤，包括：获取各用户的历史查询记录，并从所述历史查询记录中提取感知指标数据。6.根据权利要求1所述的用户感知数据处理方法，其特征在于，所述根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据的步骤之前，还包括：接收数据分发部门推送的原始业务数据，并将所述原始业务数据存储至大数据集群中；对所述大数据集群中存储的原始业务数据执行清洗操作和资源数据关联操作，得到感知业务数据，其中，所述清洗操作包括抽取、转换和加载；将所述感知业务数据保存至所述大数据集群中的列式存储数据库中。7.根据权利要求1所述的用户感知数据处理方法，其特征在于，所述维度数据保存于所述大数据集群中的关系型数据库中。8.一种用户感知数据处理装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取感知指标数据和维度数据，根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据；指标计算模块，用于根据所述维度数据从不同维度计算所述指标基础数据，得到所述
感知指标数据对应的数据分析结果；指标存储模块，用于创建预处理列表，将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用。9.一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的用户感知数据处理方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的用户感知数据处理方法的步骤。

技术总结
本申请涉及大数据技术领域，提供一种用户感知数据处理方法、装置、设备及计算机程序产品。所述方法包括：获取感知指标数据和维度数据，根据所述感知指标数据从大数据集群中存储的感知业务数据中抽取指标基础数据；根据所述维度数据从不同维度计算所述指标基础数据，得到所述感知指标数据对应的数据分析结果；创建预处理列表，将所述数据分析结果保存至所述预处理列表中以供查询调用。本申请实施例提供的用户感知数据处理方法可以事先汇总计算各维度感知指标数据的分析结果并存放到列表中，在出现大量并发请求时，可以直接从列表中查询数据分析结果，而不需要根据用户复杂的查询语句进行计算提高了指标数据显示的及时性。进行计算提高了指标数据显示的及时性。进行计算提高了指标数据显示的及时性。


技术研发人员：吴承阳 秦娟 张嘉怡
受保护的技术使用者：中国移动通信集团有限公司
技术研发日：2022.03.16
技术公布日：2023/9/23