[发明专利]数据处理模型建立方法及基于数据处理模型数据筛选方法

说明书

本发明实施例公开了一种数据处理模型建立方法及基于数据处理模型数据筛选方法，解决了目前的电子商务在贸易过程中，在电子商务平台端需要做大型营销时，需要有针对性的提取用户数据，便于精准营销，然而现有的数据量太大，容易导致在用户数据的提取过程中产生错误，而导致的效率低下的技术问题。本发明实施例数据处理模型建立方法包括：建立事实表和至少一个维表，事实表包括事实主表和事实辅表；将维表与事实表进行关联形成星型模式结构；将事实表通过维表中的多维空间数据关联结构进行关系形成多层星型模型结构。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种数据处理模型建立方法及基于数据处理模型数据筛选方法。

背景技术

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

电子商务是以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动；也可理解为在互联网(Internet)、企业内部网(Intranet)和增值网(VAN，Value Added Network)上以电子交易方式进行交易活动和相关服务的活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化、信息化。电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。各国政府、学者、企业界人士根据自己所处的地位和对电子商务参与的角度和程度的不同，给出了许多不同的定义。电子商务分为：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)、O2O等。同时网络营销也是电子商务的一种产物，而且对于网络营销来说，在做之前要先做好网络营销方案，那样才有便于计划的实施。

目前的电子商务在贸易过程中，在电子商务平台端需要做大型营销时，需要有针对性的提取用户数据，便于精准营销，然而现有的数据量太大，容易导致在用户数据的提取过程中产生错误，从而导致了效率低下的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供的一种数据处理模型建立方法及基于数据处理模型数据筛选方法，解决了目前的电子商务在贸易过程中，在电子商务平台端需要做大型营销时，需要有针对性的提取用户数据，便于精准营销，然而现有的数据量太大，容易导致在用户数据的提取过程中产生错误，而导致的效率低下的技术问题。

本发明实施例提供的一种数据处理模型建立方法，包括：

建立事实表和至少一个维表，所述事实表包括事实主表和事实辅表；

将所述维表与所述事实表进行关联形成星型模式结构；

将所述事实表通过所述维表中的多维空间数据关联结构进行关系形成多层星型模型结构。

可选地，所述维表与所述事实表与用于对相关表的群集进行归纳和聚集的多个主题建立关联关系。

可选地，所述多层星型模型结构为两层星型模型结构。

可选地，每个主题包含至少一个事实主表。

可选地，每个主题设置有至少一个关联键，用于将当前所述主题下的除所述事实主表外的所有表进行join处理。

可选地，所述维表为4个。

本发明实施例提供的一种基于数据处理模型的数据筛选方法，包括：

将每个主题进行按照自身的关联键的join处理，获取到所述主题所属父主题的所述关联键对应的结果集合；

对所述结果集合进行有where过滤条件又有having过滤条件的SQL子查询处理；