数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本技术涉及互联网技术领域，具体涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、一种数据处理装置、一种计算机设备及一种计算机存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的不断发展，越来越多的对象(如智能设备、app(application，客户端)等)出现在人们的日常生活中。每个对象通常会被配置多个指标，以便于相关的技术人员可通过优化每个对象所配置的全部或部分指标，提升每个对象的运行性能，从而提升每个对象的用户粘度。
3.目前，技术人员在优化目标对象的目标指标时，通常需结合与目标指标相关的关联指标，来实现对目标指标的优化。经研究表明，目前技术人员通常是通过人为观测各个指标之间关系的方式，查找到与目标指标相关的关联指标的；这样的处理方式，一方面会由于技术人员需消耗大量的时间，来人为观测出各个指标之间关系，导致指标查找的效率较低；另一方面会由于技术人员的主观判断，影响观测到的各个指标之间关系的准确性，从而影响指标查找的准确性。基于此，如何便于技术人员进行指标查找，提升指标查找的效率和准确性成为了研究热点。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，可以通过显示指标因果图，可便于技术人员进行指标查找，提升指标查找的效率和准确性。
5.一方面，本技术实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：
6.获取多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据是根据所述任一用户针对目标对象的使用行为生成的；所述目标对象被配置m个指标，m为大于1的整数；所述任一用户的目标用户数据包括：所述任一用户在每个指标下的指标数据；
7.根据每个用户在所述每个指标下的指标数据，分析量化所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果；
8.基于所述分析量化结果生成第一元数据，所述第一元数据包括n个可信指标对的属性信息，n为正整数；可信指标对是指：由具有所述因果关系的两个指标所构成的指标对；
9.当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，将所述第一元数据转换成第二元数据，所述第二元数据的数据格式与所述前端应用相适配；
10.在所述前端应用显示的用户界面中，基于所述第二元数据显示所述指标因果图；所述指标因果图包括m个节点和n条有向边，一个节点记录一个指标，一条有向边用于连接一个可信指标对所对应的两个节点。
11.另一方面，本技术实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
12.获取单元，用于获取多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据是根据所述任一用户针对目标对象的使用行为生成的；所述目标对象被配置m个指标，m为大于1的
整数；所述任一用户的目标用户数据包括：所述任一用户在每个指标下的指标数据；
13.处理单元，用于根据每个用户在所述每个指标下的指标数据，分析量化所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果；
14.所述处理单元，还用于基于所述分析量化结果生成第一元数据，所述第一元数据包括n个可信指标对的属性信息，n为正整数；可信指标对是指：由具有所述因果关系的两个指标所构成的指标对；
15.所述处理单元，还用于当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，将所述第一元数据转换成第二元数据，所述第二元数据的数据格式与所述前端应用相适配；
16.所述处理单元，还用于在所述前端应用显示的用户界面中，基于所述第二元数据显示所述指标因果图；所述指标因果图包括m个节点和n条有向边，一个节点记录一个指标，一条有向边用于连接一个可信指标对所对应的两个节点。
17.再一方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括输入接口和输出接口，所述计算机设备还包括：
18.处理器，适于实现一条或多条指令；以及，
19.计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由所述处理器加载并执行如下步骤：
20.获取多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据是根据所述任一用户针对目标对象的使用行为生成的；所述目标对象被配置m个指标，m为大于1的整数；所述任一用户的目标用户数据包括：所述任一用户在每个指标下的指标数据；
21.根据每个用户在所述每个指标下的指标数据，分析量化所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果；
22.基于所述分析量化结果生成第一元数据，所述第一元数据包括n个可信指标对的属性信息，n为正整数；可信指标对是指：由具有所述因果关系的两个指标所构成的指标对；
23.当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，将所述第一元数据转换成第二元数据，所述第二元数据的数据格式与所述前端应用相适配；
24.在所述前端应用显示的用户界面中，基于所述第二元数据显示所述指标因果图；所述指标因果图包括m个节点和n条有向边，一个节点记录一个指标，一条有向边用于连接一个可信指标对所对应的两个节点。
25.再一方面，本技术实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由处理器加载并执行如下步骤：
26.获取多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据是根据所述任一用户针对目标对象的使用行为生成的；所述目标对象被配置m个指标，m为大于1的整数；所述任一用户的目标用户数据包括：所述任一用户在每个指标下的指标数据；
27.根据每个用户在所述每个指标下的指标数据，分析量化所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果；
28.基于所述分析量化结果生成第一元数据，所述第一元数据包括n个可信指标对的属性信息，n为正整数；可信指标对是指：由具有所述因果关系的两个指标所构成的指标对；
29.当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，将所述第一元数据转换成第二元数据，所述第二元数据的数据格式与所述前端应用相适配；
30.在所述前端应用显示的用户界面中，基于所述第二元数据显示所述指标因果图；所述指标因果图包括m个节点和n条有向边，一个节点记录一个指标，一条有向边用于连接一个可信指标对所对应的两个节点。
31.本技术实施例可先获取使用目标对象的多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据包括：任一用户在每个指标下的指标数据。由于每个用户的目标用户数据均是根据每个用户针对目标对象的使用行为生成的，因此每个用户的目标用户数据对于分析目标对象的各个指标之间的关系，具有较高的指导价值。这样可使得在根据每个用户在每个指标下的指标数据，自动地分析量化目标对象所配置的各个指标之间的因果关系时，得到较为准确的分析量化结果。然后，可基于分析量化结果生成第一元数据，并将第一元数据转换成数据格式与前端应用适配的第二元数据，使得可在该用户界面中基于该第二元数据显示目标对象的指标因果图。上述流程自动地进行目标对象的各指标之间的因果关系的发现、量化和绘图，可实现通过显示指标因果图为技术人员直观地展示指标之间的因果关系，便于技术人员进行指标查找，提升指标查找的效率和准确性。并且，由于指标因果图是采用有向边，连接具有因果关系的两个指标所对应的两个节点的，因此技术人员可通过有向边的指向清晰地了解哪个指标是“因”，哪个指标是“果”，进一步便于技术人员快速定位出自身所需的指标，进一步提升指标查找的效率。
附图说明
32.为了更清楚地说明本技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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1a是本技术实施例提供的一种数据处理系统的结构示意图；
34.图1b是本技术实施例提供的一种数据处理系统的系统架构图；
35.图2是本技术实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
36.图3是本技术另一实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
37.图4a是本技术实施例提供的一种在用户界面中显示因果图列表页面的示意图；
38.图4b是本技术实施例提供的一种在用户界面中显示指标因果图的示意图；
39.图4c是本技术实施例提供的一种将指标因果图中的各个节点的显示样式从第一样式切换至第二样式的示意图；
40.图4d是本技术实施例提供的一种根据节点的层级显示各个节点的示意图；
41.图4e是本技术实施例提供的一种将指标因果图的主题颜色从当前主题颜色切换至目标主题颜色的示意图；
42.图4f是本技术实施例提供的一种根据目标信息对指标因果图进行筛选查看的示意图；
43.图4g是本技术实施例提供的另一种根据目标信息对指标因果图进行筛选查看的示意图；
44.图5是本技术实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
45.图6是本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
46.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
47.在本技术实施例中，后续所提及的目标对象可以是任一智能设备，如智能手机、智能手表、平板电脑、智能电视等；也可以是任一app，如社交app、浏览器app、视频播放app等，本技术实施例对此不作限定。并且，该目标对象可被配置m个指标，这m个指标可由相关技术人员根据目标对象的实际业务需求进行配置的；其中，m为大于1的整数。以目标对象为浏览器app为例，该目标对象被配置的m个指标可包括但不限于如下指标：“增加点击量”、“dau(daily active user，当日活跃用户数)”、“play_num_small_video(播放小视频的次数)”、“play_num_short_video(播放短视频的次数)”、“is_youzhi_dau(是否当日优质活跃用户)”、“is_consume(是否有消费内容)”，等等。此处所提及的小视频是指：内存占用量(即视频大小)小于占用量阈值的视频，如视频大小为2兆的视频；短视频则是指：视频时长小于时长阈值的视频，如视频时长为10秒的视频。
48.为便于目标对象的技术人员在需优化目标对象的某个指标时，可快速查找到与该指标相关的其他指标，从而结合查找到的其他指标实现该指标的优化；本技术实施例提供了一种自动发现和量化指标间关系的数据处理系统，该数据处理系统可针对目标对象，自动进行指标间的因果关系的发现和量化，并基于分析量化结果自动绘图以得到目标对象的指标因果图；然后，以一个友好的用户界面显示该指标因果图，以通过该指标因果图为技术人员直观展示目标对象的指标间的因果关系，使得技术人员可基于该指标因果图进行指标查找，提升指标查找的效率和准确性。
49.其中，上述所提及的因果关系是指：一个指标(即“因”)和另一个指标(即“果”)之间的作用关系；针对具有因果关系的两个指标而言，前一个指标的指标值的变化，可引起后一个指标的指标值的变化；为便于阐述，本技术实施例将前一个指标称为原因指标，将后一个指标称为结果指标。例如，针对“增加点击量”和“dau”这两个指标而言，当“针对增加点击量”这一指标的指标值发生变化时，通常会引起“dau”这一指标的指标值的变化，因此可认为“针对增加点击量”和“dau”这两个指标之间存在因果关系，且可将“针对增加点击量”这一指标称为原因指标，将“dau”这一指标称为结果指标。又如，针对“is_youzhi_dau”和“is_consume”这两个指标而言，当“is_consume”这一指标的指标值发生变化时，通常会引起“is_youzhi_dau”这一指标的指标值的变化，因此可认为“is_consume”和“is_youzhi_dau”这两个指标之间存在因果关系，且可将“is_consume”这一指标称为原因指标，将“is_youzhi_dau”这一指标称为结果指标，等等。
50.下面结合图1a所示的系统架构图，对本技术实施例所提出的数据处理系统的具体架构进行阐述；参见图1a所示，该数据处理系统可包括但不限于如下模块：对外服务模块、数据读取模块、因果图发现量化模块、因果图元数据转换模块、前端应用展示模块。其中，对外服务模块可通过一种或多种服务对数据读取模块进行调用；此处所提及的服务可以是http(hypertext transfer protocol，超文本传输协议)服务、trpc(一套高性能并支持多语言的rpc(remote procedure call，远程过程调用)开发框架)服务，等等。数据读取模块与因果图发现量化模块之间可传输数据流，因果图发现量化模块和因果图元数据转换模块之间可传输数据流，因果图元数据转换模块和前端应用展示模块之间可传输数据流。除此
之外，数据读取模块还可与多种外部数据源进行通信；此处所提及的外部数据源可简称数据源，具体可包括但不限于：文本文件、分布式文件、mysql(一种关系型数据库管理系统)、clickhouse(一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，本质是列式数据库)、apache hive(基于hadoop(一种文本搜索库)的一个数据仓库工具)，等等。
51.具体的，数据读取模块主要用于支持多种数据源的数据读取，并将从不同数据源中读取到的数据封装成统一的数据格式后，传输给因果图发现量化模块；因果图发现量化模块主要用于基于数据读取模块传输的数据，自动分析量化目标对象的各指标之间的因果关系，并生成与目标对象相关的元数据；因果图数据转换模块主要用于完成因果图发现量化模块生成的元数据，与前端应用展示所需的元数据之间的双向转换；前端应用展示模块主要用于提供ui界面(用户界面)，通过ui界面绘制显示指标因果图，以及修改指标因果图等操作。基于此，该数据处理系统中的各个模块通过协同工作，实现显示目标对象的指标因果图的大致原理如下：
52.对外服务模块可通过一个或多个服务调用数据读取模块，使数据读取模块通过目标代码从多个数据源中读取多个用户的原始用户数据，每个用户的原始用户数据是根据每个用户针对目标对象的使用行为生成的。数据读取模块可在读取到多个用户的原始用户数据后，将从不同外部数据源中读取到的原始用户数据封装成统一的数据格式，得到多个用户的目标用户数据，并将该多个用户的目标用户数据作为因果图发现量化模块的输入。每个用户的目标用户数据可包括：每个用户在目标对象的每个指标下的指标数据；相应的，因果图发现量化模块可调用内置的因果图分析功能和因果图量化功能，根据每个用户在各个指标下的指标数据，自动地分析量化目标对象的各个指标之间的因果关系，并根据分析量化结果生成因果图元数据转换模块可识别的第一元数据，然后将该第一元数据传输至因果图元数据转换模块。因果图元数据转换模块在接收到该第一元数据后，则可调用内置的数据转换功能将第一元数据转换成前端应用可识别的第二元数据，并将该第二元数据传输至前端应用展示模块，使得前端应用展示模块基于该第二元数据显示目标对象的指标因果图。
53.需要说明的是：上述所提及的目标代码可以是python(一种跨平台的语言)代码，也可以是其他类型的代码(如java(一种跨平台的语言)代码等)，对此不作限定。当目标代码是python代码，且数据源包括apache hive(简称hive)时，考虑到python通常无法便利地直接读取apache hive中的数据；基于此，该数据处理系统还可包括数据搬运模块(hive data transfer)，该数据搬运模块可用于被对外服务模块调用，通过公共服务中的presto api client(一种用于数据搬运的数据处理工具)将apache hive这一数据源中的原始用户数据搬运到其他数据源(如mysql)中，以便于数据读取模块通过目标代码从其他数据源(如mysql)中读取apache hive所存储的原始用户数据，提升数据读取的便利性，以及数据读取的成功率。
54.由此可见，本技术实施例所提出的数据处理系统可支持包括文本文件、分布式文件、mysql、clickhouse、apache hive在内的各种数据存储系统作为发现因果关系的数据源，具有较高的灵活性和适用性(或称为易用性)；通过数据读取模块，屏蔽各种数据源，生成统一数据格式，进行自动因果关系的发现、量化和绘图，最终以一个友好的界面，为技术人员展示指标因果图。通过展示指标因果图，可直观体现指标间的因果关系，从而可便于技
术人员快速定位出目标对象的北极星指标的直接牵引指标和间接牵引指标，所谓的北极星指标是指根据业务需求从目标对象的m个指标中所制定的关键指标；北极星指标的直接牵引指标是指：通过优化自身而直接优化北极星指标的指标(即北极星指标的原因指标)，间接牵引指标是指：通过优化自身而间接优化北极星指标的指标。
55.针对上述所描述的数据处理系统，还需说明如下几点：
56.①
上述所提及的数据处理系统，只是采用图1a示例性地表征系统结构，并不对数据处理系统的系统结构进行限定；例如，如图1a所示的数据处理系统中的数据搬运模块、数据读取模块以及对外服务模块是相互独立的三个模块，但在其他实施例中，上述数据处理系统中的数据搬运模块、数据读取模块以及对外服务模块也可被集成为一个模块，等等。
57.②
上述所提及的数据处理系统中的各个模块可被集成在一个计算机设备中，该计算机设备可以是终端或服务器。或者，上述所提及的数据处理系统中的各个模块可被分别部署在不同的计算机设备中，一个计算机设备可部署一个或多个模块。例如参见图1b所示：对外服务模块可被部署在服务器10中、数据读取模块可被部署在服务器11中、因果图发现量化模块可被部署在服务器12中、因果图元数据转换模块可被部署在服务器13中、前端应用展示模块可被部署在终端14中、数据搬运模块可被部署在服务器15中，等等。需要说明的是，此处所提及的终端可以是：智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机或者智能电视等；此处所提及的服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn(content delivery network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，等等。
58.③
上述所提及的数据处理系统中的各个模块可位于区块链网络外，或者位于区块链网络内，对此不作限定。其中，所谓的区块链网络是一种由点对点网络(p2p网络)和区块链所构成的网络，而区块链则是指一种分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，其本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块(或称为区块)。具体的，区块链可由多个区块组成，这多个区块中创建时间最早的区块称为创始块；创始块中包括区块头和区块主体，区块头中存储有输入信息特征值、版本号、时间戳和难度值，区块主体中存储有输入信息；创始块的下一区块以创始块为父区块，下一区块中同样包括区块头和区块主体，区块头中存储有当前区块的输入信息特征值、父区块的区块头特征值、版本号、时间戳和难度值，并以此类推，使得区块链中每个区块中存储的区块数据均与父区块中存储的区块数据存在关联，保证了区块中输入信息的安全性。
59.基于上述的描述，本技术实施例提出一种数据处理方法，该数据处理方法可在上述所提及的数据处理系统中执行。在本技术实施例中，目标对象可被配置m个指标；请参见图2，该数据处理方法可包括以下步骤s201-s205：
60.s201，获取多个用户的目标用户数据。
61.其中，任一用户的目标用户数据是根据任一用户针对目标对象的使用行为生成的；具体的，该任一用户的目标用户数据包括：任一用户在每个指标下的指标数据。任一用户在第m个指标下的指标数据，可用于指示该任一用户针对目标对象的使用行为是否满足第m个指标的指标条件；或者，可用于指示该任一用户针对目标对象的使用行为在第m个指
标下所产生的指标值，m∈[1，m]。
[0062]
例如，设目标对象被配置的m个指标中包括如下指标：“增加点击量”、“is_youzhi_dau”、“is_consume(是否有消费内容)”，等等。若任一用户在“增加点击量”下的指标数据为5，则该指标数据可用于指示：任一用户针对目标对象的使用行为产生的点击量增量为5；若任一用户在“is_youzhi_dau”下的指标数据为1，则该指标数据可用于指示：任一用户针对目标对象的使用行为满足当日优质活跃用户的指标条件；若任一用户在“is_consume”下的指标数据为0，则该指标数据可用于指示：任一用户针对目标对象的使用行为不满足具有消费内容的指标条件，等等。
[0063]
s202，根据每个用户在每个指标下的指标数据，分析量化m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果。
[0064]
在一种具体实现中，步骤s202的具体实施方式可以是：根据每个用户在每个指标下的指标数据，分析m个指标中各指标之间的因果关系，得到因果关系数据。具体的，可采用因果分析算法根据每个用户在每个指标下的指标数据，分析m个指标中各指标之间的因果关系，得到因果关系数据。其中，该因果分析算法可包括但不限于：pc(pc algorithm，一种因果分析算法)算法、或者fci(fast causal inference，快速因果推理)算法、或者其它的开源或者自研的因果关系推断算法，等等。在得到因果关系数据后，可直接将因果关系数据作为分析量化结果；即此实施方式下，分析量化结果包括因果关系数据。
[0065]
其中，因果关系数据可采用图的形式进行表示，也可以采用表格或文本的形式进行表示，对此不作限定。因果关系数据可用于指示n(n为正整数)个可信指标对，任一可信指标对均包括一个原因指标和一个结果指标；所谓的可信指标对是指：由具有因果关系的两个指标所构成的指标对，可信指标对中的两个指标之间具有因果关系的概率大于概率阈值。可选的，通过因果分析算法所得到的因果关系数据还可用于指示一个或多个可疑指标对；所谓的可疑指标对是指：由可能具有因果关系的两个指标所构成的指标对，可疑指标对中的两个指标之间具有因果关系的概率小于概率阈值且大于0。
[0066]
另一种具体实现中，步骤s202的具体实施方式可以是：可先根据每个用户在每个指标下的指标数据，分析m个指标中各指标之间的因果关系，得到因果关系数据。其次，采用因果关系数据和多个用户的目标用户数据，分别量化各个可信指标对的效果增益；具体的，可将因果关系数据和多个用户的目标用户数据输入至因果推断工具包中，由该因果推断工具包根据输入的因果关系数据和多个用户的目标用户数据，量化得到各个可信指标对的效果增益。其中，此处所提及的因果推断工具包可根据经验值设置，如可以是dowhy工具包，所谓的dowhy是一种开源的python语言的因果推理库。在得到各个可信指标对的效果增益后，可将各个可信指标对的效果增益，添加至分析量化结果；即此实施方式下，分析量化结果可包括各个可信指标对的效果增益。可选的，还可将因果关系数据添加至分析量化结果中，即此情况下的分析量化结果可包括：因果关系数据和各个可信指标对的效果增益。
[0067]
其中，任一可信指标对的效果增益用于衡量：当任一可信指标对中的原因指标被优化基准程度时，结果指标基于原因指标的优化而被优化的程度。其中，“指标被优化”的含义是指：指标的指标值被提升；如“原因指标被优化基准程度”是指：原因指标的指标值被提升了基准程度。此处所提及的基准程度可以根据经验值设置，以基准程度设置为1％为例，若任一可信指标对的效果增益为0.5％，则该效果增益可用于衡量：当任一可信指标对中的
原因指标被优化了1％时，结果指标因该原因指标的优化而被化的程度为0.5％；即该效果增益可用于衡量：当任一可信指标对中的原因指标的指标值被提升1％时，结果指标的指标值可随之提升0.5％。可选的，若因果关系数据还用于指示一个或多个可疑指标对，则分析量化结果中还可包括各个可疑指标对的效果增益。
[0068]
s203，基于分析量化结果生成第一元数据，该第一元数据包括n个可信指标对的属性信息，即第一元数据可理解成是用于描述n个可信指标对的属性信息的数据。
[0069]
在具体实现中，可先构建一个数据表，该数据表可包括多个存储位置；每个存储位置至少包括如下字段：原因指标字段、结果指标字段以及效果增益字段。其次，可基于分析量化结果获取第n个可信指标对的属性信息，n∈[1，n]；该属性信息包括如下子信息：第n个可信指标对中的原因指标的指标标识、第n个可信指标对中的结果指标的指标标识，以及第n个可信指标对的效果增益。然后，可将第n个可信指标对的属性信息中的各个子信息，分别填充至数据表中第n个存储位置的各个字段中；将填充了n个可信指标对的属性信息的数据表，确定为第一元数据。
[0070]
应理解的是，每个存储位置除了包括上述所提及的三个字段以外，还可包括其他字段，本技术实施例对此不作限定。例如，每个存储位置还可包括视图标识字段，该视图标识字段用于存储相应的指标因果图的因果图标识；那么，在此情况下，第n个可信指标对的属性信息还可包括：第n个可信指标对所对应的指标因果图的因果图标识。又如，每个存储位置还可包括类型标识字段，该类型标识字段用于存储指标对的类型标识；当任一指标对的类型标识为第一标识(如数值1)时，表明任一指标对为可信指标对，当任一指标对的类型标识为第二标识(如数值0)时，表明任一指标对为可疑指标对。那么在此情况下，第n个可信指标对的属性信息还可包括：第一标识。
[0071]
可选的，若因果关系数据还可用于指示一个或多个可疑指标对，分析量化结果中还包括各个可疑指标对的效果增益，则还可基于分析量化结果获取各个可疑指标对的属性信息，并将各个可疑指标对的属性信息，分别填充至数据表中相应存储位置的各个字段中；具体实施方式与将可信指标对的属性信息填充至数据表的方式类似，在此不再赘述。在将各个可信指标对的属性信息和各个可疑指标对的属性信息均填充至数据表之后，可得到第一元数据；即此情况下的第一元数据不仅可包括n个可信指标对的属性信息，还可包括一个或多个可疑指标对的属性信息。
[0072]
举例说明，设目标对象被配置的m个指标如下：
[0073]
is_youzhi_dau(是否当日优质活跃用户)，is_top_dau(是否最好活跃用户)，is_top(是否最好)，is_consume(是否有消费内容)，active_days_7d(7日内用户的活跃天数)，active_days_30d(30日内用户的活跃天数)，age(年龄)，gender(性别)
…
interest_tag_num(用户拥有的兴趣点的数量)
…
back_exp_total(后台总曝光次数)
…
play_duration_small_video(播放小视频的总时长)，play_duration_short_video(播放短视频的总时长)，play_num_small_video(播放小视频的次数)，play_num_short_video(播放短视频的总时长)，等等。
[0074]
又设共获取5个用户的目标用户数据，且获取到的各个目标用户数据如下：
[0075]
用户1的目标用户数据中所包括的各指标下的指标数据依次为：1，1，1，1，7，30，28，1
…
12
…3…
0，615，0，9；
[0076]
用户2的目标用户数据中所包括的各指标下的指标数据依次为：1，1，1，1，7，26，25，2
…
888
…
253
…
3504，0，170，0；
[0077]
用户3的目标用户数据中所包括的各指标下的指标数据依次为：0，0，0，1，2，8，9，2
…1…
33
…
0，0，0，0；
[0078]
用户4的目标用户数据中所包括的各指标下的指标数据依次为：0，1，1，0，2，2，22，2
…0…
118
…
0，0，0，0；
[0079]
用户5的目标用户数据中所包括的各指标下的指标数据依次为：1，1，1，1，7，21，16，1
…
675
…
119
…
2831，0，188，0；
[0080]
那么基于步骤s202-s203的相关描述，通过对上述示例中所提及的每个用户在每个指标下的指标数据，分析量化m个指标中各指标之间的因果关系，从而基于分析量化结果所生成的第一元数据可如表1所示：
[0081]
表1
[0082]
uuidsourcetargetzengliangview_id1interest_tag_numis_ss0.1355％2021_737c7a1total_durationinterest_tag_num0.1715％2021_737c7a1is_consumeback_exp_total_short_video0.3746％2021_737c7a
ꢀ…………
[0083]
其中，uuid表示类型标识字段，source表示原因指标字段，target表示结果指标字段，zengliang表示效果增益字段，view_id表示视图标识字段。需要说明的是，本技术实施例是以表格形式的第一元数据为例进行说明的，但并不对第一元数据的形式进行限定；例如，在其他实施例中，第一元数据的形式可以是文本文件，等等。另外，在生成第一元数据后，该第一元数据还可保存在后台数据库中，该后台数据库可以是mysql，也可以是clickhouse、oracle(一种适用于大型、中型和微型计算机的关系数据库管理系统)、presto(数据查询引擎)、mongodb(一种基于分布式文件存储的数据库)、elasticsearch(用于提供分布式多用户能力的全文搜索引擎的搜索服务器)、apache druid(一种分布式列存储的引擎)等其他数据库，对此不作限定。
[0084]
s204，当需在前端应用中显示目标对象的指标因果图时，将第一元数据转换成第二元数据；该第二元数据的数据格式与前端应用相适配，且第二元数据可理解成是用于描述指标因果图的数据。
[0085]
在一种具体实现中，当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，可采用m个指标的指标标识以及与前端应用适配的数据格式，生成m个节点的节点数据，一个节点用于记录一个指标。具体的，可确定用于记录m个指标的m个节点，并将各个指标的指标标识确定为对应节点的节点标识，以及确定每个节点的显示坐标。其次，可根据n个可信指标对的属性信息，确定每个节点的层级；其中，任一可信指标对中的原因指标对应的节点的层级，低于结果指标对应的节点的层级。然后，可采用与前端应用适配的数据格式，基于m个节点的节点标识、相应的显示坐标以及相应的层级，生成m个节点的节点数据。应理解的是：在其他实施例中，也可不考虑各个节点的层级；即直接采用与前端应用适配的数据格式，基于m个节点的节点标识和相应的显示坐标，生成m个节点的节点数据。
[0086]
其中，上述所提及的与前端应用适配的数据格式可根据经验值设置。例如，设与前
端应用适配的数据格式为json(一种轻量级的数据交换格式)格式；那么以“is_youzhi_dau”这一指标为例，将为这一指标分配的节点称为节点a，则通过上述步骤可得到该节点a的节点数据如下：
[0087][0088]
另外，可采用第一元数据中的n个可信指标对的属性信息，以及与前端应用适配的数据格式，生成n条有向边的边数据；任一条有向边的边数据中包括任一条有向边的权重，该权重等于任一条有向边所对应的可信指标对的效果增益。其中，有向边是指有方向的边，有向边具有用于指示方向的箭头。可选的，该任一条有向边的边数据中还可包括：任一条有向边的边标识、任一条有向边所连接的两个节点的节点标识(即起始节点(用于记录原因指标的节点)的节点标识和终点节点(用于记录结果指标的节点)的节点标识)、用于指示边是否有箭头的指示信息、任一条有向边的显示坐标，等等。仍设与前端应用适配的数据格式为json格式，且以“is_youzhi_dau”和“back_exp_total_live”这一可信指标对为例，其中“is_youzhi_dau”为原因指标，“back_exp_total_live”为结果指标，则该可信指标对所对应的有向边的边数据可如下：
[0089][0090][0091]
然后，可整合m个节点的节点数据和n条有向边的边数据，以得到第二元数据；具体的，可直接整合m个节点的节点数据和n条有向边的边数据，得到第二元数据。可选的，若第一元数据中还可包括一个或多个可疑指标对的属性信息，则还可采用第一元数据中的一个或多个可疑指标对的属性信息，以及与前端应用适配的数据格式，生成一条或多条无向边的边数据；任一条无向边的边数据中包括任一条无向边的权重(即任一条无向边所对应的
可疑指标对的效果增益)。其中，无向边是指无方向的边，无向边不具有用于指示方向的箭头。在此情况下，可整合m个节点的节点数据、n条有向边的边数据以及各条无向边的边数据，得到第二元数据。例如，以表1所示的第一元数据为例，将该第一元数据转换成第二元数据后，该第二元数据中的部分数据可参见下述json代码所示：
[0092]
[0093][0094]
可选的，在其他实施例中，在生成第一元数据或转换得到第二元数据后，还可将第一元数据和第二元数据存储至区块链网络的区块链中，以避免第一元数据和第二元数据被恶意篡改，提升数据安全性。
[0095]
s205，在前端应用显示的用户界面中，基于第二元数据显示指标因果图。
[0096]
在一种具体实现中，可先基于第二元数据绘制指标因果图，然后将绘制得到的指标因果图发送给前端应用，由前端应用直接在用户界面中显示该指标因果图。另一种实施方式中，可将第二元数据直接发送给前端应用，由前端应用基于该第二元数据绘制指标因
果图，并在用户界面中显示该指标因果图。其中，指标因果图包括m个节点和n条有向边，一个节点记录一个指标，一条有向边用于连接一个可信指标对所对应的两个节点；可选的，指标因果图还可包括一条或多条无向边，一条无向边用于连接一个可疑指标对所对应的两个节点。
[0097]
在显示指标因果图后，还可支持技术人员对指标因果图中的任一元素(任一节点或任一条边的权重)进行移动操作(或称为拖动操作)，以调整指标因果图中的各元素的显示位置。相应的，在显示指标因果图的过程中，若存在针对指标因果图中的任一元素的移动操作，则可根据移动操作对任一元素进行移动处理，以更新指标因果图。然后，可根据更新后的指标因果图生成新的第二元数据，并将新的第二元数据转换成新的第一元数据；以及存储新的第一元数据，以使下一次需显示目标对象的指标因果图时，将新的第一元数据转换成新的第二元数据，并基于新的第二元数据中显示更新后的指标因果图。
[0098]
其中，根据更新后的指标因果图生成新的第二元数据的具体方式为：采用更新后的因果图中的各个节点的显示坐标等信息生成各个节点的新节点数据，以及采用更新后的因果图中的各条边的显示坐标等信息生成各条边的新边数据；整合各个节点的新节点数据和各条边的新边数据，得到新的第二元数据。例如，该新的第二元数据可如下所示：
[0099]
该第二元数据中的部分数据可参见下述json代码所示：
[0100]
[0101][0102]
本技术实施例可先获取使用目标对象的多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据包括：任一用户在每个指标下的指标数据。由于每个用户的目标用户数据均是
根据每个用户针对目标对象的使用行为生成的，因此每个用户的目标用户数据对于分析目标对象的各个指标之间的关系，具有较高的指导价值。这样可使得在根据每个用户在每个指标下的指标数据，自动地分析量化目标对象所配置的各个指标之间的因果关系时，得到较为准确的分析量化结果。然后，可基于分析量化结果生成第一元数据，并将第一元数据转换成数据格式与前端应用适配的第二元数据，使得可在该用户界面中基于该第二元数据显示目标对象的指标因果图。上述流程自动地进行目标对象的各指标之间的因果关系的发现、量化和绘图，可实现通过显示指标因果图为技术人员直观地展示指标之间的因果关系，便于技术人员进行指标查找，提升指标查找的效率和准确性。并且，由于指标因果图是采用有向边，连接具有因果关系的两个指标所对应的两个节点的，因此技术人员可通过有向边的指向清晰地了解哪个指标是“因”，哪个指标是“果”，进一步便于技术人员快速定位出自身所需的指标，进一步提升指标查找的效率。
[0103]
请参见图3，是本技术实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图。该数据处理方法可在上述所提及的数据处理系统中执行。请参见图3，该数据处理方法可包括以下步骤s301-s308：
[0104]
s301，确定q个数据源，q为大于1的整数。
[0105]
在本技术实施例中，q个数据源可包括但不限于：文本文件、分布式文件、mysql、clickhouse、apache hive，等等。任一数据源中存储有至少一个用户的原始用户数据，每个用户的原始用户数据是根据每个用户针对目标对象的使用行为生成的。其中，q个数据源可以是预先根据业务需求设置的；或者，q个数据源也可以是由技术人员通过用户界面进行指定的，如可在用户界面中显示多个数据源的数据源标识(如数据源名称、数据源的网络地址等)，根据标识选择操作将被选择的q个数据源标识所指示的数据源确定为q个数据源。
[0106]
s302，根据数据源和数据处理工具之间的适配关系，确定与第q个数据源适配的目标数据处理工具。
[0107]
其中，q∈[1，q]；数据源和数据处理工具之间的适配关系可以是根据经验值预先设置的，即每个数据源所适配的数据处理工具是预先设置好的。例如，针对文本文件这一数据源而言，与其所适配的数据处理工具可以是python pandas文件读取接口，pandas是python中的一个数据分析包；针对mysql这一数据源而言，与其所适配的数据处理工具可以是python pymysql包；针对clickhouse这一数据源而言，与其所适配的数据处理工具可以是python clickhouse_driver包(一种数据读取包)；针对apache hive这一数据源而言，与其所适配的数据处理工具可以是presto api client，等等。
[0108]
s303，调用目标代码通过目标数据处理工具，读取第q个数据源中的k个用户的原始用户数据，k为正整数。
[0109]
在具体实施过程中，可先确定第q个数据源的数据存储形式；若数据存储形式为第一存储形式，则可直接调用目标代码通过目标数据处理工具，从第q个数据源中读取k个用户的原始用户数据。其中，第一存储形式是指：与目标代码的读取封装能力相适配的存储形式；例如，目标代码为python代码，则第一存储形式可以是与python代码的读取封装能力相适配的文本文件形式、mysql形式、clickhouse形式，等等。
[0110]
若数据存储形式为第二存储形式，则可先调用目标代码通过目标数据处理工具，将k个用户的原始用户数据从第q个数据源搬运到指定数据源中，以采用指定数据源的数据
存储形式存储k个用户的原始用户数据；以及调用目标代码通过与指定数据源适配的数据处理工具，从指定数据源中读取k个用户的原始用户数据。其中，第二存储形式是指：与目标代码的读取封装能力不适配的存储形式；例如，目标代码为python代码，则第二存储形式可以是与python代码的读取封装能力不适配的apache hive形式。其中，指定数据源是指：第一存储形式的数据源；如指定数据源可以是mysql等。
[0111]
也就是说，针对文本文件这一数据源而言，可直接调用目标代码通过python pandas文件读取接口从文本文件中读取至少一个用户的原始用户数据。针对mysql这一数据源而言，可直接调用目标代码通过python pymysql包从mysql中读取至少一个用户的原始用户数据。针对clickhouse这一数据源而言，可直接调用目标代码通过python clickhouse_driver包从clickhouse中读取至少一个用户的原始用户数据。针对apache hive这一数据源而言，可先调用目标代码通过presto api client将apache hive中存储的各个用户的原始用户数据搬运到指定数据源中；然后，调用目标代码通过指标数据源所适配的数据读取工具从指定数据源中读取被搬运的各个原始用户数据。进一步的，若指定数据源为mysql，则考虑到mysql无法存储海量数据，那么在将apache hive中的原始用户数据搬运到mysql的过程中，可限制被搬运的原始用户数据的数量小于或等于目标数量(如100万)，以保证mysql的运行性能。
[0112]
s304，在读取到k个用户的原始用户数据后，采用预设格式对k个用户的原始用户数据进行封装，得到k个用户的目标用户数据。
[0113]
此处所提及的预设格式可以根据经验值设置，例如当目标代码为python代码时，该预设格式可以是pandas dataframe，dataframe是一种表格型数据结构。通过将每个数据源中的原始用户数据均封装成预设格式，可得到格式统一的目标用户数据，便于后续的分析量化处理。其中，任一用户的目标用户数据是根据任一用户针对目标对象的使用行为生成的；具体的，该任一用户的目标用户数据包括：任一用户在每个指标下的指标数据。
[0114]
需要说明的是，上述步骤s301-s304描述的是图2所示的方法实施例中的步骤s201的具体实施方式；并且，下述步骤s305-s306的具体实施方式可参见上述图2所示的方法实施例中的步骤s202-s203的相关描述，在此不再赘述。
[0115]
s305，根据每个用户在每个指标下的指标数据，分析量化m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果。
[0116]
s306，基于分析量化结果生成第一元数据，该第一元数据包括n个可信指标对的属性信息，n为正整数。
[0117]
s307，当需在前端应用中显示目标对象的指标因果图时，将第一元数据转换成第二元数据，该第二元数据的数据格式与前端应用相适配。
[0118]
在一种具体实现中，可在前端应用的用户界面中显示因果图列表页面；参见图4a所示，该因果图列表页面中可至少包括一个或多个因果图选项，且这一个或多个因果图选项中至少存在用于查看目标对象的指标因果图的目标因果图选项41。当该目标因果图选项被触发时，可确定需在前端应用中显示目标对象的指标因果图。另一种具体实现中，在通过步骤s306成功生成第一元数据后，便可直接确定需在前端应用中显示目标对象的指标因果图；或者，在接收到用户语音，且该用户语音用于指示查看目标对象的指标因果图时，可确定需在前端应用中显示目标对象的指标因果图。应理解的是，本技术实施例只是示例性地
阐述了需在前端应用中显示目标对象的指标因果图的几种情况，并非穷举。在确定需在前端应用中显示目标对象的指标因果图后，可将第一元数据转换成第二元数据，具体转换方式可参见上述图2所示的方法实施例中的步骤s204的相关描述，在此不再赘述。
[0119]
s308，在前端应用显示的用户界面中，基于第二元数据显示指标因果图；指标因果图包括m个节点和n条有向边，一个节点记录一个指标，一条有向边用于连接一个可信指标对所对应的两个节点。
[0120]
由前述可知，第二元数据可包括m个节点的节点数据和n条有向边的边数据；且任一节点的节点数据至少包括：任一节点的节点标识和相应的显示坐标；任一条有向边的边数据至少包括：任一条有向边的权重，以及任一条有向边所连接的两个节点的节点标识。那么，步骤s308的具体实施方式可以如下：从m个节点的节点数据中，获取各个节点的显示坐标；并基于各个节点的显示坐标，采用第一样式绘制各个节点；其中，当采用第一样式绘制各个节点时，各个节点的节点标识被隐藏。在第n个边数据中的节点标识所指示的两个节点之间绘制第n条边，并在目标位置处绘制第n个边数据中的权重；该目标位置与第n条边的绘制位置相关联，n∈[1，n]。在n条边以及每条边的权重均被绘制后，得到指标因果图；并在前端应用显示的用户界面中，显示该指标因果图。
[0121]
通过第一样式显示每个节点，可使得指标因果图较为简洁，便于技术人员了解整体的因果关系的拓扑结构。需要说明的是，在其他实施方式中，当采用第一样式显示各个节点时，也可在指标因果图中隐藏各条边的权重，以进一步简化指标因果图，从而突出指标间的因果关系的拓扑结构。也就是说，在步骤s308的具体实施过程中，在绘制了第n条边后，也可不执行在目标位置处绘制第n个边数据中的权重的步骤。例如，以第一样式为小圆点样式，且隐藏各条边的权重为例，显示的指标因果图可图4b所示。
[0122]
在一种可选的实施方式中，本技术实施例可支持对指标因果图的节点进行样式切换；相应的，在显示指标因果图的过程中，若检测到针对指标因果图的节点样式切换操作，则可将指标因果图中的各个节点的显示样式从第一样式切换至第二样式；其中，当采用第二样式绘制各个节点时，各个节点的节点标识被显示。可选的，当检测到节点样式切换操作时，若指标因果图中是隐藏显示各条边的权重的，则在将各个节点的显示样式从第一样式切换至第二样式时，可一并显示各条边的权重。此处所提及的节点样式切换操作可以包括以下任一项：针对用户界面中的样式切换按钮的触发操作、输入样式切换手势的操作、针对用户界面的空白区域的点击操作/按压操作，等等。例如，若用户界面中包括样式切换按钮42，节点样式切换操作为针对该样式切换按钮42的触发操作，则将指标因果图中的各个节点的显示样式从第一样式切换至第二样式并显示各条边的权重的示意图可参见图4c所示。应理解的是，图4c的下侧图只是示例性地表征了部分边的权重，在实际应用中，每条边的权重均可被显示在指标因果图中。还应理解的是，在其他实施例中，在首次显示指标因果图时，也可采用第二样式显示指标因果图的各个节点，并可支持将指标因果图中的各个节点的显示样式从第二样式切换至第一样式。
[0123]
进一步的，若任一节点的节点数据还包括：任一节点的层级；则本技术实施例无论是采用第一样式还是第二样式显示各个节点时，均可根据各个节点的层级采用相应的显示颜色来显示各个节点。即此情况下，指标因果图中的各个节点的显示颜色，是根据各个节点的层级确定的；不同层级的节点之间，呈现不同的显示颜色。例如设层级为0的节点的显示
颜色为黑色，层级为1的节点的显示颜色为灰色，那么根据节点的层级采用相应的显示颜色显示各节点的示意图可参见图4d所示。由图4d所示，通过采用不同的显示颜色来显示不同层级的节点，可较为直观地突出各个节点之间的因果关系。
[0124]
另一种可选的实施方式中，若指标因果图具有主题颜色，则本技术实施例可支持切换指标因果图的主题颜色，所谓的主题颜色是指用于指示指标因果图的主要色调的颜色。相应的，在显示指标因果图的过程中，若检测到针对指标因果图的主题颜色切换操作，则可将指标因果图的主题颜色从当前主题颜色切换至目标主题颜色。其中，当前主题颜色是指：在检测到主题颜色切换操作时，指标因果图所呈现的主题颜色。主题颜色切换操作可包括但不限于：针对用户界面中的主题颜色切换按钮的触发操作、输入主题颜色切换手势的操作、针对用户界面中所显示的一个或多个候选主题颜色的选择操作，等等。当主题颜色切换操作包括针对用户界面中所显示的一个或多个候选主题颜色的选择操作时，目标主题颜色可以是被选择的候选主题颜色；当主题颜色切换操作包括针对用户界面中的主题颜色切换按钮的触发操作、输入主题颜色切换手势的操作等操作时，目标主题颜色可以是预先设置的默认主题颜色。例如，设当前主题颜色用于指示指标因果图的主要色调为黑色，目标主题颜色用于指示指标因果图的主要色调为白色为例，将指标因果图的主题颜色从当前主题颜色切换至目标主题颜色的示意图可参见图4e所示。
[0125]
另一种可选的实施方式中，考虑到自动生成的节点之间的排列可能会有点多，节点与节点之间的边上的权重在节点数量较多的情况下会交叠到一起；基于此，为便于技术人员查看指标因果图中自己感兴趣的部分内容，本技术实施例还可支持技术人员通过节点标识前缀或边的权重等筛选指标，来实现对指标因果图的筛选查看。相应的，在显示指标因果图时，可在用户界面中显示信息输入区域43；若在信息输入区域中获取到目标信息，则从指标因果图中筛选出与目标信息相匹配的目标节点和目标边；然后，可在用户界面显示的指标因果图中，保持显示目标节点和目标边，并取消显示除目标节点以外的节点以及除目标边以外的边。其中，目标信息可以是目标节点标识前缀、也可以是目标权重，等等。
[0126]
若目标信息是目标节点标识前缀，则从指标因果图中筛选出与目标信息相匹配的目标节点和目标边的具体方式可以是：根据指标因果图中的各个节点的节点标识和目标节点标识前缀，从指标因果图中确定第一节点，并将第一节点确定为目标节点；此处的第一节点是指：包括该目标节点标识前缀的节点标识所对应的节点。可选的，还可将与第一节点相连接的第二节点，确定为目标节点。然后，可将确定的各个目标节点之间的边作为目标边。例如，以目标节点标识前缀为“is_”，且选取第一节点和第二节点均作为目标节点为例，则保持显示目标节点和目标边的示意图可参见图4f所示。
[0127]
若目标信息是目标权重，则从指标因果图中筛选出与目标信息相匹配的目标节点和目标边的具体方式可以是：根据指标因果图中的各条边的权重，将权重大于或等于该目标权重的边确定为目标边；将各条目标边所连接的节点确定为目标节点。例如，以目标权重为0.0001为例，则保持显示目标节点和目标边的示意图可参见图4g所示。
[0128]
可选的，为便于技术人员可灵活选择筛选指标，还可在用户界面中显示一个筛选指标选择区域(如图4f和图4g中的“44”所标识的区域)。当技术人员想要通过节点标识前缀这一筛选指标来实现指标因果图的筛选查看时，则可在筛选指标选择区域中选择第一筛选指标选项(如图4f所示的“根据节点标识筛选”这一选项)，然后在信息输入区域43中输入目
标节点标识前缀来实现指标因果图的筛选查看。当技术人员想要通过权重这一筛选指标来实现指标因果图的筛选查看时，则可在筛选指标选择区域中选择第二筛选指标选项(如图4g所示的“根据权重筛选”这一选项)，然后在信息输入区域43中输入目标权重来实现指标因果图的筛选查看。
[0129]
本技术实施例可先获取使用目标对象的多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据包括：任一用户在每个指标下的指标数据。由于每个用户的目标用户数据均是根据每个用户针对目标对象的使用行为生成的，因此每个用户的目标用户数据对于分析目标对象的各个指标之间的关系，具有较高的指导价值。这样可使得在根据每个用户在每个指标下的指标数据，自动地分析量化目标对象所配置的各个指标之间的因果关系时，得到较为准确的分析量化结果。然后，可基于分析量化结果生成第一元数据，并将第一元数据转换成数据格式与前端应用适配的第二元数据，使得可在该用户界面中基于该第二元数据显示目标对象的指标因果图。上述流程自动地进行目标对象的各指标之间的因果关系的发现、量化和绘图，可实现通过显示指标因果图为技术人员直观地展示指标之间的因果关系，便于技术人员进行指标查找，提升指标查找的效率和准确性。并且，由于指标因果图是采用有向边，连接具有因果关系的两个指标所对应的两个节点的，因此技术人员可通过有向边的指向清晰地了解哪个指标是“因”，哪个指标是“果”，进一步便于技术人员快速定位出自身所需的指标，进一步提升指标查找的效率。
[0130]
基于上述数据处理方法实施例的描述，本技术实施例还公开了一种数据处理装置；所述数据处理装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码)，且该数据处理装置可以执行图2或图3所示的方法。请参见图5，所述数据处理装置可以运行如下单元：获取单元501和处理单元502；其中，获取单元501可包括上述数据处理系统中所提及的数据读取模块、数据搬运模块以及对外服务模块，等等；处理单元502可包括上述数据处理系统中所提及的因果图分析量化模块、因果图元数据转换模块、前端应用展示模块，等等。具体的：
[0131]
获取单元501，可用于获取多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据是根据所述任一用户针对目标对象的使用行为生成的；所述目标对象被配置m个指标，m为大于1的整数；所述任一用户的目标用户数据包括：所述任一用户在每个指标下的指标数据；
[0132]
处理单元502，可用于根据每个用户在所述每个指标下的指标数据，分析量化所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果；
[0133]
所述处理单元502，还用于基于所述分析量化结果生成第一元数据，所述第一元数据包括n个可信指标对的属性信息，n为正整数；可信指标对是指：由具有所述因果关系的两个指标所构成的指标对；
[0134]
所述处理单元502，还用于当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，将所述第一元数据转换成第二元数据，所述第二元数据的数据格式与所述前端应用相适配；
[0135]
所述处理单元502，还用于在所述前端应用显示的用户界面中，基于所述第二元数据显示所述指标因果图；所述指标因果图包括m个节点和n条有向边，一个节点记录一个指标，一条有向边用于连接一个可信指标对所对应的两个节点。
[0136]
在一种实施方式中，处理单元502在用于根据每个用户在所述每个指标下的指标
数据，分析量化所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果时，可具体用于：
[0137]
根据每个用户在所述每个指标下的指标数据，分析所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到因果关系数据；所述因果关系数据用于指示n个可信指标对，任一可信指标对均包括一个原因指标和一个结果指标；
[0138]
采用所述因果关系数据和所述多个用户的目标用户数据，分别量化各个可信指标对的效果增益；所述任一可信指标对的效果增益用于衡量：当所述任一可信指标对中的原因指标被优化基准程度时，结果指标基于原因指标的优化而被优化的程度；
[0139]
将所述各个可信指标对的效果增益，添加至分析量化结果。
[0140]
另一种实施方式中，处理单元502在用于基于所述分析量化结果，生成数据格式第一元数据时，可具体用于：
[0141]
构建一个数据表，所述数据表包括多个存储位置；每个存储位置至少包括如下字段：原因指标字段、结果指标字段以及效果增益字段；
[0142]
基于所述分析量化结果获取第n个可信指标对的属性信息，n∈[1，n]；所述属性信息包括如下子信息：所述第n个可信指标对中的原因指标的指标标识、所述第n个可信指标对中的结果指标的指标标识，以及所述第n个可信指标对的效果增益；
[0143]
将所述第n个可信指标对的属性信息中的各个子信息，分别填充至所述数据表中第n个存储位置的各个字段中；
[0144]
将填充了所述n个可信指标对的属性信息的数据表，确定为第一元数据。
[0145]
另一种实施方式中，处理单元502在用于当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，将所述第一元数据转换成第二元数据时，可具体用于：
[0146]
当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，采用所述m个指标的指标标识以及与前端应用适配的数据格式，生成m个节点的节点数据，一个节点用于记录一个指标；
[0147]
采用所述第一元数据中的n个可信指标对的属性信息，以及与所述前端应用适配的数据格式，生成n条有向边的边数据；任一条有向边的边数据中包括所述任一条有向边的权重，所述权重等于所述任一条有向边所对应的可信指标对的效果增益；
[0148]
整合所述m个节点的节点数据和所述n条有向边的边数据，以得到第二元数据。
[0149]
另一种实施方式中，处理单元502在用于采用所述m个指标的指标标识以及与前端应用适配的数据格式，生成m个节点的节点数据时，可具体用于：
[0150]
确定用于记录所述m个指标的m个节点，并将各个指标的指标标识确定为对应节点的节点标识，以及确定每个节点的显示坐标；
[0151]
根据所述n个可信指标对的属性信息，确定每个节点的层级；其中，任一可信指标对中的原因指标对应的节点的层级，低于结果指标对应的节点的层级；
[0152]
采用与前端应用适配的数据格式，基于所述m个节点的节点标识、相应的显示坐标以及相应的层级，生成所述m个节点的节点数据。
[0153]
另一种实施方式中，获取单元501在用于获取多个用户的目标用户数据时，可具体用于：
[0154]
确定q个数据源，q为大于1的整数；任一数据源中存储有至少一个用户的原始用户数据，每个用户的原始用户数据是根据所述每个用户针对目标对象的使用行为生成的；
[0155]
根据数据源和数据处理工具之间的适配关系，确定与第q个数据源适配的目标数据处理工具；其中，q∈[1，q]；
[0156]
调用目标代码通过所述目标数据处理工具，读取所述第q个数据源中的k个用户的原始用户数据，k为正整数；
[0157]
在读取到所述k个用户的原始用户数据后，采用预设格式对所述k个用户的原始用户数据进行封装，得到k个用户的目标用户数据。
[0158]
另一种实施方式中，获取单元501在用于调用目标代码通过所述目标数据处理工具，读取所述第q个数据源中的k个用户的原始用户数据时，可具体用于：
[0159]
确定所述第q个数据源的数据存储形式；
[0160]
若所述数据存储形式为第一存储形式，则调用所述目标代码通过所述目标数据处理工具，从所述第q个数据源中读取k个用户的原始用户数据；
[0161]
若所述数据存储形式为第二存储形式，则调用所述目标代码通过所述目标数据处理工具，将所述k个用户的原始用户数据从所述第q个数据源搬运到指定数据源中，以采用所述指定数据源的数据存储形式存储所述k个用户的原始用户数据；以及调用所述目标代码通过与所述指定数据源适配的数据处理工具，从所述指定数据源中读取所述k个用户的原始用户数据；
[0162]
其中，所述第一存储形式是指：与所述目标代码的读取封装能力相适配的存储形式；所述第二存储形式是指：与所述目标代码的读取封装能力不适配的存储形式；所述指定数据源是指：所述第一存储形式的数据源。
[0163]
另一种实施方式中，所述第二元数据包括m个节点的节点数据和n条有向边的边数据；任一节点的节点数据至少包括：所述任一节点的节点标识和相应的显示坐标；任一条有向边的边数据至少包括：所述任一条有向边的权重，以及所述任一条有向边所连接的两个节点的节点标识；
[0164]
相应的，处理单元502在用于在所述前端应用显示的用户界面中，基于所述第二元数据显示所述指标因果图时，可具体用于：
[0165]
从所述m个节点的节点数据中，获取各个节点的显示坐标；并基于所述各个节点的显示坐标，采用第一样式绘制所述各个节点；其中，当采用所述第一样式绘制所述各个节点时，所述各个节点的节点标识被隐藏；
[0166]
在第n个边数据中的节点标识所指示的两个节点之间绘制第n条边，并在目标位置处绘制所述第n个边数据中的权重，所述目标位置与所述第n条边的绘制位置相关联；其中，n∈[1，n]；
[0167]
在n条边以及每条边的权重均被绘制后，得到所述指标因果图；并在所述前端应用显示的用户界面中，显示所述指标因果图。
[0168]
另一种实施方式中，处理单元502还可用于：
[0169]
在显示所述指标因果图的过程中，若检测到针对所述指标因果图的节点样式切换操作，则将所述指标因果图中的各个节点的显示样式从所述第一样式切换至第二样式；
[0170]
其中，当采用所述第二样式绘制所述各个节点时，所述各个节点的节点标识被显示。
[0171]
另一种实施方式中，所述任一节点的节点数据还包括：所述任一节点的层级；
[0172]
所述指标因果图中的各个节点的显示颜色，是根据所述各个节点的层级确定的；不同层级的节点之间，呈现不同的显示颜色。
[0173]
另一种实施方式中，所述指标因果图具有主题颜色；相应的，处理单元502还可用于：
[0174]
在显示所述指标因果图的过程中，若检测到针对所述指标因果图的主题颜色切换操作，则将所述指标因果图的主题颜色从当前主题颜色切换至目标主题颜色；
[0175]
其中，所述当前主题颜色是指：在检测到所述主题颜色切换操作时，所述指标因果图所呈现的主题颜色。
[0176]
另一种实施方式中，处理单元502还可用于：
[0177]
在显示所述指标因果图时，在所述用户界面中显示信息输入区域；
[0178]
若在所述信息输入区域中获取到目标信息，则从所述指标因果图中筛选出与所述目标信息相匹配的目标节点和目标边；
[0179]
在所述用户界面显示的所述指标因果图中，保持显示所述目标节点和所述目标边，并取消显示除所述目标节点以外的节点以及除所述目标边以外的边。
[0180]
另一种实施方式中，处理单元502还可用于：
[0181]
在显示所述指标因果图的过程中，若存在针对所述指标因果图中的任一元素的移动操作，则根据所述移动操作对所述任一元素进行移动处理，以更新所述指标因果图；所述任一元素包括：任一节点或任一条边的权重；
[0182]
根据更新后的指标因果图生成新的第二元数据，并将所述新的第二元数据转换成新的第一元数据；
[0183]
存储所述新的第一元数据，以使下一次需显示所述目标对象的指标因果图时，将所述新的第一元数据转换成所述新的第二元数据，并基于所述新的第二元数据中显示所述更新后的指标因果图。
[0184]
根据本技术的一个实施例，图2或图3所示的方法所涉及的各个步骤均可以是由图5所示的数据处理装置中的各个单元来执行的。例如，图2中所示的步骤s201可由图5中所示的获取单元501来执行，步骤s202-s205均可由图5中所示的处理单元502来执行；又如，图3所示的步骤s301-s304均可由图5中所示的获取单元501来执行，步骤s305-s308均可由图5中所示的处理单元502来执行，等等。
[0185]
根据本技术的另一个实施例，图5所示的数据处理装置中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本技术的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本技术的其它实施例中，基于数据处理装置也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
[0186]
根据本技术的另一个实施例，可以通过在包括中央处理单元(cpu)、随机存取存储介质(ram)、只读存储介质(rom)等处理元件和存储元件的例如计算机的通用计算设备上运行能够执行如图2或图3中所示的相应方法所涉及的各步骤的计算机程序(包括程序代码)，来构造如图5中所示的数据处理装置设备，以及来实现本技术实施例的数据处理方法。所述
计算机程序可以记载于例如计算机可读记录介质上，并通过计算机可读记录介质装载于上述计算设备中，并在其中运行。
[0187]
本技术实施例可先获取使用目标对象的多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据包括：任一用户在每个指标下的指标数据。由于每个用户的目标用户数据均是根据每个用户针对目标对象的使用行为生成的，因此每个用户的目标用户数据对于分析目标对象的各个指标之间的关系，具有较高的指导价值。这样可使得在根据每个用户在每个指标下的指标数据，自动地分析量化目标对象所配置的各个指标之间的因果关系时，得到较为准确的分析量化结果。然后，可基于分析量化结果生成第一元数据，并将第一元数据转换成数据格式与前端应用适配的第二元数据，使得可在该用户界面中基于该第二元数据显示目标对象的指标因果图。上述流程自动地进行目标对象的各指标之间的因果关系的发现、量化和绘图，可实现通过显示指标因果图为技术人员直观地展示指标之间的因果关系，便于技术人员进行指标查找，提升指标查找的效率和准确性。并且，由于指标因果图是采用有向边，连接具有因果关系的两个指标所对应的两个节点的，因此技术人员可通过有向边的指向清晰地了解哪个指标是“因”，哪个指标是“果”，进一步便于技术人员快速定位出自身所需的指标，进一步提升指标查找的效率。
[0188]
基于上述方法实施例以及装置实施例的描述，本技术实施例还提供一种计算机设备。请参见图6，该计算机设备至少包括处理器601、输入接口602、输出接口603以及计算机存储介质604。其中，计算机设备内的处理器601、输入接口602、输出接口603以及计算机存储介质604可通过总线或其他方式连接。计算机存储介质604可以存储在计算机设备的存储器中，所述计算机存储介质604用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器601用于执行所述计算机存储介质604存储的程序指令。处理器601(或称cpu(central processing unit，中央处理器))是计算机设备的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或多条指令，具体适于加载并执行一条或多条指令从而实现相应方法流程或相应功能。
[0189]
在一个实施例中，本技术实施例所述的处理器601可以用于进行一系列的数据处理，具体包括：获取多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据是根据所述任一用户针对目标对象的使用行为生成的；所述目标对象被配置m个指标，m为大于1的整数；所述任一用户的目标用户数据包括：所述任一用户在每个指标下的指标数据；根据每个用户在所述每个指标下的指标数据，分析量化所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果；基于所述分析量化结果生成第一元数据，所述第一元数据包括n个可信指标对的属性信息，n为正整数；可信指标对是指：由具有所述因果关系的两个指标所构成的指标对；当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，将所述第一元数据转换成第二元数据，所述第二元数据的数据格式与所述前端应用相适配；在所述前端应用显示的用户界面中，基于所述第二元数据显示所述指标因果图；所述指标因果图包括m个节点和n条有向边，一个节点记录一个指标，一条有向边用于连接一个可信指标对所对应的两个节点，等等。
[0190]
本技术实施例还提供了一种计算机存储介质(memory)，所述计算机存储介质是计算机设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机存储介质既可以包括计算机设备中的内置存储介质，当然也可以包括计算机设备所支持的扩展存储介质。计算机存储介质提供存储空间，该存储空间存储了计算机设备的操作系统。并且，在该
存储空间中还存放了适于被处理器601加载并执行的一条或多条的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机存储介质可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器；可选的，还可以是至少一个位于远离前述处理器的计算机存储介质。
[0191]
在一个实施例中，可由处理器601加载并执行计算机存储介质中存放的一条或多条指令，以实现上述有关图2或图3所示的数据处理方法实施例中的方法的相应步骤；具体实现中，计算机存储介质中的一条或多条指令由处理器601加载并执行如下步骤：
[0192]
获取多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据是根据所述任一用户针对目标对象的使用行为生成的；所述目标对象被配置m个指标，m为大于1的整数；所述任一用户的目标用户数据包括：所述任一用户在每个指标下的指标数据；
[0193]
根据每个用户在所述每个指标下的指标数据，分析量化所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果；
[0194]
基于所述分析量化结果生成第一元数据，所述第一元数据包括n个可信指标对的属性信息，n为正整数；可信指标对是指：由具有所述因果关系的两个指标所构成的指标对；
[0195]
当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，将所述第一元数据转换成第二元数据，所述第二元数据的数据格式与所述前端应用相适配；
[0196]
在所述前端应用显示的用户界面中，基于所述第二元数据显示所述指标因果图；所述指标因果图包括m个节点和n条有向边，一个节点记录一个指标，一条有向边用于连接一个可信指标对所对应的两个节点。
[0197]
在一种实施方式中，在根据每个用户在所述每个指标下的指标数据，分析量化所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到分析量化结果时，所述一条或多条指令可由处理器601加载并具体执行：
[0198]
根据每个用户在所述每个指标下的指标数据，分析所述m个指标中各指标之间的因果关系，得到因果关系数据；所述因果关系数据用于指示n个可信指标对，任一可信指标对均包括一个原因指标和一个结果指标；
[0199]
采用所述因果关系数据和所述多个用户的目标用户数据，分别量化各个可信指标对的效果增益；所述任一可信指标对的效果增益用于衡量：当所述任一可信指标对中的原因指标被优化基准程度时，结果指标基于原因指标的优化而被优化的程度；
[0200]
将所述各个可信指标对的效果增益，添加至分析量化结果。
[0201]
另一种实施方式中，在基于所述分析量化结果，生成数据格式第一元数据时，所述一条或多条指令可由处理器601加载并具体执行：
[0202]
构建一个数据表，所述数据表包括多个存储位置；每个存储位置至少包括如下字段：原因指标字段、结果指标字段以及效果增益字段；
[0203]
基于所述分析量化结果获取第n个可信指标对的属性信息，n∈[1，n]；所述属性信息包括如下子信息：所述第n个可信指标对中的原因指标的指标标识、所述第n个可信指标对中的结果指标的指标标识，以及所述第n个可信指标对的效果增益；
[0204]
将所述第n个可信指标对的属性信息中的各个子信息，分别填充至所述数据表中第n个存储位置的各个字段中；
[0205]
将填充了所述n个可信指标对的属性信息的数据表，确定为第一元数据。
[0206]
另一种实施方式中，在当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，将所述第一元数据转换成第二元数据时，所述一条或多条指令可由处理器601加载并具体执行：
[0207]
当需在前端应用中显示所述目标对象的指标因果图时，采用所述m个指标的指标标识以及与前端应用适配的数据格式，生成m个节点的节点数据，一个节点用于记录一个指标；
[0208]
采用所述第一元数据中的n个可信指标对的属性信息，以及与所述前端应用适配的数据格式，生成n条有向边的边数据；任一条有向边的边数据中包括所述任一条有向边的权重，所述权重等于所述任一条有向边所对应的可信指标对的效果增益；
[0209]
整合所述m个节点的节点数据和所述n条有向边的边数据，以得到第二元数据。
[0210]
另一种实施方式中，在采用所述m个指标的指标标识以及与前端应用适配的数据格式，生成m个节点的节点数据时，所述一条或多条指令可由处理器601加载并具体执行：
[0211]
确定用于记录所述m个指标的m个节点，并将各个指标的指标标识确定为对应节点的节点标识，以及确定每个节点的显示坐标；
[0212]
根据所述n个可信指标对的属性信息，确定每个节点的层级；其中，任一可信指标对中的原因指标对应的节点的层级，低于结果指标对应的节点的层级；
[0213]
采用与前端应用适配的数据格式，基于所述m个节点的节点标识、相应的显示坐标以及相应的层级，生成所述m个节点的节点数据。
[0214]
另一种实施方式中，在获取多个用户的目标用户数据时，所述一条或多条指令可由处理器601加载并具体执行：
[0215]
确定q个数据源，q为大于1的整数；任一数据源中存储有至少一个用户的原始用户数据，每个用户的原始用户数据是根据所述每个用户针对目标对象的使用行为生成的；
[0216]
根据数据源和数据处理工具之间的适配关系，确定与第q个数据源适配的目标数据处理工具；其中，q∈[1，q]；
[0217]
调用目标代码通过所述目标数据处理工具，读取所述第q个数据源中的k个用户的原始用户数据，k为正整数；
[0218]
在读取到所述k个用户的原始用户数据后，采用预设格式对所述k个用户的原始用户数据进行封装，得到k个用户的目标用户数据。
[0219]
另一种实施方式中，在调用目标代码通过所述目标数据处理工具，读取所述第q个数据源中的k个用户的原始用户数据时，所述一条或多条指令可由处理器601加载并具体执行：
[0220]
确定所述第q个数据源的数据存储形式；
[0221]
若所述数据存储形式为第一存储形式，则调用所述目标代码通过所述目标数据处理工具，从所述第q个数据源中读取k个用户的原始用户数据；
[0222]
若所述数据存储形式为第二存储形式，则调用所述目标代码通过所述目标数据处理工具，将所述k个用户的原始用户数据从所述第q个数据源搬运到指定数据源中，以采用所述指定数据源的数据存储形式存储所述k个用户的原始用户数据；以及调用所述目标代码通过与所述指定数据源适配的数据处理工具，从所述指定数据源中读取所述k个用户的原始用户数据；
[0223]
其中，所述第一存储形式是指：与所述目标代码的读取封装能力相适配的存储形式；所述第二存储形式是指：与所述目标代码的读取封装能力不适配的存储形式；所述指定数据源是指：所述第一存储形式的数据源。
[0224]
另一种实施方式中，所述第二元数据包括m个节点的节点数据和n条有向边的边数据；任一节点的节点数据至少包括：所述任一节点的节点标识和相应的显示坐标；任一条有向边的边数据至少包括：所述任一条有向边的权重，以及所述任一条有向边所连接的两个节点的节点标识；
[0225]
相应的，在所述前端应用显示的用户界面中，基于所述第二元数据显示所述指标因果图时，所述一条或多条指令可由处理器601加载并具体执行：
[0226]
从所述m个节点的节点数据中，获取各个节点的显示坐标；并基于所述各个节点的显示坐标，采用第一样式绘制所述各个节点；其中，当采用所述第一样式绘制所述各个节点时，所述各个节点的节点标识被隐藏；
[0227]
在第n个边数据中的节点标识所指示的两个节点之间绘制第n条边，并在目标位置处绘制所述第n个边数据中的权重，所述目标位置与所述第n条边的绘制位置相关联；其中，n∈[1，n]；
[0228]
在n条边以及每条边的权重均被绘制后，得到所述指标因果图；并在所述前端应用显示的用户界面中，显示所述指标因果图。
[0229]
另一种实施方式中，所述一条或多条指令还可以由处理器601加载并具体执行：
[0230]
在显示所述指标因果图的过程中，若检测到针对所述指标因果图的节点样式切换操作，则将所述指标因果图中的各个节点的显示样式从所述第一样式切换至第二样式；
[0231]
其中，当采用所述第二样式绘制所述各个节点时，所述各个节点的节点标识被显示。
[0232]
另一种实施方式中，所述任一节点的节点数据还包括：所述任一节点的层级；
[0233]
所述指标因果图中的各个节点的显示颜色，是根据所述各个节点的层级确定的；不同层级的节点之间，呈现不同的显示颜色。
[0234]
另一种实施方式中，所述指标因果图具有主题颜色；相应的，所述一条或多条指令还可以由处理器601加载并具体执行：
[0235]
在显示所述指标因果图的过程中，若检测到针对所述指标因果图的主题颜色切换操作，则将所述指标因果图的主题颜色从当前主题颜色切换至目标主题颜色；
[0236]
其中，所述当前主题颜色是指：在检测到所述主题颜色切换操作时，所述指标因果图所呈现的主题颜色。
[0237]
另一种实施方式中，所述一条或多条指令还可以由处理器601加载并具体执行：
[0238]
在显示所述指标因果图时，在所述用户界面中显示信息输入区域；
[0239]
若在所述信息输入区域中获取到目标信息，则从所述指标因果图中筛选出与所述目标信息相匹配的目标节点和目标边；
[0240]
在所述用户界面显示的所述指标因果图中，保持显示所述目标节点和所述目标边，并取消显示除所述目标节点以外的节点以及除所述目标边以外的边。
[0241]
另一种实施方式中，所述一条或多条指令还可以由处理器601加载并具体执行：
[0242]
在显示所述指标因果图的过程中，若存在针对所述指标因果图中的任一元素的移
动操作，则根据所述移动操作对所述任一元素进行移动处理，以更新所述指标因果图；所述任一元素包括：任一节点或任一条边的权重；
[0243]
根据更新后的指标因果图生成新的第二元数据，并将所述新的第二元数据转换成新的第一元数据；
[0244]
存储所述新的第一元数据，以使下一次需显示所述目标对象的指标因果图时，将所述新的第一元数据转换成所述新的第二元数据，并基于所述新的第二元数据中显示所述更新后的指标因果图。
[0245]
本技术实施例可先获取使用目标对象的多个用户的目标用户数据，任一用户的目标用户数据包括：任一用户在每个指标下的指标数据。由于每个用户的目标用户数据均是根据每个用户针对目标对象的使用行为生成的，因此每个用户的目标用户数据对于分析目标对象的各个指标之间的关系，具有较高的指导价值。这样可使得在根据每个用户在每个指标下的指标数据，自动地分析量化目标对象所配置的各个指标之间的因果关系时，得到较为准确的分析量化结果。然后，可基于分析量化结果生成第一元数据，并将第一元数据转换成数据格式与前端应用适配的第二元数据，使得可在该用户界面中基于该第二元数据显示目标对象的指标因果图。上述流程自动地进行目标对象的各指标之间的因果关系的发现、量化和绘图，可实现通过显示指标因果图为技术人员直观地展示指标之间的因果关系，便于技术人员进行指标查找，提升指标查找的效率和准确性。并且，由于指标因果图是采用有向边，连接具有因果关系的两个指标所对应的两个节点的，因此技术人员可通过有向边的指向清晰地了解哪个指标是“因”，哪个指标是“果”，进一步便于技术人员快速定位出自身所需的指标，进一步提升指标查找的效率。
[0246]
需要说明的是，根据本技术的一个方面，还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述图2或图3所示的数据处理方法实施例方面的各种可选方式中提供的方法。
[0247]
并且，应理解的是，以上所揭露的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权利范围，因此依本技术权利要求所作的等同变化，仍属本技术所涵盖的范围。