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CN101951623A - 一种基于用户事件的用户行为统计方法及装置 - Google Patents

一种基于用户事件的用户行为统计方法及装置 Download PDF

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CN101951623A CN2010102850341A CN201010285034A CN101951623A CN 101951623 A CN101951623 A CN 101951623A CN 2010102850341 A CN2010102850341 A CN 2010102850341A CN 201010285034 A CN201010285034 A CN 201010285034A CN 101951623 A CN101951623 A CN 101951623A
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Abstract

本发明公开了一种基于用户事件的用户行为统计方法，包括：收到用户事件报文后，从用户基本信息中获取用户当前状态的维度信息；根据用户当前状态的维度信息和事件类型，将对应的统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1。本发明同时公开了一种基于用户事件的用户行为统计装置，采用本发明的方法及装置，能将用户行为按照维度空间实现压缩，节约系统资源，还能在用户事件按用户维度统计结果的基础上，实现任意维度或维度组合的用户行为灵活分析和统计，并且还能自动实现无效维度空间事件的剔除。

Description

一种基于用户事件的用户行为统计方法及装置
技术领域
本发明涉及通信领域的统计技术，特别是指一种基于用户事件的用户行为统计方法及装置。
背景技术
随着移动网络的发展，运营商的关注对象，已经从承载赢利模式向内容服务赢利模式转变，因此，传统的性能统计对象，已经不能满足运营商对移动业务进行精细化运营的要求，应运而生的用户行为分析成为运营商的关注目标和提高赢利能力的基础。用户行为分析可以通过对用户的呼叫记录和媒体报文内容进行统计，这些呼叫记录和媒体报文所包含的内容远远超过传统的性能统计对象，在呼叫记录和媒体报文的基础上进行统计和分析，能够对系统性能、用户行为等一系列指标进行深层分析，获得更有价值的信息。
对于一个移动用户，他的业务行为具有多种属性，比如：用户位置必定归属于某个位置区、路由区、服务区等，其接入方式必定归属为某种接入方式，比如第二代移动通信技术(2G，second Generation)、第三代移动通信技术(3G，3rd-Generation)、或第四代移动通信技术(4G，fourth Generation)，其接入点必然归属某个接入点名称(APN，Access Point Name)。在以下描述中，将与事件相关的用户位置、接入方式和归属APN等属性，称为维度，将用户的业务行为类型，称为事件，将特定业务过程的统计结果，称为指标。
在用户行为的分析应用中，运营商需要能够从多个维度或组合维度、多指标对用户行为进行分析，举个例子来说，对于通用分组无线服务技术服务支持节点(SGSN)，运营商关注的维度，可能为路由区、位置区、服务区、跟踪区、接入点、接入方式、业务类型、用户类别以及终端类型等一系列维度中某个特定或组合维度，关注指标包含附着用户数、激活用户数、附着成功率、激活成功率、寻呼成功率、时延、服务质量(QoS，Quality of Service)、以及终端类型分布等一系列统计结果，因此，要求统计系统能对统计结果自由组合，实现灵活查询。
对于这种多维度、多指标灵活运算的统计分析需求，通常的处理方法是：在统计系统建立一个关注指标的笛卡尔模型，具体地，假设用户信息中存在M个维度，运营商关注的指标涉及其中的N个维度，其中，N≤M，以D1、D2、......、Dn表示N个维度，对应的各维元素数分别为N1、N2、......、Nn，则对于笛卡尔模型的记录总数，可以表示为：
N＝N1×N2×......×Nn
然而，对于移动通信领域，用户相关的维度数通常都比较大，比如：SGSN维度包括路由区、位置区、接入点、服务区等，如果按照上述计算公式，则对应的记录总数将非常巨大，按照这种方法分配内存及进行运算操作，现有系统的资源和性能通常很难满足要求，因此，需要对上述方法进行改进，现有技术中有如下两种解决方法：
第一，针对上述模型，根据维度的关联关系，对维度空间进行压缩。举个例子来说，网络模型中的某个固定位置区，必归属于特定的路由区，对于其它的非关联路由区，则该位置区与其它非关联路由区不可能出现组合。通过这种方法，可以将某些不可能出现的维度组合剔除，从而实现维度空间的压缩。这种处理方法，虽然可以节约部分内存资源，但是，维度压缩方法过于复杂，如果网元的组网模型发生变化时，则难以实现自动处理。
第二，根据预定义的模型，对运营商关注的维度和指标，建立固定的统计模型，分别进行数据统计分析。这种统计方法比较适合实时监控，可以获得比较高的压缩比，但是，由于该方法基于固定模型和固定指标，统计功能单一，难以满足维度的灵活组合要求。
综上所述，现有的用户行为统计方法，不能实现基于事件的用户行为的多维度统计和组合多维度统计。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于用户事件的用户行为统计方法及装置，能实现基于事件的用户行为的多维度统计和组合多维度统计。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
本发明提供了一种基于用户事件的用户行为统计方法，该方法包括：
收到一个用户事件报文后，从当前保存的用户基本信息中获取用户当前状态的维度信息；
根据用户当前状态的维度信息和事件类型，将对应的统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1。
上述方案中，在从当前保存的用户基本信息中获取用户当前状态的维度信息之前，该方法进一步包括：
当用户事件报文中携带本次事件发生变化的维度时，根据用户事件报文中携带的用户维度更新保存的用户基本信息。
上述方案中，所述根据用户当前状态的维度信息和事件类型，将对应的统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，具体为：
根据当前保存的用户状态的维度信息，查找对应的统计对象实例，如果找到对应的统计对象实例时，根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，如果未找到对应的统计对象实例时，创建一个新的统计对象实例，并根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1。
上述方案中，所述根据当前保存的用户状态的维度信息，查找对应的统计对象实例，具体为：
根据当前保存的用户状态的维度信息，计算维度信息对应的索引；
根据维度信息对应的索引，查找索引对应的统计对象实例。
上述方案中，该方法进一步包括：
定时器超时后，保存统计结果，之后清除所有统计对象实例，重新开始统计。
上述方案中，该方法进一步包括：
原始统计完成后，根据用户需求，对统计结果进行进一步分析和运算，并输出运算结果。
本发明还提供了一种基于用户事件的用户行为统计装置，该装置包括：报文分析模块及统计模块；其中，
报文分析模块，用于收到一个用户事件报文后，从当前保存的用户基本信息中获取用户当前状态的维度信息，并将获取到的用户当前的维度信息发送给统计模块；
统计模块，用于在收到报文分析模块发送的用户当前状态的维度信息后，根据用户当前状态的维度信息和事件类型，将对应的统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1。
上述方案中，该装置进一步包括存储模块，用于保存用户基本信息及统计对象实例，所述用户基本信息包含用户当前状态的维度信息。
上述方案中，该装置进一步包括采集模块，用于收到用户事件报文，且当用户事件报文中携带本次事件发生变化的维度时，根据用户事件报文中携带的维度更新存储模块保存的用户基本信息。
上述方案中，该装置进一步包括：定时器及清除模块；其中，
定时器，用于在超时后，触发清除模块；
清除模块，用于保存统计结果，之后清除所有统计对象实例。
上述方案中，该装置进一步包括计算模块，用于在统计完成后，根据用户需求，对统计结果进行进一步分析和运算，并输出运算结果。
本发明提供的基于用户事件的用户行为统计方法及装置，收到用户事件报文后，根据用户当前状态的维度信息和事件类型，将对应的统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，如此，能将用户行为按用户维度属性和事件类型，进行归类和压缩，即：能实现用户行为多维度和组合维度的统计，进而能节约系统资源；另外，例如在移动通信系统中，一个特定的位置区必定归属于一个特定的路由区，两个没有隶属关系的位置区和路由区组合，必然不会有用户事件发生，因此，本发明的方案还能自动实现无效维度空间事件的剔除。
根据当前的用户状态的维度信息，计算维度信息对应的索引；根据维度信息对应的索引，查找索引对应的统计对象实例，如此，能快速地找到维度信息对应的统计对象实例。
除此以外，在原始统计完成后，根据用户需求，针对用户关注对象，对统计结果进行进一步分析和运算，并为用户输出运算结果，如此，能在原始统计结果的基础上实现二次运算，进一步满足用户需求。
附图说明
图1为本发明基于用户事件的用户行为统计方法流程示意图；
图2为实施例一的原始统计结果示意图；
图3为实施例一的维度组合查询结果示意图；
图4为实施例一统计的激活成功率的输出结果示意图；
图5为本发明基于用户事件的用户行为统计装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明再作进一步详细的说明。
本发明基于用户行为的事件统计方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤101：收到一个用户事件报文后，从当前保存的用户基本信息中获取用户当前状态的维度信息；
这里，所述用户事件报文包含用户标识、事件类型及执行结果，可以根据用户标识找到当前保存的用户基本信息，即：用户标识为当前保存的用户基本信息的索引信息；所述当前保存的用户基本信息包含用户当前状态的维度信息；所述用户当前状态的维度信息是指用户当前状态的所有维度的具体信息；收到用户事件报文后，根据用户事件报文中的用户标识查找当前保存的用户基本信息，如果没有找到，则说明是第一次收到该用户的用户事件报文，保存该用户基本信息，再次收到该用户事件报文后，则该用户基本信息在第一次保存的基础上进行更新；
在从当前保存的用户基本信息中获取用户当前状态的维度信息之前，该方法还可以进一步包括：
当用户事件报文中携带本次事件发生变化的维度时，根据用户事件报文中携带的维度更新保存的用户基本信息；
其中，当用户的维度信息发生变化时，用户事件报文中携带的用户基本信息包含该用户当前发生变化的维度，对于未发生变化的维度，可以不包含在用户事件报文携带的用户基本信息中，如果该用户的所有维度都发生变化时，则用户事件报文中携带的用户基本信息包含该用户当前的所有维度；如果所述用户事件报文携带的用户基本信息包含该用户当前发生变化的维度，则只将保存的该用户基本信息中的发生变化的维度进行更新，而对于未发生变化的维度，则不做任何修改；
如果用户的维度没有发生变化时，则用户事件报文中携带的用户基本信息不会包含用户的维度，相应的，在收到用户事件报文后，不会更新保存的用户基本信息中的维度信息，直接从当前保存的用户信息中获取用户当前状态的维度信息。
步骤102：根据用户当前状态的维度信息和事件类型，将对应的统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1；
具体地，根据当前保存的用户状态的维度信息，查找对应的统计对象实例，如果找到对应的统计对象实例时，根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，如果未找到对应的统计对象实例时，创建一个新的统计对象实例，并根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1；
所述根据当前保存的用户状态的维度信息，查找对应的统计对象实例，具体为：
根据当前保存的用户状态的维度信息，计算维度信息对应的索引；
根据维度信息对应的索引，查找索引对应的统计对象实例；
其中，由于用户状态的维度信息包含多个维度的具体信息，为了能够快速地找到维度信息对应的统计对象实例，可以采用哈希算法、或消息摘要算法第五版(MD5)、或其它用于数字签名的算法先计算维度信息对应的索引，进而利用索引找到对应的统计对象实例；所述索引可以是一个特征值；
一个维度信息对应一个统计对象实例，所述统计对象实例包含维度的具体信息及事件相关指标的计数值；其中，可以通过计数器实现事件相关指标的计数；对于所述事件相关指标的计数值，每种事件类型对应一套相关指标的计数值，一个统计对象实例中可以包含多种事件类型的相关指标的计数值；在实际应用过程中，可以根据需要选择需要统计的事件类型，再据此分配相关指标的计数器；
对于步骤102，举个例子来说，需要统计的事件类型为激活和寻呼，相应的，统计对象实例中激活相关指标的计数器有两个，即：统计激活成功次数的计数器及统计激活失败次数的计数器，寻呼相关指标的计数器也有两个，即：统计寻呼成功次数的计数器及统计寻呼失败次数的计数器，当收到的用户事件报文中的事件类型为激活，执行结果为激活成功时，则将相应统计对象实例中的统计激活成功次数的计数器的数值加1。
依据用户业务的属性，设置一个维度信息，所述用户业务的属性包含用户的位置区、路由区、服务区、接入方式、接入点等等，一个维度信息对应一个维度空间，通过步骤101和102，可以将同一个维度空间发生的多个事件，聚合为一个统计记录，举个例子来说，假设一个统计周期内发生的事件总次数是X，在每个维度空间的事件平均发生次数为P(P≥1)，则统计对象实例的个数为X/P，因此，在每个维度空间的事件发生的次数越高，统计对象实例数越少。例如，对于一个网元，假设在一个统计周期内，比如15分钟，每秒钟事件发生数为10000，则15分钟内事件发生总数为10000*60*15＝9000000，如果每个维度空间各类事件的平均发生次数为100，则对应的统计对象实例将为：9000000/100＝90000，压缩比为1/100。
当然，在极限情况下，比如统计周期非常短，当在每个维度空间的事件平均发生次数为1时，即：发生的所有事件都不重复，则统计对象实例的个数等于事件发生数。对于一个网元来说，一般单位时间内发生的事件数固定，因此，可以通过设置统计周期，将事件总数控制在一个可以预知的范围。
步骤101～102的过程可以称为原始统计的过程，在原始统计完成后，根据用户需求，针对用户关注对象，对统计结果进行进一步分析和运算，并输出运算结果；其中，输出的方式可以采用图形方式，能让用户很直观的看到运算结果；所述用户需要可以是关注的某个维度下的某个事件统计结果，还可以是维度组合下的某个事件统计结果等。
在实际应用过程中，可以设置统计周期，比如：设置统计周期为15分钟，每隔15分钟，定时器超时后，将该段时间的统计结果保存到磁盘，之后清除所有统计实例，对新上报的用户事件报文重新开始统计，以便用户可以对统计结果进行进一步地分析和运算，从而能更好的满足用户需求。
实施例一
本实施例的应用场景是：SGSN的激活成功率的统计。
本实施例中用户的维度信息包含：位置区识别码(LAI，Location AreaIdentity)、路由区域识别码(RAI，Routing Area Identification)、服务区标识(SAI，Service Area Identity)、APN、无线接入类型(RAT，Radio Access Type)、以及无线网络控制器(RNC，Radio Network Controller)名称等；需要统计的事件为附着、激活、去活、以及寻呼等，相应的，分别配置用于统计附着成功次数、附着失败次数、激活成功次数、激活失败次数、去活成功次数、去活失败次数、寻呼成功次数、寻呼失败次数等的计数器，并设置计算维度信息对应的索引的方法，比如：哈希算法，设置统计周期为15分钟。
SGSN收到用户事件报文后，根据用户事件报文中携带的用户标识找到保存的用户基本信息，如果用户事件报文中携带本次事件发生变化的维度时，根据用户事件报文中携带的维度更新保存的用户基本信息；如果没有携带维度信息时，则不更新保存的用户基本信息中的维度信息；其中，用户事件报文为现有传递的报文，在本实施例中，用户事件报文可以是附着、激活、去活、以及寻呼等事件的报文；当用户所处的地理位置、和/或接入方式、和/或接入点等发生变化时，用户的维度信息会发生变化，在本实施例中，具体地，可以是LAI、LAI、RAI、SAI、APN、RAT、以及RNC名称等其中的一个或几个发生变化时，则认为用户的维度信息发生了变化；
之后根据当前保存的用户状态的维度信息，计算维度信息对应的索引，再根据维度信息对应的索引，查找索引对应的统计对象实例，如果找到对应的统计对象实例时，根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，如果未找到对应的统计对象实例时，创建一个新的统计对象实例，并根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，并每隔15分钟，保存统计结果，之后清除所有统计实例，对新上报的用户事件报文重新开始统计，则得到如图2所示的原始统计结果示意图，在图2中只列出了激活相关指标的计数值，即：激活成功次数及激活失败次数，图2中的ACTIVE_SUCESS表示激活成功次数的计数器的统计结果，ACTIVE_FAIL表示激活失败次数的计数器的统计结果。
选择关注的维度或维度组合，比如：选择的维度组合为(LAI＝32432，RAI＝3256，SAI＝3247，APN＝xcom.net，RAT＝UTRAN)，选择的时间段为：16:00:00到18:15:00，根据原始统计结果，则可以得到如图3所示的维度组合查询结果，再根据查询结果，统计激活成功率，得到如图4所示的输出结果；在实际应用时，可以利用结构化查询语言(SQL，Structured Query Language)选择关注的维度或维度组合，之后再计算出激活成功率。其中，统计激活成功率的计算公式为：
激活成功率＝激活成功次数/(激活成功次数+激活失败次数)*100；
这里，激活成功次数、激活失败次数分别为该段时间下关注的维度或维度组合查询结果的激活成功次数与激活失败次数。
从上面的描述中可以看出，可以实现SGSN任意维度或维度组合的指标分析和对比。
实施例二
本实施例的应用场景是：网关通用分组无线服务技术支持节点(GGSN，Gateway GPRS Support Node)的承载更新成功率的统计。
本实施例中用户的维度信息包含：LAI、RAI、SAI、APN、RAT、以及RNC名称等；需要统计的事件为激活、去活、以及承载更新等，相应的，分别配置用于统计激活成功次数、激活失败次数、去活成功次数、去活失败次数、承载更新成功次数、承载更新失败次数等的计数器，并设置计算维度信息对应的索引的方法，比如：哈希算法，设置统计周期为15分钟。
GGSN收到用户事件报文后，根据用户事件报文中携带的用户标识找到保存的用户基本信息，如果用户事件报文中携带本次事件发生变化的维度时，根据用户事件报文中携带的维度更新保存的用户基本信息；如果没有携带维度时，则不更新保存的用户基本信息中的维度信息；其中，用户事件报文为现有传递的报文，在本实施例中，用户事件报文可以是激活、去活、以及承载更新等事件的报文；当用户所处的地理位置、和/或接入方式、和/或接入点等发生变化时，用户的维度信息会发生变化，在本实施例中，具体地，可以是LAI、LAI、RAI、SAI、APN、RAT、以及RNC名称等其中的一个或几个发生变化时，则认为用户的维度信息发生了变化；
之后根据当前保存的用户状态的维度信息，计算维度信息对应的索引，再根据维度信息对应的索引，查找索引对应的统计对象实例，如果找到对应的统计对象实例时，根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，如果未找到对应的统计对象实例时，创建一个新的统计对象实例，并根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，并每隔15分钟，保存统计结果，之后清除所有统计实例，对新上报的用户事件报文重新开始统计，得到的原始统计结果与图2所示的原始统计结果类似。
选择关注的维度或维度组合，根据原始统计结果，可以得到关注的维度或维度组合查询结果，再根据查询结果，可以统计承载更新成功率，在实际应用时，可以利用SQL选择关注的维度或维度组合，之后再计算出承载更新成功率。其中，承载更新激活成功率的计算公式为：
承载更新成功率＝承载更新成功次数/(承载更新成功次数+承载更新失败次数)*100；
这里，承载更新成功次数、承载更新失败次数分别为该段时间下关注的维度或维度组合查询结果的承载更新成功次数与承载更新失败次数。
从上面的描述中可以看出，可以实现GGSN任意维度或维度组合的指标分析和对比。
为实现上述方法，本发明还提供了一种基于用户事件的用户行为统计装置，如图5所示，该装置包括：报文分析模块51、及统计模块52；其中，
报文分析模块51，用于收到一个用户事件报文后，从当前保存的用户基本信息中获取用户当前状态的维度信息，并将获取到的用户当前的维度信息发送给统计模块52；
统计模块52，用于在收到报文分析模块51发送的用户当前状态的维度信息后，根据用户当前状态的维度信息和事件类型，将对应的统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1。
该装置还可以进一步包括存储模块53，用于保存用户基本信息及统计对象实例，所述用户基本信息包含用户当前状态的维度信息；
该装置还可以进一步包括采集模块54，用于收到用户事件报文，且当用户事件报文中携带本次事件发生变化的维度时，根据用户事件报文中携带的维度更新存储模块53保存的用户基本信息。
所述统计模块52，具体用于：根据当前保存的用户状态的维度信息，查找对应的统计对象实例，如果找到对应的统计对象实例时，根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，如果未找到对应的统计对象实例时，创建一个新的统计对象实例，并根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1。
该装置还可以进一步包括：定时器及清除模块；其中，
定时器，用于在超时后，触发清除模块；
清除模块，用于保存统计结果，之后清除所有统计对象实例。
所述存储模块53，还用于保存统计结果。
该装置还可以进一步包括：计算模块，用于在统计完成后，根据用户需求，对统计结果进行进一步分析和运算，并输出运算结果。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种基于用户事件的用户行为统计方法，其特征在于，该方法包括：
收到一个用户事件报文后，从当前保存的用户基本信息中获取用户当前状态的维度信息；
根据用户当前状态的维度信息和事件类型，将对应的统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从当前保存的用户基本信息中获取用户当前状态的维度信息之前，该方法进一步包括：
当用户事件报文中携带本次事件发生变化的维度时，根据用户事件报文中携带的用户维度更新保存的用户基本信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据用户当前状态的维度信息和事件类型，将对应的统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，具体为：
根据当前保存的用户状态的维度信息，查找对应的统计对象实例，如果找到对应的统计对象实例时，根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1，如果未找到对应的统计对象实例时，创建一个新的统计对象实例，并根据事件类型，将统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据当前保存的用户状态的维度信息，查找对应的统计对象实例，具体为：
根据当前保存的用户状态的维度信息，计算维度信息对应的索引；
根据维度信息对应的索引，查找索引对应的统计对象实例。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：
定时器超时后，保存统计结果，之后清除所有统计对象实例，重新开始统计。
6.根据权利要求1、2或5所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：
原始统计完成后，根据用户需求，对统计结果进行进一步分析和运算，并输出运算结果。
7.一种基于用户事件的用户行为统计装置，其特征在于，该装置包括：报文分析模块及统计模块；其中，
报文分析模块，用于收到一个用户事件报文后，从当前保存的用户基本信息中获取用户当前状态的维度信息，并将获取到的用户当前的维度信息发送给统计模块；
统计模块，用于在收到报文分析模块发送的用户当前状态的维度信息后，根据用户当前状态的维度信息和事件类型，将对应的统计对象实例中的事件相关指标的计数值加1。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，该装置进一步包括存储模块，用于保存用户基本信息及统计对象实例，所述用户基本信息包含用户当前状态的维度信息。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，该装置进一步包括采集模块，用于收到用户事件报文，且当用户事件报文中携带本次事件发生变化的维度时，根据用户事件报文中携带的维度更新存储模块保存的用户基本信息。
10.根据权利要求7、8或9所述的装置，其特征在于，该装置进一步包括：定时器及清除模块；其中，
定时器，用于在超时后，触发清除模块；
清除模块，用于保存统计结果，之后清除所有统计对象实例。
11.根据权利要求7、8或9所述的装置，其特征在于，该装置进一步包括计算模块，用于在统计完成后，根据用户需求，对统计结果进行进一步分析和运算，并输出运算结果。
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