本技术涉及车辆数据分析领域，特别是涉及一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
1、目前，在车辆数据分析领域，绝大多数厂商采用的数据分析方法是，在获取车辆产生的原始数据后，直接通过网络将原始数据上传到云端，通过云端的服务器集群对原始数据进行分析，得到分析结果，再将分析结果下发的车辆。
2、传统方案中数据要经过两次网络传输，数据时效性差；原始数据上传到云端后可能存在数据泄露的风险，数据隐私和安全性差；当车辆经过隧道等位置时，可能存在网络不稳定的情况，会影响数据的传输，甚至导致数据丢失。
3、因此，需要一种解决方案，可以安全高效地对车辆产生的原始数据进行分析，进而得到分析结果。
技术实现思路
1、基于上述问题，本技术提供了一种数据处理方法，用以安全高效地对车辆产生的原始数据进行分析，进而得到分析结果。
2、本技术实施例公开了如下技术方案：
3、本技术第一方面公开了一种数据处理方法包括：
4、将云端存储的与车辆匹配的多个预测模型、多个业务逻辑规则和多个dbc文件同步存储到车端，作为所述车端的目标系统描述文件；
5、对于所述目标系统描述文件中每个业务逻辑规则，通过该业务逻辑规则从多个源数据中采集到目标源数据；所述多个源数据基于多个can报文和所述多个dbc文件生成；
6、基于所述目标源数据和该业务逻辑规则中指示的目标预测模型，生成预测结果；并将所述预测结果写入到该业务逻辑规则指示的目标位置；所述目标预测模型是所述多个预测模型中的一个预测模型。
7、在一种可选的实现方式中，所述将云端存储的与所述车辆匹配的多个预测模型、多个业务逻辑规则和多个dbc文件同步存储到车端，作为所述车端的目标系统描述文件，包括：
8、从所述云端调取与所述车辆对应的第一文件列表，以及从所述车端调取与所述车辆对应的第二文件列表；所述第一文件列表中记载所述云端存储的与所述车辆匹配的最新版本的多个预测模型、多个业务逻辑规则和多个dbc文件的信息；所述第二文件列表中记载所述车端存储的与所述车辆匹配的多个预测模型、多个业务逻辑规则和多个dbc文件的信息；
9、判断所述第一文件列表中记载的每个对象与所述第二文件列表中记载的每个对象是否完全相同；所述对象包括预测模型、业务逻辑规则和dbc文件；
10、若所述第一文件列表中记载的每个对象与所述第二文件列表中记载的每个对象完全相同，则将所述第二文件列表对应的多个对象作为所述目标系统描述文件；
11、若所述第一文件列表中记载的每个对象与所述第二文件列表中记载的每个对象不完全相同，则根据所述第一文件列表中记载的对象对所述第二文件列表中记载的对象进行更新，得到第三列表，将所述第三文件列表对应的多个对象作为所述目标系统描述文件。
12、在一种可选的实现方式中，所述从所述云端调取与所述车辆对应的第一文件列表，以及从所述车端调取与所述车辆对应的第二文件列表，包括：
13、基于所述车辆的型号，从所述云端调取与所述车辆对应的第一文件列表，以及从所述车端调取与所述车辆对应的第二文件列表。
14、在一种可选的实现方式中，所述基于所述目标源数据和该业务逻辑规则中指示的目标预测模型，生成预测结果，包括：
15、通过流处理框架支持用户自定义函数的特性，根据所述目标预测模型，生成目标函数；
16、根据所述多个源数据和所述目标函数，生成所述预测结果。
17、在一种可选的实现方式中，所述多个源数据的生成步骤，包括：
18、对于所述多个can报文中的每个can报文，基于该can报文，从所述多个dbc文件中确定与该can报文对应的目标dbc文件；
19、根据所述目标dbc文件，将该can报文解析为多个所述源数据。
20、在一种可选的实现方式中，所述多个预测模型包括车辆危险驾驶预测模型、车辆故障预测模型、车辆能耗预测模型和车辆碰撞风险预测模型。
21、本技术第二方面公开了一种数据处理装置，包括：
22、车云同步模块，用于将云端存储的与车辆匹配的多个预测模型、多个业务逻辑规则和多个dbc文件同步存储到车端，作为所述车端的目标系统描述文件；
23、目标源数据获取模块，用于对于所述目标系统描述文件中每个业务逻辑规则，通过该业务逻辑规则从多个源数据中采集到目标源数据；所述多个源数据基于多个can报文和所述多个dbc文件生成；
24、预测结果生成模块，用于基于所述目标源数据和该业务逻辑规则中指示的目标预测模型，生成预测结果；并将所述预测结果写入到该业务逻辑规则指示的目标位置；所述目标预测模型是所述多个预测模型中的一个预测模型。
25、在一种可选的实现方式中，所述车云同步模块，包括：
26、文件列表获取单元，用于从所述云端调取与所述车辆对应的第一文件列表，以及从所述车端调取与所述车辆对应的第二文件列表；所述第一文件列表中记载所述云端存储的与所述车辆匹配的最新版本的多个预测模型、多个业务逻辑规则和多个dbc文件的信息；所述第二文件列表中记载所述车端存储的与所述车辆匹配的多个预测模型、多个业务逻辑规则和多个dbc文件的信息；
27、区别对象判断单元，用于判断所述第一文件列表中记载的每个对象与所述第二文件列表中记载的每个对象是否完全相同；所述对象包括预测模型、业务逻辑规则和dbc文件；
28、第一目标系统文件生成单元，用于若所述第一文件列表中记载的每个对象与所述第二文件列表中记载的每个对象完全相同，则将所述第二文件列表对应的多个对象作为所述目标系统描述文件；
29、第二目标系统文件生成单元，用于若所述第一文件列表中记载的每个对象与所述第二文件列表中记载的每个对象不完全相同，则根据所述第一文件列表中记载的对象对所述第二文件列表中记载的对象进行更新，得到第三列表，将所述第三文件列表对应的多个对象作为所述目标系统描述文件。
30、本技术第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面任一实现方式介绍的方法的步骤。
31、本技术第四方面提供了一种电子设备，包括：
32、存储器，其上存储有计算机程序；
33、处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现第一方面任一实现方式介绍的方法的步骤。
34、相较于现有技术，本技术具有以下有益效果：
35、本技术公开了一种数据处理方法，在车辆的引擎被启动后，将云端存储的与车辆匹配的多个预测模型、多个业务逻辑规则和多个dbc文件同步存储到车端，作为目标系统描述文件；对于车端存储的目标系统文件中的每个业务逻辑规则，通过该业务逻辑规则从多个源数据中采集到目标源数据；基于目标源数据和该业务逻辑规则中指示的目标预测模型，生成预测结果，并将预测结果写入到该业务逻辑规则指示的目标位置。
36、本技术中将与车辆匹配的多个预测模型、多个业务逻辑规则和多个dbc文件同步存储到车端，在车端实现对车辆产生的数据的分析预测、直接生成预测结果；避免了传统方案中将车辆产生的数据上传到云端，将云端对数据的分析结果下发到车端而导致的数据时效性差、数据隐私性差和安全性差等诸多问题，可以提高数据分析的时效性，并保证数据的隐私安全。
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将云端存储的与车辆匹配的多个预测模型、多个业务逻辑规则和多个dbc文件同步存储到车端，作为所述车端的目标系统描述文件，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述云端调取与所述车辆对应的第一文件列表，以及从所述车端调取与所述车辆对应的第二文件列表，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标源数据和该业务逻辑规则中指示的目标预测模型，生成预测结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个源数据的生成步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个预测模型包括车辆危险驾驶预测模型、车辆故障预测模型、车辆能耗预测模型和车辆碰撞风险预测模型。
7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述车云同步模块，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
