[发明专利]数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取未被作为业务关注数据存入数据库的异常数据；获取所述异常数据对应的标定数据；

根据所述标定数据，所述异常数据的生成时间以及所述标定数据的生成时间，对所述异常数据进行补全；

所述方法还包括：

获取预设时间段内具有相同属性信息的历史数据；

查找所述历史数据中数值最大的数据项，作为第一数据项；

按照预设的遍历策略，遍历所述历史数据中的数据项；

若遍历到的数据项相较所述第一数据项降幅未超过阈值，则将所述第一数据项更新为所述遍历到的数据项；

若遍历到的数据项相较所述第一数据项降幅超过所述阈值，则维持所述第一数据项不变；

继续遍历数据项直至满足终止条件为止，并将遍历结束时得到的所述第一数据项作为所述标定数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取异常数据，包括：

从网络侧获取符合预设业务关注需求的目标数据；

若未获取到所述目标数据，则创建缺失数据，并将所述缺失数据标记为异常数据；

若获取到所述目标数据，则对所述目标数据进行异常验证，并将未通过异常验证的所述目标数据标记为异常数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标数据进行异常验证，包括：

获取所述目标数据对应的标定数据；

将所述目标数据与所述目标数据对应的标定数据进行比较，得到比较结果；

若所述比较结果不满足验证条件，则所述目标数据未通过所述异常验证。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述标定数据更新为通过所述异常验证的所述目标数据。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

确定所述标定数据的生成时间距当前时间的时长；

若所述时长超过设定时长，则重新确定所述标定数据。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述异常数据中包含有用于区别数据所属对象的属性信息；以及

所述获取所述异常数据对应的标定数据，包括：

根据所述异常数据中包含的属性信息，查找具有相同属性信息的所述标定数据。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述数据项的生成时间记为所述标定数据的生成时间。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述标定数据，所述异常数据的生成时间以及所述标定数据的生成时间，对所述异常数据进行补全，包括：

根据所述异常数据的生成时间以及所述标定数据的生成时间，确定所述异常数据在生成时间上与所述标定数据的时差；

根据所述标定数据，确定所述异常数据在数值上与所述标定数据的差值；

基于所述时差、所述差值及所述异常数据，计算得到补全后的所述异常数据。

9.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取未被作为业务关注数据存入数据库的异常数据；

第二获取模块，用于获取所述异常数据对应的标定数据；处理模块，用于根据所述标定数据，所述异常数据的生成时间以及所述标定数据的生成时间，对所述异常数据进行补全；

所述装置还包括：

第三获取模块，用于获取预设时间段内具有相同属性信息的历史数据；

选取模块，用于查找所述历史数据中数值最大的数据项，作为第一数据项；按照预设的遍历策略，遍历所述历史数据中的数据项；若遍历到的数据项相较所述第一数据项降幅未超过阈值，则将所述第一数据项更新为所述遍历到的数据项；若遍历到的数据项相较所述第一数据项降幅超过所述阈值，则维持所述第一数据项不变；继续遍历数据项直至满足终止条件为止，并将遍历结束时得到的所述第一数据项作为所述标定数据。