[发明专利]多维度数据的数据分析方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种多维度数据的数据分析方法，其特征在于，包括：

获取多维度数据的维度组合中各维度的正常流量值和异常流量值，所述异常流量值包括访问失败次数，所述正常流量值包括访问成功次数；

将多维度数据的维度组合以及所述维度组合的正常流量值和异常流量值输入决策树，使用所述决策树从所述多维度数据的维度组合中筛选出疑似根因维度；

计算所述疑似根因维度的贡献度和子维度损失程度一致度；其中，所述疑似根因维度的贡献度为所述疑似根因维度的异常流量值与总维度的异常流量值的比值，利用变异系数衡量所述子维度损失程度一致度；以及

根据计算出的所述疑似根因维度的贡献度和子维度损失程度一致度，识别所述疑似根因维度是否为根因维度，其中，所述根因维度是造成流量损失的根因所对应的数据维度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多维度数据的各维度的正常流量值和异常流量值，包括：

监控所述多维度数据的总流量；以及

若监控到预设时间段内的所述多维度数据的总流量有流量损失，则获取所述预设时间段内的多维度数据的各维度的正常流量值和异常流量值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述预设时间段内的多维度数据的各维度的正常流量值和异常流量值包括：

将获取的所述预设时间段内的各维度的流量数据值与指定时间段内的各维度的流量数据值的差值确定为所述各维度的异常流量值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述预设时间段内的多维度数据的各维度的正常流量值和异常流量值包括：

统计所述预设时间段内的各维度的失败访问的次数，其中，将所述预设时间段内的没有收到回复信息的访问作为失败访问；以及

将各维度的访问失败的次数确定为所述各维度的异常流量值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述预设时间段内的多维度数据的各维度的正常流量值和异常流量值包括：

预测所述预设时间段内的各维度的流量数据值；

将获取的所述预设时间段内的各维度的流量数据值与预测的所述预设时间段内的各维度的流量数据值的差值确定为所述各维度的异常流量值。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，使用所述决策树筛选出疑似根因维度，包括：

将多维度数据的维度组合的异常流量值作为所述维度组合在正例集合的权重，将多维度数据的维度组合的正常流量值作为所述维度组合在负例集合的权重；

平衡正负例样本权重，以使初始状态下正负例样本权重相当；

根据平衡后的正负例样本权重计算每个维度的信息增益率，选择信息增益率最大的维度进行划分，构造所述决策树；以及

将构造的所述决策树的路径确定为疑似根因维度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述平衡正负例样本权重包括：将多维度数据的维度组合的异常流量值与平衡系数的乘积作为所述维度组合在正例集合的权重，将多维度数据的维度组合的正常流量值作为所述维度组合在负例集合的权重，其中，所述平衡系数是多维度数据的各维度的正常流量值的总和与各维度的异常流量值的总和之比。

8.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，根据计算出的所述疑似根因维度的贡献度和子维度损失程度一致度，识别所述疑似根因维度是否为根因维度，包括：

将计算出的所述疑似根因维度的贡献度和子维度损失程度一致度输入到分类器，对所述疑似根因维度是否为根因维度进行分类。