[发明专利]数据异动分析方法及装置

权利要求书

1.一种数据异动分析方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待分析的目标业务参数；

根据所述目标业务参数所处的业务场景，获取与所述目标业务参数关联的多个业务特征；

对满足预设关联条件的业务特征进行筛选，获得至少一个特征关联项集，其中，所述预设关联条件为在同一关联参数下发生数据异常情况，所述特征关联项集中包含满足所述预设关联条件的多个业务特征；

从所述至少一个特征关联项集中将置信度大于预设置信度阈值的特征关联项集所包含的各个业务特征确定为使所述目标业务参数发生异动的关联业务特征。

2.如权利要求1所述的数据异动分析方法，其特征在于，所述获取与所述目标业务参数关联的多个业务特征，包括：

对所述目标业务参数进行业务特征分级拆分，获得多个业务特征。

3.如权利要求1所述的数据异动分析方法，其特征在于，所述关联参数包括时间参数和与所述目标业务参数关联的业务特征参数中的至少一种参数。

4.如权利要求1所述的数据异动分析方法，其特征在于，所述从所述至少一个特征关联项集中将置信度大于预设置信度阈值的特征关联项集所包含的各个业务特征确定为使所述目标业务参数发生异动的关联业务特征，包括：

从所述至少一个特征关联项集中筛选出频繁项集；

计算筛选出的各个频繁项集的置信度；

将置信度大于预设置信度阈值的频繁项集所包含的各个业务特征确定为使所述目标业务参数发生异动的关联业务特征。

5.如权利要求4所述的数据异动分析方法，其特征在于，所述从所述至少一个特征关联项集中筛选出频繁项集，包括：

基于频繁项算法从所述至少一个特征关联项集中筛选出频繁项集。

6.如权利要求1所述的数据异动分析方法，其特征在于，所述确定待分析的目标业务参数，包括：

将截止当前时刻产生的历史业务数据中存在异常业务数据的业务参数确定为目标业务参数；或

将当前时刻之后产生的业务数据中存在异常业务数据的业务参数确定为目标业务参数。

7.一种数据异动分析装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于确定待分析的目标业务参数；

获取模块，用于根据所述目标业务参数所处的业务场景，获取与所述目标业务参数关联的多个业务特征；

获得模块，用于对满足预设关联条件的业务特征进行筛选，获得至少一个特征关联项集，其中，所述预设关联条件为在同一关联参数下发生数据异常情况，所述特征关联项集中包含满足所述预设关联条件的多个业务特征；

第二确定模块，用于从所述至少一个特征关联项集中将置信度大于预设置信度阈值的特征关联项集所包含的各个业务特征确定为使所述目标业务参数发生异动的关联业务特征。

8.如权利要求7所述的数据异动分析装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：

对所述目标业务参数进行业务特征分级拆分，获得多个业务特征。

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如权利要求1-6中任一权利要求所述的方法步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一权利要求所述的方法步骤。