[发明专利]异常数据的检测方法及装置、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种异常数据的检测方法，其特征在于，包括：

获取目标监控参数在当前时间段的待入库数据以及与所述当前时间段相邻的前一时间段的参考数据；

根据所述待入库数据以及所述参考数据，计算所述目标监控参数在当前时间段对应的群体稳定性指标；

获取所述目标监控参数在之前的N个历史时间段分别对应的群体稳定性指标，计算所述目标监控参数对应的异常数据范围；

当所述目标监控参数在当前时间段对应的群体稳定性指标处于所述异常数据范围内时，输出数据异常提醒；

其中，所述计算所述目标监控参数对应的异常数据范围，包括：

将所述之前的N个历史时间段分别对应的群体稳定性指标按照数值从小到大进行排列，得到排序后的N个群体稳定性指标；

计算所述排序后的N个群体稳定性指标的下四分位数以及上四分位数；

根据所述下四分位数以及所述上四分位数计算四分位距；

基于所述四分位距以及所述上四分位数，计算所述目标监控参数对应的异常数据范围。

2.根据权利要求1所述的异常数据的检测方法，其特征在于，所述目标监控参数包括以下至少一种类型：连续型以及类别型。

3.根据权利要求2所述的异常数据的检测方法，其特征在于，所述根据所述待入库数据以及所述参考数据，计算所述目标监控参数在当前时间段对应的群体稳定性指标，包括：

当所述目标监控参数的类型为连续型时，将所述待入库数据按照大小进行排序，得到排序后的待入库数据；将所述排序后的待入库数据按照预设的划分方式划分成M份额，统计所述排序后的待入库数据在每个份额中的占比；

将所述参考数据按照大小进行排序，得到排序后的参考数据；将所述排序后的参考数据按照预设的划分方式划分成M份额，统计所述排序后的参考数据在每个份额中的占比；

根据所述排序后的待入库数据在每个份额中的占比以及所述排序后的参考数据在每个份额中的占比，计算所述目标监控参数在当前时间段对应的群体稳定性指标。

4.根据权利要求3所述的异常数据的检测方法，其特征在于，所述根据所述排序后的待入库数据在每个份额中的占比以及所述排序后的参考数据在每个份额中的占比，计算所述目标监控参数在当前时间段对应的群体稳定性指标，包括：

采用如下公式计算所述目标监控参数在当前时间段对应的群体稳定性指标：

其中，PSI为所述目标监控参数在当前时间段对应的群体稳定性指标；M为份额总数目；p_i为所述排序后的待入库数据在第i份额中的占比；q_i为所述排序后的参考数据在第i份额中的占比；为取的自然对数。

5.根据权利要求2所述的异常数据的检测方法，其特征在于，所述根据所述待入库数据以及所述参考数据，计算所述目标监控参数在当前时间段对应的群体稳定性指标，包括：

当所述目标监控参数的类型为类别型时，获取所述目标监控参数在所述待入库数据中的所有类别；将所述目标监控参数在所述待入库数据中的所有类别按照预设合并条件，合并至C个类别，得到合并后的待入库数据；统计所述合并后的待入库数据在每个类别中的占比；

获取所述目标监控参数在所述参考数据中的所有类别；将所述目标监控参数在所述参考数据中的所有类别按照预设合并条件，合并至C个类别，得到合并后的参考数据；统计所述合并后的参考数据在每个类别中的占比；

根据所述合并后的待入库数据在每个类别中的占比以及所述合并后的参考数据在每个类别中的占比，计算所述目标监控参数在当前时间段对应的群体稳定性指标。