[发明专利]业务数据异常检测方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种业务数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取业务数据；

从所述业务数据中提取指标数据；

确定每一种所述指标数据的数据类别，包括：对每一种所述指标数据进行差分运算，得到每一种所述指标数据对应的差分数据；如果所述差分数据的波动范围小于预设第一阈值，则确定所述指标数据为周期数据；否则，计算所述指标数据在预设范围内的方差；如果所述方差大于预设第二阈值，则确定所述指标数据为波动数据，否则，则确定所述指标数据为平稳类数据；

根据所述数据类别对每一种所述指标数据采取相应的异常检测方法进行异常检测，得到每一种所述指标数据的检测结果，包括：如果所述指标数据为周期数据，则通过预先训练好的预测模型计算所述指标数据的预测值，所述预先训练好的预测模型是通过训练数据训练自回归滑动平均模型得到的，所述训练数据为历史所述指标数据；如果所述预测值位于预设置信区间之外，则确定所述指标数据的检测结果为异常；如果所述指标数据为波动数据，则计算预设时间段内所述指标数据的环比结果；如果所述环比结果大于预设第三阈值，则确定所述指标数据的检测结果为异常；如果所述指标数据为平稳类数据，则计算所述指标数据的预设统计量；如果存在任意一个统计量大于相应的预设统计量，则确定所述指标数据的检测结果为异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述业务数据中提取指标数据，包括：

根据所述业务数据构建基础模型；

根据所述基础模型构建业务模型；

从每一个所述业务模型中提取多个指标数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在得到每一种所述指标数据的检测结果之后，所述方法还包括：

如果同一个业务模型的多个指标数据的检测结果均为异常，则对所述业务模型进行告警。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述如果所述指标数据为波动数据，则计算预设时间段内所述指标数据的环比结果，包括：

如果所述指标数据为波动数据，则根据公式计算预设时间段内所述指标数据的环比结果，其中，T_t为预设时间段内所述指标数据的环比结果，w为预设时间段，t表示当前时刻，x_t...x_t-w+1表示当前时刻t确定的预设时间段w内的指标数据形成的序列，x_t-w...x_t-2w+1表示当前时刻t确定的预设时间段w的上一预设时间段w内的指标数据形成的序列。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据公式计算告警发布补偿系数，其中，A_i表示第i个周期内检测结果为异常的总数，T表示一个周期内所有检测结果的总数，N表示预设告警检测时间段内所包含的周期个数；

如果所述告警发布补偿系数小于预设补偿系数，则不进行告警；否则，对检测结果为异常的指标数据进行告警。