[发明专利]指标分析方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种指标分析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取第一预设时间段内的待分析指标时间序列，以及第一预设时间段内待分析指标时间序列的第一影响因素时间序列；将待分析指标时间序列和第一影响因素时间序列输入至预先建立的指标预测模型中，确定待分析指标时间序列的预测结果；根据待分析指标时间序列的预测结果，确定第一影响因素时间序列对待分析指标时间序列的影响度，提高了对业务指标的影响因素进行分析准确度。

技术领域

本发明属于业务支撑技术领域，尤其涉及一种指标分析方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，业务指标的预测方法有多种，如，回归模型、循环神经网络模型、自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA)模型等方式。但是上述预测业务指标的方式得到的预测结果准确度低，导致无法对业务指标的影响因素进行准确分析。

发明内容

本发明实施例提供一种指标分析方法、装置、设备及存储介质，能够解决预测业务指标的方式得到的预测结果准确度低，导致无法对业务指标的影响因素进行准确分析的问题。

第一方面，提供了一种指标分析方法，该方法包括：

获取第一预设时间段内的待分析指标时间序列，以及第一预设时间段内待分析指标时间序列的第一影响因素时间序列；

将待分析指标时间序列和第一影响因素时间序列输入至预先建立的指标预测模型中，确定待分析指标时间序列的预测结果；

根据待分析指标时间序列的预测结果，确定第一影响因素时间序列对待分析指标时间序列的影响度。

在一种可能的实现方式中，将待分析指标时间序列和第一影响因素时间序列输入至预先建立的指标预测模型中，确定待分析指标时间序列的预测结果，包括：

对待分析指标时间序列和第一影响因素时间序列进行迭代计算，得到待分析指标时间序列的第一预测值；

根据第一预测值对待分析指标时间序列进行区间预测，确定待分析指标时间序列的预测结果。

在一种可能的实现方式中，根据待分析指标时间序列的预测结果，确定第一影响因素时间序列第一影响因素对待分析指标时间序列的影响度，包括：

获取第二预设时间段内待分析指标时间序列的第二影响因素时间序列；

将待分析指标时间序列和第二影响因素时间序列中输入至预先建立的指标预测模型中，确定待分析指标时间序列的第二预测值；

根据预测结果、第一预测值、第二预测值，确定第一影响因素对待分析指标时间序列的影响度。

在一种可能的实现方式中，在将待分析指标时间序列和第一影响因素时间序列输入至预先建立的指标预测模型中，确定待分析指标时间序列的预测结果之前，方法还包括：

获取样本指标时间序列和样本指标时间序列的影响因素时间序列；

确定样本指标时间序列的周期；

基于样本指标时间序列的周期，对样本指标时间序列进行平方根检验；

若检验样本指标时间序列中的每个样本指标时间序列不平稳，基于样本指标时间序列和样本指标时间序列的影响因素时间序列，确定模型阶数和模型参数；

根据模型阶数和模型参数，确定指标预测模型。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：

若检测样本指标时间序列不平稳，则对样本指标时间序列进行差分，直至样本指标时间序列不平稳。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：