[发明专利]一种异常数据的分析方法及装置

权利要求书

1.一种异常数据的分析方法，其特征在于，包括：

获取设定业务的客户业务数据；所述客户业务数据是对接收到客户发起的业务数据进行预处理后的数据；

将所述客户业务数据输入到预设的分类策略模型进行识别，确定出所述客户业务数据中的部分正常业务数据；

按照预设的维度对所述客户业务数据以及所述客户业务数据中的部分正常业务数据分别进行标记分组，分别统计归属于各个分组的所述客户业务数据以及所述部分正常业务数据的数量；

通过预设的估算算法根据所述各个分组的所述客户业务数据以及所述部分正常业务数据的数量，计算出所述各个分组的整体正常业务数据的数量；

对所述各个分组的所述客户业务数据的数量和所述整体正常业务数据的数量进行处理，确定出所述各个分组的异常情况。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述预设的分类策略模型是对离线的业务数据进行基于银行机构名称或银行卡号段的结构比例的离线分类策略分析后确定的；所述银行机构名称或银行卡号段的结构比例为业务数据中各银行机构名称的占比或各银行卡号段的占比。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对离线的业务数据进行基于银行机构名称或银行卡号段的结构比例的离线分类策略分析后确定出所述预设的分类策略模型，包括：

获取离线的业务数据；

根据预设的验证方法，确定出所述离线的业务数据中整体正常业务数据的各银行机构名称或各银行卡号段的数量和占比；

根据多条离线分类规则对所述离线的业务数据进行处理，确定出各离线分类规则对应的部分正常业务数据的各银行机构名称或各银行卡号段的数量和占比；

根据所述离线的业务数据中整体正常业务数据的各银行机构名称或各银行卡号段的数量和占比，以及所述各离线分类规则对应的部分正常业务数据的各银行机构名称或各银行卡号段的数量和占比，确定出多组相关系数；

将相关系数最大的一组对应的离线分类规则确定为所述预设的分类策略模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述离线的业务数据中整体正常业务数据的各银行机构名称或各银行卡号段的数量和占比，以及所述各离线分类规则对应的部分正常业务数据的各银行机构名称或各银行卡号段的数量和占比，确定出多组相关系数，包括：

从所述离线的业务数据中整体正常业务数据的各银行机构名称或各银行卡号段的数量和占比，以及所述各离线分类规则对应的部分正常业务数据的各银行机构名称或各银行卡号段的数量和占比中，各自对应随机选取一组满足数量大于预设阈值的各银行机构名称或各银行卡号段的占比，计算两组满足数量大于预设阈值的各银行机构名称或各银行卡号段的占比的相关系数；

确定出多组相关系数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设的估算算法根据所述各个分组的所述客户业务数据以及所述部分正常业务数据的数量，计算出所述各个分组的整体正常业务数据的数量，包括：

根据所述各个分组的所述客户业务数据以及所述部分正常业务数据的数量，确定出所述各个分组的所述客户业务数据以及所述部分正常业务数据的数量的比值；

根据所述各个分组的所述客户业务数据以及所述部分正常业务数据的数量的比值集，确定出第一比值，所述第一比值为所述比值集中的众数对应的比值中最小的比值；

根据所述第一比值和所述各个分组的所述部分正常业务数据的数量，确定出所述各个分组的整体正常业务数据的数量。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述各个分组的所述客户业务数据的数量和所述整体正常业务数据的数量进行处理，确定出所述各个分组的异常情况，包括：

对所述各个分组的所述客户业务数据的数量和所述各个分组的整体正常业务数据的数量进行差值计算，确定出所述各个分组的客户业务数据的异常量，并确定出所述各个分组的客户业务数据的异常比例。