[发明专利]一种活动执行过程中的异动分析方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种活动执行过程中的异动分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取活动当前监控周期内的异动指标数据；

获取历史活动数据，根据所述历史活动数据、所述异动指标数据和第一判据得到第一判断结果，所述第一判断结果表征所述当前监控周期内的异动指标数据在历史活动维度的异动表现；

获取所述当前监控周期内的全局数据，根据所述全局数据、所述异动指标数据和第二判据得到第二判断结果，所述第二判断结果表征所述当前监控周期内的异动指标数据在全局维度的异动表现；

根据所述第一判断结果和所述第二判断结果确定所述异动指标数据异常时，得到所述当前监控周期内的异动数据和告警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取异动预测模型，根据所述异动预测模型判断所述当前周期内的异动数据是否拟合；

若拟合，则根据所述异动预测模型和所述当前监控周期内的异动数据输出下一监控周期内的异动预测数据和告警信息。

3.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述获取活动当前监控周期内的异动指标数据包括：

获取所述活动上一监控周期内的监控数据和当前监控周期内的监控数据；

根据预设的多个数据指标，将所述当前监控周期内的监控数据和所述上一监控周期内的监控数据进行环比分析，得到所述多个数据指标的环比结果；

根据所述多个数据指标的环比结果和所述多个数据指标对应的异常判据，确定所述当前监控周期内的异动指标数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史活动数据、所述异动指标数据和第一判据得到第一判断结果包括：

根据所述异动指标数据对应的异动指标，获取所述历史活动数据中所述异动指标对应的历史数据；

将所述异动指标数据和所述历史数据进行对比，得到第一维度对比结果；

根据所述第一维度对比结果和所述第一判据，判断所述异动指标数据是否异常，得到第一判断结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述异动指标数据和所述历史数据进行对比，得到第一维度对比结果，包括：

根据预设公式和所述历史数据计算所述异动指标的异动阈值，将所述异动指标数据与所述异动阈值进行对比，得到所述第一维度对比结果；

和/或，根据所述历史数据生成预设格式的数据分布图，利用所述数据分布图将所述异动指标数据和所述历史数据的对比，得到所述第一维度对比结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述全局数据、所述异动指标数据和第二判据得到第二判断结果包括：

根据所述异动指标数据对应的异动指标，确定与所述异动指标满足预设关联度的全局目标指标；

获取所述全局数据中所述全局目标指标对应的全局目标数据；

将所述异动指标数据和所述全局目标数据进行对比，得到第二维度对比结果；

根据所述第二维度对比结果和所述第二判据，判断所述异动指标数据是否异常，得到第二判断结果。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取异动预测模型包括：

将时间序列预测分析模型和反向传播神经网络组成所述异动预测模型；

获取历史活动数据，根据所述历史活动数据训练所述时间序列预测分析模型；

获取所述时间序列预测分析模型根据所述历史活动数据得到的预测数据；

根据所述历史活动数据和所述预测数据得到残差数据，将所述残差数据作为训练数据对所述反向传播神经网络进行训练。