[发明专利]一种面向多维数据集的指标异常的根因定位方法及装置

权利要求书

1.一种面向多维数据集的指标异常的根因定位方法，其特征在于，包括：

获取当前观测周期和上一观测周期的KPI指标值、量值指标值、率值指标值，以及维度数据；

根据所述当前观测周期的KPI指标值、量值指标值、率值指标值，以及所述上一观测周期的KPI指标值、量值指标值、率值指标值，分别计算第一异常贡献值和第二异常贡献值；其中所述第一异常贡献值是量值指标对KPI指标在前后两个观测周期指标值变化的百分比；所述第二异常贡献值是率值指标对KPI指标在前后两个观测周期指标值变化的百分比；

若所述第一异常贡献值大于或等于所述第二异常贡献值，则进入量值指标的根因定位分支，在所述维度数据中确定异常根因维度和异常根因元素；

若所述第一异常贡献值小于所述第二异常贡献值，则进入率值指标的根因定位分支，在所述维度数据中确定异常根因维度和异常根因元素。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第一异常贡献值大于等于所述第二异常贡献值，则进入量值指标的根因定位分支，在所述维度数据中确定异常根因维度和异常根因元素，包括：

根据所述维度数据构建量值指标根因定位树；

若所述量值指标根因定位树的当前深度等于预设深度，则停止在所述量值指标根因定位树中确定异常根因维度和异常根因元素；

若所述量值指标根因定位树的当前深度小于所述预设深度，则针对所述量值指标根因定位树的每个维度，计算所述维度下的每个元素的解释度值；

针对所述量值指标根因定位树的每个深度，根据所述维度下每个元素的解释度值计算所述维度对应的解释度方差；

针对所述量值指标根因定位树的每个深度，根据所述量值指标根因定位树的每个维度的解释度方差，选取所述解释度方差最大的维度作为异常根因维度；

若所述当前观测周期的量值指标值大于等于所述上一观测周期的量值指标值，则将所述异常根因维度下解释度值最大的元素确定为异常根因元素；

若所述当前观测周期的量值指标值小于所述上一观测周期的量值指标值，则将所述异常根因维度下解释度值最小的元素确定为异常根因元素。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对所述量值指标根因定位树的每个深度，从所述当前观测周期的量值指标值中获取异常根因维度和异常根因元素对应数据集的第一量值指标值；

针对所述量值指标根因定位树的每个深度，从所述上一观测周期的量值指标值中获取异常根因维度和异常根因元素对应数据集的第二量值指标值；

基于所述第一量值指标值和所述当前观测周期的量值指标值，计算第一百分比；其中所述第一百分比为异常根因维度和异常根因元素对应数据集的量值指标值在当前观测周期的量值指标值中的比重；

基于所述第二量值指标值和所述上一观测周期的量值指标值，计算第二百分比；其中所述第二百分比为异常根因维度和异常根因元素对应数据集的量值指标值在上一观测周期的量值指标值中的比重；

针对所述量值指标根因定位树的每个深度，若所述第一百分比大于第一阈值且所述第二百分比大于第二阈值，则在所述量值指标根因定位树剩下的维度中继续选取解释度方差最大的维度作为异常根因维度；

针对所述量值指标根因定位树的每个深度，若所述第一百分比小于等于第一阈值或所述第二百分比小于等于第二阈值，则停止在当前深度之后的每个深度中确定异常根因维度，并将确定的异常根因维度和异常根因元素逐一进行输出。