[发明专利]一种指标数据异常检测方法和装置

权利要求书

1.一种指标数据异常检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测的指标数据；

根据待检测的指标数据，确定关键指标；

将关键指标按照数据类型，分为平稳型数据、突刺型数据和波动型数据；

将波动型数据分为周期型波动型数据和非周期变化波动型数据；

将平稳型数据、突刺型数据和周期型波动型数据，作为非特殊类型关键指标数据进行异常检测；

将非周期变化波动型数据作为特殊类型关键指标数据进行异常检测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将平稳型数据作为非特殊类型关键指标数据进行异常检测，包括：

将平稳型数据在数据归一化后按照值域计算偏离度，将满足动态标准差阈值的指标值标记为异常。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将突刺型数据作为非特殊类型关键指标数据进行异常检测，包括：

对突刺型数据使用秩和检验和箱线图算法集成检验，将满足假设检验显著性水平的指标标记为异常点。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将周期型波动型数据作为非特殊类型关键指标数据进行异常检测，包括：

将周期型波动型数据在归一化后按照滑窗计算波动值，并基于时间序列异常检测算法S-H-ESD做异常检测，将检测值为1的指标标记为异常。

5.一种指标数据异常检测装置，其特征在于，包括：

指标数据获取模块，用于获取待检测的指标数据；

关键指标确定模块，用于根据待检测的指标数据，确定关键指标；

关键指标分类模块，用于将关键指标按照数据类型，分为平稳型数据、突刺型数据和波动型数据；

波动型数据分类模块，用于将波动型数据分为周期型波动型数据和非周期变化波动型数据；

非特殊类型关键指标数据异常检测模块，用于将平稳型数据、突刺型数据和周期型波动型数据，作为非特殊类型关键指标数据进行异常检测；

特殊类型关键指标数据异常检测模块，用于将非周期变化波动型数据作为特殊类型关键指标数据进行异常检测。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，非特殊类型关键指标数据异常检测模块，具体用于：

将平稳型数据在数据归一化后按照值域计算偏离度，将满足动态标准差阈值的指标值标记为异常。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，非特殊类型关键指标数据异常检测模块，具体用于：

对突刺型数据使用秩和检验和箱线图算法集成检验，将满足假设检验显著性水平的指标标记为异常点。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，非特殊类型关键指标数据异常检测模块，具体用于：

将周期型波动型数据在归一化后按照滑窗计算波动值，并基于时间序列异常检测算法S-H-ESD做异常检测，将检测值为1的指标标记为异常。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行实现权利要求1至4任一项所述方法的计算机程序。