TPS交易量预测与阈值范围预测的可视化方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种TPS交易量预测与阈值范围预测的可视化方法与系统，包括以下步骤：获取TPS交易量预测数据，并对其进行预处理以得到处理后的数据；根据处理后的数据建立双坐标轴模型，其中，双坐标轴模型包括顶部坐标轴和底部坐标轴；在顶部坐标轴和底部坐标轴上同时绘制TPS交易量曲线；根据TPS交易量曲线判断用户是否与顶部坐标轴和/或底部坐标轴发生交互；如果用户与顶部坐标轴和/或底部坐标轴发生交互，则获取TPS交易信息，通过悬浮窗口显示TPS交易信息。本发明专利技术的方法能够实现对银行后台系统故障预测和交易趋势预测的兼顾全局总览和局部放大的分层次可视化显示，使用户能够在宏观和微观两个层面获得对TPS数据流情况的把握，提高了用户体验度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机应用
，特别涉及一种TPS交易量预测与阈值范围预测 的可视化方法及系统。
技术介绍
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，首先应用于金融、电信等领域，主要特点 是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业决策的关键性数 据。 例如银行信息化的迅速发展，从而产生了大量的业务数据，所以从海量数据中提 取出有价值的信息，从而为银行的商业决策服务，是数据挖掘的重要应用领域。现阶段，数 据挖掘在银行业中的应用，主要可分为以下几个方面。1)风险。数据挖掘在银行业的重要 应用之一是风险管理，如信用风险评估。可通过构建信用评级模型，评估贷款人或信用卡申 请人的风险。一个进行信用风险评估的解决方案，能对银行数据库中所有的账户制定信用 评级标准，用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。这种对于高低风险的评级或分 类，是基于每个客户的账户特征，如尚未偿还的贷款、信用调降报告记录、账户类型、收入水 平及其他信息等。通过数据挖掘，还可以获取异常的信用卡使用情况，确定极端客户的消费 行为。根据历史数据，评定造成信贷风险客户的特征和背景，可能造成风险损失的客户，在 对客户的资信和经营预测的基础上，运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、 评测，发现引起贷款风险的诱导因素，有效地控制和降低信贷风险的发生。2)故障预警。作 为大型金融机构，其安全性和高效性就显得尤为重要，其中安全性更是银行系统的命脉，但 是即使如此，银行方面大规模的故障仍时有发生。并且大规模的故障往往不是由前台的工 作失误造成的，因为银行前台周全的交易步骤几乎可以杜绝人为失误的发生，而即使失误 发生也是一两笔交易的小规模的错误。大规模的故障往往都是由后台的系统的故障造成 的。因此，想要更加有效的避免银行故障的发生，应该着重从后台系统下手。但是银行后台 系统往往十分复杂，造成故障的原因更是多种多样，可能由于：银行之间的链接网络，后端 记录数据的数据库，用于运行交易程序的服务器等等产生故障。而其中的一个故障往往会 造成一系列的连锁反应，比如，当数据库发生瘫痪时，所有的交易请求就会开始堆积，从而 导致服务器的资源不足；相反，如果服务器的内存产生泄漏，那么渐渐的系统资源会越来越 少，从而导致数据库的运行所需资源不足，最终瘫痪。 由此可见，银行后台的系统相关性相当复杂，想要通过规则方法直接分析出故障 产生的原因几乎不可能。然而，故障产生的次数虽然稀少，但是并不是无规律可循，根据银 行方面的经验，在故障发生之前往往系统会产生一些异常的状态，而系统的状态往往比故 障更加容易监测，所以可以通过实时的监测分析系统的参数，从而预测故障将会何时发生， 其中TPS(TransactionPerSecond，每秒事务处理量）不但有助于银行故障预测而且对于 发生故障后的银行后台恢复有重要作用。然而，在预测得到TPS交易量与阈值范围后，目前 却没有合适的显示平台来直观、合理地显示相关的交易信息，用户不能灵活、方便地对交易 信息进行分析，从而无法及时获取银行后台系统运行状态的最新情况，对潜在的系统故障 及非正常交易量趋势无法及时预警，无法保证后台系统交易数据的安全性，一旦发送故障， 会造成不可估量的损失。也就是说，目前迫切需要一种合适地可视化平台来显示预测得到 的交易信息。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。 为此，本专利技术的一个目的在于提出一种TPS交易量预测与阈值范围预测的可视化 方法，该方法能够实现对银行后台系统故障预测和交易趋势预测的兼顾全局总览和局部放 大的分层次可视化显示，使用户能够在宏观和微观两个层面获得对TPS数据流情况的把 握，提高了用户体验度。 本专利技术的另一个目的在于提出一种TPS交易量预测与阈值范围预测的可视化系 统。 为达到上述目的，本专利技术一方面实施例提出了一种TPS交易量预测与阈值范围预 测的可视化方法，包括以下步骤：获取TPS交易量预测数据，并对所述TPS交易量预测数据 进行预处理以得到处理后的数据；根据所述处理后的数据建立双坐标轴模型，其中，所述双 坐标轴模型包括顶部坐标轴和底部坐标轴；在所述顶部坐标轴和底部坐标轴上同时绘制 TPS交易量曲线；根据所述TPS交易量曲线判断用户是否与所述顶部坐标轴和/或底部坐 标轴发生交互；如果所述用户与所述顶部坐标轴和/或底部坐标轴发生交互，则获取TPS交 易信息，通过悬浮窗口显示TPS交易信息。。 根据本专利技术实施例提出的TPS交易事件阈值的预测方法，对TPS交易量预测数据 进行预处理后，建立双坐标轴模型，并据此绘制TPS交易量曲线，根据所述TPS交易量曲线 得到TPS交易信息，最后通过悬浮窗口显示TPS交易信息。因此，该方法能够实现对银行后 台系统故障预测和交易趋势预测的兼顾全局总览和局部放大的分层次可视化显示，使用户 能够在宏观和微观两个层面获得对TPS数据流情况的把握，提高了用户体验度。 另外，根据本专利技术上述实施例的TPS交易量预测与阈值范围预测的可视化方法还 可以具有如下附加的技术特征： a.所述TPS交易量预测数据为tsv格式。 b.所述对所述TPS交易量预测数据进行预处理，进一步包括：对所述TPS交易量 预测数据的首列时间的格式化处理，以及对首行交易名称的统计和处理。 c.所述用户与底部坐标轴的交互方式为：所述用户通过鼠标拖拽一个矩形选择 框。 d.所述矩形选择框可调整左右侧边界、平移及取消显示返回初始状态。 e.所述用户与顶部坐标轴的交互方式为：所述用户将鼠标悬停在所述TPS交易量 曲线的某个位置。 f.还包括：追踪鼠标的位置并实时更新鼠标的当前位置，并同时显示更新后的数 据信息。 g.其中，所述TPS交易信息包括交易类型和交易量。 h.所述顶部坐标轴和底部坐标轴上同时绘制TPS交易量曲线，进一步包括：根据 不同的交易名称，分配不同的线条颜色及响应的过渡色。 本专利技术另一方面实施例还提供了一种TPS交易量预测与阈值范围预测的可视化 系统，包括：数据获取模块，用于获取TPS交易量预测数据，并对所述TPS交易量预测数据进 行预处理以得到处理后的数据；坐标轴建立模块，用于根据所述处理后的数据建立双坐标 轴模型，其中，所述双坐标轴模型包括顶部坐标轴和底部坐标轴；绘制模块，用于在所述顶 部坐标轴和底部坐标轴上同时绘制TPS交易量曲线；判断模块，用于根据所述TPS交易量曲 线判断用户是否与所述顶部坐标轴和/或底部坐标轴发生交互；信息获取模块，用于在所 述用户与所述顶部坐标轴和/或底部坐标轴发生交互时，获取TPS交易信息；显示模块，用 于通过悬浮窗口显示TPS交易信息。 根据本专利技术实施例提出的TPS交易量预测与阈值范围预测的可视化系统，对TPS交易量预测数据进行预处理后，建立双坐标轴模型，并据此绘制TPS交易量曲线，根据所述 TPS交易量曲线得到TPS交易信息，最后通过悬浮窗口显示TPS交易信息。因此，该系统能 够实现对银行后台系统故障预测和交易趋势预测的兼顾全局总览和局部放大的分层次可 视化显示，使用户能够在宏观和微观两个层面获得对TPS数据流情况的把握，提高了用户 体验度。 本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种TPS交易量预测与阈值范围预测的可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取TPS交易量预测数据，并对所述TPS交易量预测数据进行预处理以得到处理后的数据；根据所述处理后的数据建立双坐标轴模型，其中，所述双坐标轴模型包括顶部坐标轴和底部坐标轴；在所述顶部坐标轴和底部坐标轴上同时绘制TPS交易量曲线；根据所述TPS交易量曲线判断用户是否与所述顶部坐标轴和/或底部坐标轴发生交互；如果所述用户与所述顶部坐标轴和/或底部坐标轴发生交互，则获取TPS交易信息；通过悬浮窗口显示TPS交易信息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐华，詹立雄，邓俊辉，石炎军，楼浩，赵慧铭，
申请(专利权)人：清华大学，北京银信长远科技股份有限公司，清华大学无锡应用技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11