本发明专利技术公开了一种数据异常波动检测方法和装置，所述方法包括：获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据；根据预设数据波动检测方法确定至少一个指标数据中的至少一个异常波动指标数据；将异常波动指标数据分别根据对应的预设维度信息进行分析，并生成相应的异常波动分析结果，预设维度信息包括异常波动指标数据的维度和各维度相应的至少一个维度指标数据。本发明专利技术实施例提供的技术方案，解决了现有技术中由数据分析师来判断待检测数据中的各个指标数据是否发生异常波动以及分析产生异常波动的原因，导致的数据异常波动检测和分析的时间长，成本高，准确率低的技术问题，提高了数据异常波动检测的准确度和数据异常波动原因分析的效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例设及数据检测
，尤其设及一种数据异常波动检测方法和装 置。
技术介绍
随着信息技术的发展，各行各业在运营的过程中每天都会产生大量的数据，例如 一些报表数据，对于检测运些数据是否发生异常波动W及分析产生异常波动的原因，都是 具有很大研究价值的方向。 目前，针对数据异常波动的检测通常是由数据分析师依靠经验来判断数据中的各 个指标是否发生异常波动W及分析产生异常波动的原因，导致数据异常波动检测的时间较 长，准确率低，而且在遇到新的数据异常波动情况下，数据分析师很难依靠经验快速定位数 据异常波动的原因，也降低了数据异常波动原因定位的效率。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种数据异常波动检测方法和装置，W提高数据异常波动检测 的准确度和数据异常波动原因分析的效率。 在第一方面，本专利技术实施例提供了一种数据异常波动检测方法，包括： 获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据； 根据预设数据波动检测方法确定所述至少一个指标数据中的至少一个异常波动 指标数据；[000引将所述异常波动指标数据分别根据对应的预设维度信息进行分析，并生成相应的 异常波动分析结果，所述预设维度信息包括所述异常波动指标数据的维度和各维度相应的 至少一个维度指标数据。 在第二方面，本专利技术实施例还提供了一种数据异常波动检测装置，包括： 待检测数据获取模块，用于获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标 数据； 异常波动指标数据确定模块，用于根据预设数据波动检测方法确定所述至少一个 指标数据中的至少一个异常波动指标数据； 异常波动指标数据分析模块，用于将所述异常波动指标数据分别根据对应的预设 维度信息进行分析，并生成相应的异常波动分析结果，所述预设维度信息包括所述异常波 动指标数据的维度和各维度相应的至少一个维度指标数据。 本专利技术实施例通过将待检测数据中的至少一个指标数据根据预设数据波动检测 方法自动确定出至少一个异常波动指标数据，并将所述异常波动指标数据分别根据对应的 预设维度信息进行分析，生成相应的异常波动分析结果的技术手段，解决了现有技术中由 数据分析师来判断待检测数据中的各个指标数据是否发生异常波动W及分析产生异常波 动的原因，导致的数据异常波动检测和分析的时间长，成本高，准确率低的技术问题，提高 了数据异常波动检测的准确度和数据异常波动原因分析的效率。【附图说明】 图1为本专利技术实施例一提供的数据异常波动检测方法的流程图； 图2为本专利技术实施例二提供的数据异常波动检测方法的流程图； 图3为本专利技术实施例二提供的UV指标数据对应的指标异常波动分析树的结构示意 图； 图4为本专利技术实施例二提供的异常波动分析报告的示意图； 图5为本专利技术实施例二提供的指标异常波动分析综合树T的结构示意图； 图6为本专利技术实施例Ξ提供的异常数据波动检测逻辑流程示意图； 图7为本专利技术实施例四提供的数据异常波动检测装置的结构示意图。【具体实施方式】 下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可W理解的是，此处所描 述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便 于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。 实施例一 图1为本专利技术实施例一提供的数据异常波动检测方法的流程图，本实施例的方法 可W由数据异常波动检测装置来执行，该装置可W采用硬件和/或软件的方式来实现，所述 装置可W作为服务器的一部分内置在服务器中。 如图1所示，本专利技术实施例提供的数据异常波动检测方法具体包括： S101、获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据。 本实施例中的待检测数据可W是各种报表数据，例如，关键绩效指标（Key Performance Indicators，ΚΡΙ)数据、各种业务数据等。具体的，可W从数据库中获取待检 测数据。指标数据是将待检测数据中表征不同属性的数据进行划分所生成的数据。 S102、根据预设数据波动检测方法确定所述至少一个指标数据中的至少一个异常 波动指标数据。 所述预设数据波动检测方法可W为预先设定的用于检测指标数据是否是异常波 动指标数据的算法，具体可W通过检测指标数据的波动量或者波动率来确定所述指标数据 是否是异常波动指标数据。 进一步的，在根据预设数据波动检测方法确定所述至少一个指标数据中的至少一 个异常波动指标数据之后还可W包括:生成数据异常波动警示信息。 具体的，可W在每确定一个异常波动指标数据后，生成一个数据异常波动警示信 息，也可W在确定完至少一个指标数据中的至少一个异常波动指标数据之后，生成一个数 据异常波动警示信息。其中，所述数据异常波动警示信息可W是报警声音信息，也可W是通 过提示窗口弹出的提示信息，或其他用于警示数据异常的信息，本实施例对此并不进行限 制。 S103、将所述异常波动指标数据分别根据对应的预设维度信息进行分析，并生成 相应的异常波动分析结果，所述预设维度信息包括所述异常波动指标数据的维度和各维度 相应的至少一个维度指标数据。 该操作中具体的，将由S102中获取的至少一个异常波动指标数据中的每个异常波 动指标数据，根据其对应的预设维度信息进行分析，并生成相应的异常波动分析结果，即每 个异常波动指标数据分别生成各自对应的异常波动分析结果。 其中，所述异常波动指标数据的维度即异常波动指标数据的级别数。例如，所述异 常波动指标数据位于第一级别，其包括两个第二级别的异常波动子指标数据，其中一个第 二级别的异常波动子指标数据又包括两个第Ξ级别的子子指标数据，则所述异常波动指标 数据的级别数为3,即所述异常波动指标的维度为3。 所述生成相应的异常波动分析结果之后还包括:将所述异常波动分析结果进行展 示。其中，所述异常波动分析结果可W为网页形式的异常波动分析报告。 本实施例提供技术方案通过将待检测数据中的至少一个指标数据根据预设数据 波动检测方法自动确定出至少一个异常波动指标数据，并将所述异常波动指标数据分别根 据对应的预设维度信息进行分析，生成相应的异常波动分析结果的技术手段，解决了现有 技术中由数据分析师来判断待检测数据中的各个指标数据是否发生异常波动W及分析产 生异常波动的原因，导致的数据异常波动检测和分析的时间长，成本高，准确率低的技术问 题，提高了数据异常波动检测的准确度和数据异常波动原因分析的效率。 实施例二 图2为本专利技术第二实施例提供的数据异常波动检测方法的流程图，本实施例在上 述各实施例的基础上，优选是将根据预设数据波动检测方法确定所述至少一个指标数据中 的至少一个异常波动指标数据具体优化为:获取所述至少一个指标数据中的每个指标数据 的环比波动量和同比波动量，所述环比波动量为指标数据今日值与昨日值的变化幅度，所 述同比波动量为指标数据今日值与上周对应日值的变化幅度;根据所述每个指标数据的环 比波动量和同比波动量，W及所述每个指标数据对应的环比设定范围和同比设定范围，确 定所述至少一个指标数据中的至少一个异常波动指标数据。 进一步的，将所述异常波动指标数据分别根据对应的预设维度信息进行分析，并 生成相应的异常波动分析结果，所述预设维度信息包括所述异常波动指标数据的维度和各 维度相应的至少一个维度指标数据具体优化为:将所述异常波动本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种数据异常波动检测方法，其特征在于，包括：获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据；根据预设数据波动检测方法确定所述至少一个指标数据中的至少一个异常波动指标数据；将所述异常波动指标数据分别根据对应的预设维度信息进行分析，并生成相应的异常波动分析结果，所述预设维度信息包括所述异常波动指标数据的维度和各维度相应的至少一个维度指标数据。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：谭娟，贾利斋，张磊，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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