一种库存异常数据的检测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种库存异常数据的检测方法、装置及电子设备。所述库存异常数据的检测方法包括：获取待检测订单的新增交易状态变更数据及与其对应的新增库存变更数据；根据所述新增交易状态变更数据和所述待检测订单应用的库存扣减模式，检测所述新增库存变更数据是否为异常的库存变更数据。采用本申请提供的方法，能够对每一次交易状态变更所引起的库存变更的正确性进行实时的分析判断，从而能够达到细粒度的检测库存变更数据，及时发现库存更新过程中的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种库存异常数据的检测方法、装置及电子设备
本申请涉及数据检测
，具体涉及一种库存异常数据的检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
在大型电子商务网站运行过程中，网站记录的商品库存数据与商品实际库存量不一致是一个较为常见的问题，即：网站的商品库存数据不准确。库存数据不准确不仅会对平台业务产生极大的影响，同时也将损害其它各方的利益。对于一个包括海量商品的电子商务网站，需要实时准确地监控不准确的商品库存数据，智能的分析问题的产生原因，对不准确的商品库存数据有总的认识和详细原因的分析，以便做到从容应对。导致商品库存数据不准确的关键因素包括业务因素和平台技术因素。其中业务因素包括商家对商品库存数据的错误设置等，平台技术因素包括技术原因导致的商品交易过程中库存扣减不准确等。相对于业务因素而言，平台技术因素是导致商品库存数据不准确的主要原因，例如，对订单操作后应该扣库存却没有扣库存，或者应该回补库存却没有回补库存等。由于电子商务平台通常涉及多个复杂系统(交易系统和库存管理系统等)，因此要实时监控库存异常情况，尤其是针对有海量商品的系统，复杂性不言而喻。最常见的情况是商品库存数据大于商品实际库存量，这种错误的库存数据将导致电子商务网站最终出现商品超卖的问题。商品超卖是商品库存数据不准确产生的最严重问题，同时也是卖家最容易发现的问题。卖家发现商品超卖后，首先将超卖情况反馈给网站，然后网站技术人员介入排查，这种处理方式是解决商品超卖问题的最原始方法。该方法存在的缺点是：只有在真正发生商品超卖后，才能发现系统存在这样的问题，而不能预见商品具有超卖风险。为了解决这个问题，现有技术通过利用Hadoop集群进行离线计算，以发现系统是否存在商品超卖风险。然而，该方法同样存在一些缺点，即：离线计算的非实时性不能满足实际需求。为了能够实时地检测库存异常，目前通常采用在线实时监控的方法检测已经发生超卖情况的商品库存数据。该方法是以某个时间点的商品库存数据作为基准库存数据(一般取零点时刻的库存，故也叫零点库存)，将基准库存数据与该时间点后预设时间间隔内的库存变化累计值进行比较，当发现基准库存数据小于库存变化累计值时，判定系统发生商品超卖问题。由于上述在线实时监控的检测方法是基于一段时间的库存变化累计值来检测是否存在超卖风险的，因此，如果基准库存数据很大，则可能需要经历较长的时间间隔，才能够检测到基准库存数据小于库存变化累计值。可见，该方法并没有真正达到实时检测库存异常的效果，即：无法在每产生一个异常的库存变更数据时就将其检测出来。
技术实现思路
本申请提供一种库存异常数据的检测方法、装置及电子设备，以解决现有技术存在无法实时检测到每一个异常的库存变更数据的问题。本申请提供一种库存异常数据的检测方法，包括：获取待检测订单的新增交易状态变更数据及与其对应的新增库存变更数据；根据所述新增交易状态变更数据和所述待检测订单应用的库存扣减模式，检测所述新增库存变更数据是否为异常的库存变更数据。可选的，所述根据所述新增交易状态变更数据和所述待检测订单应用的库存扣减模式，检测所述新增库存变更数据是否为异常的库存变更数据，包括：根据所述新增交易状态变更数据，获取所述待检测订单的当前交易状态；根据所述当前交易状态和所述待检测订单应用的库存扣减模式，计算所述新增库存变更数据的预期值；判断所述新增库存变更数据和所述预期值是否相同；若是，则判定所述新增库存变更数据为正常的库存变更数据；若否，则判定所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据。可选的，所述根据所述新增交易状态变更数据和所述待检测订单应用的库存扣减模式，检测所述新增库存变更数据是否为异常的库存变更数据，包括：根据所述新增交易状态变更数据，获取所述待检测订单的当前交易状态；根据所述待检测订单应用的库存扣减模式和所述新增库存变更数据，生成所述待检测订单的预期交易状态；判断所述待检测订单的当前交易状态和所述预期交易状态是否相同；若是，则判定所述新增库存变更数据为正常的库存变更数据；若否，则判定所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据。可选的，所述根据所述新增交易状态变更数据和所述待检测订单应用的库存扣减模式，检测所述新增库存变更数据是否为异常的库存变更数据，包括：根据所述新增交易状态变更数据，获取所述待检测订单的当前交易状态；根据所述当前交易状态和所述待检测订单应用的库存扣减模式，计算所述新增库存变更数据的预期值；以及根据所述待检测订单应用的库存扣减模式和所述新增库存变更数据，生成所述待检测订单的预期交易状态；判断所述新增库存变更数据和所述预期值是否相同，以及所述待检测订单的当前交易状态和所述预期交易状态是否相同；若是，则判定所述新增库存变更数据为正常的库存变更数据；若否，则判定所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据。可选的，如果检测到所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据，还包括：存储所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据的检测结果。可选的，还包括：将所述待检测订单标记为库存更新异常的订单。可选的，如果检测到所述新增库存变更数据为正常的库存变更数据，还包括：判断所述待检测订单是否被标记为所述库存更新异常的订单；若是，则删除所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据的检测结果。可选的，所述获取待检测订单的新增交易状态变更数据及与其对应的新增库存变更数据，采用如下方式：根据所述待检测订单的订单号，获取所述新增交易状态变更数据和所述新增库存变更数据。可选的，还包括：获取预先存储的生成所述新增库存变更数据时的异常处理结果；所述异常处理结果存储在所述新增交易状态变更数据或所述新增库存变更数据中；将所述异常处理结果作为所述异常的库存变更数据的异常原因。可选的，所述处理结果存储在所述新增交易状态变更数据中；在将所述异常处理结果存储在所述新增交易状态变更数据中之前，还包括：通过库存管理系统提供的库存接口，获取所述异常处理结果。可选的，当监听到对应所述待检测订单的库存异常检测通知时，执行所述库存异常数据的检测方法。可选的，所述库存异常数据的检测方法运行在基于实时分布式的计算处理框架构建的异常数据检测平台中。可选的，所述库存异常检测通知，采用如下步骤生成：通过增量数据实时同步装置，将所述新增交易状态变更数据和所述新增库存变更数据同步到所述异常数据检测平台；在所述异常数据检测平台接收到所述新增交易状态变更数据和所述新增库存变更数据的至少一者后，若预设的发送库存异常检测通知条件成立，则发送对应所述新增交易状态变更数据或所述新增库存变更数据所属的订单的库存异常检测通知。可选的，所述预设的发送库存异常检测通知条件包括：当前时间与接收到所述新增交易状态变更数据或所述新增库存变更数据的时间间隔达到预设的时间间隔，或者待检测订单所占用的内存空间达到预设的内存空间。可选的，在所述将所述新增交易状态变更数据和所述新增库存变更数据同步到所述异常数据检测平台之后，还包括：根据预设的数据规范化规则，对所述新增交易状态变更数据和所述新增库存变更数据进行数据规则化处理。相应的，本申请还提供一种库存异常数据的检测装置，包括：第一获取单元，用于获取待检测订单的新增交易状态变更数据及与其对应的新增库存变本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种库存异常数据的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测订单的新增交易状态变更数据及与其对应的新增库存变更数据；根据所述新增交易状态变更数据和所述待检测订单应用的库存扣减模式，检测所述新增库存变更数据是否为异常的库存变更数据。

【技术特征摘要】
1.一种库存异常数据的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测订单的新增交易状态变更数据及与其对应的新增库存变更数据；根据所述新增交易状态变更数据和所述待检测订单应用的库存扣减模式，检测所述新增库存变更数据是否为异常的库存变更数据。2.根据权利要求1所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，所述根据所述新增交易状态变更数据和所述待检测订单应用的库存扣减模式，检测所述新增库存变更数据是否为异常的库存变更数据，包括：根据所述新增交易状态变更数据，获取所述待检测订单的当前交易状态；根据所述当前交易状态和所述待检测订单应用的库存扣减模式，计算所述新增库存变更数据的预期值；判断所述新增库存变更数据和所述预期值是否相同；若是，则判定所述新增库存变更数据为正常的库存变更数据；若否，则判定所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据。3.根据权利要求1所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，所述根据所述新增交易状态变更数据和所述待检测订单应用的库存扣减模式，检测所述新增库存变更数据是否为异常的库存变更数据，包括：根据所述新增交易状态变更数据，获取所述待检测订单的当前交易状态；根据所述待检测订单应用的库存扣减模式和所述新增库存变更数据，生成所述待检测订单的预期交易状态；判断所述待检测订单的当前交易状态和所述预期交易状态是否相同；若是，则判定所述新增库存变更数据为正常的库存变更数据；若否，则判定所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据。4.根据权利要求1所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，所述根据所述新增交易状态变更数据和所述待检测订单应用的库存扣减模式，检测所述新增库存变更数据是否为异常的库存变更数据，包括：根据所述新增交易状态变更数据，获取所述待检测订单的当前交易状态；根据所述当前交易状态和所述待检测订单应用的库存扣减模式，计算所述新增库存变更数据的预期值；以及根据所述待检测订单应用的库存扣减模式和所述新增库存变更数据，生成所述待检测订单的预期交易状态；判断所述新增库存变更数据和所述预期值是否相同，以及所述待检测订单的当前交易状态和所述预期交易状态是否相同；若是，则判定所述新增库存变更数据为正常的库存变更数据；若否，则判定所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据。5.根据权利要求1所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，如果检测到所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据，还包括：存储所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据的检测结果。6.根据权利要求5所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，还包括：将所述待检测订单标记为库存更新异常的订单。7.根据权利要求6所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，如果检测到所述新增库存变更数据为正常的库存变更数据，还包括：判断所述待检测订单是否被标记为所述库存更新异常的订单；若是，则删除所述新增库存变更数据为所述异常的库存变更数据的检测结果。8.根据权利要求1所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，所述获取待检测订单的新增交易状态变更数据及与其对应的新增库存变更数据，采用如下方式：根据所述待检测订单的订单号，获取所述新增交易状态变更数据和所述新增库存变更数据。9.根据权利要求1所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，还包括：获取预先存储的生成所述新增库存变更数据时的异常处理结果；所述异常处理结果存储在所述新增交易状态变更数据或所述新增库存变更数据中；将所述异常处理结果作为所述异常的库存变更数据的异常原因。10.根据权利要求9所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，所述处理结果存储在所述新增交易状态变更数据中；在将所述异常处理结果存储在所述新增交易状态变更数据中之前，还包括：通过库存管理系统提供的库存接口，获取所述异常处理结果。11.根据权利要求1所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，当监听到对应所述待检测订单的库存异常检测通知时，执行所述库存异常数据的检测方法。12.根据权利要求11所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，所述库存异常数据的检测方法运行在基于实时分布式的计算处理框架构建的异常数据检测平台中。13.根据权利要求12所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，所述库存异常检测通知，采用如下步骤生成：通过增量数据实时同步装置，将所述新增交易状态变更数据和所述新增库存变更数据同步到所述异常数据检测平台；在所述异常数据检测平台接收到所述新增交易状态变更数据和所述新增库存变更数据的至少一者后，若预设的发送库存异常检测通知条件成立，则发送对应所述新增交易状态变更数据或所述新增库存变更数据所属的订单的库存异常检测通知。14.根据权利要求13所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，所述预设的发送库存异常检测通知条件包括：当前时间与接收到所述新增交易状态变更数据或所述新增库存变更数据的时间间隔达到预设的时间间隔，或者待检测订单所占用的内存空间达到预设的内存空间。15.根据权利要求12所述的库存异常数据的检测方法，其特征在于，在所述将所述新增交易状态变更数据和所述新增库存变更数据同步到所述异常数据检测平台之后，还包括：根据预设的数据规范化规则，对所述新增交易状态变更数据和...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈彩莲，王金炜，袁康，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY