本发明专利技术提供一种异常预警方法，包括：当接收到设置异常预警信息的操作指令时，生成异常预警规则，其中，所述异常预警规则通过大数据结合机器学习生成和/或通过自动设置生成；根据所述异常预警规则中的异常预警数据类型获取相应的数据信息；判断所述获取到的数据信息是否达到异常预警触发条件；若达到所述异常预警触发条件，则将异常预警按照所述异常预警通知方式发送至所述异常预警通知人员。本发明专利技术还提供一种异常预警装置、计算机装置及存储介质。本发明专利技术通过能够让用户及时获得异常预警，有效保障业务安全。
【技术实现步骤摘要】
异常预警方法、装置、计算机装置及存储介质
本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种异常预警方法及装置、计算机装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
企业经营分析平台是以业务运营支撑系统中其他系统的数据为基础，构建统一的企业级数据仓库。利用先进的联机分析处理技术和数据挖掘技术，帮助企业的经营决策层以及企业其他相关人员了解企业运营的现状，发现企业运营的优势和劣势、预测未来趋势。经营分析平台能够展示企业的人力、财务、营销、客服、研发等多种部门的多种数据，而这些对于企业来说十分重要数据又时会出现异常的情况，需要企业管理者对企业进行相应的调整，例如企业的营业额下降幅度超过预设值时，就需要企业管理者及时了解到这种情况并作出相应的处理措施。然而，企业管理人员只能在登陆到经营分析平台时才能了解到这些数据的异常情况，导致不能及时了解到企业的异常状况，从而给企业管理者带来不便，甚至会给企业造成损失。因此，异常预警对于经营分析平台来说尤其重要。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提出一种异常预警方法及装置、计算机装置和计算机可读存储介质，能够方便用户实时地获取异常预警。本申请的第一方面提供一种异常预警方法，应用于计算机装置中，所述方法包括：当接收到设置异常预警信息的操作指令时，根据输入操作生成异常预警规则，所述异常预警规则中包括异常预警数据类型、异常预警触发条件、异常预警通知方式、异常预警通知人员，其中，所述异常预警规则通过大数据结合机器学习生成和/或通过自动设置生成；根据所述异常预警规则中的异常预警数据类型获取相应的数据信息；判断所述获取到的数据信息是否达到所述异常预警触发条件；当所述获取到的数据信息达到所述异常预警触发条件，则根据所述异常预警规则中的异常预警通知方式及异常预警通知人员，将异常预警按照所述确定的异常预警通知方式发送至所述异常预警通知人员。进一步地，通过大数据结合机器学习生成所述异常预警规则包括：a.获取历史数据信息，所述历史数据信息包括用户角色、用户行为、每个数据类型的历史数据信息；b.对所述历史数据信息进行聚类分析，并对分类进行标记；c.分类后进行回归，将用户行为数据标记为真实的值；d.将用户行为根据相似性，进行归类；对以上步骤a-d进行分析并提取规则，生成所述异常预警规则。进一步地，自动生成异常预警规则包括：当接收到所述设置异常预警信息的操作指令时，获取所述操作指令中用户的身份信息，所述用户身份信息包括但不限于用户名、角色名称以及权限；在预先存储的异常预警设置规则列表中查找所述用户身份信息对应的异常预警规则，其中，所述预先存储的异常预警设置规则列表中存储了多种用户身份信息对应的异常预警规则；根据所述查找到的异常预警规则自动设置所述用户身份信息对应的异常预警规则。进一步地，所述异常预警触发条件包括异常预警数据类型对应的预警阈值，每种异常预警数据类型对应的预警阈值还包括不同级别的预警阈值，不同级别的预警阈值代表不同严重程度的预警。进一步地，所述异常预警通知方式根据预警阈值的级别设置不同的异常预警通知方式。进一步地，所述异常预警通知人员根据所述预警阈值的级别进行设置。进一步地，判断所述获取到的数据信息是否达到所述异常预警触发条件的方法包括：将获取的数据信息与对应的异常预警触发条件中的预警阈值进行比较，判断所述获取到的数据信息是否超过所述预警阈值；若确定所述获取到的数据信息未超出对应的预警阈值时，则确定未达到所述异常预警触发条件；若确定所述获取到的数据信息超出对应的预警阈值时，则确定达到所述异常预警触发条件；及当判断所述获取到的数据信息超出对应的预警阈值时，判断所述超出的预警阈值的级别。本申请的第二方面提供一种异常预警装置，所述装置包括：设置模块，用于在接收到设置异常预警信息的操作指令时，根据输入操作生成异常预警规则，所述异常预警规则中包括异常预警数据类型、异常预警触发条件、异常预警通知方式、异常预警通知人员，其中，所述异常预警规则通过大数据结合机器学习生成和/或通过自动设置生成；数据获取模块，用于根据所述异常预警规则中的异常预警数据类型获取相应的数据信息；判断模块，用于判断所述获取到的数据信息是否达到所述异常预警触发条件；及异常预警模块，用于当所述获取到的数据信息达到所述异常预警触发条件，则根据所述异常预警规则中的异常预警通知方式及异常预警通知人员，将异常预警按照所述确定的异常预警通知方式发送至所述异常预警通知人员。本申请的第三方面提供一种计算机装置，所述计算机装置包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如前所述异常预警方法。本申请的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述异常预警方法。本专利技术提通过灵活设置异常预警信息，方便用户实时、主动的获取异常预警。另外，预警规则的设置方式还可以是根据大数据及机器学习技术自动设置，使得异常预警更加智能化。再者，异常预警根据级别以不同级别的通知方式通知不同分级别的人员，使得异常预警更具针对性。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的异常预警方法的应用环境架构示意图。图2是本专利技术实施例二提供的异常预警方法流程图。图3是本专利技术实施例三提供的异常预警装置的结构示意图。图4是本专利技术实施例四提供的计算机装置示意图。具体实施方式为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。实施例一参阅图1所示，为本专利技术实施例一提供的异常预警方法的应用环境架构示意图。本专利技术中的异常预警方法应用在计算机装置1中，所述计算机装置1和至少一个用户终端2通过有线网络或无线网络建立通信连接。所述有线网络可以为传统有线通讯的任何类型，例如因特网、局域网。所述无线网络可以为传统无线通讯的任何类型，例如无线电、无线保真(WirelessFidelity,WIFI)、蜂窝、卫星、广播等。无线通讯技术可以包括，但不限于，全球移动通信系统(GlobalSystemforMobileCommunications，GSM)、通用分组无线业务(GeneralPacketRadioService，GPRS)、码分多址(CodeDivisionMultipleAccess，CDMA)，宽带码分多址(W-CDMA)、CDMA2000、IMT单载波(IMTSingleCarrier)、增强型数据速率GSM演进(EnhancedDataRatesforGSMEvolution，EDGE)、长期演进技术(Long-TermEvolution，LTE)、高级长期演进技术、时分长期演进技术(Time-DivisionLTE，TD-LTE本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种异常预警方法，应用于计算机装置中，其特征在于，所述方法包括：当接收到设置异常预警信息的操作指令时，根据输入操作生成异常预警规则，所述异常预警规则中包括异常预警数据类型、异常预警触发条件、异常预警通知方式、异常预警通知人员，其中，所述异常预警规则通过大数据结合机器学习生成和/或通过自动设置生成；根据所述异常预警规则中的异常预警数据类型获取相应的数据信息；判断所述获取到的数据信息是否达到所述异常预警触发条件；当所述获取到的数据信息达到所述异常预警触发条件，则根据所述异常预警规则中的异常预警通知方式及异常预警通知人员，将异常预警按照所异常预警通知方式发送至所述异常预警通知人员。
【技术特征摘要】
1.一种异常预警方法，应用于计算机装置中，其特征在于，所述方法包括：当接收到设置异常预警信息的操作指令时，根据输入操作生成异常预警规则，所述异常预警规则中包括异常预警数据类型、异常预警触发条件、异常预警通知方式、异常预警通知人员，其中，所述异常预警规则通过大数据结合机器学习生成和/或通过自动设置生成；根据所述异常预警规则中的异常预警数据类型获取相应的数据信息；判断所述获取到的数据信息是否达到所述异常预警触发条件；当所述获取到的数据信息达到所述异常预警触发条件，则根据所述异常预警规则中的异常预警通知方式及异常预警通知人员，将异常预警按照所异常预警通知方式发送至所述异常预警通知人员。2.如权利要求1所述的异常预警方法，其特征在于，通过大数据结合机器学习生成所述异常预警规则包括：a.获取历史数据信息，所述历史数据信息包括用户角色、用户行为、每个数据类型的历史数据信息；b.对所述历史数据信息进行聚类分析，并对分类进行标记；c.分类后进行回归，将用户行为数据标记为真实的值；d.将用户行为根据相似性，进行归类；对以上步骤a-d进行分析并提取规则，生成所述异常预警规则。3.如权利要求1所述的异常预警方法，其特征在于，自动生成异常预警规则包括：当接收到所述设置异常预警信息的操作指令时，获取所述操作指令中用户的身份信息，所述用户身份信息包括用户名、角色名称以及权限；在预先存储的异常预警设置规则列表中查找所述用户身份信息对应的异常预警规则，其中，所述预先存储的异常预警设置规则列表中存储了多种用户身份信息对应的异常预警规则；根据所述查找到的异常预警规则自动设置所述用户身份信息对应的异常预警规则。4.如权利要求1所述的异常预警方法，其特征在于，所述异常预警触发条件包括异常预警数据类型对应的预警阈值，每种异常预警数据类型对应的预警阈值还包括不同级别的预警阈值，不同级别的预警阈值代表不同严重程度的预警。5...
【专利技术属性】
技术研发人员：王莹，陈华，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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