【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据信息监控，具体涉及一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法及系统。
技术介绍
1、随着各个行业对大数据的认识不断加深，大数据的战略意义及重要性也在不断的展现，而战略的完成度则大大的依赖于产品的稳定性。随着产品的多元化逐渐体现，传统的数据库监控将无法及时发现系统运行过程中潜在的问题，容易造成数据库数据丢失，给企业带来影响，而且数据复杂和多元增加了运维人员的工作，导致监控不全面，效率低下等问题。为了更好地巩固产品的稳定性，需要将相关业务数据导入可视化的监控系统，通过不同的指标和数据得出相应的结论，从而在可控的时间范围内，超前的找出问题并解决问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种评分切换数据信息的前台数据监控方法及系统，以解决现有技术中存在的上述问题。
2、一种评分切换数据信息的前台数据监控方法，其中本评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，通过对切换的新、旧版本数据信息进行全方位、多角度、跨时间的实时监控，得以及时了解旧版本和升级版本评分调用及分数的变化，保障切换过程正常且稳定的运行。
3、通过数据源模块、数据预处理模块、五大维度指标计算模块、可视化展示模块、以及精准定位模块对前台数据监控系统进行评分升级切换，完成对数据信息的评分升级，具体包括以下步骤：
4、步骤s100，数据源模块采集不同的调用数据所对应的评分分数，所述调用数据包括：客户机构、评分产品、模型版本、时点信息；
5、步骤s200，数据预处理模块对采
6、步骤s300，五大维度指标计算模块通过计算评分调用量、评分均分、评分可打分率、评分分位点以及评分累积分布，获得评分升级切换数据信息，对评分升级切换数据信息从多个维度进行实时监控；
7、步骤s400，可视化展示模块对五大维度指标进行可视化处理，并查找问题；
8、步骤s500，精准定位模块通过采用筛选器，精准监控各升级或切换的新、旧版本在不同时间段和不同客户使用不同产品时的评分分数变化，根据评分分数变化定位切换过程中的异常事故。
9、进一步地，所述步骤s200中，数据预处理模块对采集的评分分数进行预处理，包括：
10、当数据源模块采集到各种评分分数时，若出现评分分数存在大量除正常打分以外的打分超时、客群未击中的特殊情况时，则对出现特殊情况的评分分数进行预先处理；
11、通过对数据的采集以及评分分数呈现的方式，利用数据分析工具收集可用评分分数，并对评分分数进行处理，以可视化的形式展现出来，形成评分分数指标；
12、评分分数指标则以数据监控的方式对评分分数的变化进行监督，通过评分分数监控，用于参考以往评分分数并判断评分分数是否符合常规，若不符合，则分析评分分数指标变化的原因，并预测数据根据评分分数变化的趋势，若评分分数出现特殊情况，则将所述特殊情况的评分分数填充为指定数值。
13、进一步地，所述步骤s300中，获得评分升级切换数据信息，包括：
14、进行时间颗粒度划分，划分为每天、每三天、每七天、每十五天、自选日期；
15、通过对时间颗粒度的计算，获得数据信息的评分结果，所述评分结果采用如下方法获得：
16、评分调用量：调用量计算每家客户机构对不同产品及版本所有调用的总和；
17、评分均分：正常打分的评分分数的均值；
18、评分可打分率：计算正常打分的评分调用量占全量评分调用量的比例；
19、评分分位点：正常打分的评分分数分位点；
20、评分累计分布：计算各个数据源的有效调用的评分分数的概率分布。
21、进一步地，所述步骤s400中，可视化展示模块对五大维度指标进行可视化处理，包括：
22、版本层机构概览图表：展示客户机构使用新旧版本的切换日期、评分量调用、均分及可打分率图表；
23、版本层机构深入对比图表：展示选中客户及自选日期的总评分累计分布图表、每日评分累计分布图表，以及客户及自选日期的新、旧版本的总评分分位点折线图、每日评分分位点折线图、评分调用量，调用量占比、均分、可打分率图表；
24、客户层机构概览图表：展示选中客户及自选日期，并使用所有选中版本评分绘制，不区分版本的总评分累积分布图表、每日评分累积分布图表，展示选中客户及自选日期的总评分分位点图、每日评分分位点折线图，以及客户各机构的评分调用量、均分及可打分率图表。
25、进一步地，所述步骤s500中，精准监控各升级或切换的新、旧版本在不同时间段和不同客户使用不同产品的评分分数变化，包括：
26、通过调节筛选器以精准监控在不同时间段不同客户使用新、旧版本评分调用变化，选择产品服务编码、版本切换标签、产品版本、客户机构编号、版本升级和版本切换监控、产品服务编码、监控时间长度，实现精准定位。
27、进一步地，所述正常打分的评分分数分位点，包括：
28、计算正常打分的评分分数的5％分位点、25％分位点、75％分位点、90％分位点、95％分位点；分位点计算公式如下所示：
29、
30、其中，n为此分数按值排序的位置，n为数据集中分数个数，p为分位点分数。
31、进一步地，所述计算各个数据源，有效调用的评分分数的概率分布，
32、有效调用的评分分数的概率分布计算公式如下：
33、
34、其中，score表示评分分数，count用来统计评分分数score>0的有效调用评分分数的个数，running_sum(sum(count[score>0]))表示有效调用评分分数的总和，total表示所有评分分数的总和，q表示有效调用的评分分数的概率。
35、进一步地，，所述分析评分分数指标变化的原因，并预测数据根据评分分数变化的趋势，包括:
36、对评分分数指标进行管理，针对每一种评分分数指标设置相应的属性信息，并设置属性描述信息，建立属性描述信息相应的存储列表，将所述评分分数指标中的评分属性信息放入存储列表中；
37、建立评分分数预测模型，在所述存储列表中，将评分分数指标与所建立的评分分数预测模型进行匹配，若匹配成功，则确定对应的评分分数指标和描述信息为可靠的评分分数；若匹配不成功，则分析评分分数指标的变化原因，根据匹配结果分析评分分数指标的变化原因，并预测评分分数变化趋势；在分析完成后进行二次匹配，直至匹配成功。
38、进一步地，所述以数据监控的方式对评分分数的变化进行监督，包括：
39、控制节点：监控系统包括多个控制节点，通过确定当前数据预处理的方式，在确定所述当前预处理结果即评分分数符合正常情况时，并且当数据预处理方式不为最后一个预处理方式时，则继续对下一个控制节点进行数据预处理；
40、管理节点：获取监控系统对评分分数的监控数据工作是否超载，若所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述步骤S200中，数据预处理模块对采集的评分分数进行预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述步骤S300中，获得评分升级切换数据信息，包括：
4.根据权利要求1所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述步骤S400中，可视化展示模块对五大维度指标进行可视化处理，包括：
5.根据权利要求1所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述步骤S500中，精准监控各升级或切换的新、旧版本在不同时间段和不同客户使用不同产品的评分分数变化，包括：
6.根据权利要求3所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述正常打分的评分分数分位点，包括：
7.根据权利要求4所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述计算各个数据源的有
8.根据权利要求2所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述分析评分分数指标变化的原因，并预测数据根据评分分数变化的趋势，包括:
9.根据权利要求2所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述以数据监控的方式对评分分数的变化进行监督，包括：
10.一种评分升级切换数据信息的前台数据监控系统，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述步骤s200中，数据预处理模块对采集的评分分数进行预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述步骤s300中，获得评分升级切换数据信息，包括：
4.根据权利要求1所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述步骤s400中，可视化展示模块对五大维度指标进行可视化处理，包括：
5.根据权利要求1所述的一种评分升级切换数据信息的前台数据监控方法，其特征在于，所述步骤s500中，精准监控各升级或切换的新、旧版本在不同时间段和不同客户使用不同产...
【专利技术属性】
技术研发人员：王世今，龙泳先，孙冬琦，杨磊磊，
申请(专利权)人：睿智合创北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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