【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及业务监控领域，尤其涉及一种业务异常原因分析方法及终端。
技术介绍
1、现有的业务流智能监控方法，主要是对所有的业务指标，在单指标维度进行异常识别，再将相关指标各自的异常信息堆叠后，显示给业务负责人。
2、上述的技术没有考虑到指标之间的相关性，只是对每个指标的异常信息进行简单堆叠，不利于识别出导致指标异常的原因，且对一条业务线的指标数据分别进行预警，由于单条业务线涉及的指标繁多，在告警高峰期难以快速定位问题，尤其是漏斗顶部的指标出现异常，会连带导致关联的子节点所有指标都告警，不仅无法突出主次，也容易造成告警数量多，定位问题效率低，故障处理时间长的问题，即现有的告警方式只能对出现问题本身预警，而无法很好地定位出现问题的具体节点。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种业务异常原因分析方法及终端，实现在告警时定位出现异常的节点。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的一种技术方案为：
3、一种业务异常原因分析方法，包括步骤：
4、获取预设的总体漏斗关联关系以及所述总体漏斗关联关系中的关键漏斗节点；
5、获取与所述总体漏斗关联关系对应的历史数据，根据所述历史数据计算所述关键漏斗节点对应的密度分布函数；
6、获取当前数据，判断所述当前数据中关键漏斗节点对应的关键数据是否在所述密度分布函数的预设区间内，若否，则将关键漏斗节点标记为异常节点，并获取所述异常节点的所有父节点以及所述父节点对
7、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的另一种技术方案为：
8、一种业务异常原因分析终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
9、获取预设的总体漏斗关联关系以及所述总体漏斗关联关系中的关键漏斗节点；
10、获取与所述总体漏斗关联关系对应的历史数据，根据所述历史数据计算所述关键漏斗节点对应的密度分布函数；
11、获取当前数据，判断所述当前数据中关键漏斗节点对应的关键数据是否在所述密度分布函数的预设区间内，若否，则将关键漏斗节点标记为异常节点，并获取所述异常节点的所有父节点以及所述父节点对应的指标数据，根据所述当前数据中所述父节点对应的总体数据以及所述指标数据得到影响因素。
12、本专利技术的有益效果在于：获取需要监控的关键漏斗节点，根据其对应的历史数据得到密度分布函数，则从密度分布函数就能够获取到关键漏斗节点的正常范围，即大多数时间数值所处的范围就是正常范围；若关键漏斗节点出现异常，状态变为异常节点，区别于现有技术对其所关联的所有节点都进行预警的方式，在获取到关联节点对应的父节点之后，对所有父节点中当前的总体数据和对应的历史数据中所获取的指标数据进行计算，判断父节点是否出现异常，最后获取到与本次异常节点相关联的影响因素，减小了预警的范围，能够帮助人员快速确定出造成异常的原因，实现了对异常点位的精确定位，从而提升异常处理的效率。
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1.一种业务异常原因分析方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，所述获取所述异常节点的所有父节点以及所述父节点对应的指标数据之前包括：
3.根据权利要求2所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，所述根据所述目标第一均值以及目标总体数据之间的比值计算目标影响值，或根据所述目标第二均值以及目标转化率之间的比值计算目标影响值包括：
4.根据权利要求1所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求4或5所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，计算每一细项节点对漏斗节点的影响值包括：
7.根据权利要求4或5所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求1所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，所述根据所述当前数据中所述父节点对应的总体数据以及所述指标数据得到影响因素之后还包括：
9.根据权利要求8所述的一种业务异常
10.一种业务异常原因分析终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-9任一所述的一种业务异常原因分析方法。
...【技术特征摘要】
1.一种业务异常原因分析方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，所述获取所述异常节点的所有父节点以及所述父节点对应的指标数据之前包括：
3.根据权利要求2所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，所述根据所述目标第一均值以及目标总体数据之间的比值计算目标影响值，或根据所述目标第二均值以及目标转化率之间的比值计算目标影响值包括：
4.根据权利要求1所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的一种业务异常原因分析方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求4或5所述的一种业务异常原因分析方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄正鹏，陈丹明，吴福财，刘旺，
申请(专利权)人：福建凯米网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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