【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种指标数据异常检测方法、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据，也被称为离群点、异常值检测等等。现有技术中，需要检测数据异常时，可以将被检测数据与预设的基准值进行对比，进而确定数据是否出现异常，上述方案存在的不足之处在于，若被检测的数据具有周期性变化规律，则数据在周期内的变化属于正常范围内，而预设的基准值并不会随之变化，此时，仅用预设的基准值与当前数据进行对比，将会由于基准值的不准确而导致检测结果的不准确，也即，误将正常的被检测数据检测为数据异常。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种指标数据异常检测方法、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中由于基准值的不准确而导致检测结果的不准确等问题。
2、一种指标数据异常检测方法，包括：
3、接收对具有周期性变化规律的预设指标的异常检测指令，获取与所述预设指标对应的待检测指标数据以及指标类型；
4、获取与所述指标类型对应的基准值确定操作；
5、根据所述基准值确定操作以及与所述预设指标关联且在所述待检测指标数据之前采集得到的历史指标数据，确定对比基准值；
6、对所述待检测指标数据与所述对比基准值进行对比，得到所述预设指标的异常检测结果。
7、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述
8、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上述指标数据异常检测方法。
9、上述指标数据异常检测方法、计算机设备及存储介质中，该方法包括：接收对具有周期性变化规律的预设指标的异常检测指令，获取与所述预设指标对应的待检测指标数据以及指标类型；获取与所述指标类型对应的基准值确定操作；根据所述基准值确定操作以及与所述预设指标关联且在所述待检测指标数据之前采集得到的历史指标数据，确定对比基准值；对所述待检测指标数据与所述对比基准值进行对比，得到所述预设指标的异常检测结果。
10、本专利技术中，在接收到异常检测指令，需要针对具有周期性变化规律的预设指标进行异常检测时，可以首先确定与该预设指标的指标类型对应的基准值确定操作，由于每一种所述指标类型均对应一种不同的基准值确定操作；因此，不同指标类型对应的基准值确定操作并不相同，根据与预设指标的指标类型对应的基准值确定操作，可以确定与该预设指标的待检测指标数据精准适配的对比基准值，如此，该对比基准值随着待检测指标数据的不同而精确变化，为待检测指标数据的异常检测提供了有效的对比基础，进而使得最终得到的预设指标的异常检测结果准确，提升了异常检测结果的准确率和有效性。
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1.一种指标数据异常检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述指标类型包括离线指标、实时切片指标和实时累计指标；所述基准值确定操作包括与所述离线指标对应的中位值滤波法、与所述实时切片指标对应的滑窗加算术平均值滤波法，以及与所述实时累计指标对应的加权平均值滤波法；
3.如权利要求2所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述根据所述基准值确定操作以及与所述预设指标关联且在所述待检测指标数据之前采集得到的历史指标数据，确定对比基准值，包括：
4.如权利要求3所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述判断在所述当前周期的第一个历史周期中是否存在与所述时间位置点对应的第一对比时间点之后，还包括：
5.如权利要求2所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述获取与所述预设指标的周期性变化规律对应的周期长度范围之后，还包括：
6.如权利要求1所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述根据所述基准值确定操作以及与所述预设指标关联且在所述待检测指标数据之前采集得到的历史指标数据，确定对
7.如权利要求1所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述根据所述基准值确定操作以及与所述预设指标关联且在所述待检测指标数据之前采集得到的历史指标数据，确定对比基准值，包括：
8.如权利要求7所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述预设权重赋值模型包括第一权重模型和第二权重模型；所述权重值包括第一权重值和第二权重值；
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至8中任一项所述指标数据异常检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1至8中任一项所述指标数据异常检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种指标数据异常检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述指标类型包括离线指标、实时切片指标和实时累计指标；所述基准值确定操作包括与所述离线指标对应的中位值滤波法、与所述实时切片指标对应的滑窗加算术平均值滤波法，以及与所述实时累计指标对应的加权平均值滤波法；
3.如权利要求2所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述根据所述基准值确定操作以及与所述预设指标关联且在所述待检测指标数据之前采集得到的历史指标数据，确定对比基准值，包括：
4.如权利要求3所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述判断在所述当前周期的第一个历史周期中是否存在与所述时间位置点对应的第一对比时间点之后，还包括：
5.如权利要求2所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述获取与所述预设指标的周期性变化规律对应的周期长度范围之后，还包括：
6.如权利要求1所述的指标数据异常检测方法，其特征在于，所述根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓静，林昂基，赵雄洲，陆勇，张航进，
申请(专利权)人：深圳乐信软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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