指标异常分析方法、装置、计算机设备、存储介质和产品制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种指标异常分析方法、装置、计算机设备、存储介质和产品，通过获取登录客户端的对象样本与待归因指标相关的特征维度对应的特征数据；基于对象样本关于特征维度的特征数据进行重要度计算，得到每个特征维度的特征重要度；基于特征重要度对特征维度进行筛选，得到目标特征维度；对目标特征维度对应的特征数据进行数据离散化处理，得到目标特征维度对应的离散特征数据；基于对象样本关于目标特征维度的离散特征数据进行根因分析处理，以从特征维度中确定引起待归因指标异常的异常特征维度。本申请筛选出更相关的目标特征维度，减少进行根因分析处理的特征维度，再进行归因分析处理，可以提高对待归因指标的根因分析效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及通信，具体涉及一种指标异常分析方法、装置、计算机设备、存储介质和产品，其中，存储介质为计算机可读存储介质，产品为计算机程序产品。

技术介绍

1、在业务运营中，通常会设置有一些用于检测业务运营是否正常的指标，例如，日活(每日活跃人数)指标以及活跃时长指标等，在业务运营的过程中可能会出现指标异常的情况，可能是当天业务上线某个活动异常、系统出现错误、节假日或者某个用户群体异常等原因导致的。针对出现的指标异常需要分析可能受到哪些因素的影响，分析过程通常需要大量人工参与，首先需要人工地根据运营经验对特征维度下的特征数据进行处理，且需要计算每个特征维度对引起指标异常的概率，计算过程复杂，耗时长，导致对异常指标的根因分析效率低。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种指标异常分析方法、装置、计算机设备、存储介质和产品，可以提高对待归因指标的根因分析效率。

2、本申请实施例提供的一种指标异常分析方法，包括：

3、获取登录客户端的对象样本与待归因指标相关的特征维度对应的特征数据；

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【技术保护点】

1.一种指标异常分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象样本包括在所述待归因指标异常的目标时间段登录所述客户端的第一对象样本，和在所述待归因指标正常的参考时间段登录所述客户端的第二对象样本，所述基于所述对象样本关于所述特征维度的特征数据进行重要度计算，得到每个特征维度的特征重要度，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征维度下有特征因素，所述特征因素与所述离散特征数据相对应，所述基于所述对象样本关于所述目标特征维度的离散特征数据进行根因分析处理，确定引起所述待归因指标异常的特征维度，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种指标异常分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象样本包括在所述待归因指标异常的目标时间段登录所述客户端的第一对象样本，和在所述待归因指标正常的参考时间段登录所述客户端的第二对象样本，所述基于所述对象样本关于所述特征维度的特征数据进行重要度计算，得到每个特征维度的特征重要度，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征维度下有特征因素，所述特征因素与所述离散特征数据相对应，所述基于所述对象样本关于所述目标特征维度的离散特征数据进行根因分析处理，确定引起所述待归因指标异常的特征维度，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述因素预测值和所述因素真实值进行计算，以确定引起所述目标时间段待归因指标异常的异常特征维度，以及所述异常特征维度下与所述待归因指标异常相关的异常特征因素，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参考时间段有多个，所述基于所述对象样本关于所述目标特征维度的离散特征数据进行根因分析处理，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶冶，王玉斐，张昱芃，李鹏飞，万志远，叶沐芊，魏浩洋，肖程祺，刘阳，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：