[發明專利]數據倉庫異常數據的檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201010235550.3
• 申請日: 2010-07-21
• 公開（公告）號: CN102339288A
• 公開（公告）日: 2012-02-01
• 發明（設計）人: 范哲
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團遼寧有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京中譽威圣知識產權代理有限公司 11279
• 代理人: 彭曉玲;叢芳

1.一種數據倉庫異常數據的檢測方法，其特征在于，包括：

根據指標參數的歷史時序數據確定檢測閾值，并根據所述檢測閾值確定所述指標參數的當前時序數據中的初始異常時序數據；

根據所述指標參數的歷史時序數據中的異常時序數據，確定所述異常時序數據的周期；

根據所述周期對所述初始異常時序數據進行剔重處理，得到當前異常時序數據。

2.根據權利要求1所述的數據倉庫異常數據的檢測方法，其特征在于，還包括：

選擇與預設百分位對應的所述指標參數的歷史時序數據；

根據所述預設百分位對應的歷史時序數據及所述異常時序數據的周期判斷所述指標參數的當前時序數據是否存在漸近性異常。

3.根據權利要求1所述的數據倉庫異常數據的檢測方法，其特征在于，還包括：

根據所述指標參數的歷史時序數據中的正常歷史時序數據以及另一指標參數的歷史時序數據中的正常歷史時序數據，確定所述指標參數與另一指標參數的聯動系數；

在所述指標參數的當前時序數據與所述另一指標參數的當前時序數據不滿足所述聯動系數時，判定所述指標參數的當前時序數據與所述另一指標參數的當前時序數據異常。

4.根據上述權利要求1-3中任一項所述的數據倉庫異常數據的檢測方法，其特征在于，在所述根據指標參數的歷史時序數據確定檢測閾值的步驟之前包括：

將所述指標參數的歷史時序數據及當前時序數據進行符合正態分布的預處理。

5.根據權利要求4所述的數據倉庫異常數據的檢測方法，其特征在于，所述根據指標參數的歷史時序數據確定檢測閾值，并根據所述檢測閾值確定所述指標參數的當前時序數據中的初始異常時序數據的步驟包括：

將所述指標參數的歷史時序數據的平均值確定為所述檢測閾值；

分別計算所述指標參數的當前時序數據與所述檢測閾值間差值，將差值的絕對值大于預設值的當前時序數據確定為所述初始異常時序數據。

6.根據權利要求5所述的數據倉庫異常數據的檢測方法，其特征在于，所述根據所述指標參數的歷史時序數據中的異常時序數據，確定所述異常時序數據的周期的步驟包括：

根據所述指標參數的歷史時序數據的標準差，確定所述異常歷史時序數據；

根據所述異常歷史時序數據的時序信息確定備選周期，并統計所述異常歷史時序數據基于每一備選周期的發生概率，并將概率最大的備選周期作為所述異常時序數據的周期。

7.一種數據倉庫異常數據的檢測裝置，其特征在于，包括：

閾值確定模塊，用于根據指標參數的歷史時序數據確定檢測閾值，以及根據所述指標參數的歷史時序數據中的異常時序數據，確定所述異常時序數據的周期；

檢測模塊，用于根據所述檢測閾值，確定所述指標參數的當前時序數據中的初始異常時序數據；

剔重模塊，用于根據所述周期對所述初始異常時序數據進行剔重處理，得到當前異常時序數據。

8.根據權利要求7所述的數據倉庫異常數據的檢測裝置，其特征在于，還包括：

分布異常檢測模塊，用于選擇與預設百分位對應的所述指標參數的歷史時序數據；根據所述預設百分位對應的歷史時序數據及所述異常時序數據的周期判斷所述指標參數的當前時序數據是否存在漸近性異常。

9.根據權利要求7所述的數據倉庫異常數據的檢測裝置，其特征在于，還包括：

聯動異常檢測模塊，用于根據所述指標參數的歷史時序數據中的正常歷史時序數據以及另一指標參數的歷史時序數據中的正常歷史時序數據，確定所述指標參數與另一指標參數的聯動系數；在所述指標參數的當前時序數據與所述另一指標參數的當前時序數據不滿足所述聯動系數時，判定所述指標參數的當前時序數據與所述另一指標參數的當前時序數據異常。

10.根據上述權利要求7-9中任一項所述的數據倉庫異常數據的檢測裝置，其特征在于，還包括：

預處理模塊，用于將所述指標參數的歷史時序數據及當前時序數據進行符合正態分布的預處理。