[發明專利]TPS交易量預測與閾值范圍預測的可視化方法與系統

有效

• 申請號: 201510219783.7
• 申請日: 2015-04-30
• 公開（公告）號: CN104820871B
• 公開（公告）日: 2018-02-09
• 發明（設計）人: 徐華;詹立雄;鄧俊輝;石炎軍;樓浩;趙慧銘
• 申請（專利權）人: 清華大學;北京銀信長遠科技股份有限公司;清華大學無錫應用技術研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q40/02;G06Q40/04
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙)11201
• 代理人: 張大威

技術領域

本發明涉及計算機應用技術領域，特別涉及一種TPS交易量預測與閾值范圍預測的可視化方法及系統。

背景技術

數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，首先應用于金融、電信等領域，主要特點是對大量數據進行抽取、轉換、分析和模型化處理，從中提取出有助于商業決策的關鍵性數據。

例如銀行信息化的迅速發展，從而產生了大量的業務數據，所以從海量數據中提取出有價值的信息，從而為銀行的商業決策服務，是數據挖掘的重要應用領域。現階段，數據挖掘在銀行業中的應用，主要可分為以下幾個方面。1)風險。數據挖掘在銀行業的重要應用之一是風險管理，如信用風險評估。可通過構建信用評級模型，評估貸款人或信用卡申請人的風險。一個進行信用風險評估的解決方案，能對銀行數據庫中所有的賬戶制定信用評級標準，用若干數據庫查詢就可以得出信用風險的列表。這種對于高低風險的評級或分類，是基于每個客戶的賬戶特征，如尚未償還的貸款、信用調降報告記錄、賬戶類型、收入水平及其他信息等。通過數據挖掘，還可以獲取異常的信用卡使用情況，確定極端客戶的消費行為。根據歷史數據，評定造成信貸風險客戶的特征和背景，可能造成風險損失的客戶，在對客戶的資信和經營預測的基礎上，運用系統的方法對信貸風險的類型和原因進行識別、評測，發現引起貸款風險的誘導因素，有效地控制和降低信貸風險的發生。2)故障預警。作為大型金融機構，其安全性和高效性就顯得尤為重要，其中安全性更是銀行系統的命脈，但是即使如此，銀行方面大規模的故障仍時有發生。并且大規模的故障往往不是由前臺的工作失誤造成的，因為銀行前臺周全的交易步驟幾乎可以杜絕人為失誤的發生，而即使失誤發生也是一兩筆交易的小規模的錯誤。大規模的故障往往都是由后臺的系統的故障造成的。因此，想要更加有效的避免銀行故障的發生，應該著重從后臺系統下手。但是銀行后臺系統往往十分復雜，造成故障的原因更是多種多樣，可能由于：銀行之間的鏈接網絡，后端記錄數據的數據庫，用于運行交易程序的服務器等等產生故障。而其中的一個故障往往會造成一系列的連鎖反應，比如，當數據庫發生癱瘓時，所有的交易請求就會開始堆積，從而導致服務器的資源不足；相反，如果服務器的內存產生泄漏，那么漸漸的系統資源會越來越少，從而導致數據庫的運行所需資源不足，最終癱瘓。

由此可見，銀行后臺的系統相關性相當復雜，想要通過規則方法直接分析出故障產生的原因幾乎不可能。然而，故障產生的次數雖然稀少，但是并不是無規律可循，根據銀行方面的經驗，在故障發生之前往往系統會產生一些異常的狀態，而系統的狀態往往比故障更加容易監測，所以可以通過實時的監測分析系統的參數，從而預測故障將會何時發生，其中TPS(Transaction Per Second，每秒事務處理量)不但有助于銀行故障預測而且對于發生故障后的銀行后臺恢復有重要作用。然而，在預測得到TPS交易量與閾值范圍后，目前卻沒有合適的顯示平臺來直觀、合理地顯示相關的交易信息，用戶不能靈活、方便地對交易信息進行分析，從而無法及時獲取銀行后臺系統運行狀態的最新情況，對潛在的系統故障及非正常交易量趨勢無法及時預警，無法保證后臺系統交易數據的安全性，一旦發送故障，會造成不可估量的損失。也就是說，目前迫切需要一種合適地可視化平臺來顯示預測得到的交易信息。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決上述相關技術中的技術問題之一。

為此，本發明的一個目的在于提出一種TPS交易量預測與閾值范圍預測的可視化方法，該方法能夠實現對銀行后臺系統故障預測和交易趨勢預測的兼顧全局總覽和局部放大的分層次可視化顯示，使用戶能夠在宏觀和微觀兩個層面獲得對TPS數據流情況的把握，提高了用戶體驗度。

本發明的另一個目的在于提出一種TPS交易量預測與閾值范圍預測的可視化系統。

為達到上述目的，本發明一方面實施例提出了一種TPS交易量預測與閾值范圍預測的可視化方法，包括以下步驟：獲取TPS交易量預測數據，并對所述TPS交易量預測數據進行預處理以得到處理后的數據；根據所述處理后的數據建立雙坐標軸模型，其中，所述雙坐標軸模型包括頂部坐標軸和底部坐標軸；在所述頂部坐標軸和底部坐標軸上同時繪制TPS交易量曲線；根據所述TPS交易量曲線判斷用戶是否與所述頂部坐標軸和/或底部坐標軸發生交互；如果所述用戶與所述頂部坐標軸和/或底部坐標軸發生交互，則獲取TPS交易信息，通過懸浮窗口顯示TPS交易信息。。