[發明專利]數據異動分析方法及裝置

在審

• 申請號: 201811369529.5
• 申請日: 2018-11-16
• 公開（公告）號: CN109656969A
• 公開（公告）日: 2019-04-19
• 發明（設計）人: 車文彬;閆柄任;顏培英
• 申請（專利權）人: 北京奇虎科技有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06Q30/02
• 代理公司: 北京華沛德權律師事務所 11302
• 代理人: 房德權

本發明涉及數據分析技術領域，尤其涉及數據異動分析方法及裝置，所述方法包括：確定待分析的目標業務參數；根據目標業務參數所處的業務場景，獲取與目標業務參數關聯的多個業務特征；對滿足預設關聯條件的業務特征進行篩選，獲得至少一個特征關聯項集，其中，預設關聯條件為在同一關聯參數下發生數據異常情況，特征關聯項集中包含滿足所述預設關聯條件的多個業務特征；從所述至少一個特征關聯項集中將置信度大于預設置信度閾值的特征關聯項集所包含的各個業務特征確定為使所述目標業務參數發生異動的關聯業務特征。本發明能夠明確致使目標業務參數發生異常的業務特征之間的內在對應關系，從而更加準確、快速地定位出目標業務參數的異常原因。

技術領域

本發明涉及數據分析技術領域，尤其涉及數據異動分析方法及裝置。

背景技術

隨著科學技術的不斷發展，為了給人們的生活帶來更多便利，出現了越來越多的產品和服務，這些產品和服務覆蓋了人們生活的方方面面，在產品和服務應用的過程中包含各類業務線。各類業務線在運作時將不斷地獲得業務數據，而業務數據往往會出現異常的情況，例如，某日的新增用戶量激增等等。現有技術在面對業務數據的異常時，往往盲目地對異常的業務數據進行分析，難以快速準確地找到異常的原因。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本發明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的數據異動分析方法及裝置。

依據本發明的第一個方面，本發明提供一種數據異動分析方法，所述方法包括：

確定待分析的目標業務參數；

根據所述目標業務參數所處的業務場景，獲取與所述目標業務參數關聯的多個業務特征；

對滿足預設關聯條件的業務特征進行篩選，獲得至少一個特征關聯項集，其中，所述預設關聯條件為在同一關聯參數下發生數據異常情況，所述特征關聯項集中包含滿足所述預設關聯條件的多個業務特征；

從所述至少一個特征關聯項集中將置信度大于預設置信度閾值的特征關聯項集所包含的各個業務特征確定為使所述目標業務參數發生異動的關聯業務特征。

優選的，所述獲取與所述目標業務參數關聯的多個業務特征，包括：

對所述目標業務參數進行業務特征分級拆分，獲得多個業務特征。

優選的，所述關聯參數包括時間參數和與所述目標業務參數關聯的業務特征參數中的至少一種參數。

優選的，所述從所述至少一個特征關聯項集中將置信度大于預設置信度閾值的特征關聯項集所包含的各個業務特征確定為使所述目標業務參數發生異動的關聯業務特征，包括：

從所述至少一個特征關聯項集中篩選出頻繁項集；

計算篩選出的各個頻繁項集的置信度；

將置信度大于預設置信度閾值的頻繁項集所包含的各個業務特征確定為使所述目標業務參數發生異動的關聯業務特征。

優選的，所述從所述至少一個特征關聯項集中篩選出頻繁項集，包括：

基于頻繁項算法從所述至少一個特征關聯項集中篩選出頻繁項集。

優選的，所述確定待分析的目標業務參數，包括：

將截止當前時刻產生的歷史業務數據中存在異常業務數據的業務參數確定為目標業務參數；或

將當前時刻之后產生的業務數據中存在異常業務數據的業務參數確定為目標業務參數。

依據本發明的第二個方面，本發明提供一種數據異動分析裝置，所述裝置包括：

第一確定模塊，用于確定待分析的目標業務參數；