[发明专利]数据仓库异常数据的检测方法及装置

权利要求书

1.一种数据仓库异常数据的检测方法，其特征在于，包括：

根据指标参数的历史时序数据确定检测阈值，并根据所述检测阈值确定所述指标参数的当前时序数据中的初始异常时序数据；

根据所述指标参数的历史时序数据中的异常时序数据，确定所述异常时序数据的周期；

根据所述周期对所述初始异常时序数据进行剔重处理，得到当前异常时序数据。

2.根据权利要求1所述的数据仓库异常数据的检测方法，其特征在于，还包括：

选择与预设百分位对应的所述指标参数的历史时序数据；

根据所述预设百分位对应的历史时序数据及所述异常时序数据的周期判断所述指标参数的当前时序数据是否存在渐近性异常。

3.根据权利要求1所述的数据仓库异常数据的检测方法，其特征在于，还包括：

根据所述指标参数的历史时序数据中的正常历史时序数据以及另一指标参数的历史时序数据中的正常历史时序数据，确定所述指标参数与另一指标参数的联动系数；

在所述指标参数的当前时序数据与所述另一指标参数的当前时序数据不满足所述联动系数时，判定所述指标参数的当前时序数据与所述另一指标参数的当前时序数据异常。

4.根据上述权利要求1-3中任一项所述的数据仓库异常数据的检测方法，其特征在于，在所述根据指标参数的历史时序数据确定检测阈值的步骤之前包括：

将所述指标参数的历史时序数据及当前时序数据进行符合正态分布的预处理。

5.根据权利要求4所述的数据仓库异常数据的检测方法，其特征在于，所述根据指标参数的历史时序数据确定检测阈值，并根据所述检测阈值确定所述指标参数的当前时序数据中的初始异常时序数据的步骤包括：

将所述指标参数的历史时序数据的平均值确定为所述检测阈值；

分别计算所述指标参数的当前时序数据与所述检测阈值间差值，将差值的绝对值大于预设值的当前时序数据确定为所述初始异常时序数据。

6.根据权利要求5所述的数据仓库异常数据的检测方法，其特征在于，所述根据所述指标参数的历史时序数据中的异常时序数据，确定所述异常时序数据的周期的步骤包括：

根据所述指标参数的历史时序数据的标准差，确定所述异常历史时序数据；

根据所述异常历史时序数据的时序信息确定备选周期，并统计所述异常历史时序数据基于每一备选周期的发生概率，并将概率最大的备选周期作为所述异常时序数据的周期。

7.一种数据仓库异常数据的检测装置，其特征在于，包括：

阈值确定模块，用于根据指标参数的历史时序数据确定检测阈值，以及根据所述指标参数的历史时序数据中的异常时序数据，确定所述异常时序数据的周期；

检测模块，用于根据所述检测阈值，确定所述指标参数的当前时序数据中的初始异常时序数据；

剔重模块，用于根据所述周期对所述初始异常时序数据进行剔重处理，得到当前异常时序数据。

8.根据权利要求7所述的数据仓库异常数据的检测装置，其特征在于，还包括：

分布异常检测模块，用于选择与预设百分位对应的所述指标参数的历史时序数据；根据所述预设百分位对应的历史时序数据及所述异常时序数据的周期判断所述指标参数的当前时序数据是否存在渐近性异常。

9.根据权利要求7所述的数据仓库异常数据的检测装置，其特征在于，还包括：

联动异常检测模块，用于根据所述指标参数的历史时序数据中的正常历史时序数据以及另一指标参数的历史时序数据中的正常历史时序数据，确定所述指标参数与另一指标参数的联动系数；在所述指标参数的当前时序数据与所述另一指标参数的当前时序数据不满足所述联动系数时，判定所述指标参数的当前时序数据与所述另一指标参数的当前时序数据异常。

10.根据上述权利要求7-9中任一项所述的数据仓库异常数据的检测装置，其特征在于，还包括：

预处理模块，用于将所述指标参数的历史时序数据及当前时序数据进行符合正态分布的预处理。