[发明专利]数据动态监测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种数据动态监测方法，其特征在于，包括：

获取监测区域内与当前检测周期对应的历史数据和历史数据劣化系数，其中，所述历史数据包括历史指标数据和用于确定所述历史指标数据的历史基数，所述历史数据劣化系数用于确定与所述历史数据对应的历史门限值；

基于所述历史数据劣化系数和所述历史基数，确定最新劣化系数；

基于所述历史指标数据，确定所述历史指标数据的均值；

基于所述均值和所述最新劣化系数，确定最新门限值，所述最新门限值用于确定所述当前检测周期内的当前指标数据是否异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括，

获取所述监测区域内当前检测周期内的所述当前指标数据；

基于所述最新门限值，确定所述当前指标数据是否异常；

在所述当前指标数据异常的情况下，输出所述当前指标数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史数据劣化系数和所述历史基数，确定最新劣化系数，包括，

基于所述历史数据劣化系数、所述历史基数和预设规则，确定最新劣化系数，其中，所述预设规则包括所述历史数据劣化系数与所述历史基数和所述最新劣化系数的对应关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括，

获取表征所述监测区域内预设历史时段内的数据质量的第一指标值，其中，所述监测区域包含有多个子区域；

基于多个预设比例，从所述多个子区域内中确定样本区域；

基于所述监测区域和所述样本区域，从所述多个子区域中确定优质区域；

基于所述第一指标值和表征所述优质区域中每个所述优质区域的所述预设历史时段内的数据质量的第二指标值，从所述样本区域中确定质差区域，所述质差区域为需要进行人工干预的区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于多个预设比例，确定所述多个子区域内的样本区域，包括：

将所述多个子区域按照数据质量优劣进行排序；

基于多个预设比例，确定多个剔除数量；

基于多个所述剔除数量和所述多个子区域的排序结果，确定所述样本区域。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一指标值和表征所述优质区域中每个所述优质区域的所述预设历史时段内的数据质量的第二指标值，从所述样本区域中确定质差区域，包括，

确定所述第一指标值和所述表征所述优质区域中每个优质区域的预设时段内的数据质量的第二指标值的差值；

选取所述差值超过预设质差的所述样本区域为质差区域。

7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，在获取监测区域内当前检测周期对应的历史数据后，所述方法还包括，

基于所述历史指标数据，确定数据劣化值并存储，其中，所述数据劣化值为当前历史指标数据与前一历史指标数据的差值；

基于存储后的所述数据劣化值和预设异常值，确定所述数据劣化值是否异常；

在所述数据劣化值连续异常超过预设次数的情况下，确定所述监测区域的数据异常。

8.一种数据动态监测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，获取监测区域内与当前检测周期对应的历史数据和历史数据劣化系数，其中，所述历史数据包括历史指标数据和用于确定所述历史指标数据的历史基数，所述历史数据劣化系数用于确定与所述历史数据对应的历史门限值；

系数生成模块，基于所述历史数据劣化系数和所述历史基数，确定最新劣化系数；

均值生成模块，基于所述历史指标数据，确定所述历史指标数据的均值；

门限值生成模块，基于所述均值和所述最新劣化系数，确定最新门限值，所述最新门限值用于确定所述当前检测周期内的当前指标数据是否异常。