[发明专利]数据异常检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据异常检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测的目标业务数据；

根据所述目标业务数据的时序关系，获取所述目标业务数据在不同的第一类别时间周期下的平均值曲线的第一交叉时间点集合，以及所述目标业务数据在不同的第二类别时间周期下的平均值曲线的第二交叉时间点集合；所述第二类别时间周期大于所述第一类别时间周期；

根据所述第一交叉时间点集合和所述第二交叉时间点集合，获取所述目标业务数据的趋势变化时间点集合；

获取所述趋势变化时间点集合中每两个相邻的趋势变化时间点之间的趋势变化参数；

响应于所述趋势变化参数满足预设的异常条件，确认所述趋势变化参数对应的业务数据异常。

2.根据权利要求1所述的数据异常检测方法，其特征在于，所述根据所述第一交叉时间点集合和所述第二交叉时间点集合，获取所述目标业务数据的趋势变化时间点集合的步骤，包括：

针对所述第二交叉时间点集合中的每个第二交叉时间点，从所述第一交叉时间点集合中获取在所述第二交叉时间点之前的第N个第一交叉时间点，作为所述趋势变化时间点，N为正整数；

按照时间顺序对所述趋势变化时间点进行排序，得到所述趋势变化时间点集合。

3.根据权利要求2所述的数据异常检测方法，其特征在于，所述按照时间顺序对所述趋势变化时间点进行排列，得到所述趋势变化时间点集合的步骤，包括：

按照时间顺序对所述趋势变化时间点进行排序；

根据每两个相邻的趋势变化时间点之间的时间距离，对所述趋势变化时间点进行过滤，直至保留的每两个相邻的趋势变化时间点之间的时间距离满足预设时间阈值，并以保留的趋势变化时间点构建所述趋势变化时间点集合；

其中，每次过滤过程包括：

以每两个相邻的趋势变化时间点为一组，获取每组趋势变化时间点之间的时间距离；

响应于所述时间距离超出预设时间阈值，则删除所述时间距离对应的趋势变化时间点组合中的至少一个趋势变化时间点。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的数据异常检测方法，其特征在于，所述趋势变化参数包括线性回归斜率、变化速度、变化幅度中的至少一种。

5.根据权利要求4所述的数据异常检测方法，其特征在于，所述获取所述趋势变化时间点集合中每两个相邻的趋势变化时间点之间的趋势变化参数的步骤，包括：

获取所述趋势变化时间点集合中每两个相邻的趋势变化时间点之间的趋势时间段；

针对每个所述趋势时间段，对所述趋势时间段内的业务数据进行线性回归，并获取所述趋势时间段的线性斜率；

根据所述趋势时间段的开始时间、终止时间、起点数据值和终点数据值，获取所述趋势时间段的变化速度和/或变化幅度。

6.根据权利要求5所述的数据异常检测方法，其特征在于，所述响应于所述趋势变化参数满足预设的异常条件，确认所述趋势变化参数对应的业务数据异常的步骤，包括：

根据当前趋势时间段的趋势变化参数，以及前一趋势时间段的趋势变化参数，获取所述目标业务数据的当前趋势；

响应于所述当前趋势满足预设的异常条件，确认所述当前趋势时间段对应的业务数据异常，并进行业务报警。

7.一种数据异常检测装置，其特征在于，包括：

目标业务数据获取模块，被配置为执行获取待检测的目标业务数据；

交叉时间点获取模块，被配置为执行根据所述目标业务数据的时序关系，获取所述目标业务数据在不同的第一类别时间周期下的平均值曲线的第一交叉时间点集合，以及所述目标业务数据在不同的第二类别时间周期下的平均值曲线的第二交叉时间点集合；所述第二类别时间周期大于所述第一类别时间周期；

趋势变化时间点获取模块，被配置为执行根据所述第一交叉时间点集合和所述第二交叉时间点集合，获取所述目标业务数据的趋势变化时间点集合；

趋势变化参数获取模块，被配置为执行获取所述趋势变化时间点集合中每两个相邻的趋势变化时间点之间的趋势变化参数；

数据异常确认模块，被配置为执行响应于所述趋势变化参数满足预设的异常条件，确认所述趋势变化参数对应的业务数据异常。