[发明专利]一种转化数据处理的方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种转化数据处理的方法，其特征在于，包括：

根据指标参数对多种类型的转化数据进行归一化处理，得到归一化数据，所述归一化数据包括基于时间的指标值序列；

根据时间权重判断所述指标值序列是否存在异常数据；

若存在异常数据，从所述指标值序列中删除异常数据。

2.根据权利要求1所述的转化数据处理的方法，其特征在于，所述根据指标参数对多种类型的转化数据进行归一化处理，得到归一化数据，包括：

获取转化数据的用户标识、转化类型以及采集类型；

根据所述用户标识、转化类型以及采集类型对多种类型的转化数据进行归一化处理，得到归一化数据。

3.根据权利要求2所述的转化数据处理的方法，其特征在于，所述根据所述用户标识、转化类型以及采集类型对多种类型的转化数据进行归一化处理，得到归一化数据，包括：

为用户标识配置一个数据单元；

所述数据单元包括一个或多个采集类型与转化类型的关联关系，所述关联关系关联一个或多个投放包信息；所述投放包信息包括指标标识以及所述指标标识关联的基于时间的指标值序列。

4.根据权利要求1所述的转化数据处理的方法，其特征在于，所述根据时间权重判断所述指标值序列是否存在异常数据，包括：

根据归一化数据包含的目标特征计算归一化数据的哈希值；

根据所述哈希值确定归一化数据所在的哈希桶；

根据时间权重判断判断每个哈希桶中归一化数据包含的指标值序列是否存在异常数据。

5.根据权利要求4所述的转化数据处理的方法，其特征在于，所述根据时间权重判断判断每个哈希桶中归一化数据包含的指标值序列是否存在异常数据，包括：

并行处理多个哈希桶中的异常数据检测；

每个哈希桶中，按照串行顺序，依次读取所述哈希桶中指标值序列；

判断所述指标序列中是否存在异常数据。

6.根据权利要求1所述的转化数据处理的方法，其特征在于，所述根据时间权重判断所述指标值序列是否存在异常数据，包括：

根据时间权重对指标值序列中的每个指标值进行加权，得到指标值序列的均值，所述均值为所述指标序列的平均数或中位数；

计算所述指标值序列的标准差或绝对中位差；

根据所述均值和所述标准差遍历所述指标值序列，确定与所述均值数值差距最大的残差；

计算所述指标值序列t分布的临界值；

根据所述临界值与所述标准差的大小确定是否存在异常点。

7.根据权利要求6所述的转化数据处理的方法，其特征在于，所述根据时间权重对指标值序列中的每个指标值进行加权，包括：

根据指标值的获取时间与当前时间的时间间隔，确定指标值的加权参数，所述加权参数小于1，所述加权参数的数值与所述时间间隔的长度呈反比趋势；

根据所述加权参数对指标值进行加权。

8.一种转化数据处理的装置，其特征在于，包括：

归一化模块，用于根据指标参数对多种类型的转化数据进行归一化处理，得到归一化数据，所述归一化数据包括基于时间的指标值序列；

异常检测模块，用于根据时间权重判断所述指标值序列是否存在异常数据；

异常处理模块，用于若存在异常数据，从所述指标值序列中删除异常数据。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。