[发明专利]异常分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种异常分析方法，其特征在于，包括：

获取待分析业务的异常指标；

基于所述待分析业务的指标因子拆解规则，确定所述异常指标的多个因子指标；

分别确定所述异常指标和每一所述因子指标在同一时间范围内的变化信息；

基于所述异常指标在所述时间范围内的变化信息，以及每一因子指标在所述时间范围内的变化信息，确定至少一个候选异常因子指标以及每一候选异常因子指标的异常权重；

基于所述至少一个候选异常因子指标的异常权重，从所述至少一个候选异常因子指标中，确定至少一个异常因子指标；

针对每一异常因子指标，基于待分析的维度列表，对所述异常因子指标进行多维度下钻分析，得到所述异常指标的异常根因结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变化信息包括变化趋势和变化量，所述基于所述异常指标在所述时间范围内的变化信息，以及每一因子指标在所述时间范围内的变化信息，确定至少一个候选异常因子指标以及每一候选异常因子指标的异常权重，包括：

基于所述异常指标在所述时间范围内的变化趋势，以及每一因子指标在所述时间范围内的变化趋势，从所述多个因子指标中确定与所述异常指标变化趋势相同的至少一个候选异常因子指标；

基于每一候选异常因子指标在所述时间范围内的变化量，确定每一候选异常因子指标的异常权重。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每一候选异常因子指标在所述时间范围内的变化量，确定每一候选异常因子指标的异常权重，包括：

对每一候选异常因子指标在所述时间范围内的变化量进行求和，得到异常变化总量；

针对每一候选异常因子指标，将所述候选异常因子指标在所述时间范围内的变化量在所述异常变化总量中的占比，确定为所述候选异常因子指标的异常权重。

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：

在根据所述指标因子拆解规则确定所述异常指标不可拆解的情况下，根据所述待分析业务的指标关联规则，确定与所述异常指标关联的至少一个关联指标；

根据每一所述关联指标与所述异常指标的关联类型以及每一所述关联指标在所述时间范围内的变化趋势，从所述至少一个关联指标中确定所述异常指标的异常根因结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述异常根因结果包括至少一个异常关联指标，所述根据每一所述关联指标与所述异常指标的关联类型以及每一所述关联指标在所述时间范围内的变化趋势，从所述至少一个关联指标中确定所述异常指标的异常根因结果，包括：

针对所述至少一个关联指标中的每一关联指标，在所述关联指标与所述异常指标的关联类型以及所述关联指标在所述时间范围内的变化趋势满足特定条件的情况下，将所述关联指标确定为异常关联指标；其中，所述特定条件包括以下之一：

所述关联指标与所述异常指标的关联类型为正向关联，且所述关联指标与所述异常指标在所述时间范围内的变化趋势相同；

所述关联指标与所述异常指标的关联类型为反向关联，且所述关联指标与所述异常指标在所述时间范围内的变化趋势相反。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常根因结果包括异常维度组合以及所述异常维度组合中每一异常维度的异常维度取值，所述基于待分析的维度列表，对所述异常因子指标进行多维度下钻分析，得到所述异常指标的异常根因结果，包括：

基于所述时间范围内所述异常因子指标在所述维度列表中每一维度下的变化均匀程度，从所述维度列表中确定至少一个异常维度；

针对每一异常维度，基于所述时间范围内所述异常因子指标在所述异常维度的各个维度取值下的变化信息，确定所述异常维度的每一维度取值对应的异常权重；

基于每一异常维度中每一维度取值对应的异常权重，确定每一异常维度的异常维度取值，并将每一所述异常维度添加至所述异常维度组合中。