[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请涉及智能决策，公开了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取异常的绩效数据和多个候选绩效数据；根据异常的绩效数据和多个候选绩效数据，确定多个频繁项集；根据多个频繁项集，确定多个关系网络，多个关系网络中的每个关系网络一个关系节点包括以下一项：异常的绩效数据和多个候选绩效数据中的一个候选绩效数据；确定每个关系网络对应的特征向量；将每个关系网络对应的特征向量输入到已完成训练的第一网络模型中进行预测，得到每个关系网络对应的预测结果；根据每个关系网络对应的预测结果，确定多个候选绩效数据中存在异常的候选绩效数据。实施本申请实施例，提高了异常数据的检测效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

为了更加科学地管理企业，一般会按周、按月或按年统计绩效数据。为避免绩效数据存在异常数据的情况，往往会人工对绩效数据进行检查。可以理解的，在数据量巨大的情况下，人工检测异常数据的效率极低。因此，如何提高异常数据的检测效率成为当前阶段亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质，提高了异常数据的检测效率。

本申请第一方面提供了一种数据处理方法，包括：

获取异常的绩效数据和多个候选绩效数据；

根据所述异常的绩效数据和所述多个候选绩效数据，确定多个频繁项集，所述多个频繁项集中的每个频繁项集包括所述异常的绩效数据和所述多个候选绩效数据中的至少一个候选绩效数据；

根据所述多个频繁项集，确定多个关系网络，所述多个关系网络中的每个关系网络的一个关系节点包括以下一项：所述异常的绩效数据和所述多个候选绩效数据中的一个候选绩效数据；

确定所述每个关系网络对应的特征向量；

将所述每个关系网络对应的特征向量输入到已完成训练的第一网络模型中进行预测，得到所述每个关系网络对应的预测结果；

根据所述每个关系网络对应的预测结果，确定所述多个候选绩效数据中存在异常的候选绩效数据。

本申请第二方面提供了一种数据处理装置，所述装置包括获取模块、第一确定模块、第二确定模块、第三确定模块、预测模块和第四确定模块，

所述获取模块，用于获取异常的绩效数据和多个候选绩效数据；

所述第一确定模块，用于根据所述异常的绩效数据和所述多个候选绩效数据，确定多个频繁项集，所述多个频繁项集中的每个频繁项集包括所述异常的绩效数据和所述多个候选绩效数据中的至少一个候选绩效数据；

所述第二确定模块，用于根据所述多个频繁项集，确定多个关系网络，所述多个关系网络中的每个关系网络的一个关系节点包括以下一项：所述异常的绩效数据和所述多个候选绩效数据中的一个候选绩效数据；

所述第三确定模块，用于确定所述每个关系网络对应的特征向量；

所述预测模块，用于将所述每个关系网络对应的特征向量输入到已完成训练的第一网络模型中进行预测，得到所述每个关系网络对应的预测结果；

所述第四确定模块，用于根据所述每个关系网络对应的预测结果，确定所述多个候选绩效数据中存在异常的候选绩效数据。

本申请第三方面提供了一种数据处理的电子设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被生成由所述处理器执行，以执行一种数据处理方法任一项方法中的步骤的指令。

本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述存储计算机程序被所述处理器执行，以实现一种数据处理方法任一项所述的方法。