[发明专利]数据分析方法、装置、设备、介质和产品

权利要求书

1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：

确定在当前时间窗口中接收到的每个触发操作对应的应用场景；其中，所述应用场景包括：按照粗颗粒度进行划分得到的第一应用场景，以及按照细颗粒度进行划分得到的第二应用场景，其中，所述第二应用场景包含在所述第一应用场景之内，并且所述第二应用场景是对所述第一应用场景进行划分得到的场景；

将每个所述触发操作对应的待评估数据输入至预先创建的与所述第二应用场景对应的数据分析模型，得到对应的中间态结果；

将每个所述中间态结果输入至预先创建的风险评分模型中，得到对应的风险视图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定在当前时间窗口中接收到的每个触发操作对应的应用场景之后，所述将每个所述触发操作对应的待评估数据输入至预先创建的与所述第二应用场景对应的数据分析模型之前，还包括：

获取所述当前时间窗口内的原始数据和上一个时间窗口的风险评分结果；

对所述原始数据和所述风险评分结果进行数据预处理，得到目标数据格式的中间数据；

对所述中间数据进行特征构建操作，得到对应的待评估数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将每个所述触发操作对应的待评估数据输入至预先创建的与所述第二应用场景对应的数据分析模型之前，还包括：

根据所述应用场景和所述触发操作所对应原始数据的数据特征确定对应的数据分析模型。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述原始数据包括下述之一：应用日志数据、用户行为数据、设备指纹、网络环境信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定在当前时间窗口中接收到的每个触发操作对应的应用场景，包括：

确定在当前时间窗口中接收到的每个触发操作对应的第一应用场景；

确定每个触发操作在所述第一应用场景中的第二应用场景；其中，所述第二应用场景包含在所述第一应用场景之内。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个所述触发操作对应的待评估数据输入至预先创建的与所述第二应用场景对应的数据分析模型，得到对应的中间态结果，包括：

将每个所述触发操作对应的待评估数据输入至预先创建的与所述第二应用场景对应的数据分析模型；

通过所述数据分析模型对所述待评估数据进行聚类和筛选，得到对应的中间态结果。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述将每个所述中间态结果输入至预先创建的风险评分模型中，得到对应的风险视图，包括：

将每个所述第二应用场景所对应数据分析模型输出的中间态结果输入至预先创建的风险评分模型中，得到每个所述数据分析模型对应的风险评分；

根据每个所述数据分析模型对应的风险评分、预先确定的异常评分和上一时间窗口的风险评分结果确定当前时间窗口的风险评分结果；

根据所述当前时间窗口的风险评分结果得到对应的风险视图。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述数据分析模型对应的风险评分、预先确定的异常评分和上一时间窗口的风险评分结果确定当前时间窗口的风险评分结果，包括：

对所述数据分析模型对应的风险评分、预先确定的异常评分和上一时间窗口的风险评分结果进行加权平均，得到当前时间窗口的风险评分结果。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将每个所述中间态结果输入至预先创建的风险评分模型中，得到对应的风险视图之后，还包括：

根据所述风险评分模型输出的风险评分结果对所对应的原始数据进行标签处理，得到对应的第一类型标签数据；

将所述第一类型标签数据存储至预先创建的用户行为样本库中。