[发明专利]数据异常检测方法、装置、设备及介质

说明书

本申请提供了一种数据异常检测方法、装置、设备及介质，通过采集时间序列历史数据；对时间序列历史数据进行预处理；对预处理后的时间序列历史数据进行数据特性检测，获得数据模式；根据数据模式，按照预设配置选择与其对应的数据处理模型；基于数据处理模型，得到动态阈值区间；获取待检测的时间序列实时数据，根据动态阈值区间确认是否数据异常；当数据异常时，输出告警信息。本申请实施例能够提高时间序列数据异常检测的准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种数据异常检测方法、装置、设备及介质。

背景技术

时序数据具有多种复杂的波动类型，如趋势型、季节性或季节波动、周期性或循环波动、随机性或不规则波动。时序数据往往有一个安全的上下边界，超过安全上下边界的时序数据则表示时序数据出现异常，而保证时序数据在安全上下边界内是非常重要的。

现有技术中，通常只有对单一类型的时序数据的安全边界的计算方法，然而，不同波动类型的时序数据的安全上下边界是不一样的，若仅采用一种固定计算方式计算安全上下边界，无法准确检测出时序数据的出现异常，检测准确率较低。

发明内容

本申请提供的一种数据异常检测方法、装置、设备及介质，能够提高时间序列数据异常检测的准确率。

第一方面，本申请实施例提供一种数据异常检测方法，方法包括：

采集时间序列历史数据；

对时间序列历史数据进行预处理；

对预处理后的时间序列历史数据进行数据特性检测，获得数据模式；

根据数据模式，按照预设配置选择与其对应的数据处理模型；

基于数据处理模型，得到动态阈值区间；

获取待检测的时间序列实时数据，根据动态阈值区间确认是否数据异常；

当数据异常时，输出告警信息。

第二方面，本申请提供一种数据异常检测装置，该装置包括：

第一获取模块，用于采集时间序列历史数据；

处理模块，用于对历史数据进行处理；

检测模块，用于对预处理后的时间序列历史数据进行数据特性检测，获得数据模式；

选择模块，用于根据数据模式，按照预设配置选择与其对应的数据处理模型；

第一确定模块，用于基于数据处理模型，得到动态阈值区间；

第二确定模块，用于获取待检测的时间序列实时数据，根据动态阈值区间确认是否数据异常；

输出模块，用于当数据异常时，输出告警信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面中任意一个实施例中的数据异常检测方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面中任意一个实施例中的数据异常检测方法。