【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及数据分析，尤其涉及一种数据波动根因确定方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着企业数字化转型趋势的逐渐发展，数据分析技术在企业经营决策中占据较高地位。通常，企业需要对经营报表中的大量关键指标进行监控、分析异常或挖掘波动原因，以便及时调整营销策略。
2、现有企业发现经营报表中的关键指标存在波动异常时，通常需要人工对引起数据波动的根本因素进行定位。但是，若采用人工方式对引起数据波动的根本因素进行定位，效率较低，并且由于经营报表中的数据存在多个维度，人工根因定位容易漏掉某些因素组合，导致利用不准确的根本因素制定出不准确的调整策略，无法有效调整数据波动。因此，如何准确且便捷地确定产生数据波动的根本因素，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种数据波动根因确定方法、装置、电子设备及存储介质，以准确且便捷地确定导致相邻两个观测周期之间产生数据波动的根本因素组合，提高根本因素组合的确定效率和准确性。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种数据波动根因确定方法，包括：
3、获取相邻两个观测周期中的第一观测周期对应的第一观测数据和第二观测周期对应的第二观测数据，其中，所述第一观测数据包括每个待选根本因素组合对应的第一关键指标值，所述第二观测数据包括每个待选根本因素组合对应的第二关键指标值；
4、基于同一待选根本因素组合对应的第一关键指标值和第二关键指标值，确定每个待选根本因素组合对应的根因评价
5、基于所述根因评价指标值和每个待选根本因素组合对应的因素维度类型，对每种因素维度类型对应的各个待选根本因素组合进行排列，确定每种因素维度类型对应的待选根本因素组合序列；
6、基于每种因素维度类型对应的待选根本因素组合序列，确定导致所述相邻两个观测周期之间产生数据波动的目标根本因素组合。
7、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种数据波动根因确定装置，该装置包括：
8、观测数据获取模块，用于获取相邻两个观测周期中的第一观测周期对应的第一观测数据和第二观测周期对应的第二观测数据，其中，所述第一观测数据包括每个待选根本因素组合对应的第一关键指标值，所述第二观测数据包括每个待选根本因素组合对应的第二关键指标值；
9、根因评价指标值确定模块，用于基于同一待选根本因素组合对应的第一关键指标值和第二关键指标值，确定每个待选根本因素组合对应的根因评价指标值；
10、待选根本因素组合序列确定模块，用于基于所述根因评价指标值和每个待选根本因素组合对应的因素维度类型，对每种因素维度类型对应的各个待选根本因素组合进行排列，确定每种因素维度类型对应的待选根本因素组合序列；
11、目标根本因素组合确定模块，用于基于每种因素维度类型对应的待选根本因素组合序列，确定导致所述相邻两个观测周期之间产生数据波动的目标根本因素组合。
12、第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
13、一个或多个处理器；
14、存储器，用于存储一个或多个程序；
15、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术任意实施例所提供的数据波动根因确定方法。
16、第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任意实施例所提供的数据波动根因确定方法。
17、第五方面，本专利技术实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如本专利技术任意实施例所提供的数据波动根因确定方法。
18、本专利技术实施例的技术方案，通过获取相邻两个观测周期中的第一观测周期对应的第一观测数据和第二观测周期对应的第二观测数据，其中，所述第一观测数据包括每个待选根本因素组合对应的第一关键指标值，所述第二观测数据包括每个待选根本因素组合对应的第二关键指标值；基于同一待选根本因素组合对应的第一关键指标值和第二关键指标值，确定每个待选根本因素组合对应的根因评价指标值，从而将相邻两个观测周期中每个待选根本因素组合的第一关键指标值与第二关键指标值之间的数据波动按照统一标准准确进行量化，提高根因评价指标值确定的准确性；基于所述根因评价指标值和每个待选根本因素组合对应的因素维度类型，对每种因素维度类型对应的各个待选根本因素组合进行排列，确定每种因素维度类型对应的待选根本因素组合序列；从而基于每种因素维度类型对应的待选根本因素组合序列，准确且便捷地确定导致所述相邻两个观测周期之间产生数据波动的目标根本因素组合，提高目标根本因素组合的确定效率和准确性。
19、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种数据波动根因确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根因评价指标值包括：贡献度、偏离度和综合评分中的至少一个；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每种因素维度类型对应的待选根本因素组合序列，确定导致所述相邻两个观测周期之间产生数据波动的目标根本因素组合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于一维类型对应的待选根本因素组合序列中的各个待选根本因素组合和所述各个待选根本因素组合的根因评价指标值，确定一维根本因素组合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定一维类型对应的待选根本因素组合序列中，相邻待选根本因素组合之间根因评价指标值的最大差值绝对值，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每种因素维度类型对应的根本因素组合确定导致所述相邻两个观测周期之间产生数据波动的目标根本因素组合，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于每种因素维度类型的根本因素组合对应的根因评价指标值对所述根本
8.一种数据波动根因确定装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的数据波动根因确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数据波动根因确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根因评价指标值包括：贡献度、偏离度和综合评分中的至少一个；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每种因素维度类型对应的待选根本因素组合序列，确定导致所述相邻两个观测周期之间产生数据波动的目标根本因素组合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于一维类型对应的待选根本因素组合序列中的各个待选根本因素组合和所述各个待选根本因素组合的根因评价指标值，确定一维根本因素组合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定一维类型对应的待选根本因素组合序列中，相邻待选根本因素组合之间根因评价指标值的最大...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖娟，陈祥，林敏，刘卉芳，彭诗雅，江俊昊，杨沛，张晓东，
申请(专利权)人：中国联合网络通信有限公司广东省分公司，
类型：发明
国别省市：
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