【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，尤其涉及一种异常数据智能预警方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在现代金融行业和其他数据密集型行业中，数据报送和分析是业务运作的关键环节。随着信息技术的快速发展，企业和机构每天处理的大量数据需要高效、准确地进行分析，以支持决策和业务发展。然而，在数据报送和分析过程中，数据异常是一个常见且棘手的问题。数据异常可能表现为重复数据、漏报、多报数据、数据不一致等形式。这些异常不仅影响数据分析结果的准确性，还可能导致业务决策的失误，造成经济损失。
2、数据异常的产生原因复杂多样，可能包括以下几种情况：
3、数据采集口径变更：数据采集过程中，数据源或采集规则的变更可能导致数据格式或口径的不一致，进而引发数据异常。
4、上游业务系统变更：上游业务系统的调整或升级可能导致数据结构变化，影响数据的连续性和一致性。
5、对应产品下线：某些金融产品的下线可能导致相关数据缺失或异常。
6、批量数据加工作业异常：在批量数据处理过程中，可能由于系统故障、操作失误等原因，导致数据的异常。
7、目前，针对数据异常的处理方案主要依赖人工分析和手动干预。传统的人工分析方法存在以下不足：
8、效率低：面对大规模数据，人工分析耗时长，难以实现实时监控和处理。
9、误判高：人工分析容易受到主观因素影响，存在误判和漏判的风险。
10、无法实时反馈：人工分析无法实现对数据异常的实时反馈，导致问题发现和处理滞后。
11、因此，
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种异常数据智能预警方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有数据报送和分析过程中数据异常检测效率低、准确性差的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种异常数据智能预警方法，所述异常数据智能预警方法包括以下步骤：
3、获取待分析数据，确定分析指标，根据所述分析指标确定预估影响因素；
4、根据所述分析指标与所述预估影响因素配置比对场景；
5、根据所述比对场景对所述待分析数据进行比对分析，得到比对分析结果，设置预警规则，根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告。
6、可选地，所述根据所述比对场景对所述待分析数据进行比对分析，得到比对分析结果的步骤包括：
7、所述比对场景包括时间比对、空间比对与极值比对，获取历史数据，获取与待分析数据处于不同区域的空间数据，确定极值比对的数据类型；
8、根据所述历史数据确定时间比对结果，根据所述空间数据确定空间比对结果，根据所述极值比对的数据类型确定极值比对结果；
9、根据所述时间比对结果、空间比对结果与所述极值比对结果确定所述比对分析结果。
10、可选地，所述根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告的步骤之后，还包括：
11、接收业务人员对所述预警分析报告的反馈信息；
12、若所述反馈信息为有异议，对所述预估影响因素进行调整。
13、可选地，所述根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告的步骤之后，还包括：
14、设置预设分析结果，根据所述预设分析结果与所述预警分析报告判断是否需要调整所述预估影响因素。
15、可选地，所述根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告的步骤之后，还包括：
16、若所述预警分析报告中所述比对分析结果满足所述预警规则，向业务人员发送告警通知。
17、可选地，所述向业务人员发送告警通知的步骤包括：
18、所述预警规则包含三级预警级别，每一级预警级别均设置有对应的告警触发条件与告警通知方式，根据所述告警触发条件与所述告警通知方式向所述业务人员发送所述告警通知。
19、可选地，所述获取待分析数据的步骤之后，还包括：
20、对所述待分析数据进行预处理，去除所述待分析数据中的噪声和异常数据，所述预处理包括数据清洗及数据整理。
21、进一步地，为实现上述目的，本专利技术还提供一种异常数据智能预警装置，所述异常数据智能预警装置包括：
22、影响因素确定模块，获取待分析数据，确定分析指标，根据所述分析指标确定预估影响因素；
23、比对场景配置模块，根据所述分析指标与所述预估影响因素配置比对场景；
24、异常数据预警模块，根据所述比对场景对所述待分析数据进行比对分析，得到比对分析结果，设置预警规则，根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告。
25、进一步地，为实现上述目的，本专利技术还提供一种异常数据智能预警设备，所述异常数据智能预警设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的异常数据智能预警程序，所述异常数据智能预警程序被所述处理器执行时实现如上述所述的异常数据智能预警方法的步骤。
26、进一步地，为实现上述目的，本专利技术还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有异常数据智能预警程序，所述异常数据智能预警程序被处理器执行时实现如上所述的异常数据智能预警方法的步骤。
27、本专利技术涉及一种异常数据智能预警方法，旨在解决现有数据报送和分析过程中数据异常检测效率低、准确性差的问题。通过获取待分析数据，确定分析指标，并根据分析指标确定预估影响因素；根据分析指标与预估影响因素配置比对场景；根据比对场景对待分析数据进行比对分析，得到比对分析结果；设置预警规则，并根据比对分析结果与预警规则生成预警分析报告。系统根据预警规则触发预警，通过邮件、短信或系统通知等方式告知业务人员。本专利技术能够高效、准确地识别和预警数据异常，支持准实时分析，减少人工干预，提高数据分析质量和业务决策的准确性，实现了数据异常的自动化、智能化检测和预警，有效降低了人工分析的误判率和漏判率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种异常数据智能预警方法，其特征在于，所述异常数据智能预警方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的异常数据智能预警方法，其特征在于，所述根据所述比对场景对所述待分析数据进行比对分析，得到比对分析结果的步骤包括：
3.如权利要求1所述的异常数据智能预警方法，其特征在于，所述根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告的步骤之后，还包括：
4.如权利要求1中所述的异常数据智能预警方法，其特征在于，所述根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告的步骤之后，还包括：
5.如权利要求1所述的异常数据智能预警方法，其特征在于，所述根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告的步骤之后，还包括：
6.如权利要求5所述的异常数据智能预警方法，其特征在于，所述向业务人员发送告警通知的步骤包括：
7.如权利要求1所述的异常数据智能预警方法，其特征在于，所述获取待分析数据的步骤之后，还包括：
8.一种异常数据智能预警装置，其特征在于，所述异常数据智能预警装置包括：
9.一种异常数据智能预警设备
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有异常数据智能预警程序，所述异常数据智能预警程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的异常数据智能预警方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种异常数据智能预警方法，其特征在于，所述异常数据智能预警方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的异常数据智能预警方法，其特征在于，所述根据所述比对场景对所述待分析数据进行比对分析，得到比对分析结果的步骤包括：
3.如权利要求1所述的异常数据智能预警方法，其特征在于，所述根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告的步骤之后，还包括：
4.如权利要求1中所述的异常数据智能预警方法，其特征在于，所述根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告的步骤之后，还包括：
5.如权利要求1所述的异常数据智能预警方法，其特征在于，所述根据所述比对分析结果与预警规则生成预警分析报告的步骤之后，还包括：
6.如权利要求5所述的异常数据智能预警方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖健明，胡凌凤，许凌晨，任书贤，胡艳芬，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。