一种数据处理方法和装置与流程

技术特征：
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：接收数据处理请求，其中，所述数据处理请求包括待分析指标；获取对应于所述待分析指标的数据序列，其中，所述数据序列包括所述待分析指标的对应于多个时间点的指标数值；将所述数据序列包括的多个指标数值划分成多个数组对，其中，每一个所述数组对具有两个互补的数据组，每一个数据组由一个指标数值或者多个连续变化的时间点的指标数值构成，两个互补的数据组包括的所有指标数值与所述数据序列包括的所有指标数值一一对应，且两个互补的数据组所包括的指标数值的时间点不重叠；针对每一个所述数组对，根据所述数组对具有的两个互补的数据组所包括的指标数值，计算所述数组对的指标损失；根据多个所述数组对的指标损失，确定指标损失最小的目标数组对；分别确定所述目标数组对中每一个数据组的异常指标数值及对应于所述异常指标数值的异常行为；将所述异常指标数值和所述异常行为对应推送给管理端。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理请求还包括数据类型；在所述数据类型满足预设的数据处理条件的情况，执行将所述数据序列包括的多个指标数值划分成多个数组对的步骤。3.根据权利要求1或2所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述数据序列包括的多个指标数值划分成多个数组对，包括：在每相邻两个时间点之间构建出初始分割点；针对每一个所述初始分割点，将位于所述初始分割点两侧的指标数值划分到两个互补的数据组中，构成一个数组对。4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述计算所述数组对的指标损失，包括：计算所述数组对具有的两个互补的数据组的数组均值；针对每一个所述指标数值，计算所述指标数值相对于其所属数据组的数组均值的方差；累加每一个所述指标数值所对应的方差，得到所述数组对的指标损失。5.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，还包括：从多个所述初始分割点中筛选出对应于最小指标损失的数组对的实际分割点，并确定经过所述实际分割点的直线为所述数据序列的阶梯分割线，其中，所述阶梯分割线上的每一个点对应于所述实际分割点的时间点，且所述阶梯分割线上的各个点所对应的指标数值均不相同；所述分别确定所述目标数组对中每一个数据组的异常指标数值，包括：根据分布于所述阶梯分割线两侧的指标数值，分别确定分布于所述阶梯分割线两侧的异常指标数值。6.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述在每相邻两个时间点之间构建出初始分割点，包括：
确定每相邻两个时间点的所述中间点为初始分割点。7.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，所述确定异常指标数值，包括：根据所述阶梯分割线和分布于所述阶梯分割线两侧的指标数值，在所述阶梯分割线两侧划分出异常区域；从所述数据序列包括的多个指标数值中筛选出位于所述异常区域内的异常指标数值。8.根据权利要求7所述的数据处理方法，其特征在于，所述在所述阶梯分割线两侧划分出异常区域，包括：绘制二维坐标系，其中，所述二维坐标系中的一条坐标轴对应于所述数据序列中的时间点，另一条坐标轴对应于所述待分析指标，所述阶梯分割线平行于所述另一条坐标轴；按照分布于所述阶梯分割线两侧的指标数值的均值，在所述阶梯分割线的两侧分别绘制对应于均值的直线，并绘制连接两条所述直线的曲线；根据绘制出的连接两条所述直线的曲线与所述实际分割线的交叉点所对应的指标数值以及预设的异常容忍度，确定所述阶梯分割线两侧的异常边界值；根据所述异常边界值，在所述阶梯分割线的两侧分别绘制垂直于所述另一条坐标轴的异常边界曲线；确定所述阶梯分割线的两侧中的每一侧的异常边界曲线为起点，远离该侧的对应于均值的直线的区域为该侧的异常区域。9.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理请求还包括数据变更参数；所述数据处理方法还包括：根据所述数据变更参数，将所述数据序列划分成多个数据子序列，其中，每相邻两个数据子序列中包括有多个重合的时间点和对应的指标数值；所述将所述数据序列包括的多个指标数值划分成多个数组对，包括：将每一个所述数据子序列包括的多个指标数值划分成多个数组对。10.一种数据处理装置，其特征在于，包括：接收模块、数据分析模块以及推送模块，其中，所述接收模块，用于接收数据处理请求，其中，所述数据处理请求包括待分析指标；所述数据分析模块，用于获取对应于所述待分析指标的数据序列，其中，所述数据序列包括有所述待分析指标的对应于多个时间点的指标数值；将所述数据序列包括的多个指标数值划分成多个数组对，其中，每一个所述数组对具有两个互补的数据组，每一个数据组由一个指标数值或者多个连续变化的时间点的指标数值构成，两个互补的数据组包括的所有指标数值与所述数据序列包括的所有指标数值一一对应，且两个互补的数据组所包括的指标数值的时间点不重叠；针对每一个所述数组对，根据所述数组对具有的两个互补的数据组所包括的指标数值，计算所述数组对的指标损失；根据多个所述数组对的指标损失，确定所述数据序列的阶梯分割线；根据多个所述数组对的指标损失，确定指标损失最小的目标数组对；分别确定所述目标数组对中每一个数据组的异常指标数值及对应于所述异常指标数值的异常行为；所述推送模块，用于将所述异常指标数值和所述异常行为对应推送给管理端。11.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，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权利要求1-9中任一所述的方法。12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种数据处理方法和装置，涉及电商及信息安全技术领域。该方法的一实施方式包括：获取数据处理请求包括的待分析指标的数据序列，数据序列包括有待分析指标的对应于多个时间点的指标数值；将数据序列划分成多个数组对，数据组由一个指标数值或者多个连续变化的时间点的指标数值构成；根据数组对具有的两个互补的数据组包括的指标数值，计算数组对的指标损失；根据多个数组对的指标损失，确定指标损失最小的目标数组对；分别确定目标数组对中每一个数据组的异常指标数值及对应于异常指标数值的异常行为，将异常指标数值和异常行为对应推送给管理端。该实施方式有效的提高数据异常分析的准确性。数据异常分析的准确性。数据异常分析的准确性。


技术研发人员：王中泽 赵旭玲
受保护的技术使用者：北京京东世纪贸易有限公司
技术研发日：2022.11.09
技术公布日：2022/12/30