数据检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及电子信息，具体涉及一种数据检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、目前，互联网业务在日常生活中的重要性日益增加。为了保证互联网业务正常进行，需要利用微服务系统对各种业务指标进行监控，并当检测到异常数据时，对异常数据进行针对性处理。在微服务系统中，通过现有的数据检测方法基于历史数据进行同比分析和环比分析，以判断待检测数据是否异常。然而，由于互联网业务受促销、压测、天气等因素影响，因此历史数据存在不确定性。历史数据在高峰期与低峰期的流量不一致的情况下，现有的数据检测方法判断待检测数据是否异常的准确率大大降低。

技术实现思路

1、鉴于此，本申请提供一种数据检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高判断待检测数据是否异常的准确率。

2、本申请提供一种数据检测方法，包括：

3、获取历史数据和待检测数据；

4、将所述历史数据作为目标数据，并确定所述目标数据的波动率；

5、基于所述波动率，调节预设波动范围；

6、当所述待检测数据不在调节后的预设波动范围内时，将所述待检测数据判定为异常数据。

7、可选地，所述获取历史数据和待检测数据，包括：

8、获取当日的数据以及多个往日的数据，其中，将每个所述往日内的预设时间段内的数据作为所述历史数据，并将所述当日内的预设时间段内的数据作为所述待检测数据。

9、可选地，所述将所述历史数据作为目标数据，并确定所述目标数据的波动率，包括：

10、基于预设参数，对所述预设时间段进行调节；

11、将所述当日内的目标时间段内的数据作为目标数据，并确定所述目标数据的波动率，其中，所述当日内的目标时间段为所述当日内的调节后的预设时间段。

12、可选地，所述将所述历史数据作为目标数据，并确定所述目标数据的波动率，包括：

13、对所述历史数据进行检测，当检测到所述历史数据的异常极值时，删除所述异常极值；

14、将删除所述异常极值后的历史数据作为目标数据，并确定所述目标数据的波动率。

15、可选地，所述确定所述目标数据的波动率，包括：

16、将每个所述时刻点的目标数据进行对比，以确定所述目标数据的极值；

17、判断所述目标数据的极值是否在所述预设波动范围内；

18、若是，则基于所述目标数据，构建波动率函数，并通过求解所述波动率函数得到所述波动率；

19、若否，则所述波动率为预设波动率。

20、可选地，所述对所述历史数据进行检测，当检测到所述历史数据的异常极值时，删除所述异常极值，包括：

21、基于预设条件，从多个所述历史数据中筛选出目标历史数据；

22、基于预设变异系数，判断由所述目标历史数据拟合成的曲线是否平滑；

23、若是，则判定为未检测到异常极值，并保存所述目标历史数据；

24、若否，则判定为检测到所述目标历史数据的异常极值，并删除所述目标历史数据。

25、可选地，所述当所述待检测数据不在调节后的预设波动范围内时，将所述待检测数据判定为异常数据，包括：

26、当只判断上升趋势的待检测数据是否为异常数据时，若所述待检测数据的最大值大于所述调节后的预设波动范围内最大值，则将所述待检测数据判定为异常数据；

27、当只判断下降趋势的待检测数据是否为异常数据时，若所述待检测数据的最小值小于所述调节后的预设波动范围内最小值，则将所述待检测数据判定为异常数据；

28、当判断待检测数据是否为异常数据时，若所述待检测数据的最大值大于所述调节后的预设波动范围内最大值，或者所述待检测数据的最小值小于所述调节后的预设波动范围内最小值，则将所述待检测数据判定为异常数据。

29、对应地，本申请提供一种数据检测装置，包括：

30、获取模块，用于获取历史数据和待检测数据；

31、确定模块，用于将所述历史数据作为目标数据，并确定所述目标数据的波动率；

32、调节模块，用于基于所述波动率，调节预设波动范围；

33、判断模块，用于当所述待检测数据不在调节后的预设波动范围内时，将所述待检测数据判定为异常数据。

34、此外，本申请还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如上任一项所述数据检测方法的步骤。

35、在此基础上，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述数据检测方法的步骤。

36、本申请提供一种数据检测方法、装置、电子设备及存储介质，首先，获取历史数据和待检测数据，接着，将历史数据作为目标数据，并确定目标数据的波动率，利用可变的波动率调节预设波动范围，解决了现有的数据检测方法基于历史数据进行同比分析和环比分析时波动率固定的问题，然后，基于波动率，调节预设波动范围，提高波动范围随高峰期与低峰期变化的灵活性，最后，当待检测数据不在调节后的预设波动范围内时，将待检测数据判定为异常数据，避免由于在流量较小的低峰期时采用固定波动率更易检测出异常数据而造成误判，因此，本申请能够提高判断待检测数据是否异常的准确率。

技术特征：

1.一种数据检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的数据检测方法，其特征在于，所述获取历史数据和待检测数据，包括：

3.根据权利要求2所述的数据检测方法，其特征在于，所述将所述历史数据作为目标数据，并确定所述目标数据的波动率，包括：

4.根据权利要求2所述的数据检测方法，其特征在于，所述将所述历史数据作为目标数据，并确定所述目标数据的波动率，包括：

5.根据权利要求1、3或4所述的数据检测方法，其特征在于，所述确定所述目标数据的波动率，包括：

6.根据权利要求4所述的数据检测方法，其特征在于，所述对所述历史数据进行检测，当检测到所述历史数据的异常极值时，删除所述异常极值，包括：

7.根据权利要求1所述的数据检测方法，其特征在于，所述当所述待检测数据不在调节后的预设波动范围内时，将所述待检测数据判定为异常数据，包括：

8.一种数据检测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述数据检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述数据检测方法的步骤。

技术总结
本申请公开一种数据检测方法、装置、电子设备及存储介质，该数据检测方法包括：获取历史数据和待检测数据；将所述历史数据作为目标数据，并确定所述目标数据的波动率；基于所述波动率，调节预设波动范围；当所述待检测数据不在调节后的预设波动范围内时，将所述待检测数据判定为异常数据。本申请能够提高判断待检测数据是否异常的准确率。

技术研发人员：朱秋烨
受保护的技术使用者：深圳依时货拉拉科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13