本公開涉及大數據的，具體涉及一種數據監(jiān)控方法、裝置及相關設備。

背景技術：

1、目前，相關技術會預先在業(yè)務涉及的多個維度(也稱類別)中選定特定維度，通過采集并分析特定維度在業(yè)務運行時對應的數據，來確定業(yè)務運行是否正常。

2、應用中發(fā)現，相關技術所選擇的特定維度通常無法有效表示業(yè)務運行全流程的整體情況，例如：在所選擇的特定維度對應的業(yè)務數據正常的情況下，業(yè)務運行也有可能出現異常。

3、也就是說，相關技術所提供的數據監(jiān)控方法的數據監(jiān)控效果較差。

技術實現思路

1、本公開的目的在于提供一種數據監(jiān)控方法、裝置及相關設備，用于解決相關技術所提供的數據監(jiān)控方法存在的數據監(jiān)控效果差的技術問題。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┮环N數據監(jiān)控方法，所述方法包括：

3、基于數據類別對目標業(yè)務在目標時段采集的原始數據集進行拆分，得到多個第一子集，每一個所述第一子集包括所述原始數據集中一種數據類別對應的數據；

4、根據每一所述數據類別對應的第一算法，對所述多個第一子集分別進行異常檢測，得到多個第一檢測結果，其中，所述多個第一檢測結果和所述多個第一子集一一對應，所述數據類別對應的第一算法為預設的多個異常檢測算法中，與所述數據類別的匹配程度最高的異常檢測算法，所述異常檢測算法與所述數據類別的匹配程度用于表示：基于所述異常檢測算法，對歸屬所述數據類別的數據進行異常檢測而得到的異常檢測結果為真實結果的概率；

5、對所述多個第一檢測結果進行分析，得到目標監(jiān)控結果，其中，所述目標監(jiān)控結果用于表征所述目標業(yè)務在所述目標時段是否存在數據異常。

6、第二方面，本申請還提供一種數據監(jiān)控裝置，所述裝置包括：

7、數據拆分模塊，用于基于數據類別對目標業(yè)務在目標時段采集的原始數據集進行拆分，得到多個第一子集，每一個所述第一子集包括所述原始數據集中一種數據類別對應的數據；

8、異常檢測模塊，用于根據每一所述數據類別對應的第一算法，對所述多個第一子集分別進行異常檢測，得到多個第一檢測結果，其中，所述多個第一檢測結果和所述多個第一子集一一對應，所述數據類別對應的第一算法為預設的多個異常檢測算法中，與所述數據類別的匹配程度最高的異常檢測算法，所述異常檢測算法與所述數據類別的匹配程度用于表示：基于所述異常檢測算法，對歸屬所述數據類別的數據進行異常檢測而得到的異常檢測結果為真實結果的概率；

9、計算模塊，用于對所述多個第一檢測結果進行分析，得到目標監(jiān)控結果，其中，所述目標監(jiān)控結果用于表征所述目標業(yè)務在所述目標時段是否存在數據異常。

10、第三方面，本申請?zhí)峁┮环N電子設備，包括處理器、存儲器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現如第一方面所述的方法的步驟。

11、第四方面，本申請?zhí)峁┮环N計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現如第一方面所述的方法的步驟。

12、第五方面，本申請?zhí)峁┮环N計算機程序產品，包括計算機指令，所述計算機指令被處理器執(zhí)行時實現如第一方面所述的方法的步驟。

13、在本申請中，基于數據類別對原始數據集進行拆分，得到多個第一子集，并根據每一數據類別對應的異常監(jiān)測算法，對多個第一子集分別進行異常檢測，以得到多個第一檢測結果，最后通過對多個第一檢測結果進行分析，獲得目標監(jiān)控結果，利用多數據類別分析的方式，替換相關技術所采取的單一數據類別分析的方式，能獲得更加準確的監(jiān)控結果，這其中，相較于為多個第一子集設置同一異常檢測算法的方式來說，設置每一第一子集使用與其對應的數據類別匹配程度最高的異常檢測算法進行異常檢測，以適配不同數據類別所對應第一子集的數據特點，能獲得更加準確的第一檢測結果，從而使最終得到的目標監(jiān)控結果也更加準確。

技術特征：

1.一種數據監(jiān)控方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于數據類別對目標業(yè)務在目標時段采集的原始數據集進行拆分，得到多個第一子集之后，所述方法還包括：

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定至少一個第二子集，包括：

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述多個第一檢測結果進行分析，得到目標監(jiān)控結果，包括：

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述多個第一檢測結果進行加權計算，得到目標監(jiān)控結果之前，所述方法還包括：

6.根據權利要求1-5中任一項所述的方法，其特征在于，所述基于數據類別對目標業(yè)務在目標時段采集的原始數據集進行拆分，得到多個第一子集之前，所述方法還包括：

7.一種數據監(jiān)控裝置，其特征在于，所述裝置包括：

8.一種電子設備，其特征在于，包括處理器、存儲器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現如權利要求1至6中任一項所述方法的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現如權利要求1至6中任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機程序產品，其特征在于，包括計算機指令，所述計算機指令被處理器執(zhí)行時實現如權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

技術總結
本申請?zhí)峁┮环N數據監(jiān)控方法、裝置及相關設備，涉及大數據的技術領域，其中方法包括：基于數據類別對目標業(yè)務在目標時段采集的原始數據集進行拆分，得到多個第一子集，每一個所述第一子集包括所述原始數據集中一種數據類別對應的數據；根據每一所述數據類別對應的第一算法，對所述多個第一子集分別進行異常檢測，得到多個第一檢測結果，其中，所述數據類別對應的第一算法為預設的多個異常檢測算法中，與所述數據類別的匹配程度最高的異常檢測算法；對所述多個第一檢測結果進行分析，得到目標監(jiān)控結果，其中，所述目標監(jiān)控結果用于表征所述目標業(yè)務在所述目標時段是否存在數據異常。本申請方法能獲得更加準備的異常監(jiān)控結果。

技術研發(fā)人員：孫健
受保護的技術使用者：北京奇藝世紀科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/10