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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及计算机领域，揭露了一种指标异常分析方法，该方法包括：定期采集预设指标的历史序列数据，计算所述预设指标的参数范围；采集所述预设指标的实时数据；从参数范围集合中筛选出所述预设指标在采集时间点对应的目标参数范围；对所述实时数据与所述目标参数范围进行比对，判断所述实时数据是否超出所述目标参数范围；若是，判断所述预设指标在所述采集时间点存在异常，并向预设终端发出提示信息。本发明还揭露了一种电子装置及计算机存储介质。利用本发明，可以提高指标异常检测的效率及准确性。本发明还涉及区块链技术，所述历史序列数据可存储于区块链节点中。

主权项：1.一种指标异常分析方法，适用于电子装置，其特征在于，该方法包括：定期采集预设指标在第一预设时间段内的历史序列数据，基于预设分析算法对所述历史序列数据进行分析计算，生成并保存所述预设指标的参数范围集合，其中，所述参数范围集合包括不同预设指标在不同时间窗口对应的参数范围，所述时间窗口的步长小于所述时间窗口的长度；按照预设采集频率采集待检测指标的实时数据，记录所述待检测指标的实时数据及采集时间点；根据所述采集时间点确定所述待检测指标对应的目标时间窗口，从所述参数范围集合中筛选出所述待检测指标的目标时间窗口对应的目标参数范围；对所述实时数据与所述目标参数范围进行比对，判断所述实时数据是否超出所述目标参数范围；及当判断所述实时数据超出所述目标参数范围时，判断所述待检测指标在所述采集时间点存在异常，并向预设终端发出提示信息；接收所述预设终端发送的反馈信息，当所述反馈信息为告警正确时，标注所述实时数据为异常数据，当所述反馈信息为告警错误时，根据所述实时数据调整所述待检测指标在所述采集时间点对应的目标参数范围；其中，所述预设分析算法包括：第一预设分析算法、第二预设分析算法及第三预设分析算法，所述基于预设分析算法对所述历史序列数据进行分析计算，生成并保存所述预设指标的参数范围集合，包括：根据所述历史序列数据及预设分类算法对所述预设指标进行分类，确定所述预设指标的指标类型；当所述预设指标为工作日周期性指标时，调用第一预设分析算法对所述历史序列数据进行分析计算，得到所述工作日周期性指标中各预设指标的参数范围；当所述预设指标为非工作日周期性指标时，调用第二预设分析算法对所述历史序列数据进行分析计算，得到所述非工作日周期性指标中各预设指标的参数范围；及当所述预设指标为非周期性指标时，调用第三预设分析算法对所述历史序列数据进行分析计算，得到所述非周期性指标中各预设指标的参数范围；所述第一预设分析算法包括：从所述历史序列数据中获取所述预设指标在第三预设时间内的历史数据作为第一初始训练数据；对所述第一初始训练数据进行平滑处理生成第一矩阵，作为第一目标训练数据；对所述第一目标训练数据中每一天对应的同一时刻的数据进行加和求均值，并生成所述第一目标训练数据对应的第二矩阵；基于所述第一矩阵及所述第二矩阵生成所述第一目标训练数据对应的第三矩阵；按照预设时间窗口对所述第三矩阵进行划分，并将每个时间窗口的残差值排列为一列，得到第四矩阵；按照所述预设时间窗口对所述第一矩阵进行划分，并将每个时间窗口的值排列为一列，得到第五矩阵，并对所述第五矩阵按列计算平均值及标准差；及分别计算每个时间窗口对应的置信区间，将所述置信区间作为参数范围。

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