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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本发明实施例提供了一种异常数据的分析方法及装置，该方法包括获取设定业务的客户业务数据，将客户业务数据输入到预设的分类策略模型进行识别，确定出客户业务数据中的部分正常业务数据，按照预设的维度对客户业务数据以及客户业务数据中的部分正常业务数据分别进行标记分组，分别统计归属于各个分组的客户业务数据以及部分正常业务数据的数量，通过预设的估算算法根据各个分组的客户业务数据以及部分正常业务数据的数量，计算出各个分组的整体正常业务数据的数量，对各个分组的客户业务数据的数量和整体正常业务数据的数量进行处理，确定出各个分组的异常情况，可以解决现有技术中存在银行业务数据的异常数据分析不全面以及准确性不高的问题。
主权项：1.一种异常数据的分析方法，其特征在于，包括：获取设定业务的客户业务数据；所述客户业务数据是对接收到客户发起的业务数据进行预处理后的数据；将所述客户业务数据输入到预设的分类策略模型进行识别，确定出所述客户业务数据中的部分正常业务数据；其中，所述预设的分类策略模型是对离线的业务数据进行基于银行机构名称或银行卡号段的结构比例的离线分类策略分析后确定的；所述银行机构名称或银行卡号段的结构比例为业务数据中各银行机构名称的占比或各银行卡号段的占比；按照预设的维度对所述客户业务数据以及所述客户业务数据中的部分正常业务数据分别进行标记分组，分别统计归属于各个分组的所述客户业务数据以及所述部分正常业务数据的数量；通过预设的估算算法根据所述各个分组的所述客户业务数据以及所述部分正常业务数据的数量，计算出所述各个分组的整体正常业务数据的数量；对所述各个分组的所述客户业务数据的数量和所述整体正常业务数据的数量进行处理，确定出所述各个分组的异常情况；其中，所述对所述各个分组的所述客户业务数据的数量和所述整体正常业务数据的数量进行处理，确定出所述各个分组的异常情况，包括：对所述各个分组的所述客户业务数据的数量和所述各个分组的整体正常业务数据的数量进行差值计算，确定出所述各个分组的客户业务数据的异常量，并确定出所述各个分组的客户业务数据的异常比例。
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百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 一种异常数据的分析方法及装置
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