CN108346011A - 指标波动分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供了一种指标波动分析方法及装置。该方法包括：获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据；根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据；将所述异常波动指标数据按照多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度，每个维度组合包括至少一个预设维度；根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果。以此更准确的确定指标数据异常波动的原因，提高了数据异常波动原因分析的效率。

Description

指标波动分析方法及装置

技术领域

本申请涉及电子支付技术领域，尤其涉及一种指标波动分析方法及装置。

背景技术

随着信息技术的发展，各行各业在运营的过程中每天都会产生大量的数据，例如一些报表数据，对于检测这些数据是否发生异常波动以及分析产生异常波动的原因，都是具有很大研究价值的方向。尤其是在互联网金融业务中，在日常业务中，时常出现支付成功率突然异常波动的情况。为了解波动原因，对服务能力的提升起到至关重要的作用。

目前，针对数据异常波动的检测通常是由数据分析师依靠经验来判断数据中的各个指标是否发生异常波动以及分析产生异常波动的原因，导致数据异常波动检测的时间较长，准确率低，而且在遇到新的数据异常波动情况下，数据分析师很难依靠经验快速定位数据异常波动的原因，也降低了数据异常波动原因定位的效率。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种指标波动分析方法及装置。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

第一方面，本说明书实施例提供了一种指标波动分析方法。该方法包括：

获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据；

根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据；

将所述异常波动指标数据按照多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度，每个维度组合包括至少一个预设维度；

根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果。第二方面，本说明书实施例提供了一种指标波动分析装置。该装置包括：

获取单元，用于获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据；

确定单元，用于根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据；

拆解单元，用于将所述异常波动指标数据按照多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度，每个维度组合包括至少一个预设维度；

生成单元，用于根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果。第三方面，本说明书实施例提供了一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现前述第一方面的方法步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的方法。

本说明书实施例通过将待检测数据中的至少一个指标数据进行波动异常检测，并将检测到的异常波动指标数据按维度组合进行拆分，并确定个维度组合的贡献度，结合贡献度进行异常波动分析，贡献度越高，该维度对整体指标数据异常波动的影响越大，可以更准确的确定指标数据异常波动的原因，提高了数据异常波动原因分析的效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书本说明书实施例。

此外，本说明书本说明书实施例中的任一实施例并不需要达到上述的全部效果。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书实施例示出的一种应用场景示意图；

图2是本说明书实施例示出的一种指标波动分析的流程示意图；

图3是本说明书实施例示出的一种指标波动分析装置的结构示意图；

图4是本说明书实施例示出的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

随着信息技术的发展，各行各业在运营的过程中每天都会产生大量的数据，例如一些报表数据，对于检测这些数据是否发生异常波动以及分析产生异常波动的原因，都是具有很大研究价值的方向。尤其是在互联网金融业务中，风险管理与支付成功率是业务发展很重要的两个组成部分。在支付时运用不同的校手段来降低风险的同时，如何尽可能不影响支付成功率成为了业务发展和风险管理的平衡点。

针对以上问题，本说明书实施例提供一种指标波动分析方法及装置，下面首先对本说明书实施例方案的运行系统架构进行说明。参见图1所示，本说明书实施例方案涉及的实体包括：终端100以及计算机设备200，终端100中可以包括手机、个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)、pos机以及计算机等设备，该终端100主要用于与用户进行交互，例如，该终端100可以提供待检测数据以及显示告警结果等等。该计算机设备200可以独立于终端100，也可以通过终端100实现其功能。

例如，以互联网金融中的支付场景为例，用户可以使用安装有银行或第三方支付机构支付应用的终端100进行线上或线下支付，例如，线下扫二维码支付，小额免密支付，转账，充值等等。该终端100可以包括多个，可以统计该多个终端100的使用数据，该使用数据可以包括支付时的信息，例如，支付资金来源、支付验证方式、支付所在地以及支付是否成功等等。该统计的使用数据可以提供给计算机设备200，该计算机设备可以为银行或第三方支付机构的服务器，该计算机200可以针对统计的使用数据作为待检测数据进行分析，以便根据分析结果更好的为用户提供支付服务。

下面结合附图对本说明书的实施例进行进一步地介绍。

图2为本说明书实施例提供的指标波动分析方法的流程示意图。该方法适用于计算机设备，如图2所示，该方法具包括步骤210-260：

S210，获取待检测数据。其中，该待检测数据包括至少一个指标数据。

其中，待检测数据可以为一个时间段内的业务数据，该业务数据可以按不同的时间间隔进行统计，该时间段的长度可以根据实际需要确定，例如该时间段可以为一年的数据，也可以为全部历史数据。例如一个时间段各种报表数据(例如，关键绩效指标(KeyPerformanceIndicators，KPI)数据、各种业务数据等)，该业务数据可以包括至少一个指标数据，以及多个维度。例如，指标数据可以为支付成功率、支付占比、交易总数据量等等，维度可以包括国家、业务类型、卡Bin国、发卡行、是否被拒绝交易、是否经过3DS验证以及3DS验证是否通过等等。在一个示例中，待检测数据可以包括在中国，使用中国建设银行发行的信用卡进行餐饮消费，未被拒绝，经过3DS验证且通过时支付成功。

S220，根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据。

预设规则可以为预先设定的用于检测指标数据是否是异常波动指标数据的算法，也可以是预设门限，具体地，异常波动指标数据可以是指当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度超过预设门限。例如，若指标数据是支付成功率，则预设规则可以为预设的支付成功率的波动未超过门限，当上期支付成功率和当前期支付成功率的变化达到或低于门限时，确定该当前期支付成功率为异常波动指标数据。

其中，指标数据可以按周期统计，该周期可以根据实际需要确定，例如按天、周或月等进行统计。在本说明书实施例中当前期指标数据和上期指标数据是指按相同的周期统计的指标数据。

进一步的，在根据预设规则确定至少一个指标数据中的异常波动指标数据之后还可以生成告警结果，并向接收方发送。该告警结果可以仅提示异常波动，还可以包括通过S230-S240来计算得到的异常波动分析结果。该接收方可以为待检测数据的提供方，例如支付终端。

具体的，异常波动指标数据可以包括一个或多个。可以在每确定一个异常波动指标数据后，生成一个告警结果，也可以在确定至少一个指标数据中的全部异常波动指标数据之后，生成告警结果。

S230，将所述异常波动指标数据按照多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度，每个维度组合包括至少一个预设维度。

其中，指标数据对应的维度可以根据实际预先设定，相应的未读组合可以根据实际需要预选确定。例如，对于指标数据为支付成功率的情况，其对应的维度类型可以包括，国家，业务类型，卡Bin国，发卡行，是否被拒绝交易，是否经过3DS验证，3DS验证是否通过等，其中，国家类型的维度可以包括中国、法国以及意大利等，业务类型的维度可以包括电子设备类商品支付、珠宝首饰类商品支付等等。该带检测数据对应的维度组合可以为其包括的所有维度的全部组合，也可以是部分维度的组合。该维度组合可以包括一个或多个维度。

可以按照预先设定的维度组合对异常波动指标数据进行拆解分析，根据预设的算法计算每个维度组合对应的贡献度。具体地，对于除法型指标数据，可以根据异常波动指标数据中当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度，通过控制变量法计算各个维度组合对应的当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度对指标数据整体变化幅度影响占比；根据各个维度组合的影响占比，确定各个维度组合的贡献度。

例如，支付成功率为除法型指标，可以通过控制变量法确定贡献度。其中，控制变量法是指把多变量的问题变成多个单变量的问题。每一次只改变其中的某一个变量，而控制其余几个变量不变，从而研究被改变的这个变量对整体的影响。波动分析是在所有维值中查找最影响总体指标变化的异常维值。故维值在公式中视为变量，计算某个维值对整体的影响程度，就控制住其余维值的指标不变，计算当前维值的指标变化对整体的影响。

具体公式如下：

其中，公式中的变量定义如下：

Contribution-i为维度i的贡献度；

为t时刻下维度i对应的质变中的分子值，例如，支付成功数(支付成功率的分子值)；

为t时刻下维度i对应的质变中的分母值，例如，支付总数(支付成功率的分母值)；

为t时刻下整体支付成功数；

为t时刻下整体支付总数。

例如，计算得到的各个维度组合的贡献度如下表1所示。

表1

S240，根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果。

可以按照贡献度对所有维度组合进行排序，选择贡献度最大的一个或多个维度组合，该贡献度最大的一个或说个维度组合是指标数据出现异常的主要原因。

其中，根据贡献度最大的一个或多个维度组合生成异常波动分析结果时，该分析结果可以为自然语言的方式总结，或者图文结合的方式总结，例如，以线条图的形式展示贡献度最大的一个维度的支付成功率的变化，或者以自然语言的方式结合线条图的形式总结的波动分析结果的示例。具体地，可以根据贡献度最大的一个或多个，调取异常波动分析描述模板，该分析描述模板为自然语言的方式，并将贡献度最大的一个或多个维度组合对应的指标数据填入对应的描述模板中，形成完整的语句，得到异常波动分析结果。

例如，异常波动指标数据为表2所示。

表2

对表2所示的异常波动指标数据进行分析时，生成的异常波动分析结果可以为：

概述：“2017年10月2日”支付成功率为“80％”，周期同比变化值为“-10％”(2017年10月1日支付成功率为“90％”)。

主要原因分析：“拒绝交易量”的贡献度为“1”，其占比从“6％”提升到了“16％”，支付成功率从“90％”下降到了“80％”。

在上述示例中，异常波动分析描述模板为：概述：“待填入当期”支付成功率为“待填入当期支付成功率”，周期同比变化值为“-10％”(“带填入上期”支付成功率为“待填入上期支付成功率”)。主要原因分析：“待填入贡献度最大的维度组合”的贡献度为“待填入贡献度”，其占比从“待填入上期占比”提升到了“带填入当期占比”，支付成功率从“待填入上期支付成功率”下降到了“待填入当期支付成功率”。

其中，在该一张波动分析描述模板中，待填入的内容可以根据待检测数据确定。具体地，可以从待检测数据中直接获取，也可以根据待检测数据中包括的数据计算得到。

需要说明的是，本说明书实施例仅是从拒绝交易量和是否通过3D验证两个维度来分析指标波动的原因，在实际应用中，根据实际需维度的类型以及数量可以要更多或更少。

另外，在本说明书实施例中，还可以根据用户实际需求展示维度、指标数据以及贡献度等信息。具体可以包括如下步骤：

接收贡献度查看指示，该查看指示包括一个或多个维度组合；显示该一个或多个维度组合对应的指标数据以及贡献度。

其中，该查看指示可以为查看异常波动分析结果。此时，可以在显示该分析结果对应的一个或多个维度组合对应的指标数据以及贡献度时，直接显示该异常波动分析结果，该博定分析结果可以为图表的形式、文字的形式或者二者结合的形式。

该查看指示可以为根据用户选定的一个或多个维度组合生成。其中，显示界面中可以包括维度展示区域、指标数据展示区域以及贡献度展示区域，该维度展示区域、指标数据展示区域与贡献度展示区域对应。例如，该显示界面可以通过表格的形式进行展示，其中，该表格包括维度表项、指标数据表项以及贡献度表项，上述表项存在对应关系，例如表3所示，具体地，对于支付成功率的分析，分析维度可以包括产品种类维度，该产品种类维度可以包括相机维度、数字成像产品维度、清洁用品维度、宠物用品维度、床上用品维度、汽车用品维度等等，还可以包括交易拒绝维度、风险决策维度、发卡行维度、超时维度以及国家-银行维度，还可以展示各个产品种类维度对应的支付成功率以及贡献度等信息，用户可以针对该展示出的信息，从中选择需要详细分析的维度，例如可以通过下钻选项，选择该汽车维度与国家-银行维度、交易拒绝维度等维度的组合，进行进一步分析。由于实际应用中可以包括多个维度或维度组合组合，所以在界面中一般无法展示完整，此时，用户可以选择需要展示的维度。需要说明的是，一个维度也可以称为只包含其自身的维度组合。

表3

在一个示例中，针对待检测数据，经过S210-S240处理后，展示的异常波动分析结果。其中，通过界面提供的选项，可以对指标波动分析的参数进行设置。具体地，通过点击界面中规则告警选项，可以进入规则告警展示界面，在该界面可以展示选择的触发告警的规则，以及进一步展示告警通知渠道，例如，邮件、短息等等，还可以展示免打扰时段，在该界面可以订阅或取消订阅该服务。通过点击界面中规则告警设置选项，可以进入规则告警设置界面，在该界面可以设置的触发告警的规则，通过规则告警设置界面提供的规则设置选项，可以进入对比周期设置界面、条件设置界面、或者新增规则设置界面等等。

进一步设置触发该规则后告警通知渠道，例如，邮件、短息等等，还可以设置免打扰时段。

本说明书实施例通过将待检测数据中的至少一个指标数据进行波动异常检测，并将检测到的异常波动指标数据按维度组合进行拆分，并确定个维度组合的贡献度，结合贡献度进行异常波动分析，贡献度越高，该维度对整体指标数据异常波动的影响越大，可以更准确的确定指标数据异常波动的原因，提高了数据异常波动原因分析的效率。

相应于上述方法实施例，本说明书实施例还提供一种指标波动分析装置，参见图3所示，该装置可以包括：

获取单元301，用于获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据；

确定单元302，用于根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据；

拆解单元303，用于将所述异常波动指标数据按照多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度，每个维度组合包括至少一个预设维度；

生成单元304，用于根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果。

在一个示例中，拆解单元303具体用于：

根据所述异常波动指标数据中当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度，通过控制变量法计算各个维度组合对应的当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度对指标数据整体变化幅度影响占比；

根据所述各个维度组合的影响占比，确定各个维度组合的贡献度。

在另一个示例中，还包括：

接收单元，用于接收贡献度查看指示，所述查看指示包括一个或多个维度组合；

显示单元，用于显示所述一个或多个维度组合对应的指标数据以及贡献度。

在另一个示例中，所述生成单元具体用于：

根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，调取异常波动分析描述模板，并将贡献度最大的一个或多个维度组合对应的指标数据填入所述描述模板中，得到异常波动分析结果。

在另一个示例中，还包括：

告警单元，用于生成告警结果，所述告警结果用于指标数据波动异常。

图4示出了本说明书实施例所提供的一种更为具体的计算机设备结构示意图，该计算机设备可以包括：处理器410、存储器420、输入/输出接口430、通信接口440和总线450。其中处理器44、存储器420、输入/输出接口430和通信接口440通过总线450实现彼此之间在设备内部的通信连接。

处理器410可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。

存储器420可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器420可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器420中，并由处理器410来调用执行。

输入/输出接口430用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。

通信接口440用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。

总线450包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器410、存储器420、输入/输出接口430和通信接口440)之间传输信息。

需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器410、存储器420、输入/输出接口430、通信接口440以及总线450，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。

本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述的指标波动分析方法。该方法至少包括：

获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据；

根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据；

将所述异常波动指标数据按照多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度，每个维度组合包括至少一个预设维度；

根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果。

在一个示例中，所述将所述异常波动指标数据按照预设的多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度包括：

根据所述异常波动指标数据中当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度，通过控制变量法计算各个维度组合对应的当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度对指标数据整体变化幅度影响占比；

根据所述各个维度组合的影响占比，确定各个维度组合的贡献度。

在另一个示例中，还包括：

接收贡献度查看指示，所述查看指示包括一个或多个维度组合；

显示所述一个或多个维度组合对应的指标数据以及贡献度。

在另一个示例中，所述根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果包括：

根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，调取异常波动分析描述模板，并将贡献度最大的一个或多个维度组合对应的指标数据填入所述描述模板中，得到异常波动分析结果。

在另一个示例中，在根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据之后，还包括：

生成告警结果，所述告警结果用于指标数据波动异常。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书实施例可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本说明书实施例各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机，计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，在实施本说明书实施例方案时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。也可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述仅是本说明书实施例的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本说明书实施例原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本说明书实施例的保护范围。

Claims (11)

1.一种指标波动分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据；

根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据；

将所述异常波动指标数据按照多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度，每个维度组合包括至少一个预设维度；

根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述异常波动指标数据按照预设的多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度包括：

根据所述异常波动指标数据中当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度，通过控制变量法计算各个维度组合对应的当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度对指标数据整体变化幅度影响占比；

根据所述各个维度组合的影响占比，确定各个维度组合的贡献度。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：

接收贡献度查看指示，所述查看指示包括一个或多个维度组合；

显示所述一个或多个维度组合对应的指标数据以及贡献度。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果包括：

根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，调取异常波动分析描述模板，并将贡献度最大的一个或多个维度组合对应的指标数据填入所述描述模板中，得到异常波动分析结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据之后，还包括：

生成告警结果，所述告警结果用于指标数据波动异常。

6.一种指标波动分析装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据；

确定单元，用于根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据；

拆解单元，用于将所述异常波动指标数据按照多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度，每个维度组合包括至少一个预设维度；

生成单元，用于根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述拆解单元具体用于：

根据所述异常波动指标数据中当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度，通过控制变量法计算各个维度组合对应的当前期指标数据和上期指标数据的变化幅度对指标数据整体变化幅度影响占比；

根据所述各个维度组合的影响占比，确定各个维度组合的贡献度。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，还包括：

接收单元，用于接收贡献度查看指示，所述查看指示包括一个或多个维度组合；

显示单元，用于显示所述一个或多个维度组合对应的指标数据以及贡献度。

9.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述生成单元具体用于：

根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，调取异常波动分析描述模板，并将贡献度最大的一个或多个维度组合对应的指标数据填入所述描述模板中，得到异常波动分析结果。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

告警单元，用于生成告警结果，所述告警结果用于指标数据波动异常。

11.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获取待检测数据，所述待检测数据包括至少一个指标数据；

根据预设规则确定所述至少一个指标数据中的异常波动指标数据；

将所述异常波动指标数据按照多个维度组合进行拆解，并确定各个维度组合的贡献度，每个维度组合包括至少一个预设维度；

根据每个维度组合中贡献度最大的一个或多个，生成异常波动分析结果。