KPI异常检测

本文介绍了多种异常检测方法,包括统计方法如3-sigma和box-plot,时间序列分析,机器学习方法如回归预测和特征提取,以及模式匹配等。讨论了不同方法的应用场景和技术细节,并提供了基于人工智能的异常检测流程。

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异常:预期值与真实值有很大的差异

统计的方法

3-sigma

刻画异常的程度,数据需要接近高斯分布,如果不是可以通过高斯分布或者tan变换。可以先看一下数据分布图,看一下数据的分布情况

box-plot方法

提出异常点的影响
最大值、最小值、中位数和两个四分位数

时间序列分析的方法

数据的波动与人的行为直接相关,是一个时序的。
主要结构:周期性,趋势性,误差、随机扰动

机器学习方法

回归预测、提取特征
监督学习和无监督学习

模式匹配

iforest、rrcf、gmm、maf

直接检测

根据指标历史的波动数据, 判断数值异常
基于概论统计模型判断异常,3-sigma、boxplot
基于相似度度量模型,LOF、iForest

间接检测

检测前你和波形,与真是的指标值做比较
间接检测通常会包括训练和检测
常见算法:ARIMA、一次或三次指数平滑、XGBoost、LSTM等

demo代码:周期设定、异常值提出

人工智能

输入数据、指标预处理、指标你和、指标检测。
去除异常值、缺失值补齐
时序特征构造:很多特征数据
one-hot、离散化对xgboost提升很显著
指标分类:周期性和非周期性。

回归模型

根据历史数据的周期滑窗特征。
XGBoost拟合真实值与上一轮预测值的之间测残差。
XGBoost算法中,对于周期性的数据,XGBoost能较好的学习数据的周期性特征

相似度检测模型

GMM混合模型

提分技巧

常用的方法:
周期性,下偏异常,与相邻点和上个周期点的差距较大,上偏可以去除
非周期性,上偏异常,下偏可以去除。
同组kpi异常检测,异常出现的很相似:计算pearson相关系数
异常值可能是连续的,检测到异常值后可以降低阈值检查前后点

### 基于GRU的KPI异常检测方法 #### 方法概述 基于门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的KPI异常检测是一种利用序列建模能力来捕捉时间依赖关系的技术。这种方法的核心在于通过训练GRU神经网络学习正常的时间序列模式,从而能够识别偏离正常行为的异常点[^1]。 #### 数据预处理 为了有效地应用GRU模型进行KPI异常检测,通常需要对原始数据进行标准化或归一化处理。这一步骤可以减少不同特征之间的量纲差异,提高模型的学习效率。此外,在多变量时间序列的情况下,还需要考虑如何保留各维度间的关联性以及时间上的连续性[^3]。 #### 模型架构设计 以下是构建一个基本的GRU用于KPI异常检测Python代码示例: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense, Dropout def build_gru_model(input_shape): model = Sequential() # 添加GRU层 model.add(GRU(64, input_shape=input_shape, return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) # 防止过拟合 model.add(GRU(32, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) # 输出层 model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 对于二分类问题可使用sigmoid激活函数 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model input_shape = (timesteps, features) # timesteps为时间步长数,features为输入特征数量 model = build_gru_model(input_shape) ``` 此代码定义了一个具有两层GRU结构的简单模型,并加入了Dropout层以增强泛化性能。最后一层是一个全连接层,其输出经过Sigmoid激活函数转换成概率值,适用于二元分类任务中的异常预测[^2]。 #### 训练过程与评估指标 在实际操作过程中,应仅使用标记为正常的样本作为训练集来调整参数权重;测试阶段则需覆盖全部可能情形以便全面衡量算法效果。常用的评价标准包括精确率(Precision),召回率(Recall)及其调和平均F1-score等统计学度量工具。 #### 技术难点分析 尽管深度学习框架下的解决方案提供了强大的表达力,但在具体实施时仍存在若干挑战: - **长期记忆保持**:对于跨度较大的周期变化规律难以完全掌握; - **计算资源消耗大**:比传统统计手段而言耗时更久且硬件需求更高; - **超参调节复杂度高**:涉及层数设定、节点数目配置等多个方面都需要经验指导优化[^1]。 ---
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