KPI异常检测模板¶
简介¶
KPI异常检测服务是基于电信领域各KPI特征的时序数据,利用PC机对时序数据的周期、趋势和跳变进行预处理、分析找出异常数据。该服务为用户提供开放的API,用户可以通过这些API获取离群值的检测结果。计算结果可以预测和估计未来的离群值,覆盖每个场景,提高系统的效率和可用性。离群点检测服务包括单指标检测服务和多指标检测服务。
数据要求¶
KPI
Column Name |
Type |
Matters |
Exception |
---|---|---|---|
BEGINTIME |
%d/%m/%Y %H:%M |
Column name must be BEGINETIME, Not Null |
1/06/2018 0:00 |
KPI_ID |
Real |
Not NULL |
254027,179.514 |
约束条件:
时序数据中无缺失值
至少四个周期
样本点数需相同
API信息¶
kpi_load_data( )
加载数据,返回dataframe
kpi_load_data(data_path)
参数:
data_path: 数据路径
kpi_train( )
训练函数,无返回
kpi_train(logs,raw_data,record_key,out_path,periodDict,errorDict,top_n)
参数:
logs: 平台日志报告
raw_data: 通过函数kpi_load_data api获取的原始数据
record_key: 仅用于保存结果
out_path: 结果输出路径
periodDict: 高级算法参数。用于特殊时期要求,默认为空
errorDict: 高级算法参数。适用于错误判断的特殊要求。默认为空
top_n: 前n个错误。仅用于报告显示