一种在关键业务预测中剔除异常数据的方法和装置

摘要

一种在关键业务预测中剔除异常数据的方法，该方法包括：确定业务支撑系统中历史业务数据的可信区间，由可信区间剔除不正常历史业务数据后得到处理数据；利用所述处理数据形成拟合曲线；根据所述拟合曲线计算所述处理数据的离散度，依据阈值在所述处理数据中剔除非严重历史业务数据，根据得到可信数据预测关键业务的趋势。本文还公开了一种在关键业务预测中剔除异常数据的装置。应用本发明实施例以后，能够精确剔除异常数据，进而提高关键业务的预测精度。

主权项

1.一种在关键业务预测中剔除异常数据的方法，其特征在于，该方法包括：确定业务支撑系统中历史业务数据的可信区间，由可信区间剔除不正常历史业务数据后得到处理数据；所述确定业务支撑系统中历史业务的可信区间包括，所述可信区间的上限值$X_1=\underset{i}{\overset{n}{\Sigma }}\left|x_i\right|,$共n个待处理数据，x_i是待处理数据；所述可信区间的下限值$X_2=\sqrt{\underset{i}{\overset{n}{\Sigma }}{\left(x_i\right)}^2};$利用所述处理数据形成拟合曲线；根据所述拟合曲线计算所述处理数据的离散度，依据阈值在所述处理数据中剔除非严重历史业务数据，根据得到可信数据预测关键业务的趋势。