eis/eqpalg/doc/一维数据处理.md

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Raw Blame History

一维数据分析

分析类型

  1. 定时劣化分析
  2. 在线实时分析

定时劣化分析

通过将不同时间区域(每隔一周,本周数据和上周数据进行对比)的超值峰度、偏态系数进行比较 将偏差较大的(>=0.3)的数据进行报警 生成对应的json格式报告 一旦某个设备出现了异常,对其报警率进行重分析 如果报警率超过0.5%则不提示如果报警率小于0.5%,则提示规则可能不正确

在线实时分析

统计大概的数据分布情况

根据不同种类的分布信息,获得数据四分位数信息, 比较四个分位点之间的偏差,得到分位点差值最小的那个分布类型 则基本认为目标分布类型为该分布类型

根据对应分布类型对数据两侧99.5%之外的数据进行报警 如果报警概率大于0.5%,更改分布类型为备选分布 如果是T分布就降低自由度

如果报警概率小于等于0.5%,认为分布类型完全正常

存储对应的分布信息和自由度参数

对新的在线实时样本进行监测