一种话务指标异常的自动检测方法及其自动检测装置与流程

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种用于呼叫中心的话务指标异常的自动检测方法以及话务指标异常的自动检测装置、终端设备、储存介质。

背景技术：

现有的呼叫中心监控平台，会对各个业务线的话务指标数据进行监控，但是监控的方式一般都是通过人工对各种监控项进行手动一一配置。目前一些拥有大规模呼叫中心的公司随着其业务的快速发展，需要进行监控的呼叫中心系统及业务线也呈指数级的上涨，这种传统的话务指标数据监控的方法已无法满足用户的需求。

具体来说，一方面由于各个业务线的曲线多样化且不具备统一特征，若针对上万的监控项仍然进行手动一一配置，则产生的工作量极大且效率极低、会浪费很多的人力成本；并且手动配置的实时性和准确性都无法得到保障，对于后续处理的及时性也造成了很大的影响。

另一方面，呼叫中心各个业务线受多种客观因素影响，产生较多的误告。例如部分具备特殊时间(节假日或者航变等特殊时间)变化的业务曲线在该特殊时间内，会经常因非业务系统故障而引起话务指标数据抖动较大，产生较多的误告。而目前的监控方法无法有效地对这些误告过滤，也对监控的准确性造成了很大影响。

技术实现要素：

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种话务指标异常的自动检测方法以及话务指标异常的自动检测装置。该触话务指标异常的自动检测方法可以人工检测的人力成本、提高效率，并且还可以保障检测的实时性、准确性和及时性。

根据本发明的一个方面提供一种话务指标异常的自动检测方法，所述话务指标异常的自动检测方法包括如下步骤：采集各个业务线的话务指标数据；储存采集到的各个业务线的话务指标数据；将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片，并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值；根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据；当该话务指标数据经检测为异常数据时，根据该话务指标数据所在的业务线的告警内容进行处理后，通知该业务线的负责对象。

优选地，在形成多个历史话务指标数据分片，并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值的步骤中还包括如下步骤：选取第一时段内的各个业务线的所有历史话务指标数据；对选取的每个业务线的所有历史话务指标数据按照时间顺序进行均匀地划分，形成多个历史话务指标数据分片；获取每个历史话务指标数据分片中各个历史话务指标数据之间的抖动值，并生成该历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。

优选地，当形成所述历史话务指标数据分片中的多个历史话务指标数据呈正态分布时，在生成该历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值的步骤中还包括如下步骤：剔除该历史话务指标数据分片中多个数值最大的历史话务指标数据和多个数值最小的历史话务指标数据；补偿该历史话务指标数据分片中保留的各个历史话务指标数据所生成的抖动上升阈值和抖动下降阈值，并将补偿后的抖动上升阈值和抖动下降阈值分别作为该历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。

优选地，以12.5％的比例分别剔除该历史话务指标数据分片中多个数值最大的历史话务指标数据和多个数值最小的历史话务指标数据。

优选地，以30％的比例补偿该历史话务指标数据分片中保留的各个历史话务指标数据所生成的抖动上升阈值和抖动下降阈值。

优选地，所述第一时段为1个月或2个月。

优选地，在判断该话务指标数据是否为异常数据的步骤中还包括如下步骤：保存待检测的话务指标数据及其附近连续的多个话务指标数据，形成一个待检测的话务指标数据分片；获取该待检测的话务指标数据分片内的各个话务指标数据之间的抖动值；根据该待检测的话务指标数据所属的业务线以及所在的时间段获取相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值；当该待检测的话务指标数据分片中的连续多个抖动值超出第一合理值范围时，则对该待检测的话务指标数据分片进行局部趋势校验，计算平均值，并根据该待检测的话务指标数据分片的抖动范围选取一第二合理值范围，其中，第一合理值范围的最大值大于历史话务指标数据分片的抖动上升阈值，最小值小于历史话务指标数据分片的下降阈值；若该待检测的话务指标数据超过该第二合理值范围，将该待检测的话务指标数据视为异常数据。

优选地，对该待检测的话务指标数据分片进行局部趋势校验，计算平均值，并根据该待检测的话务指标数据分片的抖动范围选取一第二合理数据范围的条件为：连续两个抖动值分别超过历史话务指标数据分片的抖动上升阈值或抖动下降阈值的2倍；或者连续三个抖动值分别超过历史话务指标数据分片的抖动上升阈值或抖动下降阈值的1.8倍。

优选地，保存的话务指标数据及该待检测的话务指标数据附近的多个话务指标数据的总数与该待检测的话务指标数据所对应的业务线的历史话务指标数据分片内的历史话务指标数据的总数相同。

优选地，所述采集、储存的每个话务指标数据均为一个第二时段内的所有数据的总和或平均值。

优选地，每条业务线中，采集、储存的每个话务指标数据选取的所述第二时段相同，所述第二时段为1分钟、2分钟、5分钟或者30分钟中的任一个。

根据本发明的另一个方面，还提供一种话务指标异常的自动检测装置，所述话务指标异常的自动检测装置包括：数据采集模块，用于采集各个业务线的话务指标数据；储存模块，与所述数据采集模块相连接，用于储存采集到的各个业务线的话务指标数据；抖动分析模块，与所述储存模块相连接，用于将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片，并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值；抖动检测模块，分别与所述抖动分析模块和所述采集模块相连接，用于根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据；告警模块，与所述抖动检测模块相连接，用于当该话务指标数据经检测为异常数据时，根据该话务指标数据所在的业务线的告警内容进行处理后，通知该业务线的负责对象。

优选地，所述抖动分析模块包括：数据选取单元，用于选取第一时段内的各个业务线的所有历史话务指标数据；数据分片单元，与所述数据选取单元相连接，用于对选取的每个业务线的所有历史话务指标数据按照时间顺序进行均匀地划分，形成多个历史话务指标数据分片；阈值计算单元，与所述数据分片单元相连接，用于获取每个历史话务指标数据分片中各个历史话务指标数据之间的抖动值，并生成该历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。

优选地，当所述数据分片单元形成所述历史话务指标数据分片中的多个历史话务指标数据呈正态分布时，所述阈值计算单元还包括：数据剔除单元，剔除该历史话务指标数据分片中多个数值最大的历史话务指标数据和多个数值最小的历史话务指标数据；和数据修正单元，与所述数据剔除单元相连接，用于补偿该历史话务指标数据分片中保留的各个历史话务指标数据所生成的抖动上升阈值和抖动下降阈值，并将补偿后的抖动上升阈值和抖动下降阈值分别作为该历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。

优选地，所述抖动检测模块包括：局部数据保存单元，用于保存待检测的话务指标数据及其附近连续的多个话务指标数据，形成一个待检测的话务指标数据分片；抖动值计算单元，与所述局部数据保存单元相连接，用于获取该待检测的话务指标数据分片内的各个话务指标数据之间的抖动值；抖动阈值获取单元，与局部数据保存单元相连接，所述用于根据该待检测的话务指标数据所属的业务线以及所在的时间段获取相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值；抖动规则获取单元，与所述局部数据保存单元、所述局部数据保存单元和所述抖动值计算单元相连接，用于当该待检测的话务指标数据分片中的连续多个抖动值超出第一合理值范围时，对该待检测的话务指标数据分片进行局部趋势校验，计算平均值，并根据该待检测的话务指标数据分片的抖动范围选取一第二合理值范围，其中，第一合理值范围的最大值大于历史话务指标数据分片的抖动上升阈值，最小值小于历史话务指标数据分片的下降阈值；检测单元，与所述抖动规则获取单元相连接，当该待检测的话务指标数据超过该第二合理值范围，将该待检测的话务指标数据视为异常数据。

根据本发明的又一个方面，还提供一种终端设备，包括：处理器；以及存储器，存储有程序，其中，在所述处理器执行所述程序时，进行以下操作：采集各个业务线的话务指标数据；储存采集到的各个业务线的话务指标数据；将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片，并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值；根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据；当该话务指标数据经检测为异常数据时，根据该话务指标数据所在的业务线的告警内容进行处理后，通知该业务线的负责对象。

根据本发明的又一个方面，还提供一种储存介质，用于存储程序，其中，所述程序在被执行时使得终端设备进行以下操作：采集各个业务线的话务指标数据；储存采集到的各个业务线的话务指标数据；将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片，并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值；根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据；当该话务指标数据经检测为异常数据时，根据该话务指标数据所在的业务线的告警内容进行处理后，通知该业务线的负责对象。

相比于现有技术，本发明实施例提供的话务指标异常的自动检测方法和话务指标异常的自动检测装置通过将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片、并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值后，根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据。进而，该话务指标异常的自动检测方法可以大大降低现有检测方法中使用人工进行检测的人力成本、提高效率，并且实时性和准确性都得到了有效保障，对于后续处理的及时性起到了重大的作用。

此外，该话务指标异常的自动检测方法和话务指标异常的自动检测装置还通过保存待检测的话务指标数据及该待检测的话务指标数据附近的多个话务指标数据形成一个待检测的话务指标数据分片，当待检测的话务指标数据分片中的连续多个抖动值超出第一合理值范围时，对该待检测的话务指标数据分片进行局部趋势校验，计算平均值，并根据该待检测的话务指标数据分片的抖动范围选取一第二合理值范围，仅仅当待检测的话务指标数据超过该第二合理值范围时才视为异常检测成功，因此，针对有大幅度抖动异常的话务指标数据具有明显有效的检测效果，更能有效地减少抖动后回落产生的误告现象。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明的一个实施例的一种话务指标异常的自动检测方法的流程图；

图2为本发明的一个实施例的话务指标异常的自动检测方法中形成历史话务指标数据分片、生成抖动上升阈值和抖动下降阈值的各个步骤的流程图；

图3为本发明的一个实施例的话务指标异常的自动检测方法中生成抖动上升阈值和抖动下降阈值的各个步骤的流程图。

图4为本发明的一个实施例的话务指标异常的自动检测方法中判断该话务指标数据是否为异常数据的各个步骤的流程图；以及

图5为本发明的一个实施例的一种话务指标异常的自动检测装置的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。

所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员应意识到，没有特定细节中的一个或更多，或者采用其它的方法、组元、材料等，也可以实践本发明的技术方案。在某些情况下，不详细示出或描述公知结构、材料或者操作以避免模糊本发明。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

依据本发明的主旨构思，本发明的一种话务指标异常的自动检测方法包括如下步骤：采集各个业务线的话务指标数据；储存采集到的各个业务线的话务指标数据；将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片，并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值；根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据；当该话务指标数据经检测为异常数据时，根据该话务指标数据所在的业务线的告警内容进行处理后，通知该业务线的负责对象。

下面结合附图和实施例对本发明的技术内容进行进一步地说明。

请参见图1，其示出了本发明的一个实施例的一种话务指标异常的自动检测方法的流程图。如图1所示，在本发明的实施例中，所述话务指标异常的自动检测方法包括如下步骤：

步骤s10：采集各个业务线的话务指标数据。具体来说，在此步骤中，是将大规模呼叫中心的各个业务线的话务指标数据(例如话务总量、成功率等)通过统一的接口方式，按照接口契约采集实时的数据，进而，将这些数据送往消息队列。后续分别将这些数据送往其他功能模块用于储存和检测。

步骤s20：储存采集到的各个业务线的话务指标数据。在此步骤中，将采集到的沿着时间序列的所有数据，通过聚合计算按照不同时段进行分类存储。具体来说，储存的每个话务指标数据均为一个第二时段内的所有数据的总和或平均值。每条业务线中，储存的每个话务指标数据选取的第二时段相同，各个业务线之间，话务指标数据选取的第二时段可以是不相同的。其中，该第二时段可以为1分钟、2分钟、5分钟或者30分钟中的任一个。例如，对于一些业务线而言，储存的每个话务指标数据可以沿着是时间序列上每1分钟内的所有数据的总和或者每1分钟内的所有数据的平均值；对于另一些业务线而言，储存的每个务指标数据也可以沿着是时间序列上每5分钟内的所有数据的总和或者每5分钟内的所有数据的平均值。进而，对上述各个业务线的话务指标数据处理之后存储在开源可靠的企业级存储系统当中。该存储系统需要支持各种获取数据的方式，以便数据使用。

步骤s30：将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片，并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。在此步骤中，即可以理解为生成各条业务线中用于判断话务指标数据是否为异常数据的抖动规则。

具体来说，请参见图2，其示出了本发明的一个实施例的话务指标异常的自动检测方法中形成历史话务指标数据分片、生成抖动上升阈值和抖动下降阈值的各个步骤的流程图。如图2所示，在上述步骤s30中还包括如下步骤：

步骤s301：选取第一时段内的各个业务线的所有历史话务指标数据。可选地，第一时段为1个月或2个月。若以选取第二时段为1分钟(即储存的每个话务指标数据可以沿着是时间序列上每1分钟内的所有数据的总和或者平均值)的一条业务线为例，则在此步骤中，从上述储存的每个业务线的所有历史话务指标数据中选取2个月内的每1分钟的历史话务指标数据，以2个月内每1分钟的历史话务指标数据作为后续生成抖动上升阈值和抖动下降阈值的依据。需要说明的是，该第一时段可以根据用户对于数据精准性的要求而进行变化，例如也可以是选取3个月或4个月的历史话务指标数据，在此不予赘述。

步骤s302：对选取的每个业务线的所有历史话务指标数据按照时间顺序进行均匀地划分，形成多个历史话务指标数据分片。具体来说，以选取第二时段为1分钟(即储存的每个话务指标数据可以沿着是时间序列上每1分钟内的所有数据的总和或者平均值)的一条业务线为例，可以按照时间顺序将第一时段(例如上述2个月)内的所有的历史话务指标数据，以每10个数据作为一个历史话务指标数据分片进行划分(即每个历史话务指标数据分片包括10分钟内的历史话务指标数据)，进而，假设监控的业务线为一天24个小时内，则可以将该业务线一天的所有历史话务指标数据分为144个历史话务指标数据分片。需要说明的是，在本发明的另一些实施例中，每个历史话务指标数据分片中包括的历史话务指标数据的数量是可以变化的，在此实施例中仅仅以每10个历史话务指标数据为例，在此不予赘述。

步骤s303：获取每个历史话务指标数据分片中各个历史话务指标数据之间的抖动值，并生成该历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。具体来说，各个历史话务指标数据之间的抖动值是指沿时间序列上，相邻的两个历史话务指标数据之间，沿时间序列、后一个值减去前一个值(例如当前值减去前一个值)的差值。进而，上述的以每10个数据作为一个历史话务指标数据分片中，包括了9个抖动值。历史话务指标数据分片的抖动值包括了上升值和下降值。抖动上升值是指后一个值减去前一个值的差值为正数的值(即后一个历史话务指标数据的值大于前一个历史话务指标数据的值)；相应地，抖动下降值是指后一个值减去前一个值的差值为负数的值(即后一个历史话务指标数据的值小于前一个历史话务指标数据的值)。进而，抖动上升阈值可以是上述第一时段内所有相同时间段的历史话务指标数据分片中所有抖动上升值中的最大值；而抖动下降阈值可以是上述第一时段内所有相同时间段的历史话务指标数据分片的所有抖动下降值中的最小值。以上述选取第二时段为1分钟(即储存的每个话务指标数据可以沿着是时间序列上每1分钟内的所有数据的总和或者平均值)的一条业务线为例，假设按照时间顺序将2个月内的所有的历史话务指标数据，以10个数据作为一个历史话务指标数据分片，则一天的数据可以分为144片，将其分别标记为0-143；其中，第0片为每天的0：00-0：10时段的历史话务指标数据分片，2个月即包括了60个第0片；第1片为每天的0：10-0：20时段的历史话务指标数据分片，2个月即包括了60个第1片，以此类推。因此，对于0：00-0：10时段的历史话务指标数据分片而言，其抖动上升阈值即为60个第0片内所有抖动上升值中的最大值，其抖动下降阈值即为60个第0片内所有所有抖动下降值中的最小值。

进一步地，请参见图3，其示出了本发明的一个实施例的话务指标异常的自动检测方法中生成抖动上升阈值和抖动下降阈值的各个步骤的流程图。具体来说，在图2所示的实施例中，上述步骤s302中各条业务线的划分的所有历史话务指标数据分片中，当任一个历史话务指标数据分片中的多个历史话务指标数据呈正态分布时，则如图3所示，针对该历史话务指标数据分片、在生成抖动上升阈值和抖动下降阈值的步骤中还包括如下步骤：

步骤s3031：剔除该历史话务指标数据分片中多个数值最大的历史话务指标数据和多个数值最小的历史话务指标数据。可选地，以12.5％的比例分别剔除该历史话务指标数据分片中多个数值最大的历史话务指标数据和多个数值最小的历史话务指标数据。例如，在以每16个数据作为一个历史话务指标数据分片的实施例中，则可以剔除16个数据中最大的两个值和最小的两个值。或者以2个月内的同一个时段(例如每天的0：00-0：10时段)形成的历史话务指标数据分片中的600个数据为例，则可以剔除600个数据中最大的75个值和最小的75个值，在此不予赘述。

步骤s3032：补偿该历史话务指标数据分片中保留的各个历史话务指标数据所生成的抖动上升阈值和抖动下降阈值，并将补偿后的抖动上升阈值和抖动下降阈值分别作为该历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。可选地，以30％的比例补偿该历史话务指标数据分片中保留的各个历史话务指标数据所生成的抖动上升阈值和抖动下降阈值。具体来说，若同样以每16个数据作为一个历史话务指标数据分片为例，当剔除最大的两个值和最小的两个值后，剩余的12个数据中计算该12个历史话务指标数据所生成的抖动上升阈值和抖动下降阈值，并且对该该12个历史话务指标数据所生成的抖动上升阈值和抖动下降阈值进行补偿，例如在该12个历史话务指标数据所生成的抖动上升阈值的基础上增加该数值的30％、以作为最终生成的历史话务指标数据分片中的抖动上升阈值；在该12个历史话务指标数据所生成的抖动下降阈值的基础上减去该数值的30％、以作为最终生成的历史话务指标数据分片中的抖动下降阈值。上述步骤s303可以剔除历史话务指标数据中因故障引起的异常数据。

步骤s40：根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据。请参见图4，其示出了本发明的一个实施例的话务指标异常的自动检测方法中判断该话务指标数据是否为异常数据的各个步骤的流程图。具体来说，在判断该话务指标数据是否为异常数据的步骤(即步骤s40)中还包括如下步骤：

步骤s401：保存该待检测的话务指标数据及该待检测的话务指标数据附近连续的多个话务指标数据，形成一个待检测的话务指标数据分片。可选地，保存的话务指标数据及该待检测的话务指标数据附近的多个话务指标数据的总数与该待检测的话务指标数据所对应的业务线的历史话务指标数据分片中的历史话务指标数据的总数相同。例如可以沿时间序列保存靠近该待检测的话务指标数据的10个话务指标数据，形成一个待检测的话务指标数据分片，用于进行抖动检测。

步骤s402：获取该待检测的话务指标数据分片内的各个话务指标数据之间的抖动值。具体来说，在此步骤中，即为计算上述形成的待检测的话务指标数据分片中的各个话务指标数据之间的抖动值。

步骤s403：根据该待检测的话务指标数据所属的业务线以及所在的时间段获取相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。具体来说，在此步骤中，即为根据该待检测的话务指标数据所属的业务线的类型以及所在的时间段(例如具体的每天的几点几分)获取相对应的历史话务指标数据分片，并且获取根据上述步骤s30所得到的该对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。例如，该待检测的话务指标数据所属的业务线的类型以及所在的时间段为0：00-0：10时段，则其对应的历史话务指标数据分片即为上述将每天形成的144个不同时间段的历史话务指标数据分片中的第0片。

步骤s404：当该待检测的话务指标数据分片中的连续多个抖动值超出第一合理值范围时，则对该待检测的话务指标数据分片进行局部趋势校验，所述局部趋势校验的步骤为计算待检测的话务指标数据分片的平均值，并根据该平均值和待检测的话务指标数据分片的抖动范围选取一第二合理值范围。具体来说，在本发明的实施例中，对该待检测的话务指标数据分片进行局部趋势校验条件可以为：连续两个抖动值分别超过历史话务指标数据分片的抖动上升阈值或抖动下降阈值的2倍；或者连续三个抖动值分别超过历史话务指标数据分片的抖动上升阈值或抖动下降阈值的1.8倍。其中，第一合理值范围的最大值大于历史话务指标数据分片的抖动上升阈值，最小值小于历史话务指标数据分片的下降阈值。第二合理值范围是根据计算得到的该待检测的话务指标数据分片的平均值(平均值的计算排除上升点)并结合该待检测的话务指标数据分片中各个抖动值形成的抖动范围来确定的，例如，根据该待检测的话务指标数据分片中各个抖动值、确定待检测的话务指标数据分片中的抖动最大值和抖动最小值；第二合理范围中的最大值即为该待检测的话务指标数据分片的平均值与其抖动最大值之和，第二合理范围中的最小值即为该待检测的话务指标数据分片的平均值与其抖动最小值之和。需要说明的是，上述判断待检测的历史话务指标数据分片中，连续超过历史话务指标数据分片的抖动上升阈值或抖动下降阈值的抖动值数量以及第一合理值范围可以根据实际的需求进行调整；第二合理值也可以根据实际的需求进行调整。该步骤可以有效地减少数据出现异常抖动后因回落而产生的误告。

步骤s405：若该待检测的话务指标数据超过该第二合理值范围，将该待检测的话务指标数据视为异常数据。具体来说，若该待检测的话务指标数据超过上述步骤s404中获取的第二合理值范围，则视为异常检测成功，进而，可以进行后续的告警步骤。若该待检测的话务指标数据并未超过该第二合理值范围，视为异常检测失败，即该待检测的话务指标数据为正常数据，进而，可以进行下一个话务指标数据的抖动检测。

步骤s50：若该话务指标数据经检测为异常数据时，根据该话务指标数据所在的业务线的告警内容进行处理后，通知该业务线的负责对象。其中，告警内容根据不同的业务线以及检测的不同的话务指标数据有所不同，例如，可以告警的内容为机票预订的业务线的话务总量出现异常等。后续通知的方式可以是发送邮件通知或者短信等方式告知相关业务负责人。

结合上述图1至图4所示实施例，本发明实施例提供的话务指标异常的自动检测方法通过将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片、并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值后，根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据。进而，该话务指标异常的自动检测方法可以大大降低现有检测方法中使用人工进行检测的人力成本、提高效率，并且实时性和准确性都得到了有效保障，对于后续处理的及时性起到了重大的作用。

此外，该话务指标异常的自动检测方法中还通过保存待检测的话务指标数据及该待检测的话务指标数据附近的多个话务指标数据形成一个待检测的话务指标数据分片，当待检测的话务指标数据分片中的连续多个抖动值超出第一合理值范围时，对该待检测的话务指标数据分片进行局部趋势校验，计算平均值，并根据该待检测的话务指标数据分片的抖动范围选取一第二合理值范围，仅仅当待检测的话务指标数据超过该第二合理值范围时才视为异常检测成功，因此，针对有大幅度抖动异常的话务指标数据具有明显有效的检测效果，更能有效地减少抖动后回落产生的误告现象。

进一步地，本发明还提供一种话务指标异常的自动检测装置。请参见图5，其示出了本发明的一个实施例的一种话务指标异常的自动检测装置的结构示意图。该话务指标异常的自动检测装置主要用于实现上述图1至图4所示的话务指标异常的自动检测方法。在图5所示的实施例中，所述话务指标异常的自动检测装置包括：数据采集模块1、储存模块2、抖动分析模块3、抖动检测模块4以及告警模块5。

具体来说，数据采集模块1用于采集各个业务线的话务指标数据。

储存模块2与数据采集模块1相连接，用于储存采集到的各个业务线的话务指标数据。

抖动分析模块3与储存模块2相连接，用于将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片，并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。

具体来说，抖动分析模块3包括：数据选取单元31、数据分片单元32以及阈值计算单元33。数据选取单元31用于选取第一时段内的各个业务线的所有历史话务指标数据。数据分片单元32与数据选取单元31相连接，用于对选取的每个业务线的所有历史话务指标数据按照时间顺序进行均匀地划分，形成多个历史话务指标数据分片。阈值计算单元33与数据分片单元32相连接，用于获取每个历史话务指标数据分片中各个历史话务指标数据之间的抖动值，并生成该历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。进一步地，当所述数据分片单元形成所述历史话务指标数据分片中的多个历史话务指标数据呈正态分布时，阈值计算单元33还可以包括：数据剔除单元和数据修正单元。其中，数据剔除单元用于按照第一比例分别剔除该历史话务指标数据分片中多个较大历史话务指标数据和多个较小历史话务指标数据。数据修正单元与数据剔除单元相连接，用于以第二比例补偿该历史话务指标数据分片中保留的最大值和最小值，并将补偿后的该历史话务指标数据分片中的最大值和最小值分别作为该历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。

抖动检测模块4分别与抖动分析模块3和数据采集模块1相连接，用于根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据。具体来说，抖动检测模块4包括：局部数据保存单元41、抖动值计算单元42、抖动阈值获取单元43、抖动规则获取单元44和检测单元45。

其中，局部数据保存单元41用于保存待检测的话务指标数据及其附近连续的多个话务指标数据，形成一个待检测的话务指标数据分片。

抖动值计算单元42与局部数据保存单元41相连接，用于获取该待检测的话务指标数据分片内的各个话务指标数据之间的抖动值。

抖动阈值获取单元43与局部数据保存单元41相连接，用于根据该待检测的话务指标数据所属的业务线以及所在的时间段获取相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值。

抖动规则获取单元44与局部数据保存单元41、抖动值计算单元42以及抖动阈值获取单元43相连接，用于当该待检测的话务指标数据分片中的连续多个抖动值超出第一合理值范围时，对该待检测的话务指标数据分片进行局部趋势校验，计算平均值，并根据该待检测的话务指标数据分片的抖动范围选取一第二合理值范围，其中，第一合理值范围的最大值大于历史话务指标数据分片的抖动上升阈值，最小值小于历史话务指标数据分片的下降阈值。

检测单元45与抖动规则获取单元44相连接，当该待检测的话务指标数据超过该第二合理值范围，将该待检测的话务指标数据视为异常数据。

告警模块5与抖动检测模块4相连接，用于当该话务指标数据经检测为异常数据时，根据该话务指标数据所在的业务线的告警内容进行处理后，通知该业务线的负责对象。

进一步地，本发明还提供一种终端设备。该终端设备可以是例如服务器、电脑等设备。该终端设备包括：处理器；以及存储器，存储有程序，其中，在所述处理器执行所述程序时，进行以下操作：

采集各个业务线的话务指标数据；

储存采集到的各个业务线的话务指标数据；

将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片，并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值；

根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据；

当该话务指标数据经检测为异常数据时，根据该话务指标数据所在的业务线的告警内容进行处理后，通知该业务线的负责对象。

进一步地，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以指硬盘存储芯片等器件，用于存储程序，其中所述程序在被执行时使得终端设备执行上述图1所示的话务指标异常的自动检测方法。具体来说，所述程序在被执行时使得终端设备执行如下步骤：

所述程序在被执行时使得终端设备进行以下操作：

采集各个业务线的话务指标数据；

储存采集到的各个业务线的话务指标数据；

将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片，并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值；

根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据；

当该话务指标数据经检测为异常数据时，根据该话务指标数据所在的业务线的告警内容进行处理后，通知该业务线的负责对象。

综上所述，本发明实施例提供的话务指标异常的自动检测方法和话务指标异常的自动检测装置通过将储存的每个业务线的历史话务指标数据，按照时间维度形成多个历史话务指标数据分片、并生成每个所述历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值后，根据与待检测的话务指标数据相对应的历史话务指标数据分片的抖动上升阈值和抖动下降阈值，判断该话务指标数据是否为异常数据。进而，该话务指标异常的自动检测方法可以大大降低现有检测方法中使用人工进行检测的人力成本、提高效率，并且实时性和准确性都得到了有效保障，对于后续处理的及时性起到了重大的作用。

此外，该话务指标异常的自动检测方法和话务指标异常的自动检测装置还通过保存待检测的话务指标数据及该待检测的话务指标数据附近的多个话务指标数据形成一个待检测的话务指标数据分片，当待检测的话务指标数据分片中的连续多个抖动值超出第一合理值范围时，对该待检测的话务指标数据分片进行局部趋势校验，计算平均值，并根据该待检测的话务指标数据分片的抖动范围选取一第二合理值范围，仅仅当待检测的话务指标数据超过该第二合理值范围时才视为异常检测成功，因此，针对有大幅度抖动异常的话务指标数据具有明显有效的检测效果，更能有效地减少抖动后回落产生的误告现象。

虽然本发明已以可选实施例揭示如上，然而其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与修改。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定的范围为准。