本发明涉及软件开发，尤其涉及一种基于标准差动态阈值的支付订单异常检测方法。
背景技术：
1、在现有的支付系统中，订单数据异常检测通常依赖于预设的静态阈值，这些阈值由运营人员根据经验设定，缺乏对历史数据的充分利用和动态调整机制。
2、随着业务量的增长和支付环境的变化，静态阈值往往难以适应实际情况，导致误报或漏报现象频发。在一般的支付系统中，对于订单数据异常检测，主要依赖运营人员事先规划好上限下限阈值去触发告警，如果要改变告警触发临界值或者告警时间细分粒度，则需要手动更改配置。那么对于异常检测，实际上缺乏对于历史数据的合理推算利用，缺少相关滑动窗口形式的历史数据的动态检测策略，无法做到自动横向比较去触发具体的告警规则。
技术实现思路
1、针对上述问题，本发明提供一种基于标准差动态阈值的支付订单异常检测方法。
2、为解决上述问题，本发明所采用的技术方案是：
3、一种基于标准差动态阈值的支付订单异常检测方法，包括以下步骤：
4、s1、设定查询告警任务的基础历史数据统计维度，采用滑动窗口形式，往前追溯预设时间段内的订单数据和支付完成比例；
5、s2、计算所述预设时间段内同时间段历史数据的平均值和标准差；
6、s3、根据所述平均值和标准差，动态设定支付订单数量和支付完成比例的异常检测阈值；
7、s4、实时检测当前时间段的支付订单数量和支付完成比例，并与设定的异常检测阈值进行比较，以判断是否存在异常；
8、s5、将实时检测到的支付订单数量和支付完成比例与设定的异常检测阈值进行比较后，当实时数据超出设定的阈值时，触发异常告警。
9、优选地，在步骤s1中，所述预设时间段为往前追溯的10个自然日，且统计维度为每日相同时间段的订单数据和支付完成比例。
10、优选地，在步骤s3中，所述异常检测阈值包括上限阈值和下限阈值，分别通过平均值加上或减去标准差乘以预设系数得到。
11、优选地，所述预设系数为1.5，用于调整阈值的灵敏度，以适应不同业务场景的需求。
12、优选地，还包括定时任务执行机制，每隔预设时间间隔执行一次异常检测任务，以实现对支付订单数据的持续监控。
13、本发明的有益效果为：
14、1.动态适应性：本发明通过计算历史数据的标准差，动态调整异常检测的阈值，使其能够自适应不同时间段的订单数量波动情况，提高了检测的准确性和灵活性。
15、2.提高异常检测的准确性：采用统计学方法，通过计算平均值和标准差来设定阈值，能够过滤掉正常的数据波动，更精确地识别出异常的订单数量和支付完成比例。
16、3.数据驱动的决策：通过对历史数据的深入分析，为业务决策提供了有力支持，有助于优化订单处理流程、调整资源分配等，提升整体运营效率。
17、4.广泛的应用场景：本发明可应用于多种业务场景和支付方式，通过细分维度进行异常检测，满足不同业务场景下的需求。
1.一种基于标准差动态阈值的支付订单异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于标准差动态阈值的支付订单异常检测方法，其特征在于，在步骤s1中，所述预设时间段为往前追溯的10个自然日，且统计维度为每日相同时间段的订单数据和支付完成比例。
3.根据权利要求1所述的一种基于标准差动态阈值的支付订单异常检测方法，其特征在于，在步骤s3中，所述异常检测阈值包括上限阈值和下限阈值，分别通过平均值加上或减去标准差乘以预设系数得到。
4.根据权利要求3所述的一种基于标准差动态阈值的支付订单异常检测方法，其特征在于，所述预设系数为1.5，用于调整阈值的灵敏度，以适应不同业务场景的需求。
5.根据权利要求1所述的一种基于标准差动态阈值的支付订单异常检测方法，其特征在于，还包括定时任务执行机制，每隔预设时间间隔执行一次异常检测任务，以实现对支付订单数据的持续监控。
