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摘要：本发明涉及销售数据异常检测技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的数据治理方法和系统。该方法首先对目标售药点的药品销售量进行调整获取调整后的药品销售量；以售药点的任意一个调整后的药品销售量作为待分析异常点；根据待分析异常点所属售药点的调整后的药品销售量和天气参数的局部波动程度在连续采样周期下的相关性，以及待分析异常点对应的天气参数的局部波动程度，获取待分析异常点的异常程度；根据异常程度，筛选出异常药品销售量。本发明通过构建能更加准确反映操作异常和传输异常情况的异常程度，提高从药品销售量中识别出异常数据的准确性，实现更好地对销量数据进行数据治理。

主权项：1.一种基于大数据分析的数据治理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取每个售药点的系统数据；所述系统数据包含售药点的空间位置以及各个采样周期下的天气参数、药品销售量和药品销售价；以任意一个售药点为目标售药点，获取所述目标售药点的参考周围售药点；根据所述目标售药点和所述参考周围售药点的所述空间位置的距离以及所述药品销售价的差异，对目标售药点的所述药品销售量进行调整获取调整后的药品销售量；以售药点的任意一个调整后的药品销售量作为待分析异常点；根据待分析异常点所属售药点的所述调整后的药品销售量和所述天气参数的局部波动程度在连续采样周期下的相关性，以及所述待分析异常点对应的天气参数的局部波动程度，获取待分析异常点的异常程度；根据所述异常程度，筛选出异常药品销售量；所述调整后的药品销售量的获取方法包括：根据在采样周期下所述目标售药点和所述参考周围售药点在空间位置维度的距离以及在药品销售价维度的差异，获取所述参考周围售药点对所述目标售药点的分流影响度；根据参考周围售药点对所述目标售药点的分流影响度，对目标售药点的药品销售量进行调整，获取目标售药点在采样周期下调整后的药品销售量；所述异常程度的获取方法包括：根据待分析异常点所属售药点的调整后的药品销售量和天气参数的局部波动程度在连续采样周期下的相关性，以及待分析异常点对应的天气参数的局部波动程度，获取待分析异常点的天气影响度；根据待分析异常点所属售药点的所有采样周期下调整后的药品销售量，获取待分析异常点的异常得分；根据天气影响度和异常得分，获取待分析异常点的异常程度；所述异常得分和所述异常程度呈正相关；所述天气影响度和所述异常程度呈负相关。

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百度查询： 北京法伯宏业科技发展有限公司 基于大数据分析的数据治理方法和系统