一种多变量数据异常检测方法

本发明公开了一种多变量数据异常检测方法，涉及数据检测技术领域。包括以下步骤：数据采集：用于数据采集并进行分类和储存；数据预处理：用于对采集的数据进行数据清洗；异常检测算法库：对清洗后的数据进行数据异常检测、异常诊断以及异常成因解释；异常标准库构建：构建异常判定标准及原因说明，建立异常判定标准库，并对每种异常类型提供处理建议和原因说明；可视化平台：将异常成因进行展示。本发明结合可视化技术为多变量数据异常检测、异常诊断和异常成因解释提供了关键技术手段，且充分考虑了多变量数据异常检测的业务需求和用户交互需求，形成了开发技术路线。