一种互联网金融助贷产品的监控方法和系统

技术领域

本申请属于互联网金融领域，具体涉及一种互联网金融助贷产品的监控方法和系统。

背景技术

在互联网金融领域，助贷产品的上下架操作对于业务的正常运行和合规要求至关重要。为了提高效率和准确性，自动化监控系统逐渐成为一种必要的解决方案。

目前，互联网金融行业已经出现一些产品上下架监控方案，例如，人工监控方案，即通过人工查看和更新产品的上下架状态，缺点是效率低下、容易出错，且需要耗费大量时间和精力，无法做到实时监控；简单监控方案，即通过定时爬取网站页面，判断产品的上下架状态，缺点是准确度较低、易被屏蔽，无法应对复杂情况；基于API的监控方案，即通过调用API接口获取产品信息，判断上下架状态，缺点是需要与第三方合作，且有一定的使用限制，不够灵活。

申请内容

本申请实施例的目的是提供一种互联网金融助贷产品的监控方法和系统，以解决现有技术中的监控方法效率和实时性较差的缺陷。

为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

第一方面，提供了一种互联网金融助贷产品的监控方法，包括以下步骤：

在用户使用互联网金融助贷产品的应用程序的过程中，通过埋点数据记录用户在应用程序中的操作行为和状态，并将所述埋点数据存储到数据库中；

通过监控系统实时获取所述互联网金融助贷产品的上下架状态和相关数据，发现并记录所述互联网金融助贷产品的异常情况；

根据所述异常情况中包括的问题描述，利用所述埋点数据，确定与所述问题描述相关的操作行为和状态。

第二方面，提供了一种互联网金融助贷产品的监控系统，包括：

埋点模块，用于在用户使用互联网金融助贷产品的应用程序的过程中，通过埋点数据记录用户在应用程序中的操作行为和状态，并将所述埋点数据存储到数据库中；

监控模块，用于通过监控系统实时获取所述互联网金融助贷产品的上下架状态和相关数据，发现并记录所述互联网金融助贷产品的异常情况；

确定模块，用于根据所述异常情况中包括的问题描述，利用所述埋点数据，确定与所述问题描述相关的操作行为和状态。

本申请实施例通过监控策略的自动化执行和数据的实时更新，能够及时发现异常情况并记录，提高了监控的实时性，能够更精准地监控产品的上下架状态和其他相关数据，节省了人力和时间成本，提高了监控效率和灵活性。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种互联网金融助贷产品的监控方法流程图；

图2是本申请实施例提供的一种互联网金融助贷产品的监控系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

互联网金融助贷产品通常需要在特定时间上架或下架，以满足业务需求或法规要求，关键是能够实时监测产品的状态，包括上架状态、下架状态或其他相关状态。技术问题可能涉及如何实现自动化监控系统，能够在预定的时间点自动完成产品的上下架操作，如何通过系统自动化地获取产品状态的变化，并能够及时响应状态变化，确保产品状态与预期一致，减少人工干预，提高操作的准确性和效率。

为了解决现有技术的缺点，本申请实施例提供一种更高效、更精准、更自动化的互联网金融产品上下架自动化监控方案，利用Python编程语言和爬虫技术实现数据采集和处理，设计多种监控策略提高监控精度，同时具备数据分析和可视化能力，帮助管理员及时发现和解决问题，提高管理效率和管理水平，保证产品的正常运营，提高用户满意度和产品品质。

基于Python的互联网金融助贷产品上下架自动化监控系统旨在利用Python编程语言和相关技术，实现对助贷产品上下架过程的自动化监控和管理，具有更高的实时性、精准度和自动化程度，可以利用爬虫技术获取更全面、准确的数据，通过多种监控策略提高监控精度，同时具备数据分析和可视化能力，帮助管理员及时发现和解决问题。因此，该方案在互联网金融行业中具有较高的竞争优势。

下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的互联网金融助贷产品的监控方法进行详细地说明。

如图1所示，为本申请实施例提供的一种互联网金融助贷产品的监控方法流程图，该方法包括以下步骤：

步骤101，在用户使用互联网金融助贷产品的应用程序的过程中，通过埋点数据记录用户在应用程序中的操作行为和状态，并将所述埋点数据存储到数据库中。

其中，用户在应用程序中的操作行为包括用户访问应用程序中的页面、用户点击应用程序中的按钮和用户提交应用程序中的表单。

步骤102，通过监控系统实时获取所述互联网金融助贷产品的上下架状态和相关数据，发现并记录所述互联网金融助贷产品的异常情况。

本实施例中，所述通过监控系统实时获取所述互联网金融助贷产品的上下架状态和相关数据，发现并记录所述互联网金融助贷产品的异常情况之前，还包括：根据具体的业务需求和监控目标，设计监控策略，所述监控策略包括定时监控、实时监控和状态变化监控；利用Python编程语言和多种开源库，实现监控策略的自动化执行和数据的实时更新；利用Kafka作为消息队列，实现监控策略的异步执行和数据的实时更新。

步骤103，根据所述异常情况中包括的问题描述，利用所述埋点数据，确定与所述问题描述相关的操作行为和状态。

本实施例中，上述方法还包括：确定需要监控的互联网金融平台和产品类型；通过爬虫程序，获取所述互联网金融助贷产品的相关数据，所述相关数据包括产品名称、产品类型、上下架状态和发布时间；对所述相关数据进行清洗、去重和格式化处理，并将所述相关数据存储到数据库中。

进一步地，在所述对所述相关数据进行清洗、去重和格式化处理，并将所述相关数据存储到数据库中之后，还可以对所述数据库中的数据进行分析，得到分析结果，所述分析结果包括产品上下架状态分布、产品上下架状态变化趋势，以及产品上下架状态与销售额之间的关系；利用Python编程语言和数据可视化库，将所述分析结果通过图表和报表的方式进行可视化展示。

本申请实施例通过监控策略的自动化执行和数据的实时更新，能够及时发现异常情况并记录，提高了监控的实时性，能够更精准地监控产品的上下架状态和其他相关数据，节省了人力和时间成本，提高了监控效率和灵活性。

在本申请实施例中，基于Python的互联网金融助贷产品上下架自动化监控系统的总体技术方案包括如下阶段：

数据采集：通过爬虫技术获取互联网金融平台产品的相关数据，包括产品名称、产品类型、上下架状态、发布时间等。

数据处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式化处理，存储到数据库中，以便后续的监控和分析。

监控策略设计：设计多种监控策略，包括定时监控、实时监控、状态变化监控等，以提高监控精度。

监控系统搭建：利用Python编程语言和各种开源库，搭建基于Web的监控系统，实现监控策略的自动化执行和数据的实时更新。

数据分析：对采集到的数据进行分析，包括产品上下架状态分布、产品上下架状态变化趋势、产品上下架状态与销售额之间的关系等，以提供决策支持。

可视化展示：将数据分析结果通过图表、报表等方式进行可视化展示，帮助管理员及时发现和解决问题。

本申请实施例的上述技术方案，通过利用Python编程语言和爬虫技术实现数据采集和处理，设计多种监控策略提高监控精度，同时具备数据分析和可视化能力，帮助管理员及时发现和解决问题，提高管理效率和管理水平，保证产品的正常运营，提高用户满意度和产品品质。

具体地，基于Python的互联网金融助贷产品上下架自动化监控系统的流程实施方法包括如下阶段：

数据采集阶段：

(1)确定需要监控的互联网金融平台和产品类型。

(2)利用Python编程语言和爬虫技术，编写爬虫程序，获取产品的相关数据，包括产品名称、产品类型、上下架状态、发布时间等。

(3)对采集到的数据进行清洗、去重、格式化处理，存储到MySQL数据库中。

(4)利用Redis作为缓存数据库，存储采集到的产品数据，提高数据读取速度。

数据分析和可视化阶段：

(1)利用MySQL数据库中的数据，进行数据分析，包括产品上下架状态分布、产品上下架状态变化趋势、产品上下架状态与销售额之间的关系等。

(2)利用Python编程语言和数据可视化库，将数据分析结果通过图表、报表等方式进行可视化展示。

监控策略设计阶段：

(1)根据具体的业务需求和监控目标，设计多种监控策略，包括定时监控、实时监控、状态变化监控等。

(2)利用Python编程语言和各种开源库，实现监控策略的自动化执行和数据的实时更新。

(3)利用Kafka作为消息队列，实现监控策略的异步执行和数据的实时更新。

埋点数据采集阶段：

(1)利用Redis作为缓存数据库，存储采集到的埋点数据，提高数据读取速度。

(2)通过埋点技术，记录用户在应用程序中的操作行为和状态，例如用户访问页面、点击按钮、提交表单等。

(3)对采集到的埋点数据进行清洗、去重、格式化处理，存储到MySQL数据库中。

用户问题复现阶段：

(1)通过监控系统实时获取产品的上下架状态和其他相关数据，发现异常情况并记录。

(2)利用MySQL数据库中的埋点数据，根据用户提供的问题描述，找到相关的操作行为和状态。

(3)利用Kafka作为消息队列，将用户问题的复现数据发送到相关部门进行处理。

系统优化和维护阶段：

(1)对Redis、MySQL和Kafka等技术进行优化和调优，提高系统的性能和稳定性。

(2)定期维护和更新系统，确保其安全稳定运行。

由此可见，基于Python的互联网金融助贷产品上下架自动化监控系统的实施方法包括数据采集、监控策略设计、数据分析和可视化、系统优化和维护等多个阶段，需要充分考虑业务需求和技术实现，确保系统的可靠性和稳定性。

其中，数据采集是整个系统的核心，需要确保采集到的数据准确、完整、及时；监控策略的设计需要根据实际业务需求和监控目标，确保监控的准确性和精度；数据分析和可视化需要充分考虑用户需求和数据展示效果，提供有价值的分析结果和可视化展示。系统中的数据需要保证安全性和完整性，防止数据泄露和篡改。系统需要保证稳定性和可靠性，避免系统崩溃和数据丢失。监控策略的准确性是保证系统正常运行的关键，需要避免监控策略出错和漏检。系统的性能需要保证足够的吞吐量和处理能力，避免系统因为负载过高而崩溃。

本申请实施例利用Redis、MySQL和Kafka等技术实现数据采集、监控策略设计、数据分析和可视化、系统优化和维护等多个阶段，技术先进，能够满足不同业务需求。其中，利用Python编程语言和各种开源库，实现监控策略的自动化执行和数据的实时更新，节省了人力和时间成本，提高了效率。利用Kafka作为消息队列，实现监控策略的异步执行和数据的实时更新，能够及时发现异常情况并记录，提高了监控的实时性。根据具体的业务需求和监控目标，设计多种监控策略，包括定时监控、实时监控、状态变化监控等，能够更精准地监控产品的上下架状态和其他相关数据。利用Python编程语言和数据可视化库，将数据分析结果通过图表、报表等方式进行可视化展示，能够更直观地展示数据分析结果，提高了数据分析的效果。

如图2所示，为本申请实施例中的一种互联网金融助贷产品的监控系统，包括：

埋点模块210，用于在用户使用互联网金融助贷产品的应用程序的过程中，通过埋点数据记录用户在应用程序中的操作行为和状态，并将所述埋点数据存储到数据库中。

其中，用户在应用程序中的操作行为包括用户访问应用程序中的页面、用户点击应用程序中的按钮和用户提交应用程序中的表单。

监控模块220，用于通过监控系统实时获取所述互联网金融助贷产品的上下架状态和相关数据，发现并记录所述互联网金融助贷产品的异常情况。

确定模块230，用于根据所述异常情况中包括的问题描述，利用所述埋点数据，确定与所述问题描述相关的操作行为和状态。

本实施例中，上述系统，还包括：

获取模块，用于确定需要监控的互联网金融平台和产品类型；通过爬虫程序，获取所述互联网金融助贷产品的相关数据，所述相关数据包括产品名称、产品类型、上下架状态和发布时间；对所述相关数据进行清洗、去重和格式化处理，并将所述相关数据存储到数据库中。

分析模块，用于对所述数据库中的数据进行分析，得到分析结果，所述分析结果包括产品上下架状态分布、产品上下架状态变化趋势，以及产品上下架状态与销售额之间的关系；

展示模块，用于利用Python编程语言和数据可视化库，将所述分析结果通过图表和报表的方式进行可视化展示。

设置模块，用于根据具体的业务需求和监控目标，设计监控策略，所述监控策略包括定时监控、实时监控和状态变化监控；利用Python编程语言和多种开源库，实现监控策略的自动化执行和数据的实时更新；利用Kafka作为消息队列，实现监控策略的异步执行和数据的实时更新。

本申请实施例通过监控策略的自动化执行和数据的实时更新，能够及时发现异常情况并记录，提高了监控的实时性，能够更精准地监控产品的上下架状态和其他相关数据，节省了人力和时间成本，提高了监控效率和灵活性。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。