# 【2021高校大数据挑战赛-智能运维中的异常检测与趋势预测】
详细介绍博客见
[【2021 高校大数据挑战赛-智能运维中的异常检测与趋势预测】1 赛后总结与分析](https://zhuanlan.zhihu.com/p/429514263)
[【2021 高校大数据挑战赛-智能运维中的异常检测与趋势预测】2 方案设计与实现-Python](https://zhuanlan.zhihu.com/write)
[【完整代码下载 823316627Bandeng 的github】](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/823316627bandeng/2021-University-BigData-Challenge)
[【二等奖24页论文下载】](https://mianbaoduo.com/o/bread/YpiWk5hx)
# 1 第一问
使用ADTK工具包实现的异常检测
【ADTK启发博客】https://developer.51cto.com/art/202103/654753.htm
【ADTK 文档手册】https://arundo-adtk.readthedocs-hosted.com/en/stable/notebooks/demo.html
【ADTK github官网】https://github.com/arundo/adtk
# 2 第二问
使用LSTM实现的多变量分类
Python 3.6+
Tensorflow 2.0
# 3 第三问
使用LSTM实现的多变量KPI预测
Python 3.6 +
Tensorflow 2.0+
部分数据模型拟合效果
智能运维AIOPS中的异常检测与趋势预测.zip （17个子文件） 
data_analysis.ipynb 483KB
data 
附件2：赛题A预测表格.xlsx 151KB Or_detection_data.csv 3.27MB 附件1：赛题A数据.xlsx 17.34MB prediction_table.xlsx 264KB Q3_LSTM.py 8KB img 
upward_throughput.png 56KB 2种检测算法取或.png 64KB 2种算法取交集.png 64KB AutoregressionAD.png 64KB avg_activate_users.png 66KB QuantileAD.png 64KB 第一个小区四个指标检测.png 214KB avg_user.png 63KB Q1_ADTK_detection.ipynb 293KB Q2_LSTM.py 4KB README.md 1KB资源评论
