本發(fā)明涉及金融數(shù)據(jù)處理，具體為一種適用于會計金融管理的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著信息技術的飛速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及，全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，大數(shù)據(jù)的本質不僅僅是對海量數(shù)據(jù)的簡單整合，更在于對這些數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，以揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和價值，在會計金融領域，這種趨勢尤為明顯，因為金融活動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大且復雜，需要高效的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)來支持。

2、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)往往無法根據(jù)特定的會計金融管理任務需求，精確地獲取所需的數(shù)據(jù)，導致會計專業(yè)人員在處理數(shù)據(jù)時需要花費大量時間和精力進行數(shù)據(jù)篩選和整理，影響了工作效率和準確性；而現(xiàn)有技術在處理大量數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)篩選的過程通常較為繁瑣，不僅消耗了人力資源，還可能導致因為數(shù)據(jù)過濾不完善而影響到分析的準確性和全面性；對于需要實時數(shù)據(jù)支持的會計金融管理任務，現(xiàn)有技術的實時數(shù)據(jù)處理能力有時無法達到要求，導致管理層在需要迅速做出決策時，無法獲取到最新的、實時的數(shù)據(jù)支持；在數(shù)據(jù)整合和反饋方面，現(xiàn)有技術存在反饋延遲或者信息整合不完整的問題，使得決策者在需要全面信息支持時，無法及時獲取到完整的數(shù)據(jù)反饋，影響決策的及時性和準確性。

3、因此，針對以上問題，亟待需要一種適用于會計金融管理的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種適用于會計金融管理的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，解決了在會計金融管理領域中傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在處理大量會計金融數(shù)據(jù)時可能遇到的效率問題，因數(shù)據(jù)不完整或不準確而導致的分析結果不準確，同時信息不全面且反饋不及時的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：一種適用于會計金融管理的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括任務獲取模塊、實時數(shù)據(jù)篩選模塊、歷史數(shù)據(jù)篩選模塊、相關數(shù)據(jù)調用模塊、數(shù)據(jù)整合反饋模塊和數(shù)據(jù)存儲與管理模塊，其中：任務獲取模塊，用于與用戶端進行通信連接，獲取用戶端的會計金融管理需求任務；實時數(shù)據(jù)篩選模塊，用于調用數(shù)據(jù)存儲與管理模塊中儲存的實時數(shù)據(jù)流，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)流與會計金融管理需求任務之間的關聯(lián)匹配信息，對實時數(shù)據(jù)流進行篩選，得到任務一級數(shù)據(jù)；歷史數(shù)據(jù)篩選模塊，用于檢索會計金融管理需求任務的歷史調用數(shù)據(jù)，依據(jù)歷史調用數(shù)據(jù)的時效性和能用性對會計金融管理需求任務的歷史調用數(shù)據(jù)進行篩選，得到任務二級數(shù)據(jù)；相關數(shù)據(jù)調用模塊，用于基于與任務二級數(shù)據(jù)的相關程度調用任務三級數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)整合反饋模塊，用于將任務一級數(shù)據(jù)、任務二級數(shù)據(jù)和任務三級數(shù)據(jù)進行整合，得到任務需求數(shù)據(jù)集，進而將任務需求數(shù)據(jù)集反饋至用戶端；數(shù)據(jù)存儲與管理模塊，用于存儲各個會計金融管理需求任務調用的任務一級數(shù)據(jù)、任務二級數(shù)據(jù)和任務三級數(shù)據(jù)，以及實時數(shù)據(jù)流和歷史調用數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)檢索和恢復備份功能。

3、進一步地，所述會計金融管理需求任務具體包括數(shù)據(jù)分析報告任務、風險評估預測任務、預算成本控制任務、稅務規(guī)劃任務、業(yè)務決策支持任務、用戶信用評估任務。

4、進一步地，所述關聯(lián)匹配信息具體包括：數(shù)據(jù)字段匹配度、數(shù)據(jù)類型格式匹配度、業(yè)務邏輯匹配度。

5、進一步地，所述對實時數(shù)據(jù)流進行篩選，得到任務一級數(shù)據(jù)的具體分析為：獲取會計金融管理需求任務所需的數(shù)據(jù)字段、數(shù)據(jù)類型格式、業(yè)務邏輯規(guī)則；對實時數(shù)據(jù)流進行清洗，去除無效、重復和異常的數(shù)據(jù)，進而對數(shù)據(jù)格式進行轉換歸一化；將實時數(shù)據(jù)流中每個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)字段與會計金融管理需求任務所需的數(shù)據(jù)字段進行匹配，得到實時數(shù)據(jù)流中每個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)字段匹配度，基于會計金融管理需求任務的數(shù)據(jù)字段匹配閾值與每個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)字段匹配度的比對對每個數(shù)據(jù)進行篩選，篩除數(shù)據(jù)字段匹配度小于數(shù)據(jù)字段匹配閾值的數(shù)據(jù)；將篩除數(shù)據(jù)字段匹配度小于數(shù)據(jù)字段匹配閾值的數(shù)據(jù)后的實時數(shù)據(jù)流中的各個數(shù)據(jù)的類型格式與會計金融管理需求任務所需的數(shù)據(jù)類型格式進行匹配，得到各個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型格式匹配度，基于會計金融管理需求任務的數(shù)據(jù)類型格式匹配閾值與各個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型格式匹配度的比對對各個數(shù)據(jù)進行篩選，篩除數(shù)據(jù)類型格式匹配度小于數(shù)據(jù)類型格式匹配閾值的數(shù)據(jù)；將篩除數(shù)據(jù)類型格式匹配度小于數(shù)據(jù)類型格式匹配閾值的數(shù)據(jù)后的實時數(shù)據(jù)流中的各個數(shù)據(jù)的業(yè)務邏輯規(guī)則與會計金融管理需求任務所需的業(yè)務邏輯規(guī)則進行匹配，得到各個數(shù)據(jù)的業(yè)務邏輯匹配度，基于會計金融管理需求任務的業(yè)務邏輯匹配閾值與各個數(shù)據(jù)的業(yè)務邏輯匹配度的比對對各個數(shù)據(jù)進行篩選，篩除業(yè)務邏輯匹配度小于業(yè)務邏輯匹配閾值的數(shù)據(jù)；將最終篩除業(yè)務邏輯匹配度小于業(yè)務邏輯匹配閾值的數(shù)據(jù)后的實時數(shù)據(jù)流標記為任務一級數(shù)據(jù)。

6、進一步地，檢索會計金融管理需求任務的歷史調用數(shù)據(jù)，依據(jù)歷史調用數(shù)據(jù)的時效性和能用性對會計金融管理需求任務的歷史調用數(shù)據(jù)進行篩選，得到任務二級數(shù)據(jù)的具體分析為：基于數(shù)據(jù)存儲與管理模塊檢索會計金融管理需求任務的歷史調用數(shù)據(jù)；將歷史調用數(shù)據(jù)按照時間進行排序，進而依據(jù)設定的時間窗口篩選出落在時間窗口內(nèi)的歷史調用數(shù)據(jù)；針對篩選出的落在時間窗口內(nèi)的歷史調用數(shù)據(jù)進一步識別能用性信息，能用性信息具體包括數(shù)據(jù)異常標記狀況、數(shù)據(jù)安全攻擊狀況、數(shù)據(jù)來源可信狀況；篩選出識別不存在數(shù)據(jù)異常標記狀況或數(shù)據(jù)安全攻擊狀況或數(shù)據(jù)來源可信狀況的歷史調用數(shù)據(jù)，并標記為任務二級數(shù)據(jù)。

7、進一步地，時間窗口的設定還包括針對歷史調用數(shù)據(jù)不同種類的分別設定，具體針對歷史調用數(shù)據(jù)不同種類的分別設定的具體分析為：獲取歷史調用數(shù)據(jù)的特征信息，特征信息具體包括數(shù)據(jù)更新周期、業(yè)務周期和數(shù)據(jù)穩(wěn)定性；分別對數(shù)據(jù)更新周期、業(yè)務周期和數(shù)據(jù)穩(wěn)定性進行取值，進而對數(shù)據(jù)更新周期、業(yè)務周期和數(shù)據(jù)穩(wěn)定性進行求和取平均值計算得到特征評估值；將時間窗口按照時間長度劃分為不同集合，并為不同集合的時間窗口設定時間窗口標簽，時間窗口標簽具體包括一級時間窗口、二級時間窗口和三級時間窗口；對特征評估值按照大小劃分為不同集合，并為不同集合的特征評估值設定特征評估值標簽，特征評估值標簽具體包括一級特征評估值、二級特征評估值和三級特征評估值；將一級特征評估值對應的歷史調用數(shù)據(jù)與一級時間窗口相匹配，將二級特征評估值對應的歷史調用數(shù)據(jù)與二級時間窗口相匹配，將三級特征評估值對應的歷史調用數(shù)據(jù)與三級時間窗口相匹配。

8、進一步地，所述基于與任務二級數(shù)據(jù)的相關程度調用任務三級數(shù)據(jù)的具體分析為：獲取數(shù)據(jù)存儲與管理模塊中排除任務二級數(shù)據(jù)的其余數(shù)據(jù)與各個任務二級數(shù)據(jù)之間的相關性信息，相關性信息具體包括：協(xié)方差絕對值和共現(xiàn)次數(shù)；對其余數(shù)據(jù)與各個任務二級數(shù)據(jù)之間的協(xié)方差絕對值取平均值，得到其余數(shù)據(jù)與任務二級數(shù)據(jù)集合的協(xié)方差絕對值均值；對其余數(shù)據(jù)與各個任務二級數(shù)據(jù)之間的共現(xiàn)次數(shù)取平均值，得到其余數(shù)據(jù)與任務二級數(shù)據(jù)集合的共現(xiàn)次數(shù)均值；獲取會計金融管理數(shù)據(jù)調用的協(xié)方差絕對值閾值和共現(xiàn)次數(shù)閾值；分別對各個其余數(shù)據(jù)與任務二級數(shù)據(jù)集合的協(xié)方差絕對值均值和共現(xiàn)次數(shù)均值與對應的協(xié)方差絕對值閾值和共現(xiàn)次數(shù)閾值進行比對，篩選出協(xié)方差絕對值均值大于協(xié)方差絕對值閾值，且共現(xiàn)次數(shù)均值大于共現(xiàn)次數(shù)閾值的其余數(shù)據(jù)標記為任務三級數(shù)據(jù)。

9、本發(fā)明具有以下有益效果：

10、該一種適用于會計金融管理的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，通過實時數(shù)據(jù)篩選和歷史數(shù)據(jù)篩選模塊，能夠快速匹配和篩選出符合任務需求的數(shù)據(jù)，減少了人工篩選和處理的時間，提高了數(shù)據(jù)處理的效率和響應速度；實時數(shù)據(jù)篩選模塊能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)流及時捕捉和處理數(shù)據(jù)，確保任務一級數(shù)據(jù)的實時性和準確性，歷史數(shù)據(jù)篩選模塊則根據(jù)時效性和可用性標準篩選歷史數(shù)據(jù)，保證任務二級數(shù)據(jù)的質量和適用性；相關數(shù)據(jù)調用模塊根據(jù)任務二級數(shù)據(jù)的相關程度調用任務三級數(shù)據(jù)，進一步豐富任務需求數(shù)據(jù)集的內(nèi)容和多樣性，提升了數(shù)據(jù)的關聯(lián)性和綜合性；數(shù)據(jù)整合反饋模塊將任務一級數(shù)據(jù)、任務二級數(shù)據(jù)和任務三級數(shù)據(jù)整合成任務需求數(shù)據(jù)集，并反饋至用戶端，有助于用戶基于全面和多層次的數(shù)據(jù)進行決策支持和業(yè)務分析，提升了決策的準確性和效果；通過高效的數(shù)據(jù)處理和整合反饋，能夠提供更快速、更準確和更全面的數(shù)據(jù)服務，提升用戶的體驗和滿意度，增強系統(tǒng)的用戶粘性和應用價值。