通过大数据分析财务数据异常的工作方法技术

本发明专利技术提出了一种通过大数据分析财务数据异常的工作方法，包括：S1，通过云端服务器获取报账数据，S2，对报账数据进行解析以及初步的行为分析，根据行为进行分类以及验证。本发明专利技术能够通过对报账目标异常数据进行分析之后，获取财务数据中的异常数据。获取财务数据中的异常数据。获取财务数据中的异常数据。

【技术实现步骤摘要】
通过大数据分析财务数据异常的工作方法


[0001]本专利技术涉及大数据分析领域，尤其涉及一种通过大数据分析财务数据异常的工作方法。

技术介绍

[0002]由于校园管理中对于财务数据的管理是重中之重，财务数据的明晰以及规范，关乎着学校的正常有序运营，由于学校中的财务数据往来账目非常庞杂，通过人工进行收集异常数据并不现实，根据现有的神经网络学习进行异常财务数据收集和整理，并不能提取出有效的异常数据，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种通过大数据分析财务数据异常的工作方法。
[0004]为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了一种通过大数据分析财务数据异常的工作方法，包括如下步骤：
[0005]S1，通过云端服务器获取报账数据，
[0006]S2，对报账数据进行解析以及初步的行为分析，根据行为进行分类以及验证。
[0007]优选的，所述S2包括：
[0008]S
‑
A，获取由云端服务器上传的初始财务报账数据；根据当前报账数据定义关键词需求，对所述初始财务报账数据进行筛选，获得与所述当前报账数据定义关键词需求相关的报账目标异常数据；对所述报账目标异常数据相关的报账互动行为数据进行搜集与整理，获得报账目标异常数据特征集。
[0009]优选的，还包括：
[0010]S
‑
B，对所述报账互动行为数据进行大数据挖掘，获得所述报账互动行为大数据的相关互动关联分布，根据关联分布与所述当前报账数据实时需求进行关联关系配置；对所述报账目标异常数据进行大数据挖掘，获得所述报账目标异常数据的大数据的关联分布。
[0011]优选的，还包括：
[0012]S
‑
C，根据训练完成的报账目标异常数据模型对报账互动行为数据进行大数据挖掘，根据关联分布变量，获得报账互动行为数据的关联分布节点，在共享的报账数据关联分布变量中获得关联强度最大的报账数据；对关联分布变量中挖掘分析报账数据关联强度最大的节点向量；获取该节点向量对应的指定关联分布向量，将指定的关联分布向量确定为报账互动行为数据的共享报账目标异常数据节点。
[0013]优选的，还包括：
[0014]S
‑
D，共享报账目标异常数据节点，对提取的报账互动行为数据的关联分布进行优化，获得优化报账互动行为数据序列，当所述共享报账目标异常数据与提取的报账互动行为数据不匹配时，获得所述提取的报账互动行为数据为待优化的目标报账互动行为数据；
将所述待优化的目标报账互动行为数据的关联分布优化配置为对应的共享报账目标异常数据节点，获得所述提取的报账互动行为数据序列。
[0015]优选的，还包括：
[0016]S
‑
E，获得所述提取的报账互动行为数据序列，进行报账目标异常数据模型配置，所述提取的报账互动行为数据序列包括若干提取的报账互动行为中提取的报账互动行为，所述提取报账互动行为数据中包含的有效的报账目标异常数据；对所述提取报账互动行为数据序列中的报账目标异常数据进行关键词向量挖掘，获得关键词向量；基于所述关键词向量，将所述提取报账互动行为数据确定为训练单元配置报账行为关系信息。
[0017]优选的，还包括：
[0018]S
‑
F，基于所述提取报账互动行为数据的有效的报账目标异常数据，配置提取报账互动行为数据序列对应的报账目标异常数据关联分布；设定共享挖掘路径，将所述报账目标异常数据关联分布在所述报账行为内容关系信息的训练单元进行关联分布学习，获得所述提取报账互动行为数据的共享关联分布报账目标异常数据；在所述共享关联分布中挖掘所述提取报账互动行为数据的共享关联分布变量；基于所述共享关联分布变量，获得所述提取报账互动行为数据的共享关联分布报账目标异常数据；依据所述共享关联分布报账目标异常数据，对所述提取报账互动行为数据的报账目标异常数据进行优化，获得优化共享关联分布报账目标异常数据序列。
[0019]综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
[0020]通过对报账数据的解析分析，判断行为类型，并在数据序列中对若干报账数据进行互动行为异常目标判断，提取关键词并进行关键词向量挖掘，并根据报账行为关系信息得到异常数据关联分布，从而得到财务数据异常情况，为提高财务数据安全性提供参考。
[0021]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0022]本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0023]图1是本专利技术总体示意图。
具体实施方式
[0024]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0025]如图1所示，本专利技术公开一种通过大数据分析财务数据异常的工作方法，包括如下步骤：
[0026]S1，通过云端服务器获取校园财务报账数据，通过对财务报账行为分析进行报账数据提取，提取之后进行数据归一化处理，
[0027]S2，提取归一化处理的财务报账目标异常数据，计算报账目标异常数据偏离度，根据偏离度进行数据筛选；
[0028]S3，经过筛选之后的校园异常数据，进行异常数据概率分布计算，根据分布指标函数，将符合判断阈值的报账目标异常数据异常数据发送至远程服务器。
[0029]所述S1包括：
[0030]S1
‑
1，获取财务报账数据，根据报账数据检测的内容，对数据中的报账行为进行分类；
[0031]S1
‑
2，在分类过程中根据报账中体现的描述信息，进行解析，根据报账行为形成内容集合，例如：材料＝{办公用品，体育用品，教学器材}；人员＝{住宿、餐饮、烟酒}、场地＝{会务、场所、租金}；
[0032]S1
‑
3，对内容集合的报账数据进行数据归一化处理，将数据进行比例缩放转换为如下数据公式：
[0033][0034]U为报账异常缩放转换数据，U
max
为报账数据最大值，U
min
为报账数据最小值，U
′
为获取的报账实时数据；对求解的U进行目标分析；如果通过归一计算之后，如果U＝1或U＝0则报账数据重新更新；当0＜U＜1时，对报账数据的数量和内容集合的位置进行定位，
[0035]通过归一化计算之后，将财务报账数据进行标准化，将原始数据进行收敛变换之后，便于后续的数据分析。
[0036]所述S2包括：
[0037]S2
‑
1，根据归一化的财务本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通过大数据分析财务数据异常的工作方法，其特征在于，包括：S1，通过云端服务器获取报账数据，S2，对报账数据进行解析以及初步的行为分析，根据行为进行分类以及验证。2.根据权利要求1所述的通过大数据分析财务数据异常的工作方法，其特征在于，所述S2包括：S
‑
A，获取由云端服务器上传的初始财务报账数据；根据当前报账数据定义关键词需求，对所述初始财务报账数据进行筛选，获得与所述当前报账数据定义关键词需求相关的报账目标异常数据；对所述报账目标异常数据相关的报账互动行为数据进行搜集与整理，获得报账目标异常数据特征集。3.根据权利要求1所述的通过大数据分析财务数据异常的工作方法，其特征在于，还包括：S
‑
B，对所述报账互动行为数据进行大数据挖掘，获得所述报账互动行为大数据的相关互动关联分布，根据关联分布与所述当前报账数据实时需求进行关联关系配置；对所述报账目标异常数据进行大数据挖掘，获得所述报账目标异常数据的大数据的关联分布。4.根据权利要求1所述的通过大数据分析财务数据异常的工作方法，其特征在于，还包括：S
‑
C，根据训练完成的报账目标异常数据模型对报账互动行为数据进行大数据挖掘，根据关联分布变量，获得报账互动行为数据的关联分布节点，在共享的报账数据关联分布变量中获得关联强度最大的报账数据；对关联分布变量中挖掘分析报账数据关联强度最大的节点向量；获取该节点向量对应的指定关联分布向量，将指定的关联分布向量确定为报账互动行为数据的共享报账目标异常数据节点。5.根据权利要求1所述的通过大数据分析财务数据异常的工作方法，其特征在于，还包括：S
‑
D，共享报账目标异常数据节点，对提取的报账...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦志颖，
申请(专利权)人：重庆医药高等专科学校，
类型：发明
国别省市：