数据检查方法、装置，及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种数据检查方法及装置，属于数据处理技术领域。本方法包括：响应于中央服务器发送的目标数据检查指令，通过中央服务器获取数据检查模型；获取当前地方对象的与目标数据检查指令关联的目标数据；对目标数据进行聚合处理，得到目标数据对应的预设监测指标的特征值；根据数据检查模型和预设监测指标的特征值，得到目标数据是否异常的检查结果；将检查结果发送至中央服务器。本方法由中央服务器根据历史数据训练数据检查模型，由地方服务器从中央服务器获取数据检查模型，并基于所述数据检查模型对所属地方对象的目标数据进行检查，并将检查结果上传至中央服务器，充分提升了数据检查效率，并且保护了地方对象的数据隐私。隐私。隐私。

【技术实现步骤摘要】
数据检查方法、装置，及电子设备


[0001]本申请涉及数据处理
，特别是涉及数据检查方法、装置，及电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]对于集团企业，通常需要对地方或下属部门等下级组织的项目数据进行检查，以及时发现数据异常情况。以财务数据为例，财务支出是经一定程序核定的经费年度收支记录，财务支出每年底都会进行对账查账，因此财务管理是收好，管好，记录好经费的重要手段对财务数据的监测和加强异常支出财务数据的检查管理，有利于优化支出结构，加强支出管理。现有技术中，财务管理系统很多环节管理依靠人工进行财务数据分析，不仅效率低，且容易出现失误。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种数据检查方法及装置，可以解决人工检查数据异常时效率低下的问题。
[0004]第一方面，本申请实施例公开了一种数据检查方法，包括：
[0005]响应于中央服务器发送的目标数据检查指令，通过所述中央服务器获取数据检查模型；
[0006]获取当前地方对象的与所述目标数据检查指令关联的目标数据；
[0007]对所述目标数据进行聚合处理，得到所述目标数据对应的预设监测指标的特征值；
[0008]根据所述数据检查模型和所述预设监测指标的特征值，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果；
[0009]将所述检查结果发送至所述中央服务器。
[0010]可选的，所述根据所述数据检查模型和所述预设监测指标的特征值，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果之后，还包括：r/>[0011]以对应每个所述预设监测指标的各组模拟数据分别作为预设缺失数据模拟模型的输入，得到相应所述预设监测指标对应的模拟拟合值；
[0012]以对应每个所述预设监测指标的各组真实数据分别作为所述预设缺失数据模拟模型的输入，得到相应所述预设监测指标对应的真实拟合值；
[0013]根据所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值大小，得到所述检查结果的准确度预测结果。
[0014]可选的，所述根据所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值大小，得到所述检查结果的准确度预测结果，包括：
[0015]在所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值大于或等于预设差值阈值的情况下，得到所述检查结果的第一准确度预测结果；
[0016]在每个所述预设监测指标相应的所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值均小于所述预设差值阈值的情况下，得到所述检查结果的第二准确度预测结果。
[0017]可选的，所述预设缺失数据模拟模型基于岭回归方法构建。
[0018]可选的，所述数据检查模型为根据历史数据训练的朴素贝叶斯模型，所述根据所述数据检查模型和所述预设监测指标的特征值，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果，包括：
[0019]基于所述数据检查模型中的已知异常概率、已知正常概率、所述预设监测指标的目标特征值在异常子集中的概率，以及，所述预设监测指标的所述目标特征值在正常子集中的概率，预测在满足所述预设监测指标的所述特征值条件下，所述目标数据疑似异常被判断为异常的第一概率，以及，所述目标数据疑似正常被判断为正常的第二概率；
[0020]根据所述第一概率和所述第二概率，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果。
[0021]可选的，所述根据所述第一概率和所述第二概率，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果，包括：
[0022]在所述第一概率大于所述第二概率的情况下，得到指示所述目标数据异常的检查结果；
[0023]在所述第一概率小于等于所述第二概率的情况下，得到指示所述目标数据正常的检查结果。
[0024]可选的，所述获取当前地方对象的与所述目标数据检查指令关联的目标数据，包括：
[0025]获取当前地方对象本地存储的与所述目标数据检查指令关联的本地目标数据；
[0026]对所述本地目标数据按照类型进行汇总；
[0027]基于所述类型访问所述中央服务器存储的关联关系数据库，获取与所述当前地方对象基于所述目标数据存在关联关系的目标地方对象；
[0028]通过所述目标地方对象，获取所述目标地方对象本地存储的与所述本地目标数据关联的关联目标数据；
[0029]对所述本地目标数据和所述关联目标数据按照所述类型进行合并，得到当前地方对象的与所述目标数据检查指令关联的目标数据。
[0030]第二方面，本申请实施例公开了一种数据检查装置，包括：
[0031]数据检查模型获取模块，用于响应于中央服务器发送的目标数据检查指令，通过所述中央服务器获取数据检查模型；
[0032]目标数据获取模块，用于获取当前地方对象的与所述目标数据检查指令关联的目标数据；
[0033]特征值获取模块，用于对所述目标数据进行聚合处理，得到所述目标数据对应的预设监测指标的特征值；
[0034]数据检查模块，用于根据所述数据检查模型和所述预设监测指标的特征值，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果；
[0035]检查结果上传模块，用于将所述检查结果发送至所述中央服务器。
[0036]可选的，所述装置还包括：
[0037]模拟拟合值获取模块，用于以对应每个所述预设监测指标的各组模拟数据分别作为预设缺失数据模拟模型的输入，得到相应所述预设监测指标对应的模拟拟合值；
[0038]真实拟合值获取模块，用于以对应每个所述预设监测指标的各组真实数据分别作为所述预设缺失数据模拟模型的输入，得到相应所述预设监测指标对应的真实拟合值；
[0039]预测结果获取模块，用于根据所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值大小，得到所述检查结果的准确度预测结果。
[0040]可选的，所述预测结果获取模块，进一步用于：
[0041]在所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值大于或等于预设差值阈值的情况下，得到所述检查结果的第一准确度预测结果；
[0042]在每个所述预设监测指标相应的所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值均小于所述预设差值阈值的情况下，得到所述检查结果的第二准确度预测结果。
[0043]可选的，所述预设缺失数据模拟模型基于岭回归方法构建。
[0044]可选的，所述数据检查模型为根据历史数据训练的朴素贝叶斯模型，所述数据检查模块，进一步用于：
[0045]基于所述数据检查模型中的已知异常概率、已知正常概率、所述预设监测指标的目标特征值在异常子集中的概率，以及，所述预设监测指标的所述目标特征值在正常子集中的概率，预测在满足所述预设监测指标的所述特征值条件下，所述目标数据疑似异常被判断为异常的第一概率，以及，所述目标数据疑似正常被判断为正常的第二概率；
[0046]根据所述第一概率和所述第二概率，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果。
[0047]可选的，所述根据所述第一概率和所述第二概率，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果，包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据检查方法，其特征在于，包括：响应于中央服务器发送的目标数据检查指令，通过所述中央服务器获取数据检查模型；获取当前地方对象的与所述目标数据检查指令关联的目标数据；对所述目标数据进行聚合处理，得到所述目标数据对应的预设监测指标的特征值；根据所述数据检查模型和所述预设监测指标的特征值，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果；将所述检查结果发送至所述中央服务器。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据检查模型和所述预设监测指标的特征值，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果之后，还包括：以对应每个所述预设监测指标的各组模拟数据分别作为预设缺失数据模拟模型的输入，得到相应所述预设监测指标对应的模拟拟合值；以对应每个所述预设监测指标的各组真实数据分别作为所述预设缺失数据模拟模型的输入，得到相应所述预设监测指标对应的真实拟合值；根据所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值大小，得到所述检查结果的准确度预测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值大小，得到所述检查结果的准确度预测结果，包括：在所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值大于或等于预设差值阈值的情况下，得到所述检查结果的第一准确度预测结果；在每个所述预设监测指标相应的所述模拟拟合值与所述真实拟合值之间的差值均小于所述预设差值阈值的情况下，得到所述检查结果的第二准确度预测结果。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述数据检查模型为根据历史数据训练的朴素贝叶斯模型，所述根据所述数据检查模型和所述预设监测指标的特征值，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果，包括：基于所述数据检查模型中的已知异常概率、已知正常概率、所述预设监测指标的目标特征值在异常子集中的概率，以及，所述预设监测指标的所述目标特征值在正常子集中的概率，预测在满足所述预设监测指标的所述特征值条件下，所述目标数据疑似异常被判断为异常的第一概率，以及，所述目标数据疑似正常被判断为正常的第二概率；根据所述第一概率和所述第二概率，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一概率和所述第二概率，得到指示所述目标数据是否异常的检查结果，包括：在所述第一概率大于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：槐正，富京晖，周晋菲，樊嘉玮，段先宇，武莉娜，王茜，宋洋，张依，韩静，林昊，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：