一种企业业务管理方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的一种企业业务管理方法及系统，涉及数据处理技术领域

【技术实现步骤摘要】
一种企业业务管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种企业业务管理方法及系统
。

技术介绍

[0002]企业信息化管理对于企业的高效管理是一种重要的手段，其中，在现有技术中，对于待处理的企业业务数据，可以对其进行业务异常分析操作，以得到对应的业务异常分析结果，但是，基于现有的技术进行业务异常分析操作，存在着业务异常分析的可靠度不佳的问题
。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种企业业务管理方法及系统，以提高业务异常分析的可靠度
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：
[0005]一种企业业务管理方法，包括：
[0006]对于目标时间周期内形成的多条企业业务数据中的每一条企业业务数据，将该企业业务数据作为待处理企业业务数据，并分析出该待处理企业业务数据对应的企业数据管理标识信息；
[0007]基于对应的所述企业数据管理标识信息，对所述多条企业业务数据进行分类操作，以形成对应的至少一个业务数据分类集合，对于同一个业务数据分类集合中的任意两条企业业务数据，对应的所述企业数据管理标识信息之间具有一致性或相似度大于预设相似度；
[0008]对于每一条所述企业业务数据，在该企业业务数据对应的业务数据分类集合中，确定出该企业业务数据对应的相关企业业务数据；
[0009]基于对应的所述相关企业业务数据，分别对每一条所述企业业务数据进行业务异常分析操作，以形成对应的业务异常分析结果
。
[0010]在一些优选的实施例中，在上述企业业务管理方法中，所述基于对应的所述企业数据管理标识信息，对所述多条企业业务数据进行分类操作，以形成对应的至少一个业务数据分类集合的步骤，包括：
[0011]基于所述多条企业业务数据构建出第一类集合；
[0012]构建出第二类集合；
[0013]从当前的第一类集合中任意确定出一条企业业务数据，作为第一企业业务数据，并将所述第一企业业务数据从所述当前的第一类集合中筛除，以及，将所述第一企业业务数据放入到所述第二类集合中；
[0014]分别确定出所述当前的第一类集合中的每一条企业业务数据与所述第一企业业务数据关于所述企业数据管理标识信息是否具有一致性或具有的相似度是否大于预设相似度，以及，将与所述第一企业业务数据关于所述企业数据管理标识信息具有一致性或具
有的相似度大于预设相似度的每一条企业业务数据，从所述当前的第一类集合中筛除，以及，将该企业业务数据放入到所述第二类集合中，形成一个业务数据分类集合；
[0015]构建出新的第二分类集合，并基于所述新的第二分类集合，回转执行所述从当前的第一类集合中任意确定出一条企业业务数据，作为第一企业业务数据，并将所述第一企业业务数据从所述当前的第一类集合中筛除，以及，将所述第一企业业务数据放入到所述第二类集合中的步骤
。
[0016]在一些优选的实施例中，在上述企业业务管理方法中，所述对于每一条所述企业业务数据，在该企业业务数据对应的业务数据分类集合中，确定出该企业业务数据对应的相关企业业务数据的步骤，包括：
[0017]分别确定出每一条所述企业业务数据对应的数据形成时间信息；
[0018]对于每一条所述企业业务数据，在该企业业务数据对应的业务数据分类集合中，基于对应的数据形成时间信息之间的间隔最小的原则，确定出该企业业务数据对应的相关企业业务数据
。
[0019]在一些优选的实施例中，在上述企业业务管理方法中，所述基于对应的所述相关企业业务数据，分别对每一条所述企业业务数据进行业务异常分析操作，以形成对应的业务异常分析结果的步骤，包括：
[0020]对所述企业业务数据进行关键信息挖掘操作，以输出所述企业业务数据对应的第一关键信息描述向量；
[0021]对所述相关企业业务数据进行关键信息挖掘操作，以输出所述相关企业业务数据对应的第二关键信息描述向量；
[0022]基于所述第一关键信息描述向量和所述第二关键信息描述向量，对所述企业业务数据进行业务异常分析操作，形成对应的业务异常分析结果
。
[0023]在一些优选的实施例中，在上述企业业务管理方法中，所述基于所述第一关键信息描述向量和所述第二关键信息描述向量，对所述企业业务数据进行业务异常分析操作，形成对应的业务异常分析结果的步骤，包括：
[0024]基于所述第二关键信息描述向量，对所述第一关键信息描述向量进行深度挖掘操作，以形成对应的深度关键信息描述向量；
[0025]对所述深度关键信息描述向量和所述第一关键信息描述向量进行聚合操作，以形成对应的深度聚合关键信息描述向量，并对所述深度聚合关键信息描述向量进行内部聚焦特征分析操作，以形成对应的聚焦关键信息描述向量，以及，将所述聚焦关键信息描述向量进行全连接处理，以形成对应的全连接关键信息描述向量；
[0026]基于所述全连接关键信息描述向量，对所述企业业务数据进行业务异常分析操作，形成对应的业务异常分析结果
。
[0027]在一些优选的实施例中，在上述企业业务管理方法中，所述基于所述第二关键信息描述向量，对所述第一关键信息描述向量进行深度挖掘操作，以形成对应的深度关键信息描述向量的步骤，包括：
[0028]对所述第一关键信息描述向量和所述第二关键信息描述向量进行聚合操作，以形成对应的第一层级的聚合描述向量；
[0029]通过级联的多个滤波单元，对所述第一关键信息描述向量和所述第二关键信息描
述向量分别进行滤波操作，以形成对应的多级的滤波第一关键信息描述向量和多级的滤波第二关键信息描述向量，前一个滤波单元的输出数据作为后一个滤波单元的输入数据；
[0030]对于每一级的滤波第一关键信息描述向量和滤波第二关键信息描述向量，对该滤波第一关键信息描述向量和该滤波第二关键信息描述向量进行聚合操作，以形成对应层级的聚合描述向量；
[0031]确定出最后一个层级的聚合描述向量的向量尺寸，并基于该向量尺寸，对最后一个层级的聚合描述向量以外的每一个层级的聚合描述向量进行向量参数的抽选操作，以形成最后一个层级以外的每一个层级的抽选聚合描述向量，最后一个层级以外的每一个层级的抽选聚合描述向量的向量尺寸等于最后一个层级的聚合描述向量的向量尺寸；
[0032]将最后一个层级的聚合描述向量和最后一个层级以外的每一个层级的抽选聚合描述向量进行叠加操作，以形成对应的深度关键信息描述向量
。
[0033]在一些优选的实施例中，在上述企业业务管理方法中，所述对于目标时间周期内形成的多条企业业务数据中的每一条企业业务数据，将该企业业务数据作为待处理企业业务数据，并分析出该待处理企业业务数据对应的企业数据管理标识信息的步骤，包括：
[0034]对于目标时间周期内形成的多条企业业务数据中的每一条企业业务数据，将该企业业务数据作为待本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种企业业务管理方法，其特征在于，包括：对于目标时间周期内形成的多条企业业务数据中的每一条企业业务数据，将该企业业务数据作为待处理企业业务数据，并分析出该待处理企业业务数据对应的企业数据管理标识信息；基于对应的所述企业数据管理标识信息，对所述多条企业业务数据进行分类操作，以形成对应的至少一个业务数据分类集合，对于同一个业务数据分类集合中的任意两条企业业务数据，对应的所述企业数据管理标识信息之间具有一致性或相似度大于预设相似度；对于每一条所述企业业务数据，在该企业业务数据对应的业务数据分类集合中，确定出该企业业务数据对应的相关企业业务数据；基于对应的所述相关企业业务数据，分别对每一条所述企业业务数据进行业务异常分析操作，以形成对应的业务异常分析结果
。2.
如权利要求1所述的企业业务管理方法，其特征在于，所述基于对应的所述企业数据管理标识信息，对所述多条企业业务数据进行分类操作，以形成对应的至少一个业务数据分类集合的步骤，包括：基于所述多条企业业务数据构建出第一类集合；构建出第二类集合；从当前的第一类集合中任意确定出一条企业业务数据，作为第一企业业务数据，并将所述第一企业业务数据从所述当前的第一类集合中筛除，以及，将所述第一企业业务数据放入到所述第二类集合中；分别确定出所述当前的第一类集合中的每一条企业业务数据与所述第一企业业务数据关于所述企业数据管理标识信息是否具有一致性或具有的相似度是否大于预设相似度，以及，将与所述第一企业业务数据关于所述企业数据管理标识信息具有一致性或具有的相似度大于预设相似度的每一条企业业务数据，从所述当前的第一类集合中筛除，以及，将该企业业务数据放入到所述第二类集合中，形成一个业务数据分类集合；构建出新的第二分类集合，并基于所述新的第二分类集合，回转执行所述从当前的第一类集合中任意确定出一条企业业务数据，作为第一企业业务数据，并将所述第一企业业务数据从所述当前的第一类集合中筛除，以及，将所述第一企业业务数据放入到所述第二类集合中的步骤
。3.
如权利要求1所述的企业业务管理方法，其特征在于，所述对于每一条所述企业业务数据，在该企业业务数据对应的业务数据分类集合中，确定出该企业业务数据对应的相关企业业务数据的步骤，包括：分别确定出每一条所述企业业务数据对应的数据形成时间信息；对于每一条所述企业业务数据，在该企业业务数据对应的业务数据分类集合中，基于对应的数据形成时间信息之间的间隔最小的原则，确定出该企业业务数据对应的相关企业业务数据
。4.
如权利要求1所述的企业业务管理方法，其特征在于，所述基于对应的所述相关企业业务数据，分别对每一条所述企业业务数据进行业务异常分析操作，以形成对应的业务异常分析结果的步骤，包括：对所述企业业务数据进行关键信息挖掘操作，以输出所述企业业务数据对应的第一关
键信息描述向量；对所述相关企业业务数据进行关键信息挖掘操作，以输出所述相关企业业务数据对应的第二关键信息描述向量；基于所述第一关键信息描述向量和所述第二关键信息描述向量，对所述企业业务数据进行业务异常分析操作，形成对应的业务异常分析结果
。5.
如权利要求4所述的企业业务管理方法，其特征在于，所述基于所述第一关键信息描述向量和所述第二关键信息描述向量，对所述企业业务数据进行业务异常分析操作，形成对应的业务异常分析结果的步骤，包括：基于所述第二关键信息描述向量，对所述第一关键信息描述向量进行深度挖掘操作，以形成对应的深度关键信息描述向量；对所述深度关键信息描述向量和所述第一关键信息描述向量进行聚合操作，以形成对应的深度聚合关键信息描述向量，并对所述深度聚合关键信息描述向量进行内部聚焦特征分析操作，以形成对应的聚焦关键信息描述向量，以及，将所述聚焦关键信息描述向量进行全连接处理，以形成对应的全连接关键信息描述向量；基于所述全连接关键信息描述向量，对所述企业业务数据进行业务异常分析操作，形成对应的业务异常分析结果
。6.
如权利要求5所述的企业业务管理方法，其特征在于，所述基于所述第二关键信息描述向量，对所述第一关键信息描述向量进行深度挖掘操作，以形成对应的深度关键信息描述向量的步骤，包括：对所述第一关键信息描述向量和所述第二关...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋纬，郭平，陈俊，
申请(专利权)人：广西欣耀科技有限公司，
类型：发明
国别省市：