【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信用评级，更具体地说，涉及一种金融大数据的企业信用评级方法及系统。
技术介绍
1、企业信用评级是金融机构和投资者评估企业信用风险的重要手段。传统的企业信用评级方法主要依赖于财务报表和信用调查，但这些方法存在着信息滞后、主观性强等问题。而金融大数据的出现为企业信用评级带来了新的机遇和挑战；
2、现有技术公开号为cn115564551a的文献提供一种金融大数据的企业信用评级方法，相关技术中通过企业监管系统机构对企业信息的登录核实，并对企业的经营进行快速的核实，同时可以对企业单位和企业法人的个人违规行为进行快速分析排查处理，有效的对企业和企业法人进行快速信用评级处理。
3、上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷：该方法通过对大量的数据进行分析排查形成快速信用评级处理，但无法获得企业信用评级的规律和特征，实现对未来企业信用状况的预测。
4、鉴于此，我们提出一种金融大数据的企业信用评级方法及系统。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、本申请的目的在于提供一种金融大数据的企业信用评级方法，解决了现有上述
技术介绍
中提出的技术问题，实现了对未来企业信用状况的预测技术效果。
3、2.技术方案
4、本申请实施例提供了一种金融大数据的企业信用评级方法，包括：
5、s1、数据收集模块收集企业的财务报表、经营数据、行业数据、市场数据等相关信息；
6
7、s3、特征提取模块从大量的数据中选择与信用评级相关的特征；
8、s4、模型构建模块利用机器学习算法构建信用评级模型，根据选定的特征和历史数据进行训练和优化；
9、s5、信用评级模块使用评估指标对构建的模型进行评估，并根据模型对企业进行信用评级。
10、本专利技术提供一种金融大数据的企业信用评级系统，包括数据收集模块、数据筛分模块、特征提取模块、模型构建模块、显示装置和信用评级模块；
11、数据收集模块，收集企业的财务报表、经营数据、行业数据、市场数据等相关信息；
12、数据筛分模块，对收集到的数据进行清洗和预处理；
13、特征提取模块，从大量的数据中选择与信用评级相关的特征；
14、模型构建模块，利用机器学习算法构建信用评级模型，根据选定的特征和历史数据进行训练和优化；
15、信用评级模块，使用评估指标对构建的模型进行评估，并根据模型对企业进行信用评级；
16、显示装置，通过显示器将信用评级模块评估的数据结果显示出来。
17、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，数据收集模块收集的数据需要具备全面性、准确性和实时性；
18、全面性：数据收集应全面反映企业的经营状况、财务状况、交易数据、社交媒体数据、信用状况等，以便更准确地评估企业的信用风险；
19、准确性：数据收集应确保数据的准确性，避免因数据错误导致评级结果出现偏差；
20、实时性：数据收集应关注数据的实时性，以便及时反映企业的信用状况变化，提高评级的时效性。
21、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，数据筛分模块是企业信用评级的关键环节，数据筛分模块包括：数据清洗单元和数据预处理单元；
22、数据清洗单元：数据清洗单元包括去除异常值、填充缺失值、数据标准化等，通过数据清洗，可以有效去除数据中的噪音，提高数据的质量和可用性。
23、数据预处理单元：数据预处理单元包括数据归一化、特征选择、特征提取等，通过数据预处理，可以有效提高数据的可用性和模型构建的效果。
24、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，特征提取模块是提高企业信用评级准确性的关键，通过特征选择，可以有效降低特征维度，提高模型的泛化能力，其中特征提取模块包括：
25、相关性分析：通过相关性分析，可以有效找出与信用风险相关的特征，提高特征选择的准确性。
26、特征重要性：通过特征重要性分析，可以有效找出重要的特征，提高特征选择的准确性。
27、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，模型构建模块的构建是企业信用评级的核心，通过构建有效的信用评级模型，可以有效预测企业的信用风险，其中模型构建模块包括：
28、模型选择：根据数据的特点和信用评级的需求，选择机器学习算法构建信用评级模型；
29、模型训练：通过训练数据训练模型，以提高模型的预测能力；
30、模型评估：通过测试数据评估模型的预测能力，以确保模型的有效性和可靠性。
31、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，信用评级模块包括因素处理模块，利用因素处理模块对该行业的行业前景进行考察并生成实时监测柱状图，从而把控行业前景对企业信用评级的影响，同时，因素处理模块重点对管理团队进行就业规范把控，避免管理团队内部因素对企业信用评级的影响。
32、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述显示装置包括：显示器、导轨框、支撑架、双轴电机、散热叶桨及洁屏组件；
33、导轨框固定安装在显示器后壁，支撑架滑动限位于导轨框外部并与导轨框传动连接，散热叶桨转动连接在支撑架一侧，并与双轴电机一端输出轴连接固定，洁屏组件固定连接在支撑架一侧，并与双轴电机另一端输出轴连接固定。
34、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述支撑架外部转动连接有两个滚轮轴，两滚轮轴呈对称结构置于导轨框外部，并与导轨框滚动摩擦接触，其中一滚轮轴两端分别固定安装有传动齿轮及齿盘，导轨框内部开设有啮合轨槽，啮合轨槽为闭合矩形环结构；传动齿轮则与导轨框内部开设的啮合轨槽相啮合传动适配。
35、通过上述技术方案，通过双轴电机带动散热叶桨旋转，使得转动的散热叶桨产生风力，且双轴电机同步带动洁屏组件发生转动，使得转动的洁屏组件带动支撑架与导轨框传动，实现支撑架绕着导轨框轨迹进行移动，进而提高散热叶桨对显示器外部的散热使用效果。
36、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述洁屏组件包括活塞筒、往复丝杆、活塞板和出气管；
37、支撑架凹槽内固定安装有活塞筒，活塞筒内转动连接往复丝杆，往复丝杆一端连接固定有变速齿轮，变速齿轮与齿盘啮合传动适配，且往复丝杆另一端螺纹连接有能活塞板，活塞板够限位于活塞筒内滑动，且活塞筒外部分别对称安装有两单向进气阀管与两单向排气阀管，其中两单向排气阀管之间固定连接有出气管，由亚克力板材材料制成的透明出气管一侧开设有多个喷气孔。
38、3.有益效果
39、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
40、1.本申请通过通过将财务数据、交易数据和社交媒体数据等多个维度的数据进行整合综合分析，综合评估企业的信用状况，得出综合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种金融大数据的企业信用评级方法，其特征在于,包括以下步骤：
2.一种金融大数据的企业信用评级系统，包括数据收集模块、数据筛分模块、特征提取模块、模型构建模块、显示装置和信用评级模块；其特征在于：
3.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：数据筛分模块包括数据清洗单元和数据预处理单元；
5.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：特征提取模块包括：
6.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：模型构建模块包括：
7.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：信用评级模块包括因素处理模块，利用因素处理模块对该行业的行业前景进行考察并生成实时监测柱状图，从而把控行业前景对企业信用评级的影响，同时，因素处理模块重点对管理团队进行就业规范把控，避免管理团队内部因素对企业信用评级的影响。
8.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在
9.根据权利要求8所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：所述支撑架外部转动连接有两个滚轮轴，其中一滚轮轴两端分别固定安装有传动齿轮及齿盘，导轨框内部开设有啮合轨槽，传动齿轮则与导轨框内部开设的啮合轨槽相啮合传动适配。
10.根据权利要求8所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：所述洁屏组件包括活塞筒、往复丝杆、活塞板和出气管；
...【技术特征摘要】
1.一种金融大数据的企业信用评级方法，其特征在于,包括以下步骤：
2.一种金融大数据的企业信用评级系统，包括数据收集模块、数据筛分模块、特征提取模块、模型构建模块、显示装置和信用评级模块；其特征在于：
3.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：数据筛分模块包括数据清洗单元和数据预处理单元；
5.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：特征提取模块包括：
6.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：模型构建模块包括：
7.根据权利要求2所述的金融大数据的企业信用评级系统，其特征在于：信用评级模块包括因素处理模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁金伟，
申请(专利权)人：河南艾买信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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