【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融数据处理，具体为一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统。
技术介绍
1、金融产品是指资金融通过程中的各种载体，其包括货币、黄金、外汇、 基金、股票、期货及期权等等；随着经济及社会的不断发展，各类金融产品 的交易量呈现不断增长的趋势；金融数据处理系统是一个面向金融行业管理 部门的综合辅助决策平台， 金融产品供应方能够通过金融数据处理系统分析投资人的交易情况，为公司的扩大和经营提供有效的帮助，比如：公告号为cn117006368a提供了一种金融数据处理系统， 包括装置支架， 装置支架上固定连接有多个收纳部件，收纳部件内收纳有信息采集终端，装 置支架的左右两侧均设置有关节部件，两个关节部件上均连接有移动部件， 装置支架上设置有用于将信息采集终端存入或者取出收纳部件的取放部件； 收纳部件包括固定支架和收纳支架，固定支架和收纳支架均固定连接在装置 支架上， 固定支架上固定连接有四个带传动机构，收纳支架上滑动连接有四 个弧形压板i，弧形压板i和收纳支架之间固定连接有压缩弹簧；收纳支架上 固定连接有传感器i，信息采集终端能够和传感器i接触； 可以对多种金融数据进行采集。
2、上述中现有技术方案存在以下缺陷： 目前的金融数据处理系统存在不能对金融数据进行有效的清洗并结合处配值合理选取对应的数据处理终端处理，导致数据处理效率低，因此， 本专利技术提供一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，以解决上述提出的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种具有
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种具有筛选有效数据功 能的金融数据处理系统，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分类、 和数据报告和预测，所述数据采集与数据清洗相连，且数据清洗与缺失值处 理、异常值处理、重复数据标记处理、格式标准化和数据存储相连，所述数 据分类与数据统计分析相连，且数据统计分析与金融模型建立相连，所述金融模型建立与数据报告预测相连。
3、优选的，所述数据采集包括产品信息采集模块和用户信息采集模块，且数据采集需要通过直接采集、网络爬虫采集和数据接口采集等方式。
4、优选的， 所述数据清洗使用 python 技术、 r 语言等数据清洗框架进行计划性工作。
5、优选的， 所述数据清洗包含以此步骤：
6、步骤 1：数据清洗计划制定， 明确清洗的目标、范围和规则， 确保清洗过程有组织、有计划；
7、步骤 2：数据导入与检查， 将数据导入适当的数据库或数据仓库，检查数据的完整性、异常值和缺失值；
8、步骤 3：缺失值处理，根据数据的性质和业务需求， 选择合适的策略处理缺失值，如填充缺失值、删除含有缺失值的记录或使用插值方法；
9、步骤 4：异常值处理，识别并处理异常值， 可以使用统计学方法、业务规则或机器学习方法；
10、步骤 5：重复数据标记处理处理， 识别并删除重复记录，确保每条记录的
11、唯一性；
12、步骤 6：格式标准化，将数据格式统一，如日期格式、货币符号等，且根据业务需求，将数据转换为适当的数据类型， 如将文本字段转换为数；
13、步骤 7：数据存储，将清洗后的数据存储在适当位置，并建立数据管理规则，保证数据的安全性和可访问型。
14、优选的， 所述数据分类分别包括金融产品分级模块和用户信息分类模块。
15、优选的， 所述用户信息分类包涵以下步骤：
16、步骤 1：通过获取用户的性别、年龄、学历、职业等个人属性和月收入、 财务状态和消费能力等价值属性以及所属行业、岗位层级等社会属性等用户
17、基本属性数据进行等级评估；
18、步骤 2：进一步的对用户时间偏好、渠道偏好和兴趣偏好进行标签分类；
19、步骤 3：通过步骤 1 的等级评估对用户进行浅层画像绘制；
20、步骤 4：结合用户标签和浅层画像进一步刻画用户深层画像；
21、步骤 5：将深层用户画像与对应等级金额产品数据进行归纳。
22、优选的，所述金融模型建立需要结合深层用户画像和金额产品数据进行数据可视化建立。
23、优选的，所述数据报告预测结合可视化用户信息散点图和金融信息散点图进行初步信息均衡评估， 且需要结构金融风险评估进行最后的评分和预测。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：该具有筛选有效数据功能的金 融数据处理系统，能对金融数据进行有效的清洗并结合处配值合理选取对应 的数据处理终端处理，提高数据处理效率，具有更加良好的适配性， 具体如以下内容所示：
24、1、通过数据采集和数据清洗在大量的驳杂数据中挑选出金融有效数据， 数据的安全性和可访问型， 以此完成对于有效金融数据的筛选工作，使得系 统数据处理的能力更加高效和便捷，有效避免劣质数据对系统评估此时的影响；
25、2、通过数据分类和数据统计分析完成对于用户信息的归纳和分类， 使得系统对于用户和金融产品的匹配系数提高，更加精准的完成用户和产品的结合工作；
26、3、通过金融模型建立和数据1报告和预测使得企业和个人更加直观的了解市场，更好地服务于金融市场和投资决策。
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1.一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分类、和数据报告和预测，其特征在于：所述数据采集与数据清洗相连，且数据清洗与缺失值处理、异常值处理、重复数据标记处理、格式标准化和数据存储相连，所述数据分类与数据统计分析相连，且数据统计分析与金融模型建立相连，所述金融模型建立与数据报告预测相连。
2.根据权利要求1所述的一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，其特征在于：所述数据采集包括产品信息采集模块和用户信息采集模块，且数据采集需要通过直接采集、网络爬虫采集和数据接口采集等方式。
3.根据权利要求1所述的一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，其特征在于：所述数据清洗使用python技术、r语言等数据清洗框架进行计划性工作。
4.根据权利要求1所述的一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，其特征在于：所述数据清洗包含以此步骤：
5.根据权利要求1所述的一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，其特征在于：所述数据分类分别包括金融产品分级模块和用户信息分类模块。
6.根
7.根据权利要求1所述的一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，其特征在于：所述金融模型建立需要结合深层用户画像和金额产品数据进行数据可视化建立。
8.根据权利要求1所述的一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，其特征在于：所述数据报告预测结合可视化用户信息散点图和金融信息散点图进行初步信息均衡评估，且需要结构金融风险评估进行最后的评分和预测。
...【技术特征摘要】
1.一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分类、和数据报告和预测，其特征在于：所述数据采集与数据清洗相连，且数据清洗与缺失值处理、异常值处理、重复数据标记处理、格式标准化和数据存储相连，所述数据分类与数据统计分析相连，且数据统计分析与金融模型建立相连，所述金融模型建立与数据报告预测相连。
2.根据权利要求1所述的一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，其特征在于：所述数据采集包括产品信息采集模块和用户信息采集模块，且数据采集需要通过直接采集、网络爬虫采集和数据接口采集等方式。
3.根据权利要求1所述的一种具有筛选有效数据功能的金融数据处理系统，其特征在于：所述数据清洗使用python技术、r语言等数据清洗框架进行计划性工作。
4.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张景欣，王宇阳，
申请(专利权)人：智慧东营大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：
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