【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种企业业务数据挖掘方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、现有技术中，企业业务数据的挖掘和分析通常依赖于传统的统计方法和简单的机器学习模型。这些方法主要通过业务报表、资产负债表和现金流量表等基础数据进行分析和预测。然而，这些传统方法在处理高维度、多样化的业务数据时，往往存在一定的局限性，难以充分挖掘数据中的潜在模式和复杂关系。
2、现有技术在业务数据挖掘方面的不足之处主要体现在以下几个方面。传统方法在处理多维度、多视角的数据时，难以有效融合各个维度的信息，导致数据分析结果的准确性和全面性不足。现有方法在异常检测和风险预测方面的能力有限，难以及时发现和应对潜在的业务风险。现有技术的可视化手段较为单一，无法直观展示复杂的业务数据和风险情况，给管理层的决策带来一定的困难。
技术实现思路
1、本申请提供了一种企业业务数据挖掘方法、装置、设备及存储介质，用于提升企业业务数据挖掘的准确率及效率。
2、第一方面，本申请提供了一种企业业务数据挖...
【技术保护点】
1.一种企业业务数据挖掘方法，其特征在于，所述企业业务数据挖掘方法包括：
2.根据权利要求1所述的企业业务数据挖掘方法，其特征在于，所述对获取的企业业务数据进行多视角聚类分析处理，得到聚类业务数据，包括：
3.根据权利要求1所述的企业业务数据挖掘方法，其特征在于，所述对所述聚类业务数据进行非负矩阵分解处理，得到关键特征数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的企业业务数据挖掘方法，其特征在于，所述对所述关键特征数据集进行模糊逻辑混合建模处理，得到业务混合模型，包括：
5.根据权利要求1所述的企业业务数据挖掘方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种企业业务数据挖掘方法，其特征在于，所述企业业务数据挖掘方法包括：
2.根据权利要求1所述的企业业务数据挖掘方法，其特征在于，所述对获取的企业业务数据进行多视角聚类分析处理，得到聚类业务数据，包括：
3.根据权利要求1所述的企业业务数据挖掘方法，其特征在于，所述对所述聚类业务数据进行非负矩阵分解处理，得到关键特征数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的企业业务数据挖掘方法，其特征在于，所述对所述关键特征数据集进行模糊逻辑混合建模处理，得到业务混合模型，包括：
5.根据权利要求1所述的企业业务数据挖掘方法，其特征在于，所述对所述业务混合模型进行差分优化处理，得到所述业务混合模型对应的模型参数，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：李理，黄茜，罗永佳，
申请(专利权)人：深圳市拜特科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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