【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资金信息管理，为一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统。
技术介绍
1、在现代金融行业中，高效和准确地管理和监控资金流动至关重要。传统的资金往来信息管理系统依赖于大量的人工操作和简单的自动化工具，这在处理高速、大规模的金融数据时往往低效且容易出错。随着数据体量的持续增长和交易速度的提升，这些系统面临的挑战也在不断增加。
2、一方面，数据的完整性和准确性常受到挑战，导致风险评估和决策支持的可靠性下降。现有系统常常缺乏高效的异常检测机制和数据处理延迟优化，这不仅影响了运营效率，还可能带来安全风险。此外，传统的资金往来信息管理系统在自动化的数据分析中由于数据质量问题或算法的局限性可能产生不准确的结果。
3、因此，亟需一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统来解决以上问题。
技术实现思路
1、解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，解决了由于数据质量问题或算法的局限性导致系统自动化分析数据可靠性和准确性不足的问题。
3、技术方案
4、本专利技术提供了以下技术方案：一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，包括数据采集模块、预处理清洗模块、数据存储管理模块、数据分析模块、实时监控异常检测模块和风险评估管理模块，所述数据采集模块用于使用数据集成工具采集资金流数据；所述预处理清洗模块用于对资金流数据进行预处理，记录资金流数据处理延迟，获取资金流数据平均绝对误差和资
5、进一步地，所述对资金流数据进行预处理，记录资金流数据处理延迟，获取资金流数据平均绝对误差和资金流数据均方误差具体过程为：对从数据采集模块中采集的资金流数据进行清洗、格式化和标准化处理，记录数据实际观测值、处理后数据值和预处理数据总点数；通过数据实际观测值、处理后数据值和预处理数据总点数综合计算得到资金流数据平均绝对误差；通过数据实际观测值、处理后数据值和预处理数据总点数综合计算得到资金流数据均方误差。
6、进一步地，资金流数据平均绝对误差具体计算公式为：式中，mae表示资金流数据平均绝对误差，n表示预处理数据总点数，yi表示数据实际观测值，表示处理后数据值。
7、进一步地，所述资金流数据均方误差具体计算公式为：式中，mse表示资金流数据均方误差，n表示预处理数据总点数，yi表示数据实际观测值，表示处理后数据值。
8、进一步地，所述存储经过预处理清洗模块处理过的资金流数据，获取数据完整性比率具体过程为：使用apache cassandra和amazon s3对资金流数据进行存储，记录存储过程中损坏缺失的数据点数量和存入数据库的数据点总数；通过损坏缺失的数据点数量和存入数据库的数据点总数综合计算得到数据完整性比率。
9、进一步地，所述数据完整性比率具体计算公式为：式中，d i表示数据完整性比率，ncd表示损坏缺失的数据点数量，tdp表示存入数据库的数据点总数。
10、进一步地，所述数据准确性评估值具体计算公式为：aav＝w1(1-mae)+w2(1-mse)+w3acc；式中，aav表示数据准确性评估值，mae表示资金流数据平均绝对误差，w1表示资金流数据平均绝对误差的权重因子，mse表示资金流数据均方误差，w2表示资金流数据均方误差的权重因子，acc表示数据预测准确率，w3表示数据预测准确率的权重因子。
11、进一步地，所述资金流数据异常检测效率具体计算公式为：式中，ade表示资金流数据异常检测效率，adr表示资金流数据异常检测率，fpr表示假阳性率，fnr表示假阴性率，∈为常数。
12、进一步地，所述数据可靠性评估值具体计算公式为：rav＝β1·di+β2·ade+β3·dpl；式中，rav表示数据可靠性评估值，di表示数据完整性比率，β1表示数据完整性比率的权重系数，ade表示资金流数据异常检测效率，β2表示资金流数据异常检测效率的权重系数，dpl表示资金流数据处理延迟，β3表示资金流数据处理延迟的权重系数。
13、进一步地，所述通过数据可靠性评估值对资金流数据进行风险评估，并做出相应的风险处理和优化措施具体过程为：实时比较数据可靠性评估值与阈值，当数据可靠性评估值大于阈值时，不做处理；当数据可靠性评估值小于等于阈值时，重复执行数据采集模块中采集的资金流数据进行清洗、格式化和标准化处理，加强实时监控异常检测模块中apache kafka分布式流处理的处理强度，直至可靠性评估值提升至阈值以上。
14、有益效果
15、本专利技术具有以下有益效果：
16、(1)该基于大数据分析的资金往来信息管理系统，通过预处理清洗模块对资金流数据进行预处理并记录数据处理延迟，同时获取资金流数据的平均绝对误差和均方误差，进而实现了数据处理效率和准确性的显著提升，有效解决了现有技术中数据处理速度慢且易出错的问题。
17、(2)该基于大数据分析的资金往来信息管理系统，通过数据存储管理模块用于存储经过预处理和清洗的资金流数据，并获取数据完整性比率，进而实现了高度的数据完整性和可靠性，有效解决了现有技术中数据易损坏、易丢失，且难以保证数据质量的问题。
18、(3)该基于大数据分析的资金往来信息管理系统，通过实时监控异常检测模块使用apache kafka分布式流处理平台对资金流数据集进行实时监控，并检测异常模式，结合资金流数据的异常检测率、假阳性率和假阴性率综合计算得到的资金流数据异常检测效率，进而实现了风险管理的优化，确保了异常检测的高效性，有效解决了现有技术中异常反应慢和误报率高的问题。
19、(4)该基于大数据分析的资金往来信息管理系统，通过数据分析模块对资金流数据进行预测和分类，并计算资金流测试数据集的准确率，进而实现了数据分析的深度和广度，有效提升了系统的决策支持能力，解决了现有技术中缺乏有效决策和分析工具的问题。
20、当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，包括数据采集模块、预处理清洗模块、数据存储管理模块、数据分析模块、实时监控异常检测模块和风险评估管理模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述对资金流数据进行预处理，记录资金流数据处理延迟，获取资金流数据平均绝对误差和资金流数据均方误差具体过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述资金流数据平均绝对误差具体计算公式为：
4.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述资金流数据均方误差具体计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述存储经过预处理清洗模块处理过的资金流数据，获取数据完整性比率具体过程为：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述数据完整性比率具体计算公式为：
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的资金往来信息
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述资金流数据异常检测效率具体计算公式为：
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述数据可靠性评估值具体计算公式为：
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述通过数据可靠性评估值对资金流数据进行风险评估，并做出相应的风险处理和优化措施具体过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，包括数据采集模块、预处理清洗模块、数据存储管理模块、数据分析模块、实时监控异常检测模块和风险评估管理模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述对资金流数据进行预处理，记录资金流数据处理延迟，获取资金流数据平均绝对误差和资金流数据均方误差具体过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述资金流数据平均绝对误差具体计算公式为：
4.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述资金流数据均方误差具体计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的资金往来信息管理系统，其特征在于：所述存储经过预处理清洗模块处...
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