基于聚类算法的财务大数据智能分析处理技术研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.1(下)-134-技 术 经 济 与 管 理随着信息技术的迅猛发展和金融行业的数字化转型,金融领域积累了大量的财务数据,这些数据蕴含丰富的信息和潜在的价值1。但大数据时代的到来为金融机构带来前所未有的机遇和挑战,在这种背景下,基于聚类算法的财务大数据智能分析处理技术成为该领域内的重点研究对象。本文旨在探讨如何利用聚类算法,智能地分析和处理财务大数据,为金融决策提供更深入的见解和支持,通过构建财务大数据智能分析系统的总构架,探讨如何利用聚类算法、特征提取等技术,利用该系统对财务大数据进行智能分析和处理。通过本文的研究,以期为金融机构和企业提供一种处理和分析财务大数
2、据的强大工具和方法,同时,本研究有望为数据科学和人工智能领域提供一个复杂数据分析和智能处理的实际案例。1 财务大数据智能分析系统总架构基于聚类算法的财务大数据智能分析处理技术系统设计,首先需要构建相应的系统总框架,系统总框架的设计包括财务大数据智能分析系统的硬件部分设计和软件部分设计。其中,硬件部分需要有服务器和客户机等,软件部分由财务数据收集与预处理、特征工程提取、聚类建模算法分析以及数据可视化 4 个方面组成,总框架设计如图 1 所示。基于聚类算法的财务大数据智能分析处理技术系统总框架主要是由硬件设计与软件设计组成的。硬件设计主要是由服务器、SSD 固态硬盘、网络交换机以及 ADC 不间断
3、电源组成的。其次从不同数据源中获取财务数据,对收集的数据进行分类,并对筛查数据的质量进行预处理,将预处理后的数据输送至特征工程提取,对数据进一步优化,由聚类建模算法将财务数据分成具有相似特征的群组(簇),最后通过数据可视化将聚类结果以图形和可视化方式呈现。通过将硬件和软件设计有机结合,可以有效地挖掘财务数据的潜在价值,为金融领域的决策制定提供强大的工具和方法。2 软件设计2.1 财务数据收集与预处理财务数据收集是系统的起始点,其主要任务是从多个数据源(数据库、日志和外部数据提供)中获取财务数据,数据预处理是系统运行的前提,为特征工程和聚类建模提供干净、一致的数据2。具体数据收集与预处理流程如图
4、 2 所示。由图2可知,在系统进行数据收集阶段,财务数据收集与预处理模块确保其能够有效地连接这些数据源并从中提取数据,将收集的数据传输至数据预处理进行数据格式转换,以便于后续处理和分析。在数据清洗阶段,系统会检测并纠正数据中的重复记录、处理数据丢失或不完整以及处理数据中的异常值等错误情况,通过数据清洗使数据集更干净、一致,减少噪声和错误,同时将原始数据从不同的单位或度量基于聚类算法的财务大数据智能分析处理技术研究周玮(湖南环境生物职业技术学院,湖南 衡阳 421005)摘 要:本文对基于聚类算法的财务大数据智能分析处理技术进行了研究,旨在处理金融领域管理庞大的财务数据以及更好地应对不断增长的数
5、据挑战。本文在设计财务大数据智能分析系统总架构的基础上,对系统软件部分进行了详细地分析设计。其中数据收集与预处理主要负责获取原始数据,同时确保收集数据的质量与一致性。特征工程提取主要为聚类算法提供有意义的特征,以更好地捕捉数据的模式和结构。聚类建模算法分析是系统的核心部分,其将财务数据划分为不同的簇,整理数据中的内在结构。数据可视化可将复杂的聚类结果以直观的方式呈现给用户。系统性能测试对测试结果进行研究,说明系统在财务大数据分析中具有有效性和可行性。关键词:聚类算法;财务大数据;智能分析中图分类号:TU753文献标志码:A基金项目:2022年衡阳市社科基金项目“衡阳建设区域性中心城市路径研究基
6、于城市群经济网络视角”(项目编号:2022D055)。图 1 系统总框架设计中国新技术新产品2024 NO.1(下)-135-技 术 经 济 与 管 理标准转换为一致的格式并进行数值化、编码等操作转换,满足分析和建模的需求。在转换财务数据过程中,会存在数据值缺失的情况,需要填充缺失值、删除包含缺失值的记录,或者使用插值方法进行填补或处理这些缺失值。在处理财务数据的过程中,数据会存在异常值,这会导致分析结果产生错误,当检测数据异常值阶段会在数据输入错误或者反映特殊情况时,显示数据中与其他数据点明显不同的值,并发出预警信号。2.2 特征工程提取特征工程是数据分析和机器学习中非常重要的一个环节,主要
7、涉及从原始数据中选择、构造或转换特征,以提高后续聚类算法的效果和性能。特征工程的主要目标是减少数据的维度、提高数据可分性和消除冗余特征,从而更好地捕捉财务数据的本质特征。具体步骤如下。2.2.1 选择提取特征在特征选择的过程中,用方差阈值选择最具信息量和相关性的特征,将其保留,去除不相关或冗余的特征。具体方差阈值的计算过程如公式(1)所示。V xnxuiin?112(1)式中:V(x)为特征 x 的方差;n 为样本数量;xi为每个样本的特征值;u 为特征 x 的均值,方差值越大,说明数据的分布越分散,方差值越小,数据分布越集中。当方差值低于预定的阈值时,将该特征删除。2.2.2 构造转换特征创
8、建新的特征以捕捉数据中的模式,特征工程将不同特征进行组合或计算统计指标来创建新特征。使用交互特征创建 2 个或多个特征之间的交互项,以捕捉这些特征之间的关联性。具体方差阈值的计算如公式(2)所示。X(i)=x1x2 (2)式中:X(i)为新的特征交互信息;x1与 x2分别为两个原始特征或变量,可以是数据集中的任何特征。在交互特征的计算过程中将简单的特征相乘,以创造新的特征,这个新特征会捕捉到原始特征之间的关系。2.2.3 PCA 特征降维降维是特征工程中的关键步骤之一,用于减少数据的维度,同时保留尽可能多的信息。高维数据可能会增加计算复杂性、降低模型性能并出现维度灾难问题。主要适应主成分分析(
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