CN116955926A - 一种基于深度学习的银行数据分析方法 - Google Patents

一种基于深度学习的银行数据分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的银行数据分析方法。所述方法包括以下步骤：获取银行业务相关数据，利用异常值检测算法和敏感隐蔽算法得到银行隐蔽信息数据；利用特征提取技术和特征降维算法得到银行业务信息低维数据特征；根据预设的基于深度学习的银行业务数据分析模型得到数据分析结果；基于数据分析结果利用自适应学习率算法得到最优银行业务数据分析模型；利用最优银行业务数据分析模型得到银行数据分析优化结果，并利用增量学习技术得到银行数据分析精确结果，根据银行数据分析精确结果以执行相应的银行业务处理决策。本发明通过多种算法和技术对银行数据的分析，提高银行业务数据的准确性和预测能力。

Description

一种基于深度学习的银行数据分析方法
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的银行数据分析方法。
背景技术
在当前的银行业中，数据分析扮演着至关重要的角色。随着信息技术的快速发展和数据的大规模生成和存储，银行在各个方面都积累了大量的数据。这些数据包括客户个人信息、交易记录、风险评估、市场趋势等。银行通过对这些数据进行分析和挖掘，可以获得有价值的洞察力，从而支持业务决策、风险管理、市场营销等方面。但就目前而言，数据来自不同的系统和部门，存在格式不一致、命名规范不同等问题，并且数据库中存储的无效数据较多，传统的基于深度学习的银行数据处理方法通常采用简单的数据预处理，这些数据会使模型准确性下降和训练时间增加，不能对数据进行充分地预处理，难以提高深度学习模型对银行数据分析的精度和效率。
发明内容
基于此，本发明提供一种基于深度学习的银行数据分析方法，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种基于深度学习的银行数据分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取银行业务相关数据，利用异常值检测算法对银行业务相关数据进行数据异常清洗处理，得到银行规范化数据；并利用敏感隐蔽算法对银行规范化数据进行数据隐蔽数据，得到银行隐蔽信息数据；
步骤S2：利用特征提取技术对银行隐蔽信息数据进行特征提取处理，得到银行业务信息数据关键特征；利用特征降维算法对银行业务信息数据关键特征进行降维处理，得到银行业务信息低维数据特征；
步骤S3：根据预设的基于深度学习的银行业务数据分析模型对银行业务信息低维数据特征进行数据分析，得到数据分析结果；
步骤S4：基于数据分析结果利用自适应学习率算法对银行业务数据分析模型进行网络结构参数优化调整，得到最优银行业务数据分析模型；
步骤S5：利用最优银行业务数据分析模型对数据分析结果进行分析和预测处理，得到银行数据分析优化结果；并利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，得到银行数据分析精确结果；根据银行数据分析精确结果以执行相应的银行业务处理决策。
本发明通过异常值检测算法对银行业务相关数据进行清洗处理，去除异常的数据点，确保数据的准确性和可靠性。然后，应用敏感隐蔽算法对规范化数据进行隐蔽处理，保护银行客户的隐私信息。这样，得到的银行隐蔽信息数据集具备一定的数据质量和隐私保护的特点，为后续的数据分析提供可信的数据基础。利用特征提取技术从银行隐蔽信息数据中提取关键特征。这些关键特征能够反映银行业务的重要属性和变化趋势。然后，通过特征降维算法，将提取到的特征进行降维处理，减少数据的维度。这有助于减少数据维度的冗余信息，提高数据分析的效率，并为后续的模型构建和训练提供更简洁的数据表示。根据预设的基于深度学习的银行业务数据分析模型，对银行业务信息低维数据特征进行数据分析。利用深度学习模型的强大学习能力和特征提取能力，可以发现数据之间的复杂关系和潜在的模式。数据分析的结果可以揭示银行业务的趋势、异常情况和风险因素等重要信息，为后续的决策和优化提供依据。根据预设的基于深度学习的银行业务数据分析模型，对银行业务信息低维数据特征进行数据分析。利用深度学习模型的强大学习能力和特征提取能力，可以发现数据之间的复杂关系和潜在的模式。数据分析的结果可以揭示银行业务的趋势、异常情况和风险因素等重要信息，为后续的决策和优化提供依据。利用优化后的银行业务数据分析模型，对数据分析结果进行进一步的分析和预测处理。这可以帮助银行洞察业务状况、市场趋势和潜在风险，为决策提供更准确的信息和指导。同时，还可以运用增量学习技术对分析结果进行调整处理，以反映数据的动态变化和新的业务情况。最终，根据精确的分析结果，银行可以制定和执行相应的业务处理决策，提高运营效率和风险管理能力。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：从银行内部数据库、第三方数据供应商以及外部公共数据源获取银行业务相关数据，得到银行业务待处理数据；
步骤S12：利用异常值检测算法对银行业务待处理数据进行数据异常清洗处理，得到银行规范化数据；
步骤S13：利用敏感隐蔽算法对银行规范化数据进行数据隐蔽数据，得到银行隐蔽信息数据。
本发明这些数据可能包括客户信息、交易记录、市场数据等。通过多渠道获取数据可以丰富数据的来源和类型，提供更全面的信息基础，为后续的数据分析和决策提供更多的依据。异常值可能是由于数据输入错误、传输问题或其他异常情况导致的异常数据点。通过检测和清洗异常数据，可以确保数据的准确性和一致性，提高后续分析的可信度。隐蔽算法可以对敏感数据进行加密、模糊化或匿名化处理，确保数据在被使用和传输过程中不会暴露敏感信息。这样可以符合隐私保护的法律和道德要求，同时保护客户的隐私权益。
优选地，步骤S12包括以下步骤：
利用异常值检测算法计算每个银行业务待处理数据的异常值，得到每个银行业务待处理数据的异常值；
其中的异常值检测算法的函数公式具体为：
式中，Yi为第i个银行业务待处理数据的异常值，N为银行业务待处理数据中数据点的数量，xi为银行业务待处理数据中的第i个数据点，xj为银行业务待处理数据中的第j个数据点，d(xi，xj)为银行业务待处理数据点xi和xj之间的距离，σ为高斯核函数中的标准偏差参数，γ为高斯核函数中的扩展参数，ι为银行规范化数据的修正值。
本发明构建了一个异常值检测算法，为了得到银行规范化数据，利用异常值检测算法的函数，通过计算数据点之间的差异度量和相似度量来确定每个银行业务待处理数据的异常值，帮助业务数据分析人员快速删除中银行业务待处理数据的异常值异常的银行业务待处理数据，帮助他们更好地处理问题，提高银行数据分析的效率。利用异常检测算法计算数据点之间的差异度量和相似度量来确定每个银行业务待处理数据的异常值，并根据银行业务待处理数据的异常值对银行业务待处理数据进行排序并删除异常值异常的银行业务待处理数据，可以有效提高后续特征处理的效率和准确性，该公式充分考虑了第i个银行业务待处理数据的异常值Yi，银行业务待处理数据中数据点的数量N，银行业务待处理数据中的第i个数据点xi，银行业务待处理数据中的第j个数据点xj，银行业务待处理数据点xi和xj之间的距离d(xi，xj)，高斯核函数中的标准偏差参数σ，高斯核函数/>中的扩展参数γ，其中d(xi,xj)可以是欧式距离、曼哈顿距离等等，σ用于控制异常检测数据比较严格还是宽松，γ用于控制高斯核函数的形状，/>表示数据点之间的高斯核函数，用于表示xi与其它数据点的相似程度，/>是两个数据点之间的高斯核函数，用于表示它们之间的相似程度，/>是对所有数据点之间的距离求和，/>是归一化因子，将整个式子缩放到1的范围内，使结果易于解释。同时，该公式中的银行业务待处理数据的异常值修正系数μ可以根据实际情况进行调整，从而提高异常检测算法的准确性和适用性。
按每个银行业务待处理数据的异常值对银行业务待处理数据进行排序，删除其中银行业务待处理数据的异常值异常的银行业务待处理数据，得到银行规范化数据。
本发明通过计算每个数据点的异常值，可以帮助发现可能存在的异常情况或与正常业务模式不符的情况。这有助于银行及时发现潜在的风险或问题，并采取相应的措施加以解决。异常值的计算和分析有助于识别异常模式或异常行为。这可以为银行业务提供洞察力，帮助发现异常交易、欺诈行为等，并采取适当的措施进行管理和防范通过筛选和删除异常值，可以过滤掉数据中的异常噪声、错误数据或干扰数据，从而得到更干净、可靠、准确的银行规范化数据。这为后续的分析和建模提供了更好的数据基础。使用银行规范化数据进行分析和建模可以提高决策的准确性和可靠性，异常值的检测和处理使得数据更能反映银行的正常业务情况，从而更好地支持决策过程。
优选地，步骤S13中的敏感隐蔽算法的函数公式具体为：
式中，f(x,y,z,t)为敏感隐蔽算法函数，x为待隐蔽的银行规范化数据，y和z均为银行规范化数据中的随机噪声项，t为当前时间变量，t'为时间积分变量，α1,α2,β1,β2均为线性变换调和平滑系数，K(x-t')为敏感隐蔽算法的核函数，为敏感隐蔽算法函数的修正值。
本发明构建了一个敏感隐蔽算法的函数公式，用于将待隐蔽的银行规范化数据与随机噪声项进行综合处理，以保护敏感信息的隐私和安全，敏感隐蔽算法函数通过将待隐蔽的数据与随机噪声项进行综合处理，并引入时间变量和平滑系数，以及核函数和修正值，可以实现对敏感数据的有效保护，该公式充分考虑了敏感隐蔽算法函数f(x,y,z,t)，待隐蔽的银行规范化数据x，银行规范化数据中的随机噪声项y和z均，当前时间变量t，时间积分变量t'，线性变换调和平滑系数α1,α2,β1,β2，敏感隐蔽算法的核函数K(x-t')。其中，f(x,y,z,t)的输入是待隐蔽的银行规范化数据x、银行规范化数据中的随机噪声项y和z，以及当前时间变量t，该函数的输出是对隐蔽数据的处理结果；时间积分变量t'通过积分将时间的影响纳入计算，以考虑数据随时间的变化趋势；线性变换调和平滑系数α1,α2,β1,β2用于调整随机噪声项与时间的关系，这些系数的选择可以平衡隐蔽性和数据可用性，使得处理后的数据在保护隐私同时保持一定程度的可用性；核函数K(x-t')在整个积分过程中起到权重和平滑的作用。该函数：过引入随机噪声项和核函数的平滑处理，敏感数据得到了有效的隐蔽保护，减少了敏感信息的泄露风险，通过线性变换调和平滑系数和修正值的设置，可以在保护隐私的同时，尽量保持数据的可用性和有意义性，引入时间积分变量和时间相关的系数，能够考虑数据随时间的变化趋势，更好地应对时间序列数据处理的需求，算法的参数可以根据具体应用场景进行调整，以满足特定的隐私需求和数据处理要求。同时，该公式中的敏感隐蔽算法修正系数l可修正值的引入可以对结果进行微调，以满足特定的要求或约束条件。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：利用特征提取技术对银行隐蔽信息数据进行特征提取处理，得到银行隐蔽信息数据特征；
步骤S22：利用特征重要性判断函数对银行隐蔽信息数据特征进行权重判断处理，得到银行业务信息数据关键特征；
其中，特征重要性判断函数的公式如下所示：
式中，F(s)为特征重要性判断函数，n为银行隐蔽信息数据特征的数量，zv为第v个银行隐蔽信息数据特征，ωv为第v个银行隐蔽信息数据特征的权重，φ(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的权重贡献函数，β为正则化参数，G(u)为高斯核函数，u为关于银行隐蔽信息数据特征的偏移变量，μ为银行隐蔽信息数据特征的加权平均值，ψv为第v个银行隐蔽信息数据特征的重要系数，ρv为第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献参数，ξv为第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献参数，f1(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献函数，f2(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献函数，g为积分算子，Wv为第v个银行隐蔽信息数据特征在积分算子g中的权重参数，kv为第v个银行隐蔽信息数据特征的变化调和平滑参数，t1为银行隐蔽信息数据特征重要性判断的起始时间，t2为银行隐蔽信息数据特征重要性判断的终止时间，h(t，kv)为特征变化趋势函数，δ为特征重要性判断函数的修正值；
本发明构建了一个特征重要性判断函数公式，用判断银行隐蔽信息数据特征中的特征重要性，其结合了风险评估贡献参数、用户信用评估贡献参数、加权平均值等多种因素，综合考虑各个特征的贡献，从而确定其在分析过程中的相对重要性。根据银行隐蔽信息数据特征的权重，选出银行业务信息数据的关键特征，这些关键特征可用于设计更优的银行业务模型和预测模型。该公式充分考虑了特征重要性判断函数F(s)，银行隐蔽信息数据特征的数量n，第v个银行隐蔽信息数据特征zv，第v个银行隐蔽信息数据特征的权重ωv，第v个银行隐蔽信息数据特征的权重贡献函数φ(zv)，正则化参数β，高斯核函数G(u)，关于银行隐蔽信息数据特征的偏移变量u，银行隐蔽信息数据特征的加权平均值μ，第v个银行隐蔽信息数据特征的重要系数ψv，第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献参数ρv，第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献参数ξv，第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献函数f1(zv)，第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献函数f2(zv)，积分算子g，第v个银行隐蔽信息数据特征在积分算子g中的权重参数Wv，第v个银行隐蔽信息数据特征的变化调和平滑参数kv，银行隐蔽信息数据特征重要性判断的起始时间t1，银行隐蔽信息数据特征重要性判断的终止时间t2，特征变化趋势函数h(t，kv)，特征重要性判断函数的修正值δ；其中第v个银行隐蔽信息数据特征的权重ωv由特征重要系数ψv和特征贡献函数的线性组合得到，第v个银行隐蔽信息数据特征的权重贡献函数φ(zv)用于衡量该特征对整体函数F(s)的贡献度，正则化参数β用于平衡权重的大小和过拟合的影响，高斯核函数G(u)用于衡量特征值与其加权平均值之间的相似性，银行隐蔽信息数据特征的加权平均值μ用于衡量数据的中心位置，ψv用于衡量特征的重要性，第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献参数ρv用于衡量特征对风险评估的贡献度，第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献参数ξv用于衡量特征对用户信用评估的贡献度，第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献函数f1(zv)用于计算特征在风险评估中的影响，第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献函数f2(zv)用于计算特征在用户信用评估中的影响，积分算子g用于衡量特征变化的趋势，第v个银行隐蔽信息数据特征在积分算子g中的权重参数Wv调节特征变化对特征重要性的影响，第v个银行隐蔽信息数据特征的变化调和平滑参数kv用于平滑特征的变化趋势，银行隐蔽信息数据特征重要性判断的起始时间t1和银行隐蔽信息数据特征重要性判断的终止时间t2用于限定特征重要性的计算范围，特征变化趋势函数h(t，kv)描述特征随时间变化的趋势，特征重要性判断函数的修正值δ用于对函数进行调整和修正。通过筛选关键特征，可以有效地简化模型结构，提高模型的泛化能力和可解释性。
步骤S23：利用特征降维算法对银行业务信息数据关键特征进行降维处理，得到银行业务信息低维数据特征；
其中，特征降维算法的函数公式如下所示：
式中，Y为银行业务信息低维数据特征，p为银行业务信息数据关键特征的维数，q为银行业务信息数据关键特征的数量，为核函数系数，c为积分变量，/>为核系数，pr为高斯密度函数，xr为第r个银行业务信息数据关键特征，ξ为银行业务信息低维数据特征的修正值。
本发明构建了一个特征降维算法函数公式，用于银行业务信息低维数据特征，通过综合考虑银行业务信息数据的关键特征、高斯密度函数和核函数系数，对银行业务信息数据关键特征进行积分计算，得到一个低维数据特征。该公式充分考虑了银行业务信息低维数据特征Y，银行业务信息数据关键特征的维数p，银行业务信息数据关键特征的数量q，核函数系数积分变量x，核系数/>高斯密度函数pr，第r个银行业务信息数据关键特征xr。其中，/>表示银行业务信息数据关键特征的高斯密度函数的乘积，高斯密度函数常用于描述概率密度分布，它在特征空间中呈现出类似钟形的曲线形状，p个高斯密度函数的乘积表示了数据在每个关键特征上的分布情况，通过计算乘积，我们可以获得数据在整个特征空间中的概率密度分布信息；/>这部分表示银行业务信息数据关键特征的核函数的加权和，核函数通常用来衡量两个样本之间的相似性，在这里，计算了积分变量c与每个关键特征xr之间的距离(||c-xr||)，并将其通过核函数进行加权计算，核函数的系数/>用于调节不同核函数的权重，从而控制每个关键特征对结果的影响程度，距离除以核系数/>是为了尺度归一化；这是整个函数公式的输出结果Y，表示银行业务信息低维数据的特征，它是对数据关键特征分布和核函数加权计算的积分结果，通过这个公式，可以将原始高维数据降维到低维的特征表示，以便更好地进行数据分析和理解。
本发明通过使用特征提取技术从原始的银行隐蔽信息数据中提取特征，特征提取可以将复杂的原始数据转换为更简洁、易于处理的特征向量或特征集合。通过提取和选择合适的特征，可以减少数据的维度，去除冗余信息，并保留最具代表性的信息。这样做有助于提高后续数据处理和分析的效率，同时能够帮助发现潜在的数据模式和关联。利用特征重要性判断函数对从上一步中提取的银行隐蔽信息数据特征进行权重判断处理。特征重要性判断函数综合考虑了多个因素，如特征的贡献度、风险评估、用户信用评估等，并结合正则化参数、高斯核函数等进行计算。通过对特征进行权重判断，可以确定银行业务信息数据中的关键特征，即对目标任务具有重要意义和影响的特征。这样可以缩小数据的范围，集中分析和处理与目标任务相关的重要特征，提高数据分析的准确性和效率。利用特征降维算法对经过特征选择的银行业务信息数据关键特征进行降维处理。特征降维是通过减少特征数量和保留数据的主要变化模式来减少数据维度的方法。通过降维，可以更好地可视化和理解数据，减少存储和计算成本，并有助于避免过拟合等问题。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：将银行业务信息低维数据特征划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；
步骤S32：构建基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型，其中银行业务数据分析模型包括模型训练、模型验证和模型测试；
步骤S33：将训练数据集输入至基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型进行模型训练，得到验证模型；并通过数据分析损失函数将验证数据集输入至验证模型进行参数调优，以生成测试模型；
其中，数据分析损失函数的公式如下所示：
其中，L(θ)为数据分析损失函数，θ为银行业务数据分析模型参数，ε为银行业务信息低维数据特征数据，εi为第i个银行业务信息低维数据特征数据，εi+1为第i+1个银行业务信息低维数据特征数据，y(ε)为银行业务真实的在ε上的值，f(ε；θ)为银行业务数据分析模型在ε上的预测值，λ1和λ2为正则化参数，p为范数，Δ为差分正则化，为数据分析损失函数的修正值；
本发明构建了一个数据分析损失函数公式，用于对验证模型的参数调整，通过衡量模型预测值与真实值之间的差异，优化该损失函数来训练和调优银行业务数据分析模型。这个数据分析损失函数公式充分考虑了数据分析损失函数L(θ)，银行业务数据分析模型参数θ，银行业务信息低维数据特征数据ε，第i个银行业务信息低维数据特征数据εi，第i+1个银行业务信息低维数据特征数据εi+1，银行业务真实的在ε上的值y(ε)，银行业务数据分析模型在ε上的预测值f(ε；θ)，正则化参数λ1、λ2，范数p，差分正则化Δ；其中，(f(ε；θ)-y(ε))2这部分衡量了银行业务数据分析模型的预测值与真实值之间的平方差，最小化这部分可以使银行业务数据分析模型的预测尽可能接近真实值；这部分是正则化项，用于限制银行业务数据分析模型预测的导数的范数，通过银行业务数据分析控制模型的平滑性，可以避免过拟合和噪声的影响；Δ这部分是差分正则化项，通过比较相邻特征之间的导数差异来惩罚模型的不连续性，最小化Δ可以使模型更加平滑，即在特征空间中具有较低的变化率；/>是数据分析损失函数的修正值，它可以用来调整整体损失函数的范围，确保优化过程的稳定性。
步骤S34：将测试数据集输入至经过参数优化后的测试模型进行模型测试，得到优化的银行业务数据分析模型；将银行业务信息低维数据特征重新输入到优化的银行业务数据分析模型中进行数据分析，得到数据分析结果。
本发明通过将银行业务信息低维数据特征划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集的主要目的是为了进行模型的训练、验证和测试，以评估模型的性能，这种划分可以帮助我们验证模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的性能，同时，训练数据集用于训练模型的参数，验证数据集用于调优模型的超参数或验证模型的性能，而测试数据集用于评估最终模型的性能。通过构建基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型，可以利用神经网络的强大的模式识别和特征提取能力对银行业务数据进行分析，这种模型的构建包括模型训练、模型验证和模型测试。首先将训练数据集输入到基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型中进行模型训练，得到一个初始的模型。然后，通过数据分析损失函数对验证数据集进行参数调优，以测试模型。将测试数据集输入到经过参数优化的模型中进行测试，可以评估模型在未见过数据上的性能表现，有助于确定模型在真实场景中的准确性、稳定性和泛化能力，进一步验证模型是否具有实际应用的潜力；将银行业务信息的低维数据特征输入到优化的模型中，可以得到数据分析的结果，可以帮助银行业务决策者和分析师理解数据的模式、关系和趋势，揭示潜在的业务洞察和机会，通过深入分析数据，可以更好地了解客户行为、风险管理、市场预测等方面，从而做出更明智的决策。
优选地，步骤S4中的自适应学习率算法的函数公式如下所示：
其中，time为网络结果参数优化迭代次数，为第time+1次迭代的银行业务数据分析模型参数，/>为第time次迭代的银行业务数据分析模型参数，η为学习率，o为数据分析结果的数量，gtime,τ为第time次迭代中第τ个银行业务信息低维数据特征数的梯度，/>为损失函数，/>为拉普拉斯变换，k为银行业务数据分析模型参数的修正值。
本发明构建了一个自适应学习率算法的函数公式，用于对银行业务数据分析模型进行网络结构参数优化，以得到最优的银行业务数据分析模型。通过自适应学习率算法对模型的网络结构参数进行优化调整，可以进一步提升模型的性能和准确性，能够改善模型在银行业务数据分析过程中的预测能力和泛化能力。通过进行参数优化调整，可以找到银行业务数据分析模型的最优配置，这样得到的最优模型能够更好地适应数据的特点，提高数据分析和预测的准确性和效果。自适应学习率算法的函数公式充分考虑了网络结果参数优化迭代次数time，第time+1次迭代的银行业务数据分析模型参数第time次迭代的银行业务数据分析模型参数/>学习率η，数据分析结果的数量o，第time次迭代中第τ个银行业务信息低维数据特征数的梯度gtime,τ；其中，学习率η控制了每次迭代中参数更新的步幅，较高的学习率可能导致模型震荡或发散，而较低的学习率可能导致模型收敛缓慢；是一项关于梯度平方和的累加项，表示历史梯度平方和的累计值，用于根据过去的梯度信息来调整学习率；/>表示数据分析损失函数的一阶导数关于参数的积分，它衡量了数据分析损失函数对参数变化的敏感性；/>是一个正则项，用于控制模型的复杂性，以避免过拟合，它在参数优化中起到正则化的作用；κ是银行业务数据分析模型参数的修正值，用于平衡梯度和积分项对学习率的影响。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用最优银行业务数据分析模型对数据分析结果进行分析和预测处理，得到银行数据分析优化结果；
步骤S52：利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，得到银行数据分析精确结果；
步骤S53：根据银行数据分析精确结果制定相应的银行业务处理分析报告，利用银行业务处理分析报告以执行相应的银行业务处理决策。
本发明利用最优银行业务数据分析模型对数据分析结果进行分析和预测处理，得到银行数据分析优化结果，通过使用最优的银行业务数据分析模型对原始数据进行处理和分析，从而获得优化后的结果。通过数据分析和预测处理，可以揭示潜在的趋势、模式和关联性，进而为银行业务提供洞察力和优化方案。利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，得到银行数据分析精确结果，通过使用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，进一步提高数据分析的准确性和精确性；增量学习技术可以在已有模型的基础上实时学习和更新，以适应新的数据和变化的环境，从而使数据分析结果更加准确和可靠。根据银行数据分析精确结果制定相应的银行业务处理分析报告，利用银行业务处理分析报告以执行相应的银行业务处理决策。这一步骤的有益效果是基于银行数据分析精确结果制定相应的业务处理分析报告。报告中可以包括对问题、机会和风险的评估，以及建议的优化策略和决策方案。通过分析报告，银行管理层和决策者可以更好地理解业务情况和趋势，做出基于数据和分析的决策，以优化银行业务运营和提升绩效。综合以上三个步骤，银行可以通过数据分析和预测处理得到优化结果，利用增量学习技术进一步提高分析精确性，并根据精确结果制定业务处理分析报告，为银行业务决策提供支持。这些步骤的有益效果包括提升数据分析的准确性、洞察力和可靠性，以及优化银行业务运营和决策的能力。
附图说明
图1为本发明一种基于深度学习的银行数据分析方法的步骤流程示意图；
图2为图1中步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图；
图5为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
为实现上述目的，请参阅图1至图5，本发明提供一种基于深度学习的银行数据分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取银行业务相关数据，利用异常值检测算法对银行业务相关数据进行数据异常清洗处理，得到银行规范化数据；并利用敏感隐蔽算法对银行规范化数据进行数据隐蔽数据，得到银行隐蔽信息数据；
步骤S2：利用特征提取技术对银行隐蔽信息数据进行特征提取处理，得到银行业务信息数据关键特征；利用特征降维算法对银行业务信息数据关键特征进行降维处理，得到银行业务信息低维数据特征；
步骤S3：根据预设的基于深度学习的银行业务数据分析模型对银行业务信息低维数据特征进行数据分析，得到数据分析结果；
步骤S4：基于数据分析结果利用自适应学习率算法对银行业务数据分析模型进行网络结构参数优化调整，得到最优银行业务数据分析模型；
步骤S5：利用最优银行业务数据分析模型对数据分析结果进行分析和预测处理，得到银行数据分析优化结果；并利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，得到银行数据分析精确结果；根据银行数据分析精确结果以执行相应的银行业务处理决策。
本发明实施例中，参考图1所示，为本发明一种基于深度学习的银行数据分析方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于深度学习的银行数据分析方法的步骤包括：
步骤S1：获取银行业务相关数据，利用异常值检测算法对银行业务相关数据进行数据异常清洗处理，得到银行规范化数据；并利用敏感隐蔽算法对银行规范化数据进行数据隐蔽数据，得到银行隐蔽信息数据；
本发明实施例通过银行内部数据库、第三方数据供应商以及外部公共数据源获取银行业务相关数据，得到银行业务待处理数据，这些数据可能包括客户的交易记录、账户余额、贷款信息等。然后，通过异常值检测算法对银行业务待处理数据进行分析，以检测和识别出可能存在的异常值，异常值可能是输入错误、噪声数据或者是潜在的欺诈行为，一旦异常值被检测出来，相应的清洗处理将被执行，以确保银行业务数据的准确性和一致性，得到银行规范化数据。然后，通过设置一个合适的敏感隐蔽算法，对银行规范化数据进行数据隐蔽处理，确保客户隐私信息的保密，得到银行隐蔽信息数据。
步骤S2：利用特征提取技术对银行隐蔽信息数据进行特征提取处理，得到银行业务信息数据关键特征；利用特征降维算法对银行业务信息数据关键特征进行降维处理，得到银行业务信息低维数据特征；
本发明实施例通过利用特征提取技术对银行隐蔽信息数据进行特征提取处理，从银行隐蔽信息数据中提取最具有代表性和有区分度的特征，以更好地描述和区分不同类别的银行业务信息，得到银行业务信息数据关键特征。然后，通过设置一个合适的特征降维算法对银行业务信息数据关键特征进行降维处理，减少计算复杂度、消除冗余特征并提高模型训练和数据分析的效率，得到银行业务信息低维数据特征。
步骤S3：根据预设的基于深度学习的银行业务数据分析模型对银行业务信息低维数据特征进行数据分析，得到数据分析结果；
本发明实施例首先将银行业务信息低维数据特征划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集：训练数据集是用来训练银行业务数据分析模型的数据集，模型将在这些数据上进行学习和优化；验证数据集用于模型的验证和参数调优，通过在验证数据集上评估模型的性能，可以根据验证结果对模型的参数进行调整，以提高模型的准确性和泛化能力；测试数据集用于评估经过参数优化的模型的性能。通过构建一个基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型，将训练数据集输入到基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型进行模型训练，训练过程中使用的损失函数是数据分析损失函数，用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异，训练过程将得到一个验证模型，即在验证数据集上具有较好性能的模型，进一步，通过在验证模型上进行参数调优，可以生成一个经过参数优化的测试模型，模型经过参数调优后，可以得到一个优化的银行业务数据分析模型，它具有较好的泛化能力，并能够根据输入的低维数据特征进行准确的数据分析。
步骤S4：基于数据分析结果利用自适应学习率算法对银行业务数据分析模型进行网络结构参数优化调整，得到最优银行业务数据分析模型；
本发明实施例通过构建一个合适的自适应学习率算法的公式，用于基于深度学习的银行业务数据分析模型进行网络结构参数的优化调整，可以调整包括网络层的数量、隐藏层的节点数量、激活函数的选择以及正则化技术的应用等；通过优化模型的网络结构参数，可以使模型更好地适应银行业务数据的特征，提高模型的准确性和性能。
步骤S5：利用最优银行业务数据分析模型对数据分析结果进行分析和预测处理，得到银行数据分析优化结果；并利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，得到银行数据分析精确结果；根据银行数据分析精确结果以执行相应的银行业务处理决策。
本发明实施例利用最优的银行业务数据分析模型，对数据分析结果进行分析和预测处理。这可以包括识别银行业务数据中的模式、趋势和异常情况，以及进行风险评估和预测等。通过对数据的分析和预测，可以为银行决策提供指导和支持。此外，还可以利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理；增量学习是一种在线学习技术，它可以在新数据到达时更新和改善模型，以便模型可以持续地适应和学习新的银行业务数据。通过增量学习，可以保持银行数据分析的实时性和精确性。最后，根据银行数据分析的精确结果，可以执行相应的银行业务处理决策；这可能涉及制定风险控制策略、客户分类和推荐、营销活动规划等。银行可以根据数据分析的结果来做出决策，以优化业务流程和提供更好的客户体验。
本发明通过异常值检测算法对银行业务相关数据进行清洗处理，去除异常的数据点，确保数据的准确性和可靠性。然后，应用敏感隐蔽算法对规范化数据进行隐蔽处理，保护银行客户的隐私信息。这样，得到的银行隐蔽信息数据集具备一定的数据质量和隐私保护的特点，为后续的数据分析提供可信的数据基础。利用特征提取技术从银行隐蔽信息数据中提取关键特征。这些关键特征能够反映银行业务的重要属性和变化趋势。然后，通过特征降维算法，将提取到的特征进行降维处理，减少数据的维度。这有助于减少数据维度的冗余信息，提高数据分析的效率，并为后续的模型构建和训练提供更简洁的数据表示。根据预设的基于深度学习的银行业务数据分析模型，对银行业务信息低维数据特征进行数据分析。利用深度学习模型的强大学习能力和特征提取能力，可以发现数据之间的复杂关系和潜在的模式。数据分析的结果可以揭示银行业务的趋势、异常情况和风险因素等重要信息，为后续的决策和优化提供依据。根据预设的基于深度学习的银行业务数据分析模型，对银行业务信息低维数据特征进行数据分析。利用深度学习模型的强大学习能力和特征提取能力，可以发现数据之间的复杂关系和潜在的模式。数据分析的结果可以揭示银行业务的趋势、异常情况和风险因素等重要信息，为后续的决策和优化提供依据。利用优化后的银行业务数据分析模型，对数据分析结果进行进一步的分析和预测处理。这可以帮助银行洞察业务状况、市场趋势和潜在风险，为决策提供更准确的信息和指导。同时，还可以运用增量学习技术对分析结果进行调整处理，以反映数据的动态变化和新的业务情况。最终，根据精确的分析结果，银行可以制定和执行相应的业务处理决策，提高运营效率和风险管理能力。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：从银行内部数据库、第三方数据供应商以及外部公共数据源获取银行业务相关数据，得到银行业务待处理数据；
步骤S12：利用异常值检测算法对银行业务待处理数据进行数据异常清洗处理，得到银行规范化数据；
步骤S13：利用敏感隐蔽算法对银行规范化数据进行数据隐蔽数据，得到银行隐蔽信息数据。
作为本发明的一个实施例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：从银行内部数据库、第三方数据供应商以及外部公共数据源获取银行业务相关数据，得到银行业务待处理数据；
本发明实施例通过银行内部数据库、第三方数据供应商以及外部公共数据源获取银行业务相关数据，得到银行业务待处理数据，这些数据可能包括客户的交易记录、账户余额、贷款信息等。
步骤S12：利用异常值检测算法对银行业务待处理数据进行数据异常清洗处理，得到银行规范化数据；
本发明实施例通过异常值检测算法对银行业务待处理数据进行分析，以检测和识别出可能存在的异常值，异常值可能是输入错误、噪声数据或者是潜在的欺诈行为，一旦异常值被检测出来，相应的清洗处理将被执行，以确保银行业务数据的准确性和一致性，得到银行规范化数据。
步骤S13：利用敏感隐蔽算法对银行规范化数据进行数据隐蔽数据，得到银行隐蔽信息数据。
本发明实施例通过设置一个合适的敏感隐蔽算法，对银行规范化数据进行数据隐蔽处理，确保客户隐私信息的保密，得到银行隐蔽信息数据。
本发明这些数据可能包括客户信息、交易记录、市场数据等。通过多渠道获取数据可以丰富数据的来源和类型，提供更全面的信息基础，为后续的数据分析和决策提供更多的依据。异常值可能是由于数据输入错误、传输问题或其他异常情况导致的异常数据点。通过检测和清洗异常数据，可以确保数据的准确性和一致性，提高后续分析的可信度。隐蔽算法可以对敏感数据进行加密、模糊化或匿名化处理，确保数据在被使用和传输过程中不会暴露敏感信息。这样可以符合隐私保护的法律和道德要求，同时保护客户的隐私权益。
优选地，步骤S12包括以下步骤：
利用异常值检测算法计算每个银行业务待处理数据的异常值，得到每个银行业务待处理数据的异常值；
本发明实施例通过利用异常值检测法计算每个银行业务待处理数据的异常值，以得到每个银行业务待处理数据的异常值，方便后续对异常值异常的数据进行删除操作。
其中的异常值检测算法的函数公式具体为：
式中，Yi为第i个银行业务待处理数据的异常值，N为银行业务待处理数据中数据点的数量，xi为银行业务待处理数据中的第i个数据点，xj为银行业务待处理数据中的第j个数据点，d(xi，xj)为银行业务待处理数据点xi和xj之间的距离，σ为高斯核函数中的标准偏差参数，γ为高斯核函数中的扩展参数，ι为银行规范化数据的修正值。
本发明实施例通过银行业务待处理数据的异常值对对应的银行业务待处理数据进行排序，删除其中银行业务待处理数据的异常值异常的银行业务待处理数据，剩下的银行业务待处理数据就是经过异常值检测和处理的银行规范化数据。这些数据可以用于进一步的分析、建模。
本发明构建了一个异常值检测算法，为了得到银行规范化数据，利用异常值检测算法的函数，通过计算数据点之间的差异度量和相似度量来确定每个银行业务待处理数据的异常值，帮助业务数据分析人员快速删除中银行业务待处理数据的异常值异常的银行业务待处理数据，帮助他们更好地处理问题，提高银行数据分析的效率。利用异常检测算法计算数据点之间的差异度量和相似度量来确定每个银行业务待处理数据的异常值，并根据银行业务待处理数据的异常值对银行业务待处理数据进行排序并删除异常值异常的银行业务待处理数据，可以有效提高后续特征处理的效率和准确性，该公式充分考虑了第i个银行业务待处理数据的异常值Yi，银行业务待处理数据中数据点的数量N，银行业务待处理数据中的第i个数据点xi，银行业务待处理数据中的第j个数据点xj，银行业务待处理数据点xi和xj之间的距离d(xi，xj)，高斯核函数中的标准偏差参数σ，高斯核函数/>中的扩展参数γ，其中d(xi,xj)可以是欧式距离、曼哈顿距离等等，σ用于控制异常检测数据比较严格还是宽松，γ用于控制高斯核函数的形状，/>表示数据点之间的高斯核函数，用于表示xi与其它数据点的相似程度，/>是两个数据点之间的高斯核函数，用于表示它们之间的相似程度，/>是对所有数据点之间的距离求和，/>是归一化因子，将整个式子缩放到1的范围内，使结果易于解释。同时，该公式中的银行业务待处理数据的异常值修正系数μ可以根据实际情况进行调整，从而提高异常检测算法的准确性和适用性。
按每个银行业务待处理数据的异常值对银行业务待处理数据进行排序，删除其中银行业务待处理数据的异常值异常的银行业务待处理数据，得到银行规范化数据。
本发明通过计算每个数据点的异常值，可以帮助发现可能存在的异常情况或与正常业务模式不符的情况。这有助于银行及时发现潜在的风险或问题，并采取相应的措施加以解决。异常值的计算和分析有助于识别异常模式或异常行为。这可以为银行业务提供洞察力，帮助发现异常交易、欺诈行为等，并采取适当的措施进行管理和防范通过筛选和删除异常值，可以过滤掉数据中的异常噪声、错误数据或干扰数据，从而得到更干净、可靠、准确的银行规范化数据。这为后续的分析和建模提供了更好的数据基础。使用银行规范化数据进行分析和建模可以提高决策的准确性和可靠性，异常值的检测和处理使得数据更能反映银行的正常业务情况，从而更好地支持决策过程。
优选地，步骤S13中的敏感隐蔽算法的函数公式具体为：
式中，f(x，y，z，t)为敏感隐蔽算法函数，x为待隐蔽的银行规范化数据，y和z均为银行规范化数据中的随机噪声项，t为当前时间变量，t′为时间积分变量，α1，α2，β1，β2均为线性变换调和平滑系数，K(x-t′)为敏感隐蔽算法的核函数，为敏感隐蔽算法函数的修正值。/>
本发明构建了一个敏感隐蔽算法的函数公式，用于将待隐蔽的银行规范化数据与随机噪声项进行综合处理，以保护敏感信息的隐私和安全，敏感隐蔽算法函数通过将待隐蔽的数据与随机噪声项进行综合处理，并引入时间变量和平滑系数，以及核函数和修正值，可以实现对敏感数据的有效保护，该公式充分考虑了敏感隐蔽算法函数f(x，y，z，t)，待隐蔽的银行规范化数据x，银行规范化数据中的随机噪声项y和z均，当前时间变量t，时间积分变量t′，线性变换调和平滑系数α1，α2，β1，β2，敏感隐蔽算法的核函数K(x-t′)。其中，f(x，y，z，t)的输入是待隐蔽的银行规范化数据x、银行规范化数据中的随机噪声项y和z，以及当前时间变量t，该函数的输出是对隐蔽数据的处理结果；时间积分变量t′通过积分将时间的影响纳入计算，以考虑数据随时间的变化趋势；线性变换调和平滑系数α1，α2，β1，β2用于调整随机噪声项与时间的关系，这些系数的选择可以平衡隐蔽性和数据可用性，使得处理后的数据在保护隐私同时保持一定程度的可用性；核函数K(x-t′)在整个积分过程中起到权重和平滑的作用。该函数：过引入随机噪声项和核函数的平滑处理，敏感数据得到了有效的隐蔽保护，减少了敏感信息的泄露风险，通过线性变换调和平滑系数和修正值的设置，可以在保护隐私的同时，尽量保持数据的可用性和有意义性，引入时间积分变量和时间相关的系数，能够考虑数据随时间的变化趋势，更好地应对时间序列数据处理的需求，算法的参数可以根据具体应用场景进行调整，以满足特定的隐私需求和数据处理要求。同时，该公式中的敏感隐蔽算法修正系数l可修正值的引入可以对结果进行微调，以满足特定的要求或约束条件。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：利用特征提取技术对银行隐蔽信息数据进行特征提取处理，得到银行隐蔽信息数据特征；
步骤S22：利用特征重要性判断函数对银行隐蔽信息数据特征进行权重判断处理，得到银行业务信息数据关键特征；
其中，特征重要性判断函数的公式如下所示：
式中，F(s)为特征重要性判断函数，n为银行隐蔽信息数据特征的数量，zv为第v个银行隐蔽信息数据特征，ωv为第v个银行隐蔽信息数据特征的权重，φ(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的权重贡献函数，β为正则化参数，G(u)为高斯核函数，u为关于银行隐蔽信息数据特征的偏移变量，μ为银行隐蔽信息数据特征的加权平均值，ψv为第v个银行隐蔽信息数据特征的重要系数，ρv为第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献参数，ξv为第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献参数，f1(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献函数，f2(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献函数，g为积分算子，Wv为第v个银行隐蔽信息数据特征在积分算子g中的权重参数，kv为第v个银行隐蔽信息数据特征的变化调和平滑参数，t1为银行隐蔽信息数据特征重要性判断的起始时间，t2为银行隐蔽信息数据特征重要性判断的终止时间，h(t，kv)为特征变化趋势函数，δ为特征重要性判断函数的修正值；
作为本发明的一个实施例，参考图3所示，为图1中步骤S2的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：利用特征提取技术对银行隐蔽信息数据进行特征提取处理，得到银行隐蔽信息数据特征；
本发明实施例通过利用特征提取技术对银行隐蔽信息数据进行特征提取处理，从银行隐蔽信息数据中提取最具有代表性和有区分度的特征，以更好地描述和区分不同类别的银行业务信息，得到银行业务信息数据关键特征。
步骤S22：利用特征重要性判断函数对银行隐蔽信息数据特征进行权重判断处理，得到银行业务信息数据关键特征；
本发明实施例通过设置一个合适的特征重要性判断函数对银行业务信息数据关键特征进行权重判断处理，用判断银行隐蔽信息数据特征中的特征重要性，其结合了风险评估贡献参数、用户信用评估贡献参数、加权平均值等多种因素，综合考虑各个特征的贡献，从而确定其在分析过程中的相对重要性，得到银行业务信息数据关键特征。
其中，特征重要性判断函数的公式如下所示：
式中，F(s)为特征重要性判断函数，n为银行隐蔽信息数据特征的数量，zv为第v个银行隐蔽信息数据特征，ωv为第v个银行隐蔽信息数据特征的权重，φ(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的权重贡献函数，β为正则化参数，G(u)为高斯核函数，u为关于银行隐蔽信息数据特征的偏移变量，μ为银行隐蔽信息数据特征的加权平均值，ψv为第v个银行隐蔽信息数据特征的重要系数，ρv为第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献参数，ξv为第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献参数，f1(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献函数，f2(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献函数，g为积分算子，Wv为第v个银行隐蔽信息数据特征在积分算子g中的权重参数，kv为第v个银行隐蔽信息数据特征的变化调和平滑参数，t1为银行隐蔽信息数据特征重要性判断的起始时间，t2为银行隐蔽信息数据特征重要性判断的终止时间，h(t，kv)为特征变化趋势函数，δ为特征重要性判断函数的修正值；
本发明构建了一个特征重要性判断函数公式，用判断银行隐蔽信息数据特征中的特征重要性，其结合了风险评估贡献参数、用户信用评估贡献参数、加权平均值等多种因素，综合考虑各个特征的贡献，从而确定其在分析过程中的相对重要性。根据银行隐蔽信息数据特征的权重，选出银行业务信息数据的关键特征，这些关键特征可用于设计更优的银行业务模型和预测模型。该公式充分考虑了特征重要性判断函数F(s)，银行隐蔽信息数据特征的数量n，第v个银行隐蔽信息数据特征zv，第v个银行隐蔽信息数据特征的权重ωv，第v个银行隐蔽信息数据特征的权重贡献函数φ(zv)，正则化参数β，高斯核函数G(u)，关于银行隐蔽信息数据特征的偏移变量u，银行隐蔽信息数据特征的加权平均值μ，第v个银行隐蔽信息数据特征的重要系数ψv，第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献参数ρv，第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献参数ξv，第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献函数f1(zv)，第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献函数f2(zv)，积分算子g，第v个银行隐蔽信息数据特征在积分算子g中的权重参数Wv，第v个银行隐蔽信息数据特征的变化调和平滑参数kv，银行隐蔽信息数据特征重要性判断的起始时间t1，银行隐蔽信息数据特征重要性判断的终止时间t2，特征变化趋势函数h(t，kv)，特征重要性判断函数的修正值δ；其中第v个银行隐蔽信息数据特征的权重ωv由特征重要系数ψv和特征贡献函数的线性组合得到，第v个银行隐蔽信息数据特征的权重贡献函数φ(zv)用于衡量该特征对整体函数F(s)的贡献度，正则化参数β用于平衡权重的大小和过拟合的影响，高斯核函数G(u)用于衡量特征值与其加权平均值之间的相似性，银行隐蔽信息数据特征的加权平均值μ用于衡量数据的中心位置，ψv用于衡量特征的重要性，第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献参数ρv用于衡量特征对风险评估的贡献度，第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献参数ξv用于衡量特征对用户信用评估的贡献度，第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献函数f1(zv)用于计算特征在风险评估中的影响，第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献函数f2(zv)用于计算特征在用户信用评估中的影响，积分算子g用于衡量特征变化的趋势，第v个银行隐蔽信息数据特征在积分算子g中的权重参数Wv调节特征变化对特征重要性的影响，第v个银行隐蔽信息数据特征的变化调和平滑参数kv用于平滑特征的变化趋势，银行隐蔽信息数据特征重要性判断的起始时间t1和银行隐蔽信息数据特征重要性判断的终止时间t2用于限定特征重要性的计算范围，特征变化趋势函数h(t，kv)描述特征随时间变化的趋势，特征重要性判断函数的修正值δ用于对函数进行调整和修正。通过筛选关键特征，可以有效地简化模型结构，提高模型的泛化能力和可解释性。
步骤S23：利用特征降维算法对银行业务信息数据关键特征进行降维处理，得到银行业务信息低维数据特征；
本发明实施例通过设置一个合适的特征降维算法对银行业务信息数据关键特征进行降维处理，减少计算复杂度、消除冗余特征并提高模型训练和数据分析的效率，得到银行业务信息低维数据特征。
其中，特征降维算法的函数公式如下所示：
式中，Y为银行业务信息低维数据特征，p为银行业务信息数据关键特征的维数，q为银行业务信息数据关键特征的数量，为核函数系数，c为积分变量，/>为核系数，pr为高斯密度函数，xr为第r个银行业务信息数据关键特征，ξ为银行业务信息低维数据特征的修正值。
本发明构建了一个特征降维算法函数公式，用于银行业务信息低维数据特征，通过综合考虑银行业务信息数据的关键特征、高斯密度函数和核函数系数，对银行业务信息数据关键特征进行积分计算，得到一个低维数据特征。该公式充分考虑了银行业务信息低维数据特征Y，银行业务信息数据关键特征的维数p，银行业务信息数据关键特征的数量q，核函数系数积分变量x，核系数/>高斯密度函数pr，第r个银行业务信息数据关键特征xr。其中，/>表示银行业务信息数据关键特征的高斯密度函数的乘积，高斯密度函数常用于描述概率密度分布，它在特征空间中呈现出类似钟形的曲线形状，p个高斯密度函数的乘积表示了数据在每个关键特征上的分布情况，通过计算乘积，我们可以获得数据在整个特征空间中的概率密度分布信息；/>这部分表示银行业务信息数据关键特征的核函数的加权和，核函数通常用来衡量两个样本之间的相似性，在这里，计算了积分变量c与每个关键特征xr之间的距离(||c-xr||)，并将其通过核函数进行加权计算，核函数的系数/>用于调节不同核函数的权重，从而控制每个关键特征对结果的影响程度，距离除以核系数/>是为了尺度归一化；这是整个函数公式的输出结果Y，表示银行业务信息低维数据的特征，它是对数据关键特征分布和核函数加权计算的积分结果，通过这个公式，可以将原始高维数据降维到低维的特征表示，以便更好地进行数据分析和理解。
本发明通过使用特征提取技术从原始的银行隐蔽信息数据中提取特征，特征提取可以将复杂的原始数据转换为更简洁、易于处理的特征向量或特征集合。通过提取和选择合适的特征，可以减少数据的维度，去除冗余信息，并保留最具代表性的信息。这样做有助于提高后续数据处理和分析的效率，同时能够帮助发现潜在的数据模式和关联。利用特征重要性判断函数对从上一步中提取的银行隐蔽信息数据特征进行权重判断处理。特征重要性判断函数综合考虑了多个因素，如特征的贡献度、风险评估、用户信用评估等，并结合正则化参数、高斯核函数等进行计算。通过对特征进行权重判断，可以确定银行业务信息数据中的关键特征，即对目标任务具有重要意义和影响的特征。这样可以缩小数据的范围，集中分析和处理与目标任务相关的重要特征，提高数据分析的准确性和效率。利用特征降维算法对经过特征选择的银行业务信息数据关键特征进行降维处理。特征降维是通过减少特征数量和保留数据的主要变化模式来减少数据维度的方法。通过降维，可以更好地可视化和理解数据，减少存储和计算成本，并有助于避免过拟合等问题。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：将银行业务信息低维数据特征划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；
步骤S32：构建基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型，其中银行业务数据分析模型包括模型训练、模型验证和模型测试；
步骤S33：将训练数据集输入至基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型进行模型训练，得到验证模型；并通过数据分析损失函数将验证数据集输入至验证模型进行参数调优，以生成测试模型；
其中，数据分析损失函数的公式如下所示：
其中，L(θ)为数据分析损失函数，θ为银行业务数据分析模型参数，ε为银行业务信息低维数据特征数据，εi为第i个银行业务信息低维数据特征数据，εi+1为第i+1个银行业务信息低维数据特征数据，y(ε)为银行业务真实的在ε上的值，f(ε；θ)为银行业务数据分析模型在ε上的预测值，λ1和λ2为正则化参数，p为范数，Δ为差分正则化，为数据分析损失函数的修正值；/>
步骤S34：将测试数据集输入至经过参数优化后的测试模型进行模型测试，得到优化的银行业务数据分析模型；将银行业务信息低维数据特征重新输入到优化的银行业务数据分析模型中进行数据分析，得到数据分析结果。
作为本发明的一个实施例，参考图4所示，为图1中步骤S3的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：将银行业务信息低维数据特征划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；
步骤S32：构建基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型，其中银行业务数据分析模型包括模型训练、模型验证和模型测试；
本发明实施例通过构建一个基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型，将训练数据集输入到基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型进行模型训练。
步骤S33：将训练数据集输入至基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型进行模型训练，得到验证模型；并通过数据分析损失函数将验证数据集输入至验证模型进行参数调优，以生成测试模型；
本发明实施例通过设置一个合适的数据分析损失函数将验证数据集输入至验证模型进行参数调优，用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异，训练过程将得到一个验证模型，即在验证数据集上具有较好性能的模型，进一步，通过在验证模型上进行参数调优，可以生成一个经过参数优化的测试模型。
其中，数据分析损失函数的公式如下所示：
其中，L(θ)为数据分析损失函数，θ为银行业务数据分析模型参数，ε为银行业务信息低维数据特征数据，εi为第i个银行业务信息低维数据特征数据，εi+1为第i+1个银行业务信息低维数据特征数据，y(ε)为银行业务真实的在ε上的值，f(ε；θ)为银行业务数据分析模型在ε上的预测值，λ1和λ2为正则化参数，p为范数，Δ为差分正则化，为数据分析损失函数的修正值；
本发明构建了一个数据分析损失函数公式，用于对验证模型的参数调整，通过衡量模型预测值与真实值之间的差异，优化该损失函数来训练和调优银行业务数据分析模型。将银行业务信息低维数据特征划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集的主要目的是为了进行模型的训练、验证和测试，以评估模型的性能，这种划分可以帮助我们验证模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的性能，同时，训练数据集用于训练模型的参数，验证数据集用于调优模型的超参数或验证模型的性能，而测试数据集用于评估最终模型的性能。通过构建基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型，可以利用神经网络的强大的模式识别和特征提取能力对银行业务数据进行分析，这种模型的构建包括模型训练、模型验证和模型测试。首先将训练数据集输入到基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型中进行模型训练，得到一个初始的模型。然后，通过数据分析损失函数对验证数据集进行参数调优，以测试模型。这个数据分析损失函数公式充分考虑了数据分析损失函数L(θ)，银行业务数据分析模型参数θ，银行业务信息低维数据特征数据ε，第i个银行业务信息低维数据特征数据εi，第i+1个银行业务信息低维数据特征数据εi+1，银行业务真实的在ε上的值y(ε)，银行业务数据分析模型在ε上的预测值f(ε；θ)，正则化参数λ1、λ2，范数p，差分正则化Δ；其中，(f(ε；θ)-y(ε))2这部分衡量了银行业务数据分析模型的预测值与真实值之间的平方差，最小化这部分可以使银行业务数据分析模型的预测尽可能接近真实值；这部分是正则化项，用于限制银行业务数据分析模型预测的导数的范数，通过银行业务数据分析控制模型的平滑性，可以避免过拟合和噪声的影响；Δ这部分是差分正则化项，通过比较相邻特征之间的导数差异来惩罚模型的不连续性，最小化Δ可以使模型更加平滑，即在特征空间中具有较低的变化率；/>是数据分析损失函数的修正值，它可以用来调整整体损失函数的范围，确保优化过程的稳定性。
步骤S34：将测试数据集输入至经过参数优化后的测试模型进行模型测试，得到优化的银行业务数据分析模型；将银行业务信息低维数据特征重新输入到优化的银行业务数据分析模型中进行数据分析，得到数据分析结果。
本发明实施例通过将测试数据集输入至经过参数优化后的测试模型进行模型测试，模型经过参数调优后，可以得到一个优化的银行业务数据分析模型，它具有较好的泛化能力，并能够根据输入的低维数据特征进行准确的数据分析。
本发明通过将银行业务信息低维数据特征划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集的主要目的是为了进行模型的训练、验证和测试，以评估模型的性能，这种划分可以帮助我们验证模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的性能，同时，训练数据集用于训练模型的参数，验证数据集用于调优模型的超参数或验证模型的性能，而测试数据集用于评估最终模型的性能。通过构建基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型，可以利用神经网络的强大的模式识别和特征提取能力对银行业务数据进行分析，这种模型的构建包括模型训练、模型验证和模型测试。首先将训练数据集输入到基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型中进行模型训练，得到一个初始的模型。然后，通过数据分析损失函数对验证数据集进行参数调优，以测试模型。将测试数据集输入到经过参数优化的模型中进行测试，可以评估模型在未见过数据上的性能表现，有助于确定模型在真实场景中的准确性、稳定性和泛化能力，进一步验证模型是否具有实际应用的潜力；将银行业务信息的低维数据特征输入到优化的模型中，可以得到数据分析的结果，可以帮助银行业务决策者和分析师理解数据的模式、关系和趋势，揭示潜在的业务洞察和机会，通过深入分析数据，可以更好地了解客户行为、风险管理、市场预测等方面，从而做出更明智的决策。
优选地，步骤S4中的自适应学习率算法的函数公式如下所示：
其中，time为网络结果参数优化迭代次数，为第time+1次迭代的银行业务数据分析模型参数，/>为第time次迭代的银行业务数据分析模型参数，η为学习率，o为数据分析结果的数量，gtime,τ为第time次迭代中第τ个银行业务信息低维数据特征数的梯度，/>为损失函数，/>为拉普拉斯变换，κ为银行业务数据分析模型参数的修正值。/>
本发明构建了一个自适应学习率算法的函数公式，用于对银行业务数据分析模型进行网络结构参数优化，以得到最优的银行业务数据分析模型。通过自适应学习率算法对模型的网络结构参数进行优化调整，可以进一步提升模型的性能和准确性，能够改善模型在银行业务数据分析过程中的预测能力和泛化能力。通过进行参数优化调整，可以找到银行业务数据分析模型的最优配置，这样得到的最优模型能够更好地适应数据的特点，提高数据分析和预测的准确性和效果。自适应学习率算法的函数公式充分考虑了网络结果参数优化迭代次数time，第time+1次迭代的银行业务数据分析模型参数第time次迭代的银行业务数据分析模型参数/>学习率η，数据分析结果的数量o，第time次迭代中第τ个银行业务信息低维数据特征数的梯度gtime,τ；其中，学习率η控制了每次迭代中参数更新的步幅，较高的学习率可能导致模型震荡或发散，而较低的学习率可能导致模型收敛缓慢；是一项关于梯度平方和的累加项，表示历史梯度平方和的累计值，用于根据过去的梯度信息来调整学习率；/>表示数据分析损失函数的一阶导数关于参数的积分，它衡量了数据分析损失函数对参数变化的敏感性；/>是一个正则项，用于控制模型的复杂性，以避免过拟合，它在参数优化中起到正则化的作用；κ是银行业务数据分析模型参数的修正值，用于平衡梯度和积分项对学习率的影响。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用最优银行业务数据分析模型对数据分析结果进行分析和预测处理，得到银行数据分析优化结果；
步骤S52：利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，得到银行数据分析精确结果；
步骤S53：根据银行数据分析精确结果制定相应的银行业务处理分析报告，利用银行业务处理分析报告以执行相应的银行业务处理决策。
作为本发明的一个实施例，参考图5所示，为图1中步骤S5的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用最优银行业务数据分析模型对数据分析结果进行分析和预测处理，得到银行数据分析优化结果；
本发明实施例通过利用最优的银行业务数据分析模型，对数据分析结果进行分析和预测处理。这可以包括识别银行业务数据中的模式、趋势和异常情况，以及进行风险评估和预测等。通过对数据的分析和预测，可以为银行决策提供指导和支持。
步骤S52：利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，得到银行数据分析精确结果；
本发明实施例通过利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理；增量学习是一种在线学习技术，它可以在新数据到达时更新和改善模型，以便模型可以持续地适应和学习新的银行业务数据。通过增量学习，可以保持银行数据分析的实时性和精确性。
步骤S53：根据银行数据分析精确结果制定相应的银行业务处理分析报告，利用银行业务处理分析报告以执行相应的银行业务处理决策。
本发明实施例根据银行数据分析的精确结果，可以执行相应的银行业务处理决策；这可能涉及制定风险控制策略、客户分类和推荐、营销活动规划等。银行可以根据数据分析的结果来做出决策，以优化业务流程和提供更好的客户体验。
本发明利用最优银行业务数据分析模型对数据分析结果进行分析和预测处理，得到银行数据分析优化结果，通过使用最优的银行业务数据分析模型对原始数据进行处理和分析，从而获得优化后的结果。通过数据分析和预测处理，可以揭示潜在的趋势、模式和关联性，进而为银行业务提供洞察力和优化方案。利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，得到银行数据分析精确结果，通过使用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，进一步提高数据分析的准确性和精确性；增量学习技术可以在已有模型的基础上实时学习和更新，以适应新的数据和变化的环境，从而使数据分析结果更加准确和可靠。根据银行数据分析精确结果制定相应的银行业务处理分析报告，利用银行业务处理分析报告以执行相应的银行业务处理决策。这一步骤的有益效果是基于银行数据分析精确结果制定相应的业务处理分析报告。报告中可以包括对问题、机会和风险的评估，以及建议的优化策略和决策方案。通过分析报告，银行管理层和决策者可以更好地理解业务情况和趋势，做出基于数据和分析的决策，以优化银行业务运营和提升绩效。综合以上三个步骤，银行可以通过数据分析和预测处理得到优化结果，利用增量学习技术进一步提高分析精确性，并根据精确结果制定业务处理分析报告，为银行业务决策提供支持。这些步骤的有益效果包括提升数据分析的准确性、洞察力和可靠性，以及优化银行业务运营和决策的能力。

Claims (8)

1.一种基于深度学习的银行数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取银行业务相关数据，利用异常值检测算法对银行业务相关数据进行数据异常清洗处理，得到银行规范化数据；并利用敏感隐蔽算法对银行规范化数据进行数据隐蔽数据，得到银行隐蔽信息数据；
步骤S2：利用特征提取技术对银行隐蔽信息数据进行特征提取处理，得到银行业务信息数据关键特征；利用特征降维算法对银行业务信息数据关键特征进行降维处理，得到银行业务信息低维数据特征；
步骤S3：根据预设的基于深度学习的银行业务数据分析模型对银行业务信息低维数据特征进行数据分析，得到数据分析结果；
步骤S4：基于数据分析结果利用自适应学习率算法对银行业务数据分析模型进行网络结构参数优化调整，得到最优银行业务数据分析模型；
步骤S5：利用最优银行业务数据分析模型对数据分析结果进行分析和预测处理，得到银行数据分析优化结果；并利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，得到银行数据分析精确结果；根据银行数据分析精确结果以执行相应的银行业务处理决策。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的银行数据分析方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：从银行内部数据库、第三方数据供应商以及外部公共数据源获取银行业务相关数据，得到银行业务待处理数据；
步骤S12：利用异常值检测算法对银行业务待处理数据进行数据异常清洗处理，得到银行规范化数据；
步骤S13：利用敏感隐蔽算法对银行规范化数据进行数据隐蔽数据，得到银行隐蔽信息数据。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的银行数据分析方法，其特征在于，步骤S12包括以下步骤：
利用异常值检测算法计算每个银行业务待处理数据的异常值，得到每个银行业务待处理数据的异常值；
其中的异常值检测算法的函数公式具体为：
式中，Yi为第i个银行业务待处理数据的异常值，N为银行业务待处理数据中数据点的数量，xi为银行业务待处理数据中的第i个数据点，xj为银行业务待处理数据中的第j个数据点，d(xi，xj)为银行业务待处理数据点xi和xj之间的距离，σ为高斯核函数中的标准偏差参数，γ为高斯核函数中的扩展参数，ι为银行规范化数据的修正值。
按每个银行业务待处理数据的异常值对银行业务待处理数据进行排序，删除其中银行业务待处理数据的异常值异常的银行业务待处理数据，得到银行规范化数据。
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的银行数据分析方法，其特征在于，步骤13中的敏感隐蔽算法的函数公式具体为：
式中，f(x,y,z,t)为敏感隐蔽算法函数，x为待隐蔽的银行规范化数据，y和z均为银行规范化数据中的随机噪声项，t为当前时间变量，y'为时间积分变量，α1,α2,β1,β2均为线性变换调和平滑系数，K(x-t')为敏感隐蔽算法的核函数，l为敏感隐蔽算法函数的修正值。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的银行数据分析方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：利用特征提取技术对银行隐蔽信息数据进行特征提取处理，得到银行隐蔽信息数据特征；
步骤S22：利用特征重要性判断函数对银行隐蔽信息数据特征进行权重判断处理，得到银行业务信息数据关键特征；
其中，特征重要性判断函数的公式如下所示：
式中，F(s)为特征重要性判断函数，n为银行隐蔽信息数据特征的数量，zv为第v个银行隐蔽信息数据特征，ωv为第v个银行隐蔽信息数据特征的权重，φ(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的权重贡献函数，β为正则化参数，G(u)为高斯核函数，u为关于银行隐蔽信息数据特征的偏移变量，μ为银行隐蔽信息数据特征的加权平均值，ψv为第v个银行隐蔽信息数据特征的重要系数，ρv为第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献参数，ξv为第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献参数，f1(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的风险评估贡献函数，f2(zv)为第v个银行隐蔽信息数据特征的用户信用评估贡献函数，g为积分算子，Wv为第v个银行隐蔽信息数据特征在积分算子g中的权重参数，kv为第v个银行隐蔽信息数据特征的变化调和平滑参数，t1为银行隐蔽信息数据特征重要性判断的起始时间，t2为银行隐蔽信息数据特征重要性判断的终止时间，h(t,kv)为特征变化趋势函数，δ为特征重要性判断函数的修正值；
步骤S23：利用特征降维算法对银行业务信息数据关键特征进行降维处理，得到银行业务信息低维数据特征；
其中，特征降维算法的函数公式如下所示：
式中，Y为银行业务信息低维数据特征，p为银行业务信息数据关键特征的维数，q为银行业务信息数据关键特征的数量，为核函数系数，c为积分变量，/>为核系数，pr为高斯密度函数，xr为第r个银行业务信息数据关键特征，ξ为银行业务信息低维数据特征的修正值。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的银行数据分析方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：将银行业务信息低维数据特征划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；
步骤S32：构建基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型，其中银行业务数据分析模型包括模型训练、模型验证和模型测试；
步骤S33：将训练数据集输入至基于卷积神经网络的银行业务数据分析模型进行模型训练，得到验证模型；并通过数据分析损失函数将验证数据集输入至验证模型进行参数调优，以生成测试模型；
其中，数据分析损失函数的公式如下所示：
其中，L(θ)为数据分析损失函数，θ为银行业务数据分析模型参数，ε为银行业务信息低维数据特征数据，εi为第i个银行业务信息低维数据特征数据，εi+1为第i+1个银行业务信息低维数据特征数据，y(ε)为银行业务真实的在ε上的值，f(ε；θ)为银行业务数据分析模型在ε上的预测值，λ1和λ2为正则化参数，p为范数，Δ为差分正则化，为数据分析损失函数的修正值；
步骤S34：将测试数据集输入至经过参数优化后的测试模型进行模型测试，得到优化的银行业务数据分析模型；将银行业务信息低维数据特征重新输入到优化的银行业务数据分析模型中进行数据分析，得到数据分析结果。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的银行数据分析方法，其特征在于，步骤S4中的自适应学习率算法的函数公式如下所示：
其中，time为网络结果参数优化迭代次数，为第time+1次迭代的银行业务数据分析模型参数，/>为第time次迭代的银行业务数据分析模型参数，η为学习率，o为数据分析结果的数量，gtime,τ为第time次迭代中第τ个银行业务信息低维数据特征数的梯度，为损失函数，/>为拉普拉斯变换，κ为银行业务数据分析模型参数的修正值。
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的银行数据分析方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用最优银行业务数据分析模型对数据分析结果进行分析和预测处理，得到银行数据分析优化结果；
步骤S52：利用增量学习技术对银行数据分析优化结果进行调整处理，得到银行数据分析精确结果；
步骤S53：根据银行数据分析精确结果制定相应的银行业务处理分析报告，利用银行业务处理分析报告以执行相应的银行业务处理决策。
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