CN117271606A - 金融数据处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种金融数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及大数据技术领域。所述方法包括：根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式；确定数据仓库中是否存在符合数据属性的目标金融数据；若存在，则通过数据处理方式处理目标金融数据，得到对应于金融数据分析需求的金融数据分析结果；若不存在，则根据数据属性生成用于提示为数据仓库接入相应金融数据的提示信息，触发对金融数据接入的检测；响应于数据仓库的金融数据接入，获取目标金融数据，并通过数据处理方式处理目标金融数据，得到金融数据分析结果。采用本方法能够提高金融数据分析效率并保障分析结果的准确性和客观性。

Description

金融数据处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种金融数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着信息技术发展，金融机构所需要处理的金融业务数据呈现爆发式增长。为了实现数据价值的最大化，金融机构一般会对采集的金融业务数据进行统计分析，并生成数据报表。其中，为了更好地对业务数据进行管理并提高分析效率，金融机构常通过数据仓库对数据进行采集、存储以及加工处理，并由分析人员根据自身的分析需要，从数据仓库中选择对应的数据进行分析。

但是，由于数据仓库中存在大量复杂的数据，分析人员往往需要耗费大量时间才能从中确定自身需要选取的数据。而且，由于数据分析过程中对数据的选取需要依赖分析人员的自身经验，因此，不同分析人员面对同一个数据分析需求可能会选取不同的数据，并得到不同的结果，影响了分析结果的准确性和客观性。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种金融数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种金融数据处理方法。所述方法包括：

据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式；

确定数据仓库中是否存在符合所述数据属性的目标金融数据；

若存在，则通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到对应于所述金融数据分析需求的金融数据分析结果；

若不存在，则根据所述数据属性生成用于提示为所述数据仓库接入相应金融数据的提示信息，触发对所述金融数据接入的检测；响应于所述数据仓库的金融数据接入，获取所述目标金融数据，并通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到所述金融数据分析结果

在一个实施例中，所述确定数据仓库中是否存在符合所述数据属性的目标金融数据，包括：

根据所述数据属性查询所述数据仓库，确定所述数据仓库是否存在匹配所述数据属性的第一金融数据；若存在，则将所述第一金融数据作为所述目标金融数据；若不存在所述第一金融数据，则确定所述数据仓库是否存在与所述数据属性对应的数据转换属性相匹配的第二金融数据；在所述数据仓库存在所述第二金融数据的情况下，根据所述数据属性和所述数据转换属性对所述第二金融数据进行转换处理，将转换后的第二金融数据作为所述目标金融数据。

在一个实施例中，所述根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式，包括：

根据用户的金融数据分析需求，查询所述数据仓库的预设需求列表；若所述预设需求列表中存在与所述金融数据分析需求相匹配的预设需求，则获取所述预设需求对应的预设数据属性和预设数据处理方式；展示所述预设数据属性和预设数据处理方式；根据所述用户对所述预设数据属性和预设数据处理方式的第一反馈操作，确定所述金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

在一个实施例中，还包括：若所述预设需求列表中不存在与所述金融数据分析需求相匹配的预设需求，则对所述用户的金融数据分析需求进行解析，生成对应的预测数据属性和预测数据处理方式；展示所述预测数据属性和预测数据处理方式；根据所述用户对预测数据属性和预测数据处理方式的第二反馈操作，确定所述金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

在一个实施例中，所述方法还包括：响应于所述用户的登录操作，获取所述用户的登录信息；根据所述登录信息，确定对应于所述用户的预测分析需求；展示所述预测分析需求；根据所述用户对所述预测分析需求的第三反馈操作，确定所述用户的金融数据分析需求。

在一个实施例中，所述方法还包括：获取所述用户输入的需求描述语句；解析所述需求描述语句得到候选分析需求；展示所述候选分析需求；根据所述用户对所述候选分析需求的第四反馈操作，确定所述用户的金融数据分析需求。

第二方面，本申请还提供了一种金融数据处理装置。所述装置包括：

信息确定模块，用于根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式；

数据确定模块，用于确定数据仓库中是否存在符合所述数据属性的目标金融数据；

第一处理模块，用于若存在，则通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到对应于所述金融数据分析需求的金融数据分析结果；

第二处理模块，用于若不存在，则根据所述数据属性生成用于提示为所述数据仓库接入相应金融数据的提示信息，触发对所述金融数据接入的检测；响应于所述数据仓库的金融数据接入，获取所述目标金融数据，并通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到所述金融数据分析结果。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式；确定数据仓库中是否存在符合所述数据属性的目标金融数据；若存在，则通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到对应于所述金融数据分析需求的金融数据分析结果；若不存在，则根据所述数据属性生成用于提示为所述数据仓库接入相应金融数据的提示信息，触发对所述金融数据接入的检测；响应于所述数据仓库的金融数据接入，获取所述目标金融数据，并通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到所述金融数据分析结果。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式；确定数据仓库中是否存在符合所述数据属性的目标金融数据；若存在，则通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到对应于所述金融数据分析需求的金融数据分析结果；若不存在，则根据所述数据属性生成用于提示为所述数据仓库接入相应金融数据的提示信息，触发对所述金融数据接入的检测；响应于所述数据仓库的金融数据接入，获取所述目标金融数据，并通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到所述金融数据分析结果。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式；确定数据仓库中是否存在符合所述数据属性的目标金融数据；若存在，则通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到对应于所述金融数据分析需求的金融数据分析结果；若不存在，则根据所述数据属性生成用于提示为所述数据仓库接入相应金融数据的提示信息，触发对所述金融数据接入的检测；响应于所述数据仓库的金融数据接入，获取所述目标金融数据，并通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到所述金融数据分析结果。

上述金融数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式，当确定数据仓库中存在符合所述数据属性的目标金融数据时，通过数据处理方式处理目标金融数据，得到对应于金融数据分析需求的金融数据分析结果；而当目标金融数据不存在时，根据数据属性生成用于提示为数据仓库接入相应金融数据的提示信息并触发对金融数据接入的检测，进一步地，响应于数据仓库的金融数据接入获取目标金融数据，再通过数据处理方式处理目标金融数据，得到金融数据分析结果。该过程中，根据用户的金融数据分析需求确定数据属性和数据处理方式，可以对用户的分析需求进行标准化的处理，能够有效避免不同分析人员对分析需求的主观理解差异对分析结果造成影响，保障了分析结果的准确性和客观性。进一步地，根据数据属性判断数据仓库中是否存在目标金融数据，并在目标金融数据存在的情况下使用确定的数据处理方式对目标金融数据进行处理，可以有效节省分析人员在数据仓库中选取数据的时间，提高数据分析效率。另一方面，在数据仓库中不存在目标金融数据的情况下提示接入相应的金融数据并触发对数据接入的检测，一旦接入后即获取目标金融数据进行处理，则可以辅助分析人员更有针对性地为数据仓库接入能够满足分析需求的数据，并且能够在接入新数据后高效地提供数据分析结果，进一步提高数据分析效率。

附图说明

图1为一个实施例中金融数据处理方法的应用环境图；

图2为一个实施例中金融数据处理方法的流程示意图；

图3为一个实施例中确定数据仓库中是否存在符合数据属性的目标金融数据的步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中确定对应的数据属性和数据处理方式的步骤的流程示意图；

图5为另一个实施例中确定对应的数据属性和数据处理方式的步骤的流程示意图；

图6为一个实施例中确定用户的金融数据分析需求的步骤的流程示意图；

图7为另一个实施例中确定用户的金融数据分析需求的步骤的流程示意图；

图8为一个实施例中金融数据处理装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的金融数据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，服务器104可以用于执行本申请的金融数据处理方法，并通过终端102向用户提供金融数据分析结果等信息。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种金融数据处理方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S201，根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式。

具体地，金融数据分析需求可以包括分析对象以及分析手段，例如分析对象可以是“A地区房价”，分析手段可以是“一周走势预测”。示例性地，金融数据分析需求可以由用户通过终端102勾选确认，也可以根据用户通过终端102输入的需求描述语句分析得到。

根据金融数据分析需求，可以根据金融行业资料中对该分析需求的记载，而确定其具体需要的金融数据的数据属性，以及针对这些数据的具体数据处理方式。例如，针对“A地区房价一周走势预测”的金融数据分析需求，可以确定其对应的金融数据需要具备的数据属性包括：A地区、房价、设定的数据粒度、设定的数量、设定的历史时长跨度等维度，而其对应的数据处理方式则是将符合数据属性的多个历史时间点上的A地区房价输入房价回归模型。

示例性地，服务器104可以存储有常用的金融数据分析需求与对应的数据属性和数据处理方式之间的映射关系，进而根据用户的金融数据分析需求，可以查询得到其对应的数据属性和数据处理方式。在另一些实施例中，服务器104也可以将金融数据分析需求输入使用金融领域语料预训练的分析模型，获得该金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

步骤S202，确定数据仓库中是否存在符合数据属性的目标金融数据。

步骤S203，若存在，则通过数据处理方式处理目标金融数据，得到对应于金融数据分析需求的金融数据分析结果。

具体地，在步骤S201中确定了金融数据分析需求对应的数据属性后，在步骤S202中可以根据数据属性查询数据仓库，寻找符合该数据属性的目标金融数据。在确定数据仓库中存在目标金融数据的情况下，在步骤S203中则可以直接按照确定好的数据处理方式对目标金融数据进行处理，得到对应的金融数据分析结果。

示例性地，对于“A地区房价一周走势预测”的金融数据分析需求，可以先按照数据属性的每个维度对数据仓库逐步查询，首先在数据仓库中查询是否存在地区标识为“A地区”的数据，然后确定该数据是否为“房价”数据，再进一步确定系统中符合上述两个条件的数据所对应的粒度、时间、数量是否符合该数据属性的设定值。

在确定数据仓库中存在目标金融数据的情况下，可以从数据仓库中提取对应的多个历史时间点中的A地区房价数据，并按照数据处理方法，将这些数据输入房价回归模型，得到A地区的未来一周房价走势的预测结果。

步骤S204，若不存在，则根据数据属性生成用于提示为数据仓库接入相应金融数据的提示信息，触发对金融数据接入的检测；响应于数据仓库的金融数据接入，获取目标金融数据，并通过数据处理方式处理目标金融数据，得到金融数据分析结果。

具体地，在数据仓库中不存在目标数据的情况下，服务器104可以结合数据属性生成相应的提示信息并通过终端102向用户展示该提示信息，以提示用户为数据仓库接入响应的金融数据。例如，在数据仓库中存在A地区房价数据，但不满足设定的历史时长的情况下，提示信息可以用于提示用户接入对应的历史时段中的A地区房价数据。

与此同时，服务器104还可以触发对数据仓库的金融数据接入的检测，每当检测到数据仓库接入新数据，重新确定数据仓库是否已存在符合数据属性的目标金融数据。从而，当数据仓库接入了相应的金融数据后，可以及时获取目标金融数据，并对其处理，得到金融数据分析结果。

上述金融数据处理方法中，根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式，当确定数据仓库中存在符合所述数据属性的目标金融数据时，通过数据处理方式处理目标金融数据，得到对应于金融数据分析需求的金融数据分析结果；而当目标金融数据不存在时，根据数据属性生成用于提示为数据仓库接入相应金融数据的提示信息并触发对金融数据接入的检测，进一步地，响应于数据仓库的金融数据接入获取目标金融数据，再通过数据处理方式处理目标金融数据，得到金融数据分析结果。该过程中，根据用户的金融数据分析需求确定数据属性和数据处理方式，可以对用户的分析需求进行标准化的处理，能够有效避免不同分析人员对分析需求的主观理解差异对分析结果造成影响，保障了分析结果的准确性和客观性。进一步地，根据数据属性判断数据仓库中是否存在目标金融数据，并在目标金融数据存在的情况下使用确定的数据处理方式对目标金融数据进行处理，可以有效节省分析人员在数据仓库中选取数据的时间，提高数据分析效率。另一方面，在数据仓库中不存在目标金融数据的情况下提示接入相应的金融数据并触发对数据接入的检测，一旦接入后即获取目标金融数据进行处理，则可以辅助分析人员更有针对性地为数据仓库接入能够满足分析需求的数据，并且能够在接入新数据后高效地提供数据分析结果，进一步提高数据分析效率。

在一个实施例中，如图3所示，上述步骤S202，确定数据仓库中是否存在符合数据属性的目标金融数据，包括：

步骤S301，根据数据属性查询数据仓库，确定数据仓库是否存在匹配数据属性的第一金融数据。

步骤S302，若存在，则将第一金融数据作为目标金融数据。

步骤S303，若不存在第一金融数据，则确定数据仓库是否存在与数据属性对应的数据转换属性相匹配的第二金融数据。

步骤S304，在数据仓库存在第二金融数据的情况下，根据数据属性和数据转换属性对第二金融数据进行转换处理，将转换后的第二金融数据作为目标金融数据。

具体地，本实施例中可以先根据数据属性查询数据仓库中是否存在能够直接与数据属性匹配的第一金融数据，若存在，即可将其作为目标金融数据，直接用于后续的处理分析。示例性地，对于“A地区房价一周走势预测”的金融数据分析需求，若确定数据仓库中存在吻合对应的设定历史时长、数量、粒度等条件的A地区房价数据，则可以直接将该数据作为目标金融数据。

另一方面，若根据数据属性无法在数据仓库中直接查询得到匹配的第一金融数据，则可以对数据属性的维度进行分析，确定能够通过转换处理形成第一金融数据的第二金融数据所应该具备的数据转换属性，并根据数据转换属性查询数据仓库中是否存在对应的第二金融数据。例如，对于“A地区房价一周走势预测”的金融数据分析需求，其数据属性中的地区维度“A地区”可以进一步拆分成组成A地区下辖的多个小地区，例如“A1地区”、“A2地区”等，根据数据转换属性，可以查询数据仓库中是否存在对应的A1地区房价数据和A2地区房价数据。又例如，当数据属性在某维度上限定要求离散型数据，则其对应的数据转换属性可以包括连续型数据形式的相关维度，例如对于“各年龄段房地产交易量统计”的金融数据分析需求，其数据属性包括年龄段维度，并且限定取值为“青年”、“中年”、“老年”，则其对应的数据转换属性可以包括年龄维度或者是出生年月维度等，根据数据转换属性，可以查询数据仓库中是否存在标注有具体年龄或者是出生年月的房地产交易数据。

进一步地，对于查询到的第二金融数据，可以按照其对应的数据转换属性以及目标金融数据的数据属性之间的关系，确定对应的转换处理手段，从而可以对第二金融数据进行转换处理，得到目标金融数据。

示例性地，对于根据数据属性的维度进行更细粒度拆分得到的数据转换属性，可以在该维度上对第二金融数据进行聚合处理，从而得到符合数据属性的目标数据，例如可以将A1地区、A2地区的房价累加得到A地区房价；对于根据数据属性中要求为离散型数据的数据维度得到的连续型数据形式的相关维度，则可以对其进行离散化处理，得到符合数据属性的目标数据，例如可以根据年龄或者出生年月，得到对应的年龄段。

本实施例针对数据属性，首先在数据仓库中查询匹配的第一金融数据，当其不存在时，则根据对应的数据转换属性在数据仓库中查询能够经过转换而匹配数据属性的第二金融数据并将其转换为目标数据，可以更好地对数据仓库中的数据进行利用，有效节省等待数据接入的时间，提高金融数据分析效率。

在一个实施例中，如图4所示，上述步骤S201，根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式，包括：

步骤S401，根据用户的金融数据分析需求，查询数据仓库的预设需求列表。

步骤S402，若预设需求列表中存在与金融数据分析需求相匹配的预设需求，则获取预设需求对应的预设数据属性和预设数据处理方式。

步骤S403，展示预设数据属性和预设数据处理方式。

步骤S404，根据用户对预设数据属性和预设数据处理方式的第一反馈操作，确定金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

具体地，服务器104可以存储有预设需求列表，其可以包括多个预设需求以及其对应的预设数据属性和预设数据处理方式。其中，预设需求可以包括金融领域常用的数据分析需求，也可以包括金融机构的分析人员在过往使用该数据仓库进行数据分析时产生的数据分析需求记录。其中，对于金融领域常用的数据分析需求，可以由金融领域的文本资料分析得到其对应的数据属性和数据处理方式；而对于由分析人员的历史分析行为得到的数据分析需求，则可以综合多个分析人员的具体分析操作得到可信度较高的数据属性和数据处理方式。

从而，在步骤S401中，可以根据用户的金融数据分析需求对预设需求列表进行查询，当列表中存储有匹配的预设需求时，即可在步骤S402中获取其对应的预设数据属性和预设数据处理方式。

进而，在步骤S403中，可以将获取到的预设数据属性和预设数据处理方式发送至终端102以向用户进行展示。用户可以通过与终端102的交互，例如点击、按压、输入等，对展示的预设数据属性和预设数据处理方式进行第一反馈操作，该第一反馈操作可以包括对展示内容进行确认，或者是对展示内容进行调整。

在步骤S404中，服务器104根据接收自终端102的第一反馈操作，可以基于预设数据属性、预设数据处理方式，最终确定金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

本实施例通过查询预设需求表，可以快速确定与用户的金融数据分析需求对应的预设数据属性和预设数据处理方式，并且考虑到当前的金融数据分析需求所对应的数据属性和数据处理方式相对于列表中记载的内容可能已经发生了变化，还允许用户通过反馈操作对其进行调整，可以有效提高分析结果的准确性。

在一个实施例中，如图5所示，上述方法还包括：

步骤S501，若预设需求列表中不存在与金融数据分析需求相匹配的预设需求，则对用户的金融数据分析需求进行解析，生成对应的预测数据属性和预测数据处理方式。

具体地，在根据用户的金融数据分析需求无法从预设需求列表中查询得到匹配的预设需求的情况下，可以对用户的金融数据分析需求进行解析，预测其对应的数据属性和数据处理方式。

示例性地，可以根据用户的金融数据分析需求，获取预设需求列表中各预设需求与该金融数据分析需求的相似度，若存在相似度高于设定阈值的预设需求，则根据该预设需求的预设数据属性和预设数据处理方式，对用户的金融数据分析需求的数据属性和数据处理方式进行预测。例如，对于“A地区房价一周走势预测”的金融数据分析需求，分析得到预设需求列表中存在相似度较高的预设需求“B地区房价一周走势预测”，即可根据其对应的预设数据属性和预设数据处理方式，生成“A地区房价一周走势预测”对应的预测数据属性和预测数据处理方式。

在另一些实施例中，也可以将用户的金融数据分析需求输入使用金融领域语料进行预训练的分析模型，由模型输出该金融数据分析需求对应的预测数据属性和预测数据处理方式。

步骤S502，展示预测数据属性和预测数据处理方式。

具体地，本步骤中可以将生成的预测数据属性和预测数据处理方式发送至终端102以向用户进行展示。

步骤S503，根据用户对预测数据属性和预测数据处理方式的第二反馈操作，确定金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

具体地，对终端102展示的预测数据属性和预测数据处理方式，用户可以通过例如点击、按压、输入等方式与终端102进行交互，从而进行第二反馈操作，该第二反馈操作可以包括对展示内容进行确认，或者是对展示内容进行调整。服务器104根据接收自终端102的第二反馈操作，可以直接将预测数据属性和预测数据处理方式作为金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式，又或者是对其进行调整，最终得到金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

本实施例在预设需求列表中不存在与金融数据分析需求相匹配的预设需求的情况下，通过对金融数据分析需求的解析，生成对应的预测数据属性和预测数据处理方式，可以为用户提供有效的参考信息，减少用户的主观判断对分析结果的影响。

在一个实施例中，如图6所示，上述方法还包括：

步骤S601，响应于用户的登录操作，获取用户的登录信息。

步骤S602，根据登录信息，确定对应于用户的预测分析需求。

具体地，用户的登录信息可以包括用户标识、登录时间等，根据用户的登录信息，可以查询得到该用户以往使用数据仓库进行的数据分析操作，以及该用户所属的分析部门的常用数据分析需求等，根据登录时间，则可以确定其对应的金融业务分析场景，例如日终、季末等。从而，结合上述信息，可以对用户当前希望进行的数据分析需求进行预测，确定其对应的预测分析需求。

步骤S603，展示预测分析需求。

具体地，本步骤中可以将步骤S602中确定的预测分析需求发送至终端102以向用户进行展示。

步骤S604，根据用户对预测分析需求的第三反馈操作，确定用户的金融数据分析需求。

具体地，用户可以通过与终端102的交互，例如点击、按压、输入等，对展示的预测分析需求进行第三反馈操作，该第三反馈操作可以包括对展示内容进行确认、调整或者是另行提供新的数据分析需求。本步骤中，服务器104根据接收自终端102的第三反馈操作，可以最终确定该用户对应的金融数据分析需求。

本实施例可以根据用户的登录信息为用户针对性地提供预测分析需求，可以为用户提供有用的参考信息，节省用户确定金融数据分析需求的时间，提高分析效率。

在一个实施例中，如图7所示，上述方法还包括：

步骤S701，获取用户输入的需求描述语句。

具体地，服务器104可以从终端102接收用户输入的需求描述语句。该需求描述语句可以由用户使用自然语言的形式对其金融数据分析需求进行描述的语句。

步骤S702，解析需求描述语句得到候选分析需求。

具体地，服务器104可以使用预训练的自然语言处理模型对需求描述语句进行解析，并由模型输出一个或多个候选分析需求。其中，该自然语言处理模型可以是由通用语料和金融领域语料综合训练得到，从而可以准确地从需求描述语句中识别得到标准化的金融数据分析需求。

步骤S703，展示候选分析需求。

具体地，本步骤中可以将步骤S702中得到的候选分析需求发送至终端102以向用户进行展示。

步骤S704，根据用户对候选分析需求的第四反馈操作，确定用户的金融数据分析需求。

具体地，用户可以通过与终端102的交互，例如点击、按压、输入等，对展示的预测分析需求进行第四反馈操作，该第四反馈操作可以包括对展示内容进行确认、调整或者是另行提供新的数据分析需求。本步骤中，服务器104根据接收自终端102的第四反馈操作，可以最终确定该用户对应的金融数据分析需求。

本实施例可以令用户使用自然语言描述其分析需求而不必自行输入标准化的金融数据分析需求，可以使用户无需记忆标准化的需求名称即可轻松开展数据分析，提高了用户使用数据仓库进行分析的便利程度。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的金融数据处理方法的金融数据处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个金融数据处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于金融数据处理方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种金融数据处理装置，该装置800可以包括：

信息确定模块801，用于根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式；

数据确定模块802，用于确定数据仓库中是否存在符合所述数据属性的目标金融数据；

第一处理模块803，用于若存在，则通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到对应于所述金融数据分析需求的金融数据分析结果；

第二处理模块804，用于若不存在，则根据所述数据属性生成用于提示为所述数据仓库接入相应金融数据的提示信息，触发对所述金融数据接入的检测；响应于所述数据仓库的金融数据接入，获取所述目标金融数据，并通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到所述金融数据分析结果。

在一个实施例中，数据确定模块802，用于根据所述数据属性查询所述数据仓库，确定所述数据仓库是否存在匹配所述数据属性的第一金融数据；若存在，则将所述第一金融数据作为所述目标金融数据；若不存在所述第一金融数据，则确定所述数据仓库是否存在与所述数据属性对应的数据转换属性相匹配的第二金融数据；在所述数据仓库存在所述第二金融数据的情况下，根据所述数据属性和所述数据转换属性对所述第二金融数据进行转换处理，将转换后的第二金融数据作为所述目标金融数据。

在一个实施例中，信息确定模块801，用于根据用户的金融数据分析需求，查询所述数据仓库的预设需求列表；若所述预设需求列表中存在与所述金融数据分析需求相匹配的预设需求，则获取所述预设需求对应的预设数据属性和预设数据处理方式；展示所述预设数据属性和预设数据处理方式；根据所述用户对所述预设数据属性和预设数据处理方式的第一反馈操作，确定所述金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

在一个实施例中，信息确定模块801，用于若所述预设需求列表中不存在与所述金融数据分析需求相匹配的预设需求，则对所述用户的金融数据分析需求进行解析，生成对应的预测数据属性和预测数据处理方式；展示所述预测数据属性和预测数据处理方式；根据所述用户对预测数据属性和预测数据处理方式的第二反馈操作，确定所述金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

在一个实施例中，信息确定模块801，用于响应于所述用户的登录操作，获取所述用户的登录信息；根据所述登录信息，确定对应于所述用户的预测分析需求；展示所述预测分析需求；根据所述用户对所述预测分析需求的第三反馈操作，确定所述用户的金融数据分析需求。

在一个实施例中，信息确定模块801，用于获取所述用户输入的需求描述语句；解析所述需求描述语句得到候选分析需求；展示所述候选分析需求；根据所述用户对所述候选分析需求的第四反馈操作，确定所述用户的金融数据分析需求。

上述金融数据处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储金融数据等数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种金融数据处理方法。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (15)

1.一种金融数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式；

确定数据仓库中是否存在符合所述数据属性的目标金融数据；

若存在，则通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到对应于所述金融数据分析需求的金融数据分析结果；

若不存在，则根据所述数据属性生成用于提示为所述数据仓库接入相应金融数据的提示信息，触发对所述金融数据接入的检测；响应于所述数据仓库的金融数据接入，获取所述目标金融数据，并通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到所述金融数据分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定数据仓库中是否存在符合所述数据属性的目标金融数据，包括：

根据所述数据属性查询所述数据仓库，确定所述数据仓库是否存在匹配所述数据属性的第一金融数据；

若存在，则将所述第一金融数据作为所述目标金融数据；

若不存在所述第一金融数据，则确定所述数据仓库是否存在与所述数据属性对应的数据转换属性相匹配的第二金融数据；

在所述数据仓库存在所述第二金融数据的情况下，根据所述数据属性和所述数据转换属性对所述第二金融数据进行转换处理，将转换后的第二金融数据作为所述目标金融数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式，包括：

根据用户的金融数据分析需求，查询所述数据仓库的预设需求列表；

若所述预设需求列表中存在与所述金融数据分析需求相匹配的预设需求，则获取所述预设需求对应的预设数据属性和预设数据处理方式；

展示所述预设数据属性和预设数据处理方式；

根据所述用户对所述预设数据属性和预设数据处理方式的第一反馈操作，确定所述金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述预设需求列表中不存在与所述金融数据分析需求相匹配的预设需求，则对所述用户的金融数据分析需求进行解析，生成对应的预测数据属性和预测数据处理方式；

展示所述预测数据属性和预测数据处理方式；

根据所述用户对预测数据属性和预测数据处理方式的第二反馈操作，确定所述金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述用户的登录操作，获取所述用户的登录信息；

根据所述登录信息，确定对应于所述用户的预测分析需求；

展示所述预测分析需求；

根据所述用户对所述预测分析需求的第三反馈操作，确定所述用户的金融数据分析需求。

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述用户输入的需求描述语句；

解析所述需求描述语句得到候选分析需求；

展示所述候选分析需求；

根据所述用户对所述候选分析需求的第四反馈操作，确定所述用户的金融数据分析需求。

7.一种金融数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

信息确定模块，用于根据用户的金融数据分析需求，确定对应的数据属性和数据处理方式；

数据确定模块，用于确定数据仓库中是否存在符合所述数据属性的目标金融数据；

第一处理模块，用于若存在，则通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到对应于所述金融数据分析需求的金融数据分析结果；

第二处理模块，用于若不存在，则根据所述数据属性生成用于提示为所述数据仓库接入相应金融数据的提示信息，触发对所述金融数据接入的检测；响应于所述数据仓库的金融数据接入，获取所述目标金融数据，并通过所述数据处理方式处理所述目标金融数据，得到所述金融数据分析结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数据确定模块，用于根据所述数据属性查询所述数据仓库，确定所述数据仓库是否存在匹配所述数据属性的第一金融数据；若存在，则将所述第一金融数据作为所述目标金融数据；若不存在所述第一金融数据，则确定所述数据仓库是否存在与所述数据属性对应的数据转换属性相匹配的第二金融数据；在所述数据仓库存在所述第二金融数据的情况下，根据所述数据属性和所述数据转换属性对所述第二金融数据进行转换处理，将转换后的第二金融数据作为所述目标金融数据。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述信息确定模块，用于根据用户的金融数据分析需求，查询所述数据仓库的预设需求列表；若所述预设需求列表中存在与所述金融数据分析需求相匹配的预设需求，则获取所述预设需求对应的预设数据属性和预设数据处理方式；展示所述预设数据属性和预设数据处理方式；根据所述用户对所述预设数据属性和预设数据处理方式的第一反馈操作，确定所述金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述信息确定模块，用于若所述预设需求列表中不存在与所述金融数据分析需求相匹配的预设需求，则对所述用户的金融数据分析需求进行解析，生成对应的预测数据属性和预测数据处理方式；展示所述预测数据属性和预测数据处理方式；根据所述用户对预测数据属性和预测数据处理方式的第二反馈操作，确定所述金融数据分析需求对应的数据属性和数据处理方式。

11.根据权利要求7至10任一项所述的装置，其特征在于，所述信息确定模块，用于响应于所述用户的登录操作，获取所述用户的登录信息；根据所述登录信息，确定对应于所述用户的预测分析需求；展示所述预测分析需求；根据所述用户对所述预测分析需求的第三反馈操作，确定所述用户的金融数据分析需求。

12.根据权利要求7至10任一项所述的装置，其特征在于，所述信息确定模块，用于获取所述用户输入的需求描述语句；解析所述需求描述语句得到候选分析需求；展示所述候选分析需求；根据所述用户对所述候选分析需求的第四反馈操作，确定所述用户的金融数据分析需求。

13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。