CN117593101B - 基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及金融风险数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统。所述方法包括以下步骤：对金融信息进行多维度数据采集并行数据预处理，多维度金融分类数据；对金融历史风险数据进行风险影响范围分析并金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；基于金融最大化似然参数金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建并对多维度金融分类数据进行模块特征选取并行风险特征行为识别并对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析并对金融风险时间序列进行前置关系匹配并行决策规则制定，得到金融风险决策数据。本发明通过对金融风险数据的优化处理使得对金融风险数据的处理更加精确。

Description

基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统

技术领域

本发明涉及金融风险数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统。

背景技术

随着金融市场的不断发展和金融产品的多样化，金融行业开始积累大量的多维数据，包括市场交易数据、社交媒体数据、宏观经济数据，金融风险的种类和规模也不断增加，传统的金融风险分析方法在处理大规模、多维度的金融数据时面临着效率低、精度不高的问题。

发明内容

基于此，有必要提供基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；对多维度金融数据进行数据预处理，多维度金融分类数据；

步骤S2：获取金融历史风险数据；对金融历史风险数据进行风险影响范围分析，得到金融风险时间序列；根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；基于金融最大化似然参数金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型；

步骤S3：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融降维特征数据；利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；

步骤S4：对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

本发明通过使用爬虫技术，可以获取大量的金融信息，包括市场价格、公司财务数据、经济指标，这有助于建立一个全面的金融数据集，提供更全局的视角，采集多维度金融数据意味着可以获得来自不同领域和维度的信息，如技术指标、基本面数据、市场情绪，这样的综合数据能够提供更全面的市场了解，将金融数据进行分类可以更好地理解和组织数据，为后续的分析和建模提供结构化的基础，分类有助于识别不同类型的金融信息，从而更好地了解市场动态；获取金融历史风险数据是建立风险模型的基础，这些数据可以包括历史市场价格、交易量、事件数据，它们提供了对过去市场行为的洞察，有助于理解市场风险，对历史风险数据进行风险影响范围分析有助于确定不同事件或因素对市场的影响程度，这有助于识别主要风险因素并衡量其重要性，通过分析风险影响范围，可以构建金融风险时间序列，它显示了随时间变化的风险水平，这是风险模型的核心组成部分，有助于识别风险趋势和周期，通过计算最大化似然参数，可以建立风险模型，这是一种用于拟合风险分布的方法，它有助于了解风险分布的特性，从而更好地理解潜在的风险，基于最大化似然参数，构建金融风险识别模型可以帮助识别不同风险事件和趋势，这个模型可以用来预测未来风险，提供预警或建议；对多维度金融分类数据进行模块特征选取的过程有助于减少数据维度，提取最相关的特征，这有助于降低计算复杂性，减少噪音的影响，并加速后续模型训练和分析过程，通过模块特征选取，可以得到金融降维特征数据，这是对原始数据的有效摘要，降维后的数据更易于理解和解释，同时可能保留了关键的信息，有助于提高模型的泛化能力，利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，可以帮助识别和理解不同风险特征的行为模式，这可以有助于建立更准确的风险识别模型，并提供深入的洞察，以便更好地应对潜在的风险，通过对模块特征的选择和对风险特征行为的识别，可以提高模型的解释性，这对于金融领域非常重要，因为决策者需要了解模型的预测基础，以便更好地制定风险管理策略；通过前置风险行为分析，可以得到金融前置风险数据，这些数据有助于识别潜在的风险信号和异常行为，提前预警可能的风险事件，利用金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，可以建立金融前置影响关系数据，这些关系数据有助于理解不同风险因素之间的相互影响，为后续的决策规则制定提供基础；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定的过程有助于建立针对不同风险情境的决策规则。这些规则可以是基于统计分析、机器学习模型输出或专业领域知识的结合。制定明晰的决策规则有助于自动化风险决策流程。因此，本发明基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统是对传统的金融风险数据分析方法做出的优化处理，解决了传统金融风险数据分析方法存在的效率低、精度不高的问题，提高了分析的效率，提升了精度。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；

步骤S12：对多维度金融数据进行数据预处理，得到多维度金融清洗数据；

步骤S13：对多维度金融清洗数据进行分类处理，得到多维度金融分类数据。

本发明通过爬虫技术采集多维度金融数据，可以获取更全面、广泛的金融信息，包括市场行情、公司财务数据、宏观经济指标，有助于全面了解金融市场动态，爬虫技术可以提供实时的数据更新，使得系统能够及时获取最新的金融信息，有助于及时响应市场变化，预处理有助于清洗和规范原始数据，提高数据的质量和准确性，减少由于数据质量问题引起的分析误差，预处理可以处理数据中的缺失值，确保数据的完整性，避免在后续分析中引入偏差，分类处理有助于将数据按照不同的维度、特征进行组织和分类，使得后续分析更加有序和可管理，对清洗数据进行分类处理还可以进行标准化，确保不同来源的数据可以在相同的标准下进行比较和分析。

优选地，所述的对多维度金融数据进行数据预处理，其中数据预处理具体为：

对多维度金融数据进行数据来源分析，得到金融来源渠道数据；

根据金融来源渠道数据对多维度金融数据进行数据差异化分析，得到多维度金融差异数据；

基于多维度金融差异数据对多维度金融数据进行维度关联计算，得到金融维度关联度值；当金融维度关联度值大于或等于预设的金融维度关联度阈值时，则生成金融维度关联数据；当金融维度关联度值小于预设的金融维度关联度阈值时，则停止维度关联计算，返回上一步骤；

根据金融维度关联数据对多维度金融数据进行数据采样，得到多维度金融采样数据；

对多维度金融采样数据进行线性分析，得到多维度金融线性数据；对多维度金融线性数据进行归一化处理，得到多维度金融清洗数据。

本发明通过了解金融数据的来源渠道，可以建立对数据的信任基础，了解数据的可信度和可靠性，差异化分析有助于发现不同来源渠道之间的数据差异，从而识别潜在的异常或错误数据，通过了解数据差异，可以采取相应的措施来提高数据一致性，确保后续分析的准确性，同时差异化分析也可以了解不同渠道之间数据的关联度，通过计算维度关联度值，可以识别不同维度之间的关联程度，有助于深入理解金融数据的内在关系，设置关联度阈值并根据其进行决策，使得关联性的判断过程更为自动化，减少主观干预，基于关联数据进行采样，可以确保采样更有针对性，捕捉到具有重要关联的数据，避免不必要的冗余信息，生成关联数据有助于减少数据的冗余，提高数据的精确性和实用性，归一化处理有助于消除不同维度之间的尺度影响，提高数据的可比性，使得线性分析更为准确，归一化可以提高线性模型的稳定性，使得对金融数据的分析更为可靠。

优选地，利用金融维度关联分析算法对多维度金融数据进行维度关联计算，其中金融维度关联分析算法如下所示：

；式中，T表示金融维度关联度的结果值，/>表示维度关联计算次数值，/>表示多维度金融差异数据的差异区间值，/>表示多维度金融差异数据的差异区间差值，/>表示多维度金融数据的数据来源复杂度值，/>表示多维度金融数据的数据来源关联度值，/>表示多维度金融数据的权重系数，/>表示金融维度关联分析算法的误差调整值。

本发明构建了一个金融维度关联分析算法，通过综合考虑差异区间、差异区间差值、数据来源复杂度、数据来源关联度和权重系数等因素，计算出金融维度关联度的结果值T，该算法可以帮助分析人员在多维度金融数据中发现和评估不同维度之间的关联关系，进而对金融数据进行更深入的分析和决策。维度关联计算次数值，该参数表示维度关联计算的次数，当/>趋向于无穷大时，表示进行了无限次的维度关联计算。这样做可以增加算法的稳定性和收敛性，使得计算结果更可靠；多维度金融差异数据的差异区间值/>，差异区间值反映了不同维度之间的差异程度，较大的差异值意味着维度之间的关联性较低，较小的差异值则表示维度之间的关联性较高；多维度金融差异数据的差异区间差值/>，差异区间差值可以用来衡量不同维度之间的变化趋势是否一致，差异区间差值越小，表示不同维度之间的变化趋势越一致，关联性越高；多维度金融数据的数据来源复杂度值/>，数据来源复杂度值可以用来描述金融数据的来源情况，复杂度越高，表示数据来源越复杂，可能包含更多的维度信息，对于维度关联分析具有更高的影响；多维度金融数据的数据来源关联度值/>，数据来源关联度值表示不同维度之间的数据来源的相关程度，相关度越高，表示维度之间的关联性越强；多维度金融数据的权重系数/>，权重系数用于调整不同维度在维度关联度计算中的重要性，不同维度的权重系数不同，可以根据实际需求对不同维度进行加权处理；金融维度关联分析算法的误差调整值/>误差调整值用于对计算结果进行修正，以提高算法的准确性和稳定性。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取金融历史风险数据；

步骤S22：对金融历史风险数据进行风险等级评估，得到风险等级评估数据；

步骤S23：根据风险等级评估数据对金融历史风险进行风险影响范围分析，得到金融风险范围数据；

步骤S24：对金融风险范围数据进行时间序列分析，得到金融风险时间序列；

步骤S25：根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；

步骤S26：基于金融最大化似然参数利用逻辑回归算法对金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型。

本发明通过获取金融历史风险数据，可以建立起对金融风险的基本认识和了解，为后续的分析和决策提供数据基础；通过对金融历史风险数据进行风险等级评估，可以将风险数据量化为具体的风险等级，使得风险评估更加客观和准确，便于对不同风险进行比较和排序；通过对风险等级评估数据进行风险影响范围分析，可以确定不同风险等级所涵盖的风险范围，进一步了解风险的影响程度，为风险管理和决策提供更全面的信息；通过对金融风险范围数据进行时间序列分析，可以揭示风险的演变趋势和周期性变化，帮助识别风险的周期性特征，为预测未来的风险提供参考；通过最大化似然函数计算，可以根据金融风险时间序列对历史风险数据进行参数估计，得到最合适的模型参数，提高模型的拟合能力和预测准确性；通过构建金融风险识别模型，可以利用历史风险数据和最大化似然参数，建立起对金融风险的识别模型，提高对未知风险的预测和识别能力，为风险管理和决策提供支持。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融模块特征数据；

步骤S32：对金融模块特征数据进行数据降维，得到金融降维特征数据；

步骤S33：利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据。

本发明通过对多维度金融分类数据进行模块特征选取，可以识别出对于金融分类的模块特征，提高了对数据的理解和解释能力，选取关键特征有助于降低数据的维度，减小计算复杂度，加速后续模型训练和预测过程，通过数据降维，可以保留大部分原始数据的信息，同时减少冗余信息，有助于更高效地进行后续分析，降维后的数据更容易可视化，有助于发现数据的潜在结构和模式，利用金融风险识别模型对降维特征数据进行风险特征行为识别，通过对特定行为的识别，可以实时监测潜在的金融风险，提高对异常行为的及时响应能力，基于风险特征行为数据，可以实现自动化的决策过程，降低风险管理的人工成本。

优选地，步骤S31包括以下步骤：

步骤S311：通过递归特征消除法对多维度金融分类数据进行特征优化，得到多维金融特征优化数据；

步骤S312：对多维金融特征优化数据进行组合遍历，得到多维金融组合优化数据；

步骤S313：通过多维金融组合优化数据进行随机样本抽取，得到金融组合样本优化数据；

步骤S314：利用样本组合权重算法对金融组合样本优化数据进行权重分配，得到样本权重优化数据；

步骤S315：对样本权重优化数据进行有序树结构构建，得到样本权重有序树；

步骤S316：对样本权重有序树进行有序查找并进行特征选取，得到金融模块特征数据。

本发明通过递归特征消除法有助于识别多维度金融分类数据中对目标变量预测最为重要的特征，从而提高模型的预测性能，通过特征优化，可以减少数据中的噪声和冗余信息，提高后续分析的准确性，通过组合遍历，可能发现特定特征组合对于金融分类任务更具信息量，增强了对复杂关系的建模能力，考虑多维度组合有助于综合不同特征之间的关系，更全面地捕捉数据的特征， 随机样本抽取有助于引入样本的多样性，增加模型的鲁棒性，减少过拟合的风险，随机样本抽取有助于提高模型的泛化性能，使其更好地适应新数据，通过权重分配，可以对不同样本赋予不同的重要性，增强对关键样本的关注，提高模型对重要信息的利用效率，样本权重有助于模型更专注地学习具有较高权重的样本，提高模型的训练效率和性能，有序树结构有助于更好地组织和理解样本权重信息，使其更易于可视化和解释，有序树结构可能通过优化搜索过程提高特征选取的效率，降低计算成本，有序查找可以帮助进一步精炼选取最关键的金融模块特征，提高模型的可解释性和预测性能，有序查找有助于降低特征选择的复杂性，使得模型更容易理解和应用。

优选地，步骤S314中的样本组合权重算法如下所示：

；

式中，表示权重分配的输出值，/>表示权重积分结束时间值，/>表示金融组合样本优化数据的样本完整度值，/>表示样本数量值，/>表示样本随机权重值，/>表示金融组合样本优化数据的样本随机值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的优化程度系数，/>表示第个金融组合样本优化数据的方差预估值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的约束条件值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的变化系数值，/>表示样本组合权重算法的偏差修正值。

本发明构建了一个样本组合权重算法，通过综合考虑不同的数据特征和约束条件，以及引入随机性和灵敏度调整，来实现对样本组合权重的合理分配。权重积分结束时间值，该值决定了权重计算的时间范围，通过设定不同的结束时间值，可以控制权重计算所考虑的历史数据的时间段；金融组合样本优化数据的样本完整度值/>，样本完整度值表示金融组合样本优化数据的样本完整性程度，较高的样本完整度值意味着数据集中包含更多的有效样本，可以提高权重分配的准确性和可靠性；样本数量值/>，较大的样本数量值可以提供更多的样本数据用于计算权重，从而增加权重分配的稳定性和可靠性；样本随机权重值/>，样本随机权重值表示对样本进行随机加权的系数，通过引入随机性，可以减少样本之间的相关性，从而提高权重分配的多样性和鲁棒性；金融组合样本优化数据的样本随机值/>，较大的样本随机值可以提供更多的随机样本数据，有助于更全面地考虑不同的组合情况，从而提高权重分配的灵活性和适应性；第/>个金融组合样本优化数据的优化程度系数/>，较高的优化程度系数意味着该样本在金融组合中具有更高的重要性，可能会被赋予更高的权重；第/>个金融组合样本优化数据的方差预估值/>，方差预估值可以用于度量样本的风险水平，较高的方差预估值可能会降低该样本的权重；第/>个金融组合样本优化数据的约束条件值/>，约束条件可以用于限制特定样本的权重范围，以确保满足特定的投资目标或风险限制；第/>个金融组合样本优化数据的变化系数值/>，较高的变化系数值可以增加该样本对权重分配的影响，从而提高权重的灵敏度；样本组合权重算法的偏差修正值/>，通过调整偏差修正值，可以校正权重分配的整体偏差，以更好地符合实际情况。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对金融风险特征行为数据进行风险诱因分析，得到金融风险诱因数据；对金融风险诱因数据进行时间行为概率分析，得到风险时间行为概率；

步骤S42：对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；

步骤S43：根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；

步骤S44：根据风险时间行为概率以及金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

本发明通过对金融风险特征行为数据进行诱因分析，有助于识别潜在的金融风险因素，提高对风险的敏感性，同时有助于识别出风险产生的原因，提高对风险的应对能力，时间行为概率分析有助于了解不同风险在时间上的分布规律，帮助制定更为灵活和有效的应对策略；通过对金融风险特征行为数据的前置分析，可以提前发现可能导致风险的行为模式，有助于实施预防性措施，减缓或避免潜在的风险；通过对前置风险数据与风险时间序列的匹配，可以发现前置行为与后续风险之间的关系，提高对风险产生的理解，得到前置影响关系数据有助于构建风险传播的网络，从而更好地了解风险的传播路径和影响因素，利用风险时间行为概率和前置影响关系数据，制定决策规则可以帮助进行更加智能和精确的决策，提高对风险的应对效果，制定的决策规则有望实现对金融风险的实时监测和响应，增加系统的灵活性和实效性。

优选地，本发明还提供了一种基于多维数据的金融风险数据处理分析系统，用于执行如上所述的一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法，该基于多维数据的金融风险数据处理分析系统包括：

金融数据预处理模块，用于通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；对多维度金融数据进行数据预处理，多维度金融分类数据；

金融风险识别模型构建模块，用于获取金融历史风险数据；对金融历史风险数据进行风险影响范围分析，得到金融风险时间序列；根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；基于金融最大化似然参数金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型；

风险特征行为分析模块，用于对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融降维特征数据；利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；

风险决策规则制定模块，用于对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

本发明的有益效果，通过使用爬虫技术，可以获取大量的金融信息，包括市场价格、公司财务数据、经济指标，这有助于建立一个全面的金融数据集，提供更全局的视角，采集多维度金融数据意味着可以获得来自不同领域和维度的信息，如技术指标、基本面数据、市场情绪，这样的综合数据能够提供更全面的市场了解，将金融数据进行分类可以更好地理解和组织数据，为后续的分析和建模提供结构化的基础，分类有助于识别不同类型的金融信息，从而更好地了解市场动态；获取金融历史风险数据是建立风险模型的基础，这些数据可以包括历史市场价格、交易量、事件数据，它们提供了对过去市场行为的洞察，有助于理解市场风险，对历史风险数据进行风险影响范围分析有助于确定不同事件或因素对市场的影响程度，这有助于识别主要风险因素并衡量其重要性，通过分析风险影响范围，可以构建金融风险时间序列，它显示了随时间变化的风险水平，这是风险模型的核心组成部分，有助于识别风险趋势和周期，通过计算最大化似然参数，可以建立风险模型，这是一种用于拟合风险分布的方法，它有助于了解风险分布的特性，从而更好地理解潜在的风险，基于最大化似然参数，构建金融风险识别模型可以帮助识别不同风险事件和趋势，这个模型可以用来预测未来风险，提供预警或建议；对多维度金融分类数据进行模块特征选取的过程有助于减少数据维度，提取最相关的特征，这有助于降低计算复杂性，减少噪音的影响，并加速后续模型训练和分析过程，通过模块特征选取，可以得到金融降维特征数据，这是对原始数据的有效摘要，降维后的数据更易于理解和解释，同时可能保留了关键的信息，有助于提高模型的泛化能力，利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，可以帮助识别和理解不同风险特征的行为模式，这可以有助于建立更准确的风险识别模型，并提供深入的洞察，以便更好地应对潜在的风险，通过对模块特征的选择和对风险特征行为的识别，可以提高模型的解释性，这对于金融领域非常重要，因为决策者需要了解模型的预测基础，以便更好地制定风险管理策略；通过前置风险行为分析，可以得到金融前置风险数据，这些数据有助于识别潜在的风险信号和异常行为，提前预警可能的风险事件，利用金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，可以建立金融前置影响关系数据，这些关系数据有助于理解不同风险因素之间的相互影响，为后续的决策规则制定提供基础；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定的过程有助于建立针对不同风险情境的决策规则。这些规则可以是基于统计分析、机器学习模型输出或专业领域知识的结合。制定明晰的决策规则有助于自动化风险决策流程。因此，本发明基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统是对传统的金融风险数据分析方法做出的优化处理，解决了传统金融风险数据分析方法存在的效率低、精度不高的问题，提高了分析的效率，提升了精度。

附图说明

图1为一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法的步骤流程示意图；

图2为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图；

图3为图2中步骤S31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3，一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；对多维度金融数据进行数据预处理，多维度金融分类数据；

步骤S2：获取金融历史风险数据；对金融历史风险数据进行风险影响范围分析，得到金融风险时间序列；根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；基于金融最大化似然参数金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型；

步骤S3：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融降维特征数据；利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；

步骤S4：对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法包括以下步骤：

步骤S1：通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；对多维度金融数据进行数据预处理，多维度金融分类数据；

本发明实施例中，定义需要采集的金融信息的多维度，如股票价格、财务报表、宏观经济指标，选择合适的爬虫工具，如Scrapy、Beautiful Soup，根据目标网站的结构和数据分布进行配置，设计爬虫规则，包括URL结构、数据提取方式、爬取频率，确保合法性和有效性，运行爬虫程序，按照设定的规则从目标网站抓取数据，并存储在本地或云端数据库中，对采集到的原始数据进行清洗，处理缺失值、异常值，保证数据的完整性和准确性，将采集到的多维度金融数据整合为一个统一的数据集，并进行必要的转换，以便后续的分析和建模，根据业务需求，对整合后的数据进行分类，将其划分为不同的类别，形成多维度金融分类数据。

步骤S2：获取金融历史风险数据；对金融历史风险数据进行风险影响范围分析，得到金融风险时间序列；根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；基于金融最大化似然参数金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型；

本发明实施例中，从可靠的数据源获取金融历史风险数据，这可能包括市场指数、资产价格、交易量、波动率，进行对金融历史风险数据的分析，识别风险事件和其对市场的影响，这可能包括事件的类型、强度、持续时间方面的分析，根据风险事件的发生时间和其影响程度，构建金融风险时间序列，形成一个时间上连续的风险数据集，最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）计算金融风险时间序列的参数，这涉及到对特定分布（如正态分布、泊松分布等）的参数进行估计，基于最大化似然函数计算，得到金融风险时间序列的最大化似然参数，这些参数描述了风险的概率分布特性，利用得到的最大化似然参数，构建金融风险识别模型，这包括概率模型、时间序列模型，以更好地理解和预测金融市场中的风险。

步骤S3：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融降维特征数据；利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；

本发明实施例中，提取与风险相关的特征，可能包括统计指标、技术指标、市场指标等。考虑到多维度数据，可以采用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）方法进行降维，或者选择与风险相关的模块特征；根据数据的性质选择合适的降维方法，可能是主成分分析、因子分析，降维后的数据应该保留足够的信息，同时减少冗余特征，应用选择的降维方法，将数据降维到较低维度，得到金融降维特征数据，利用前述构建好的金融风险识别模型，将金融降维特征数据输入模型中进行风险识别，模型输出的结果包含对风险的识别，是概率分数、分类标签，这些输出构成了金融风险特征行为数据。

步骤S4：对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

本发明实施例中，进行探索性数据分析，了解数据的分布、关联性、异常值，这有助于确定可能的前置风险行为，基于分析结果，确定可能反映前置风险行为的指标或特征。这些指标可能包括异常交易模式、频繁交易行为，使用统计和机器学习方法，如聚类、异常检测等，识别潜在的前置风险行为，将前置风险行为数据按时间排序，构建时间序列，使用适当的关系匹配算法，可能包括时间序列分析、关联规则挖掘，识别前置风险行为之间的关系，对匹配到的关系进行权重分析，确定前置风险行为之间的关系强度，得到前置风险行为之间的影响关系数据，包括关系强度和持续时间信息，制定一套逻辑清晰的决策规则，考虑前置风险行为的不同组合对金融风险的影响，规则可以基于关键指标、关系强度，对于复杂的关系，可以使用模糊逻辑或其他数学建模方法来建立决策规则。

本发明通过使用爬虫技术，可以获取大量的金融信息，包括市场价格、公司财务数据、经济指标，这有助于建立一个全面的金融数据集，提供更全局的视角，采集多维度金融数据意味着可以获得来自不同领域和维度的信息，如技术指标、基本面数据、市场情绪，这样的综合数据能够提供更全面的市场了解，将金融数据进行分类可以更好地理解和组织数据，为后续的分析和建模提供结构化的基础，分类有助于识别不同类型的金融信息，从而更好地了解市场动态；获取金融历史风险数据是建立风险模型的基础，这些数据可以包括历史市场价格、交易量、事件数据，它们提供了对过去市场行为的洞察，有助于理解市场风险，对历史风险数据进行风险影响范围分析有助于确定不同事件或因素对市场的影响程度，这有助于识别主要风险因素并衡量其重要性，通过分析风险影响范围，可以构建金融风险时间序列，它显示了随时间变化的风险水平，这是风险模型的核心组成部分，有助于识别风险趋势和周期，通过计算最大化似然参数，可以建立风险模型，这是一种用于拟合风险分布的方法，它有助于了解风险分布的特性，从而更好地理解潜在的风险，基于最大化似然参数，构建金融风险识别模型可以帮助识别不同风险事件和趋势，这个模型可以用来预测未来风险，提供预警或建议；对多维度金融分类数据进行模块特征选取的过程有助于减少数据维度，提取最相关的特征，这有助于降低计算复杂性，减少噪音的影响，并加速后续模型训练和分析过程，通过模块特征选取，可以得到金融降维特征数据，这是对原始数据的有效摘要，降维后的数据更易于理解和解释，同时可能保留了关键的信息，有助于提高模型的泛化能力，利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，可以帮助识别和理解不同风险特征的行为模式，这可以有助于建立更准确的风险识别模型，并提供深入的洞察，以便更好地应对潜在的风险，通过对模块特征的选择和对风险特征行为的识别，可以提高模型的解释性，这对于金融领域非常重要，因为决策者需要了解模型的预测基础，以便更好地制定风险管理策略；通过前置风险行为分析，可以得到金融前置风险数据，这些数据有助于识别潜在的风险信号和异常行为，提前预警可能的风险事件，利用金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，可以建立金融前置影响关系数据，这些关系数据有助于理解不同风险因素之间的相互影响，为后续的决策规则制定提供基础；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定的过程有助于建立针对不同风险情境的决策规则。这些规则可以是基于统计分析、机器学习模型输出或专业领域知识的结合。制定明晰的决策规则有助于自动化风险决策流程。因此，本发明基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统是对传统的金融风险数据分析方法做出的优化处理，解决了传统金融风险数据分析方法存在的效率低、精度不高的问题，提高了分析的效率，提升了精度。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；

步骤S12：对多维度金融数据进行数据预处理，得到多维度金融清洗数据；

步骤S13：对多维度金融清洗数据进行分类处理，得到多维度金融分类数据。

本发明实施例中，定义需要采集的金融信息的多维度特征，包括但不限于股票价格、财务指标、市场新闻，根据目标网站结构选择合适的爬虫工具，例如Scrapy、BeautifulSoup，开发爬虫代码，实现对金融信息网站的多维度数据抓取，确保代码具有稳定性和可扩展性，设计定时任务或事件触发机制，以确保数据定期更新；分析数据，处理缺失值，可以通过填充、删除或插值，检测和处理异常值，防止异常数据对后续分析产生不良影响，确保数据符合统一的格式和单位，便于后续分析和建模；确定分类任务的标签，根据问题的性质选择适当的分类算法，如决策树、支持向量机、神经网络。

本发明通过爬虫技术采集多维度金融数据，可以获取更全面、广泛的金融信息，包括市场行情、公司财务数据、宏观经济指标，有助于全面了解金融市场动态，爬虫技术可以提供实时的数据更新，使得系统能够及时获取最新的金融信息，有助于及时响应市场变化，预处理有助于清洗和规范原始数据，提高数据的质量和准确性，减少由于数据质量问题引起的分析误差，预处理可以处理数据中的缺失值，确保数据的完整性，避免在后续分析中引入偏差，分类处理有助于将数据按照不同的维度、特征进行组织和分类，使得后续分析更加有序和可管理，对清洗数据进行分类处理还可以进行标准化，确保不同来源的数据可以在相同的标准下进行比较和分析。

优选地，所述的对多维度金融数据进行数据预处理，其中数据预处理具体为：

对多维度金融数据进行数据来源分析，得到金融来源渠道数据；

根据金融来源渠道数据对多维度金融数据进行数据差异化分析，得到多维度金融差异数据；

基于多维度金融差异数据对多维度金融数据进行维度关联计算，得到金融维度关联度值；当金融维度关联度值大于或等于预设的金融维度关联度阈值时，则生成金融维度关联数据；当金融维度关联度值小于预设的金融维度关联度阈值时，则停止维度关联计算，返回上一步骤；

根据金融维度关联数据对多维度金融数据进行数据采样，得到多维度金融采样数据；

对多维度金融采样数据进行线性分析，得到多维度金融线性数据；对多维度金融线性数据进行归一化处理，得到多维度金融清洗数据。

本发明实施例中，收集多维度金融数据，并确保每个数据点都包含有关其来源渠道的信息，统计不同金融来源渠道的数据量、数据类型、时间分布信息，形成初步的数据来源概览，根据不同的金融来源渠道将数据进行分组，并对比各组数据的关键统计指标，如平均值、中位数、标准差，使用统计方法进行假设检验，确定不同渠道之间的差异是否显著，检测并处理异常值，确保分析结果受到异常值的最小干扰，分析不同渠道数据在时间序列上的趋势，以发现可能的周期性或趋势性差异，对特定维度进行深入分析，以了解不同渠道在关键维度上的差异；通过所选的方法计算各金融维度之间的关联度，这需要矩阵运算、统计计算或机器学习模型的应用，当计算得到的金融维度关联度值大于或等于预设的关联度阈值时，说明维度之间存在较强的关联，此时，生成金融维度关联数据，并记录这些关联维度，如果关联度值小于预设的关联度阈值，停止维度关联计算，并返回到前一步骤进行重新审视或调整参数，解释生成的金融维度关联数据，识别相关的维度之间的关系和趋势；使用先前得到的金融维度关联数据，选择相关的多维度金融数据样本，确保样本能够涵盖关联度较高的金融维度，可以使用随机抽样、等距采样或者其他合适的采样方法，确保采样数据具有代表性，将选定的样本组合成一个多维度金融采样数据集，使用线性回归、主成分分析（PCA）线性方法，对多维度金融采样数据进行分析，根据选择的方法，建立适当的线性模型，考虑到金融数据之间的关系，推导出多维度金融线性数据，评估线性模型的拟合程度，确保它能够较好地描述金融数据之间的线性关系，使用归一化方法将多维度金融线性数据映射到一个统一的尺度。常见的归一化方法包括Z-score归一化、Min-Max归一化，根据选择的方法，对多维度金融线性数据进行归一化处理，检查归一化后数据的分布情况，确保各个维度的数据在相同的尺度范围内，将归一化后的数据整合，得到多维度金融清洗数据。

本发明通过了解金融数据的来源渠道，可以建立对数据的信任基础，了解数据的可信度和可靠性，差异化分析有助于发现不同来源渠道之间的数据差异，从而识别潜在的异常或错误数据，通过了解数据差异，可以采取相应的措施来提高数据一致性，确保后续分析的准确性，同时差异化分析也可以了解不同渠道之间数据的关联度，通过计算维度关联度值，可以识别不同维度之间的关联程度，有助于深入理解金融数据的内在关系，设置关联度阈值并根据其进行决策，使得关联性的判断过程更为自动化，减少主观干预，基于关联数据进行采样，可以确保采样更有针对性，捕捉到具有重要关联的数据，避免不必要的冗余信息，生成关联数据有助于减少数据的冗余，提高数据的精确性和实用性，归一化处理有助于消除不同维度之间的尺度影响，提高数据的可比性，使得线性分析更为准确，归一化可以提高线性模型的稳定性，使得对金融数据的分析更为可靠。

优选地，利用金融维度关联分析算法对多维度金融数据进行维度关联计算，其中金融维度关联分析算法如下所示：

；式中，T表示金融维度关联度的结果值，/>表示维度关联计算次数值，/>表示多维度金融差异数据的差异区间值，/>表示多维度金融差异数据的差异区间差值，/>表示多维度金融数据的数据来源复杂度值，/>表示多维度金融数据的数据来源关联度值，/>表示多维度金融数据的权重系数，/>表示金融维度关联分析算法的误差调整值。

本发明构建了一个金融维度关联分析算法，通过综合考虑差异区间、差异区间差值、数据来源复杂度、数据来源关联度和权重系数等因素，计算出金融维度关联度的结果值T，该算法可以帮助分析人员在多维度金融数据中发现和评估不同维度之间的关联关系，进而对金融数据进行更深入的分析和决策。维度关联计算次数值，该参数表示维度关联计算的次数，当/>趋向于无穷大时，表示进行了无限次的维度关联计算。这样做可以增加算法的稳定性和收敛性，使得计算结果更可靠；多维度金融差异数据的差异区间值/>，差异区间值反映了不同维度之间的差异程度，较大的差异值意味着维度之间的关联性较低，较小的差异值则表示维度之间的关联性较高；多维度金融差异数据的差异区间差值/>，差异区间差值可以用来衡量不同维度之间的变化趋势是否一致，差异区间差值越小，表示不同维度之间的变化趋势越一致，关联性越高；多维度金融数据的数据来源复杂度值/>，数据来源复杂度值可以用来描述金融数据的来源情况，复杂度越高，表示数据来源越复杂，可能包含更多的维度信息，对于维度关联分析具有更高的影响；多维度金融数据的数据来源关联度值/>，数据来源关联度值表示不同维度之间的数据来源的相关程度，相关度越高，表示维度之间的关联性越强；多维度金融数据的权重系数/>，权重系数用于调整不同维度在维度关联度计算中的重要性，不同维度的权重系数不同，可以根据实际需求对不同维度进行加权处理；金融维度关联分析算法的误差调整值/>误差调整值用于对计算结果进行修正，以提高算法的准确性和稳定性。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取金融历史风险数据；

步骤S22：对金融历史风险数据进行风险等级评估，得到风险等级评估数据；

步骤S23：根据风险等级评估数据对金融历史风险进行风险影响范围分析，得到金融风险范围数据；

步骤S24：对金融风险范围数据进行时间序列分析，得到金融风险时间序列；

步骤S25：根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；

步骤S26：基于金融最大化似然参数利用逻辑回归算法对金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型。

本发明实施例中，收集包含金融历史风险的数据，这可以包括各种金融指标、市场数据、经济数据，对获取的数据进行清洗，处理缺失值、异常值，确保数据的质量和完整性，选择合适的方法对历史风险数据进行风险等级评估，可以使用统计方法、机器学习算法，得到风险等级评估数据，表示每个时间点或事件的风险水平；根据风险等级评估数据，定义风险影响的范围，可以是数值范围或离散的标签，使用适当的分析方法，如统计分析或数据挖掘技术，确定每个风险等级的影响范围，得到金融风险范围数据，描述了每个风险等级的具体影响，使用时间序列分析方法，如ARIMA模型、指数平滑法，对金融风险范围数据进行分析，以获取时间序列的趋势和周期性，得到金融风险时间序列，利用选定的似然函数，通过最大化似然估计方法，计算金融最大化似然参数，得到金融最大化似然参数，用于更准确地描述风险的概率分布，选择逻辑回归算法或决策树算法，以基于最大化似然参数构建风险识别模型，利用历史数据和最大化似然参数，构建风险识别模型，对构建的模型进行评估，使用验证集或交叉验证来确保模型的泛化能力。

本发明通过获取金融历史风险数据，可以建立起对金融风险的基本认识和了解，为后续的分析和决策提供数据基础；通过对金融历史风险数据进行风险等级评估，可以将风险数据量化为具体的风险等级，使得风险评估更加客观和准确，便于对不同风险进行比较和排序；通过对风险等级评估数据进行风险影响范围分析，可以确定不同风险等级所涵盖的风险范围，进一步了解风险的影响程度，为风险管理和决策提供更全面的信息；通过对金融风险范围数据进行时间序列分析，可以揭示风险的演变趋势和周期性变化，帮助识别风险的周期性特征，为预测未来的风险提供参考；通过最大化似然函数计算，可以根据金融风险时间序列对历史风险数据进行参数估计，得到最合适的模型参数，提高模型的拟合能力和预测准确性；通过构建金融风险识别模型，可以利用历史风险数据和最大化似然参数，建立起对金融风险的识别模型，提高对未知风险的预测和识别能力，为风险管理和决策提供支持。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融模块特征数据；

步骤S32：对金融模块特征数据进行数据降维，得到金融降维特征数据；

步骤S33：利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据。

作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S3包括：

步骤S31：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融模块特征数据；

本发明实施例中，选择适当的特征选择方法，可以包括基于统计学的方法（如方差分析）、基于机器学习的方法（如树模型特征重要性）、或基于领域知识的方法，对多维度金融分类数据进行特征选取，选择对风险识别有影响的关键特征，将选取的特征组合成新的金融模块特征数据。

步骤S32：对金融模块特征数据进行数据降维，得到金融降维特征数据；

本发明实施例中，选择合适的降维方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE，在应用降维方法之前，对金融模块特征数据进行标准化，确保不同特征具有相同的尺度，应用选定的降维方法，将金融模块特征数据降至较低维度，得到金融降维特征数据，该数据保留了原始数据的主要信息，减少了维度。

步骤S33：利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据。

本发明实施例中，利用之前构建的金融风险识别模型，将其应用于金融降维特征数据，模型输出结果，识别每个样本的风险特征行为，可以是二元分类结果（风险/非风险）或多类别分类结果（不同风险等级）。

本发明通过对多维度金融分类数据进行模块特征选取，可以识别出对于金融分类的模块特征，提高了对数据的理解和解释能力，选取关键特征有助于降低数据的维度，减小计算复杂度，加速后续模型训练和预测过程，通过数据降维，可以保留大部分原始数据的信息，同时减少冗余信息，有助于更高效地进行后续分析，降维后的数据更容易可视化，有助于发现数据的潜在结构和模式，利用金融风险识别模型对降维特征数据进行风险特征行为识别，通过对特定行为的识别，可以实时监测潜在的金融风险，提高对异常行为的及时响应能力，基于风险特征行为数据，可以实现自动化的决策过程，降低风险管理的人工成本。

优选地，步骤S31包括以下步骤：

步骤S311：通过递归特征消除法对多维度金融分类数据进行特征优化，得到多维金融特征优化数据；

步骤S312：对多维金融特征优化数据进行组合遍历，得到多维金融组合优化数据；

步骤S313：通过多维金融组合优化数据进行随机样本抽取，得到金融组合样本优化数据；

步骤S314：利用样本组合权重算法对金融组合样本优化数据进行权重分配，得到样本权重优化数据；

步骤S315：对样本权重优化数据进行有序树结构构建，得到样本权重有序树；

步骤S316：对样本权重有序树进行有序查找并进行特征选取，得到金融模块特征数据。

作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S31包括：

步骤S311：通过递归特征消除法对多维度金融分类数据进行特征优化，得到多维金融特征优化数据；

本发明实施例中，递归特征消除法是一种迭代方法，它从所有特征开始，反复拟合模型并剔除对模型性能影响较小的特征，直到达到所需的特征数量或其他终止条件，选择一个适当的模型，如逻辑回归、支持向量机、随机森林等，作为评估特征重要性的基准模型，迭代过程中，每轮拟合模型后，评估特征的重要性，然后剔除最不重要的特征。可以使用特征重要性分数或模型的性能指标来评估特征的重要性，继续递归特征消除，直到达到所需的特征数量，或者当模型性能不再显著提高时停止，得到多维金融特征优化数据，其中包括被选择的最重要的特征。

步骤S312：对多维金融特征优化数据进行组合遍历，得到多维金融组合优化数据；

本发明实施例中，利用经过特征优化的数据集，准备用于组合遍历的特征，使用组合遍历算法，例如子集组合或排列组合，生成不同的特征组合，这些组合可以包含不同数量的特征，得到多维金融组合优化数据，其中包括各种特征组合。

步骤S313：通过多维金融组合优化数据进行随机样本抽取，得到金融组合样本优化数据；

本发明实施例中，利用多维金融组合优化数据，准备用于随机样本抽取的数据，使用随机抽样方法，例如随机选择一定数量的样本或使用随机采样技术，生成金融组合样本优化数据，得到金融组合样本优化数据，该数据包含了随机选择的样本。

步骤S314：利用样本组合权重算法对金融组合样本优化数据进行权重分配，得到样本权重优化数据；

本发明实施例中，使用金融组合样本优化数据，准备进行权重分配的数据，使用样本组合权重算法，根据每个样本的特征组合和其他相关信息，为每个样本分配权重，这可以涉及到风险评估、重要性分析或其他相关方法，得到样本权重优化数据，其中每个样本都有一个与其相关的权重。

步骤S315：对样本权重优化数据进行有序树结构构建，得到样本权重有序树；

本发明实施例中，使用样本权重优化数据，准备用于构建有序树结构的数据，使用合适的算法，如决策树构建算法，根据样本的特征和权重信息构建有序树结构，得到样本权重有序树，该树结构可以帮助组织样本的信息和权重。

步骤S316：对样本权重有序树进行有序查找并进行特征选取，得到金融模块特征数据。

本发明实施例中，使用样本权重有序树，准备进行有序查找和特征选取的数据，使用有序树结构进行查找，根据树结构中的有序信息选择与特征相关的节点或分支，这些节点或分支对应于最具信息量的特征，得到金融模块特征数据，其中包括根据有序查找和特征选取得到的最相关的特征。

本发明通过递归特征消除法有助于识别多维度金融分类数据中对目标变量预测最为重要的特征，从而提高模型的预测性能，通过特征优化，可以减少数据中的噪声和冗余信息，提高后续分析的准确性，通过组合遍历，可能发现特定特征组合对于金融分类任务更具信息量，增强了对复杂关系的建模能力，考虑多维度组合有助于综合不同特征之间的关系，更全面地捕捉数据的特征， 随机样本抽取有助于引入样本的多样性，增加模型的鲁棒性，减少过拟合的风险，随机样本抽取有助于提高模型的泛化性能，使其更好地适应新数据，通过权重分配，可以对不同样本赋予不同的重要性，增强对关键样本的关注，提高模型对重要信息的利用效率，样本权重有助于模型更专注地学习具有较高权重的样本，提高模型的训练效率和性能，有序树结构有助于更好地组织和理解样本权重信息，使其更易于可视化和解释，有序树结构可能通过优化搜索过程提高特征选取的效率，降低计算成本，有序查找可以帮助进一步精炼选取最关键的金融模块特征，提高模型的可解释性和预测性能，有序查找有助于降低特征选择的复杂性，使得模型更容易理解和应用。

优选地，步骤S314中的样本组合权重算法如下所示：

；

式中，表示权重分配的输出值，/>表示权重积分结束时间值，/>表示金融组合样本优化数据的样本完整度值，/>表示样本数量值，/>表示样本随机权重值，/>表示金融组合样本优化数据的样本随机值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的优化程度系数，/>表示第个金融组合样本优化数据的方差预估值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的约束条件值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的变化系数值，/>表示样本组合权重算法的偏差修正值。

本发明构建了一个样本组合权重算法，通过综合考虑不同的数据特征和约束条件，以及引入随机性和灵敏度调整，来实现对样本组合权重的合理分配。权重积分结束时间值，该值决定了权重计算的时间范围，通过设定不同的结束时间值，可以控制权重计算所考虑的历史数据的时间段；金融组合样本优化数据的样本完整度值/>，样本完整度值表示金融组合样本优化数据的样本完整性程度，较高的样本完整度值意味着数据集中包含更多的有效样本，可以提高权重分配的准确性和可靠性；样本数量值/>，较大的样本数量值可以提供更多的样本数据用于计算权重，从而增加权重分配的稳定性和可靠性；样本随机权重值/>，样本随机权重值表示对样本进行随机加权的系数，通过引入随机性，可以减少样本之间的相关性，从而提高权重分配的多样性和鲁棒性；金融组合样本优化数据的样本随机值/>，较大的样本随机值可以提供更多的随机样本数据，有助于更全面地考虑不同的组合情况，从而提高权重分配的灵活性和适应性；第/>个金融组合样本优化数据的优化程度系数/>，较高的优化程度系数意味着该样本在金融组合中具有更高的重要性，可能会被赋予更高的权重；第/>个金融组合样本优化数据的方差预估值/>，方差预估值可以用于度量样本的风险水平，较高的方差预估值可能会降低该样本的权重；第/>个金融组合样本优化数据的约束条件值/>，约束条件可以用于限制特定样本的权重范围，以确保满足特定的投资目标或风险限制；第/>个金融组合样本优化数据的变化系数值/>，较高的变化系数值可以增加该样本对权重分配的影响，从而提高权重的灵敏度；样本组合权重算法的偏差修正值/>，通过调整偏差修正值，可以校正权重分配的整体偏差，以更好地符合实际情况。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对金融风险特征行为数据进行风险诱因分析，得到金融风险诱因数据；对金融风险诱因数据进行时间行为概率分析，得到风险时间行为概率；

步骤S42：对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；

步骤S43：根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；

步骤S44：根据风险时间行为概率以及金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

本发明通过对金融风险特征行为数据进行诱因分析，有助于识别潜在的金融风险因素，提高对风险的敏感性，同时有助于识别出风险产生的原因，提高对风险的应对能力，时间行为概率分析有助于了解不同风险在时间上的分布规律，帮助制定更为灵活和有效的应对策略；通过对金融风险特征行为数据的前置分析，可以提前发现可能导致风险的行为模式，有助于实施预防性措施，减缓或避免潜在的风险；通过对前置风险数据与风险时间序列的匹配，可以发现前置行为与后续风险之间的关系，提高对风险产生的理解，得到前置影响关系数据有助于构建风险传播的网络，从而更好地了解风险的传播路径和影响因素，利用风险时间行为概率和前置影响关系数据，制定决策规则可以帮助进行更加智能和精确的决策，提高对风险的应对效果，制定的决策规则有望实现对金融风险的实时监测和响应，增加系统的灵活性和实效性。

优选地，本发明还提供了一种基于多维数据的金融风险数据处理分析系统，用于执行如上所述的一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法，该基于多维数据的金融风险数据处理分析系统包括：

金融数据预处理模块，用于通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；对多维度金融数据进行数据预处理，多维度金融分类数据；

金融风险识别模型构建模块，用于获取金融历史风险数据；对金融历史风险数据进行风险影响范围分析，得到金融风险时间序列；根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；基于金融最大化似然参数金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型；

风险特征行为分析模块，用于对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融降维特征数据；利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；

风险决策规则制定模块，用于对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

本发明通过使用爬虫技术，可以获取大量的金融信息，包括市场价格、公司财务数据、经济指标，这有助于建立一个全面的金融数据集，提供更全局的视角，采集多维度金融数据意味着可以获得来自不同领域和维度的信息，如技术指标、基本面数据、市场情绪，这样的综合数据能够提供更全面的市场了解，将金融数据进行分类可以更好地理解和组织数据，为后续的分析和建模提供结构化的基础，分类有助于识别不同类型的金融信息，从而更好地了解市场动态；获取金融历史风险数据是建立风险模型的基础，这些数据可以包括历史市场价格、交易量、事件数据，它们提供了对过去市场行为的洞察，有助于理解市场风险，对历史风险数据进行风险影响范围分析有助于确定不同事件或因素对市场的影响程度，这有助于识别主要风险因素并衡量其重要性，通过分析风险影响范围，可以构建金融风险时间序列，它显示了随时间变化的风险水平，这是风险模型的核心组成部分，有助于识别风险趋势和周期，通过计算最大化似然参数，可以建立风险模型，这是一种用于拟合风险分布的方法，它有助于了解风险分布的特性，从而更好地理解潜在的风险，基于最大化似然参数，构建金融风险识别模型可以帮助识别不同风险事件和趋势，这个模型可以用来预测未来风险，提供预警或建议；对多维度金融分类数据进行模块特征选取的过程有助于减少数据维度，提取最相关的特征，这有助于降低计算复杂性，减少噪音的影响，并加速后续模型训练和分析过程，通过模块特征选取，可以得到金融降维特征数据，这是对原始数据的有效摘要，降维后的数据更易于理解和解释，同时可能保留了关键的信息，有助于提高模型的泛化能力，利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，可以帮助识别和理解不同风险特征的行为模式，这可以有助于建立更准确的风险识别模型，并提供深入的洞察，以便更好地应对潜在的风险，通过对模块特征的选择和对风险特征行为的识别，可以提高模型的解释性，这对于金融领域非常重要，因为决策者需要了解模型的预测基础，以便更好地制定风险管理策略；通过前置风险行为分析，可以得到金融前置风险数据，这些数据有助于识别潜在的风险信号和异常行为，提前预警可能的风险事件，利用金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，可以建立金融前置影响关系数据，这些关系数据有助于理解不同风险因素之间的相互影响，为后续的决策规则制定提供基础；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定的过程有助于建立针对不同风险情境的决策规则。这些规则可以是基于统计分析、机器学习模型输出或专业领域知识的结合。制定明晰的决策规则有助于自动化风险决策流程。因此，本发明基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统是对传统的金融风险数据分析方法做出的优化处理，解决了传统金融风险数据分析方法存在的效率低、精度不高的问题，提高了分析的效率，提升了精度。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (3)

1.一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；对多维度金融数据进行数据预处理，多维度金融分类数据；其中，步骤S1包括：

步骤S11：通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；

步骤S12：对多维度金融数据进行数据预处理 ，得到多维度金融清洗数据；其中，对多维度金融数据进行数据预处理，其中数据预处理具体为：

步骤S121：对多维度金融数据进行数据来源分析，得到金融来源渠道数据；

步骤S122：根据金融来源渠道数据对多维度金融数据进行数据差异化分析，得到多维度金融差异数据；

步骤S123：基于多维度金融差异数据对多维度金融数据进行维度关联计算，得到金融维度关联度值；当金融维度关联度值大于或等于预设的金融维度关联度阈值时，则生成金融维度关联数据；当金融维度关联度值小于预设的金融维度关联度阈值时，则停止维度关联计算，返回上一步骤；其中，对多维度金融数据进行维度关联计算是通过金融维度关联分析算法进行的，金融维度关联分析算法如下所示：式中，/>表示金融维度关联度的结果值，/>表示维度关联计算次数值，/>表示多维度金融差异数据的差异区间值，/>表示多维度金融差异数据的差异区间差值，/>表示多维度金融数据的数据来源复杂度值，/>表示多维度金融数据的数据来源关联度值，/>表示多维度金融数据的权重系数，/>表示金融维度关联分析算法的误差调整值；

步骤S124：根据金融维度关联数据对多维度金融数据进行数据采样，得到多维度金融采样数据；

步骤S125：对多维度金融采样数据进行线性分析，得到多维度金融线性数据；对多维度金融线性数据进行归一化处理，得到多维度金融清洗数据；

步骤S13：对多维度金融清洗数据进行分类处理，得到多维度金融分类数据；

步骤S2：获取金融历史风险数据；对金融历史风险数据进行风险影响范围分析，得到金融风险时间序列；根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；基于金融最大化似然参数金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型；

步骤S3：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融降维特征数据；利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；其中，步骤S3包括：

步骤S31：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融模块特征数据；其中，步骤S31包括：

步骤S311：通过递归特征消除法对多维度金融分类数据进行特征优化，得到多维金融特征优化数据；

步骤S312：对多维金融特征优化数据进行组合遍历，得到多维金融组合优化数据；

步骤S313：通过多维金融组合优化数据进行随机样本抽取，得到金融组合样本优化数据；

步骤S314：利用样本组合权重算法对金融组合样本优化数据进行权重分配，得到样本权重优化数据；其中，样本组合权重算法如下所示：式中，/>表示权重分配的输出值，/>表示权重积分结束时间值，/>表示金融组合样本优化数据的样本完整度值，/>表示样本数量值，/>表示样本随机权重值，/>表示金融组合样本优化数据的样本随机值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的优化程度系数，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的方差预估值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的约束条件值，表示第/>个金融组合样本优化数据的变化系数值，/>表示样本组合权重算法的偏差修正值；

步骤S315：对样本权重优化数据进行有序树结构构建，得到样本权重有序树；

步骤S316：对样本权重有序树进行有序查找并进行特征选取，得到金融模块特征数据；

步骤S32：对金融模块特征数据进行数据降维，得到金融降维特征数据；

步骤S33：利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；

步骤S4：对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据；其中，步骤S4包括：

步骤S41：对金融风险特征行为数据进行风险诱因分析，得到金融风险诱因数据；对金融风险诱因数据进行时间行为概率分析，得到风险时间行为概率；

步骤S42：对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；

步骤S43：根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；

步骤S44：根据风险时间行为概率以及金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

2.根据权利要求1所述的基于多维数据的金融风险数据处理分析方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取金融历史风险数据；

步骤S22：对金融历史风险数据进行风险等级评估，得到风险等级评估数据；

步骤S23：根据风险等级评估数据对金融历史风险进行风险影响范围分析，得到金融风险范围数据；

步骤S24：对金融风险范围数据进行时间序列分析，得到金融风险时间序列；

步骤S25：根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；

步骤S26：基于金融最大化似然参数利用逻辑回归算法对金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型。

3.一种基于多维数据的金融风险数据处理分析系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于多维数据的金融风险数据处理分析方法，该基于多维数据的金融风险数据处理分析系统包括：

金融数据预处理模块，用于通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；对多维度金融数据进行数据预处理，多维度金融分类数据；金融数据预处理模块用于：

步骤S11：通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；

步骤S12：对多维度金融数据进行数据预处理 ，得到多维度金融清洗数据；其中，对多维度金融数据进行数据预处理，其中数据预处理具体为：

步骤S121：对多维度金融数据进行数据来源分析，得到金融来源渠道数据；

步骤S122：根据金融来源渠道数据对多维度金融数据进行数据差异化分析，得到多维度金融差异数据；

步骤S123：基于多维度金融差异数据对多维度金融数据进行维度关联计算，得到金融维度关联度值；当金融维度关联度值大于或等于预设的金融维度关联度阈值时，则生成金融维度关联数据；当金融维度关联度值小于预设的金融维度关联度阈值时，则停止维度关联计算，返回上一步骤；其中，对多维度金融数据进行维度关联计算是通过金融维度关联分析算法进行的，金融维度关联分析算法如下所示：式中，/>表示金融维度关联度的结果值，/>表示维度关联计算次数值，/>表示多维度金融差异数据的差异区间值，/>表示多维度金融差异数据的差异区间差值，/>表示多维度金融数据的数据来源复杂度值，/>表示多维度金融数据的数据来源关联度值，/>表示多维度金融数据的权重系数，/>表示金融维度关联分析算法的误差调整值；

步骤S124：根据金融维度关联数据对多维度金融数据进行数据采样，得到多维度金融采样数据；

步骤S125：对多维度金融采样数据进行线性分析，得到多维度金融线性数据；对多维度金融线性数据进行归一化处理，得到多维度金融清洗数据；

步骤S13：对多维度金融清洗数据进行分类处理，得到多维度金融分类数据；

金融风险识别模型构建模块，用于获取金融历史风险数据；对金融历史风险数据进行风险影响范围分析，得到金融风险时间序列；根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；基于金融最大化似然参数金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型；

风险特征行为分析模块，用于对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融降维特征数据；利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；风险特征行为分析模块用于：

步骤S31：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融模块特征数据；其中，步骤S31包括：

步骤S311：通过递归特征消除法对多维度金融分类数据进行特征优化，得到多维金融特征优化数据；

步骤S312：对多维金融特征优化数据进行组合遍历，得到多维金融组合优化数据；

步骤S313：通过多维金融组合优化数据进行随机样本抽取，得到金融组合样本优化数据；

步骤S314：利用样本组合权重算法对金融组合样本优化数据进行权重分配，得到样本权重优化数据；其中，样本组合权重算法如下所示：式中，/>表示权重分配的输出值，/>表示权重积分结束时间值，/>表示金融组合样本优化数据的样本完整度值，/>表示样本数量值，/>表示样本随机权重值，/>表示金融组合样本优化数据的样本随机值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的优化程度系数，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的方差预估值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的约束条件值，/>表示第/>个金融组合样本优化数据的变化系数值，/>表示样本组合权重算法的偏差修正值；

步骤S315：对样本权重优化数据进行有序树结构构建，得到样本权重有序树；

步骤S316：对样本权重有序树进行有序查找并进行特征选取，得到金融模块特征数据；

步骤S32：对金融模块特征数据进行数据降维，得到金融降维特征数据；

步骤S33：利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；

风险决策规则制定模块，用于对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据；风险决策规则制定模块用于：

步骤S41：对金融风险特征行为数据进行风险诱因分析，得到金融风险诱因数据；对金融风险诱因数据进行时间行为概率分析，得到风险时间行为概率；

步骤S42：对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；

步骤S43：根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；

步骤S44：根据风险时间行为概率以及金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。