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申请/专利权人：柳州市德鲁克企业管理咨询有限公司

摘要：本发明提出基于大数据财务管理系统，属于财务管理技术领域，包括，信息获取模块，获得财务数据；包括数据检测和修正，根据检测模型进行数据检测，并根据检测结果进行模型优化，所述检测结果包括第一待检测结果和第二检测结果；记录修正参数，根据修正参数进行预警；存储维护模块，用于按照分类规则，建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储；设置维护周期对数据进行维护；分析模块，用于对数据进行统计并进行分析，获得分析结果；所述分析包括支出费用分析；预警模块，根据修正参数、分析结果进行预警；能够处理大规模、复杂和多源的财务数据，提供更准确、更全面的财务信息。

主权项：1.基于大数据的财务管理系统，其特征在于，所述系统包括：信息获取模块，用于从多个来源收集财务相关数据，通过数据处理获得财务数据；其中数据处理包括数据检测和修正，根据检测模型进行数据检测，并根据检测结果进行模型优化，所述检测结果包括第一待检测结果和第二检测结果；记录修正参数，根据修正参数进行预警；存储维护模块，用于按照分类规则，建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储；设置维护周期对数据进行维护；分析模块，用于对数据进行统计并进行分析，获得分析结果；所述分析包括支出费用分析；预警模块，用于根据修正参数、分析结果进行预警；所述信息获取模块包括：信息采集模块，用于从多个来源收集财务相关数据，所述相关数据包括财务报表、预算数据、市场数据以及政策法规变化数据；预处理模块，用于对收集到的相关信息进行预处理；所述预处理包括对数据进行清洗，移除无关、重复的数据项；将数据进行归一化处理，所述归一化处理包括日期格式统一以及货币格式统一；填补缺失值；数据转换模块，用于对预处理后的数据进行转换并映射到财务模版中；数据检测模块，用于通过检测模型对映射后的数据进行检测；数据修正模块，获取终端设备对检测数据的修正结果；所述数据检测模块的执行步骤包括：通过对历史数据进行标注，获得训练数据集，训练检测模型；将映射处理后的待检测数据按照数据获取的时间序列确定第一检测顺序；在第一检测顺序下，按照数据敏感程度和重要程度，获得第二排序；按照第二排序的顺序进行检测；将映射处理后的待检测数据输入训练好的模型进行检测，获得第一检测结果；所述第一检测结果包括异常值、缺失值以及不确定值；将第一检测结果发送至终端设备，并获得终端设备的第二检测结果；根据第二检测结果，进行模型优化；若第一检测结果与第二检测结果相同，则保持现有模型；若第一检测结果与第二检测结果不同，则记录不同的检测结果的来源和类型；通过历史数据，获得多次不同检测结果的来源和类型，并进行分类获得第一分类结果，统计不同第一分类结果出现的次数；将出现次数大于预设次数对应的第一分类数据作为检测模型的输入，继续训练模型；所述预设次数为第一预设次数和第二预设次数中的较小者；其中第一预设次数为固定值，第二预设次数为不同归类结果出现次数的均值；所述数据修正模块的执行步骤包括：获取终端设备对检测数据的修正结果；记录终端设备的权限、检测时间和修正时间、以及修正次数；如果针对同一记录的修正次数大于预设次数阈值，则进行第一预警提示；如果修正时间与检测时间的间隔大于预设时间阈值，则进行第二预警提示；所述预设时间阈值为：,其中，α为当前网络拥堵系数，М为当前单次需要处理的数据量，Ma为历史单次处理数据量的均值；Ta为历史数据中单次处理时间均值；所述存储维护模块的执行步骤包括：按照多种分类规则，建立多维度数据表结构，每个维度作为一个字段进行存储；多种分类规则包括数据来源、重要程度、敏感程度以及时间序列；每种分类中包含原始数据和处理后的数据；按照敏感程度进行权限和加密设置；定期对数据进行维护，所述维护包括检查数据的完整性、准确性和一致性，及时修正数据问题；实际维护周期为：,其中，G为实际维护周期；Q为实际数据增长量，Qy为预设数据增长量，Qsy为预设增长数据中敏感数据占比，Qs为实际增长数据中敏感数据占比，Qzy为预设增长数据中重要数据占比，Qz为实际增长数据中重要数据占比；G0为预设维护周期；w1、w2、w3为权重。

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