本发明涉及数据处理，尤其是一种财务数据的数据处理方法及数据处理装置。
背景技术：
1、目前，财务分析是决策支持的核心环节，它依赖于大量财务数据的收集、处理和分析。然而，随着企业规模的扩大和业务的多元化，财务数据的体量和复杂性显著增加，传统的低配置服务器面临严重的处理瓶颈，无法高效地满足财务分析的需求。
2、当在财务分析中，企业需要快速而准确地生成财务报表、进行预算预测、分析财务比率及趋势等，这些操作通常需要对大量历史数据进行复杂计算和实时分析。然而，现阶段低配置服务器具有有限的处理能力和存储空间，如果将大量的财务数据通过低配置服务器处理，那么低配置服务器无法在短时间内且有效的处理大量的财务数据，导致低配置服务器的延迟较高，并且低配置服务器无法确定这些财务数据是否重要，导致财务分析时的效率较低。
技术实现思路
1、为解决上述现有技术问题，本发明提供一种财务数据的数据处理方法及数据处理装置，解决现有技术中低配置服务器无法在短时间内且有效的处理大量的财务数据且低配置服务器无法确定这些财务数据是否重要，导致财务分析时的效率较低的问题。
2、根据本发明的一方面，提供了一种财务数据的数据处理方法，包括：
3、获取不同种类的财务数据；
4、基于嵌入规则，对所述不同种类的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据；
5、基于timenet模型，根据所述嵌入后的财务数据，确定最佳时间周期；
6、基于提取规则，从所述嵌入后的财务数据中提取出满足不同最佳时间周期的特征数据；
7、基于多头自注意力机制，提取每个最佳时间周期下的特征数据中同种类型的特征数据对应的相关特征；
8、将所述同种类型的特征数据的相关特征、所述满足不同最佳时间周期的特征数据以及所述嵌入后的财务数据进行融合，以得到所述不同种类的财务数据对应的财务数据特征集；
9、基于多层感知机以及所述财务数据特征集，获取所述不同种类的财务数据对应的标签值；其中，所述标签值表示所述不同种类的财务数据对应的重要程度。
10、在一实施例中，在所述基于嵌入规则，对所述不同种类的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据之前，财务数据的数据处理方法还包括：
11、按照时间先后顺序将每种财务数据进行时间排序，以得到排序后的财务数据；
12、其中，基于嵌入规则，对所述不同种类的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据包括：
13、基于嵌入规则，对所述排序后的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据。
14、在一实施例中，所述基于嵌入规则，对所述排序后的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据包括：
15、获取时间跨度和当前时间点的索引；其中，所述时间跨度为列跨度，所述排序后的财务数据中的每列对应一个时间点；
16、根据所述列跨度以及所述当前时间点的索引，对所述排序后的财务数据进行划分，以得到划分后的财务数据；
17、基于嵌入规则，对所述划分后的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据。
18、在一实施例中，所述基于嵌入规则，对所述划分后的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据包括：
19、确定所述划分后的财务数据的每列在所述排序后的财务数据中对应的时间点；
20、获取所述划分后的财务数据每列对应的时间点的时间特征；
21、将所述时间特征嵌入到与所述时间特征对应的所述划分后的财务数据的列中，以得到嵌入后的财务数据。
22、在一实施例中，所述基于timenet模型，根据所述嵌入后的财务数据，确定最佳时间周期包括：
23、对所述嵌入后的财务数据进行快速傅里叶变换，以得到变换后的财务数据；
24、计算所述变换后的财务数据的幅值；
25、根据所述变换后的财务数据的幅值，计算所述变换后的财务数据的均值；
26、基于timenet模型，根据所述变换后的财务数据的均值，确定最佳时间周期。
27、在一实施例中，所述基于提取规则，从所述嵌入后的财务数据中提取出满足不同最佳时间周期的特征数据包括：
28、基于填充规则，对所述嵌入后的财务数据进行填充，以得到填充后的财务数据；其中，所述填充规则包括对所述填充后的财务数据添加附加列，并将所述附加列的每行填充为0；
29、基于所述最佳时间周期，对所述填充后的财务数据进行裁剪，以得到不同最佳时间周期下的特征数据。
30、在一实施例中，所述将所述同种类型的特征数据的相关特征、所述满足不同最佳时间周期的特征数据以及所述嵌入后的财务数据进行融合，以得到所述不同种类的财务数据对应的财务数据特征集包括：
31、将每个最佳时间周期的特征数据对应的张量投影至目标张量，以得到特定特征；
32、将所述同种类型的特征数据的相关特征、所述特定特征以及所述嵌入后的财务数据进行融合，以得到所述不同种类的财务数据对应的财务数据特征集。
33、在一实施例中，在所述基于多头自注意力机制，提取每个最佳时间周期下的特征数据中同种类型的特征数据对应的相关特征之前，财务数据的数据处理方法还包括：
34、将不同最佳时间周期下的特征数据进行堆叠，以得到堆叠后的特征数据；
35、其中，所述基于多头自注意力机制，提取每个最佳时间周期下的特征数据中同种类型的特征数据对应的相关特征包括：
36、基于多头自注意力机制，提取所述堆叠后的特征数据中每个最佳时间周期下的同种类型的特征数据对应的相关特征。
37、在一实施例中，所述财务数据特征集的计算公式为：
38、；其中，y表示财务数据特征集，表示特定特征，表示同种类型的特征数据的相关特征，表示嵌入后的财务数据，和为可学习参数，p表示比例控制，p=，i表示积分控制，i=，d表示微分控制，d=，表示最佳时间周期，。
39、根据本发明的另一方面，提供一种财务数据的数据处理装置，包括：
40、获取模块，用于获取不同种类的财务数据；
41、嵌入模块，用于基于嵌入规则，对所述不同种类的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据；
42、尺度识别模块，用于基于timenet模型，根据所述嵌入后的财务数据，确定最佳时间周期；基于提取规则，从所述嵌入后的财务数据中提取出满足不同最佳时间周期的特征数据；
43、多头注意力模块，用于基于多头自注意力机制，提取每个最佳时间周期下的特征数据中同种类型的特征数据对应的相关特征；
44、融合模块，用于将所述同种类型的特征数据的相关特征、所述满足不同最佳时间周期的特征数据以及所述嵌入后的财务数据进行融合，以得到所述不同种类的财务数据对应的财务数据特征集；
45、重要程度获取模块，用于基于多层感知机以及所述财务数据特征集，获取所述不同种类的财务数据对应的标签值；其中，所述标签值表示所述不同种类的财务数据对应的重要程度。
46、本发明的有益效果体现在，本发明提供了一种财务数据的数据处理方法及数据处理装置，包括：获取不同种类的财务数据，基于嵌入规则，对不同种类的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据，基于timenet模型，根据嵌入后的财务数据，确定最佳时间周期，基于提取规则，从嵌入后的财务数据中提取出满足不同最佳时间周期的特征数据，基于多头自注意力机制，提取每个最佳时间周期下的特征数据中同种类型的特征数据对应的相关特征，将同种类型的特征数据的相关特征、满足不同最佳时间周期的特征数据以及嵌入后的财务数据进行融合，以得到不同种类的财务数据对应的财务数据特征集，基于多层感知机以及财务数据特征集，获取不同种类的财务数据对应的标签值，其中，标签值表示不同种类的财务数据对应的重要程度。通过对财务数据进行嵌入处理，从而可以使财务数据的特性区分更加明显。然后从嵌入后的财务数据中提取出满足不同最佳时间周期的特征数据，从而捕捉财务数据的周期性。采用多头自注意力机制捕捉每个最佳时间周期的同种类型的相关性，将同种类型的特征数据的相关特征、满足不同最佳时间周期的特征数据以及嵌入后的财务数据进行融合，从而可以得到一个结构更为简单的财务数据特征集，使低配置服务器可以有效的对数据进行处理。最后将财务数据特征集输入至多层感知机中，由于多层感知机所需的参数少，因此低配置服务器配置多层感知机相较于配置复杂大模型的处理数据的效率更高，延迟时间较短，并且通过多层感知机确定财务数据的重要性，从而为后续财务分析提供更为精准的数据基础。
1.一种财务数据的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，在所述基于嵌入规则，对所述不同种类的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，所述基于嵌入规则，对所述排序后的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据包括：
4.根据权利要求3所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，所述基于嵌入规则，对所述划分后的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据包括：
5.根据权利要求1所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，所述基于timenet模型，根据所述嵌入后的财务数据，确定最佳时间周期包括：
6.根据权利要求5所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，所述基于提取规则，从所述嵌入后的财务数据中提取出满足不同最佳时间周期的特征数据包括：
7.根据权利要求1所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，所述将所述同种类型的特征数据的相关特征、所述满足不同最佳时间周期的特征数据以及所述嵌入后的财务数据进行融合，以得到所述不同种类的财务数据对应的财务数据特征集包括：
8.根据权利要求1所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，在所述基于多头自注意力机制，提取每个最佳时间周期下的特征数据中同种类型的特征数据对应的相关特征之前，还包括：
9.根据权利要求7所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，所述财务数据特征集的计算公式为：
10.一种财务数据的数据处理装置，其特征在于，包括：
