本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)共享評估，尤其涉及基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、在企業(yè)財務數(shù)據(jù)共享評估(f?i?nanc?i?a?l?data?shar?i?ng?assessment)是指對企業(yè)內部各部門或外部合作伙伴之間的財務數(shù)據(jù)共享過程進行系統(tǒng)的評估和分析，以確保數(shù)據(jù)共享的有效性、安全性和合規(guī)性。

2、而在企業(yè)財務數(shù)據(jù)共享評估中，數(shù)據(jù)質量評估是其最重要的環(huán)節(jié)之一。數(shù)據(jù)質量評估目的是為了保證評估共享數(shù)據(jù)的準確性、完整性和一致性，確保所共享的數(shù)據(jù)是最新的、無誤的，并且在不同系統(tǒng)之間保持一致。

3、目前，在企業(yè)財務數(shù)據(jù)共享評估過程中，由于數(shù)據(jù)來源眾多，在數(shù)據(jù)整合過程中容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致或數(shù)據(jù)重復的情形，影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析結果的準確性。在應對大規(guī)模、快速變化的財務數(shù)據(jù)時，處理和評估實時數(shù)據(jù)方面依舊存在挑戰(zhàn)。此外，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)質量評估通常是靜態(tài)的，還缺乏對數(shù)據(jù)動態(tài)變化的實時監(jiān)控和評估，無法及時發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)質量問題。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明目的在于提供基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法及系統(tǒng)，以解決目前在企業(yè)財務數(shù)據(jù)共享評估過程中，數(shù)據(jù)質量評估無法動態(tài)評估以及評估準確性不高的問題。

2、本發(fā)明第一方面公開了基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法，該方法包括以下步驟：

3、步驟s1、建立數(shù)據(jù)質量度量標準，并基于數(shù)據(jù)質量度量標準對需要進行共享的企業(yè)財務數(shù)據(jù)進行篩選，得到第一數(shù)據(jù)；

4、步驟s2、對第一數(shù)據(jù)執(zhí)行自動化清洗以及預處理操作，得到第二數(shù)據(jù)；

5、步驟s3、基于數(shù)據(jù)質量度量標準建立動態(tài)數(shù)據(jù)質量評估機制，并基于動態(tài)數(shù)據(jù)質量評估機制對第二數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)處理操作，得到第三數(shù)據(jù)；

6、步驟s4、對第三數(shù)據(jù)設置訪問控制，得到第四數(shù)據(jù)；

7、步驟s5、對第四數(shù)據(jù)執(zhí)行加密操作，得到第五數(shù)據(jù)，并基于第五數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)傳輸。

8、進一步地，所述步驟s1中建立數(shù)據(jù)質量度量標準操作具體包括通過機器學習算法分析歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)，得到分析結果，并基于分析結果計算數(shù)據(jù)質量指標；

9、根據(jù)計算的數(shù)據(jù)質量指標建立數(shù)據(jù)質量度量標準。

10、進一步地，所述通過機器學習算法分析歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)包括：

11、對歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)執(zhí)行特征提取操作，并基于決策樹算法對提取到的特征的重要性進行計算，并基于計算結果選擇前k個重要性高的特征；

12、并對歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)特征執(zhí)行主成分分析操作，通過線性變換將原始特征空間轉換到新的特征空間，保留主要的特征。

13、進一步地，所述通過機器學習算法分析歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)還包括：

14、根據(jù)特征重要性計算結果和特征主成分分析結果選擇特征作為訓練集數(shù)據(jù)，并根據(jù)特征重要性計算結果和特征主成分分析結果對目標函數(shù)進行優(yōu)化，基于優(yōu)化后的目標函數(shù)以及訓練集數(shù)據(jù)對決策樹模型進行訓練，通過決策樹模型輸出數(shù)據(jù)的分類標簽和評分。

15、進一步地，所述數(shù)據(jù)質量度量標準的數(shù)據(jù)質量指標包括準確性、完整性、一致性、及時性以及唯一性；所述步驟s3具體包括：

16、步驟s301、數(shù)據(jù)接收與預處理；其中，這里的數(shù)據(jù)指第二數(shù)據(jù)；

17、步驟s302、根據(jù)數(shù)據(jù)質量指標實時計算每條數(shù)據(jù)的質量評分；

18、步驟s303、結合多個數(shù)據(jù)質量指標，使用加權綜合評分算法計算數(shù)據(jù)的綜合質量評分；

19、步驟s304、通過動態(tài)閾值調整模型根據(jù)實時數(shù)據(jù)特征動態(tài)調整質量閾值；

20、步驟s305、根據(jù)實時計算的質量評分與動態(tài)調整的閾值進行比較，篩選出符合條件的數(shù)據(jù)，并作為第三數(shù)據(jù)。

21、進一步地，所述通過動態(tài)閾值調整模型根據(jù)實時數(shù)據(jù)特征動態(tài)調整質量閾值包括：

22、使用歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)訓練動態(tài)閾值調整模型，根據(jù)實時企業(yè)財務數(shù)據(jù)特征預測各個數(shù)據(jù)質量指標的動態(tài)閾值。

23、進一步地，所述步驟s4包括：

24、步驟s401、設置基于不同屬性的訪問控制策略；其中，所述不同屬性包括用戶角色、用戶屬性、數(shù)據(jù)屬性和環(huán)境屬性；

25、步驟s402、建立區(qū)塊鏈網絡，將每條數(shù)據(jù)與其訪問控制策略進行綁定，在區(qū)塊鏈上記錄所有訪問控制策略和訪問控制列表的變化；

26、步驟s403、使用智能合約自動執(zhí)行訪問控制策略，并通過智能合約對每次訪問請求進行驗證。

27、進一步地，所述步驟s5包括：

28、步驟s501、通過同態(tài)加密對第四數(shù)據(jù)進行加密，并通過量子安全加密對同態(tài)加密密鑰進行加密，得到第五數(shù)據(jù)；

29、步驟s502、發(fā)送第五數(shù)據(jù)和加密密鑰。

30、本發(fā)明第二方面公開了基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于第一方面公開的方法實現(xiàn)，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)處理模塊、訪問控制模塊、數(shù)據(jù)加密與傳輸模塊；所述數(shù)據(jù)處理模塊還包括第一數(shù)據(jù)處理子模塊、第二數(shù)據(jù)處理子模塊以及第三數(shù)據(jù)處理子模塊；其中，

31、第一數(shù)據(jù)處理子模塊用于建立數(shù)據(jù)質量度量標準，并基于數(shù)據(jù)質量度量標準對需要進行共享的企業(yè)財務數(shù)據(jù)進行篩選，得到第一數(shù)據(jù)；

32、第二數(shù)據(jù)處理子模塊用于對第一數(shù)據(jù)執(zhí)行自動化清洗以及預處理操作，得到第二數(shù)據(jù)；

33、第三數(shù)據(jù)處理子模塊用于基于數(shù)據(jù)質量度量標準建立動態(tài)數(shù)據(jù)質量評估機制，并基于動態(tài)數(shù)據(jù)質量評估機制對第二數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)處理操作，得到第三數(shù)據(jù)；

34、訪問控制模塊用于對第三數(shù)據(jù)設置訪問控制，得到第四數(shù)據(jù)；

35、數(shù)據(jù)加密與傳輸模塊用于對第四數(shù)據(jù)執(zhí)行加密操作，得到第五數(shù)據(jù)，并基于第五數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)傳輸。

36、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果為：

37、本發(fā)明通過基于決策樹算法對歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)進行分析，建立專屬于特定數(shù)據(jù)來源以及特定數(shù)據(jù)類型下的數(shù)據(jù)質量度量標準，并基于該數(shù)據(jù)質量度量標準構建動態(tài)數(shù)據(jù)質量評估機制，從而實現(xiàn)通過兩層機制對需要共享的企業(yè)財務數(shù)據(jù)進行篩選，保證企業(yè)財務數(shù)據(jù)共享評估的數(shù)據(jù)質量以及數(shù)據(jù)質量評估準確性，從而進一步提高企業(yè)財務數(shù)據(jù)共享評估的準確性；此外，本發(fā)明還對數(shù)據(jù)執(zhí)行訪問控制以及加密操作，進一步提高了數(shù)據(jù)的安全性以及隱私性。

技術特征：

1.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法，其特征在于，所述步驟s1中建立數(shù)據(jù)質量度量標準操作具體包括通過機器學習算法分析歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)，得到分析結果，并基于分析結果計算數(shù)據(jù)質量指標；

3.根據(jù)權利要求2所述的基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法，其特征在于，所述通過機器學習算法分析歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)包括：

4.根據(jù)權利要求3所述的基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法，其特征在于，所述通過機器學習算法分析歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)還包括：

5.根據(jù)權利要求1-4任一項所述的基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)質量度量標準的數(shù)據(jù)質量指標包括準確性、完整性、一致性、及時性以及唯一性；所述步驟s3具體包括：

6.根據(jù)權利要求5所述的基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法，其特征在于，所述通過動態(tài)閾值調整模型根據(jù)實時數(shù)據(jù)特征動態(tài)調整質量閾值包括：

7.根據(jù)權利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法，其特征在于，所述步驟s4包括：

8.根據(jù)權利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法，其特征在于，所述步驟s5包括：

9.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于權利要求1-8任一項的方法實現(xiàn)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)處理模塊、訪問控制模塊、數(shù)據(jù)加密與傳輸模塊；所述數(shù)據(jù)處理模塊還包括第一數(shù)據(jù)處理子模塊、第二數(shù)據(jù)處理子模塊以及第三數(shù)據(jù)處理子模塊；其中，

10.根據(jù)權利要求9所述的基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估系統(tǒng)，其特征在于，所述建立數(shù)據(jù)質量度量標準操作具體包括通過機器學習算法分析歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)，得到分析結果，并基于分析結果計算數(shù)據(jù)質量指標；根據(jù)計算的數(shù)據(jù)質量指標建立數(shù)據(jù)質量度量標準。

技術總結
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)共享評估技術領域，公開了基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財務共享評估方法及系統(tǒng)，通過基于決策樹算法對歷史企業(yè)財務數(shù)據(jù)進行分析，建立專屬于特定數(shù)據(jù)來源以及特定數(shù)據(jù)類型下的數(shù)據(jù)質量度量標準，并基于該數(shù)據(jù)質量度量標準構建動態(tài)數(shù)據(jù)質量評估機制，從而實現(xiàn)通過兩層機制對需要共享的企業(yè)財務數(shù)據(jù)進行篩選，保證企業(yè)財務數(shù)據(jù)共享評估的數(shù)據(jù)質量以及數(shù)據(jù)質量評估準確性，從而進一步提高企業(yè)財務數(shù)據(jù)共享評估的準確性；此外，本發(fā)明還對數(shù)據(jù)執(zhí)行訪問控制以及加密操作，進一步提高了數(shù)據(jù)的安全性以及隱私性。

技術研發(fā)人員：劉彥敏,陳警,苑紅偉,王世亮,劉凱,韓榮生,梁宇,付朝陽,閆云娜,賈騰飛
受保護的技術使用者：河北省水利工程局集團有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6