【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及經濟數據管理優化，尤其涉及基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化系統及方法。
技術介紹
1、隨著計算機技術的發展，經濟數據管理經歷了人工管理、文件系統和數據庫系統三個發展階段，在數據庫系統中所建立的數據結構，更充分地描述了數據間的內在聯系，便于數據修改、更新與擴充，同時保證了數據的獨立性、可靠、安全性與完整性，減少了數據冗余，故提高了數據共享程度及數據管理效率。
2、經檢索，中國專利號cn115373857a公開了一種經濟管理用數據優化系統，雖然提高了數據的處理效率，將批量的用戶金融數據從云服務器內分配至選中端口同時處理，提高經濟數據的優化效率，降低了服務器的計算壓力，方便了經濟的管理，但是其無法整合多渠道收集的數據，使得數據檢索效率低，同時易產生數據重復或意義相同的多個數據，降低了數據管理效率，同時也無法為數據分析提供充足和有效的依據，且數據收集的來源無法充分擴展，使得數據不充分和狹隘，從而無法滿足參考需求，也易使數據分析錯誤。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決現有技術中存在的缺陷，而提出的基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化系統及方法。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：
3、基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化系統，包括數據中心和處理中心，所述數據中心包括數據源識別模塊、采集模塊、數據預處理模塊、數據融合模塊和數據庫，所述處理中心包括分析模塊、界面設計模塊和反饋模塊；
4、所述數據
5、所述界面設計模塊用于設計用戶友好的界面，提供數據可視化工具；所述分析模塊應用統計分析和機器學習模型對多源融合數據進行深入分析，形成趨勢分析圖、預測建模和風險評估報告；所述反饋模塊應用界面顯示趨勢分析圖、預測建模和風險評估報告。
6、進一步地，所述數據融合模塊形成多源融合數據的具體步驟為：
7、a、關鍵字段識別：確定用于匹配的關鍵字段，如id、名稱或時間戳，這些關鍵字段應在不同數據源中具有相同的含義；
8、b、相似度計算：使用相似度算法，如jaccard相似度或余弦相似度，來判斷不同待融合數據中的記錄是否匹配；
9、c、數據合并：將匹配的記錄合并成一條新的記錄，保留重要信息，避免信息丟失；
10、d、根據具體情況選擇合適的數據融合方法，如：簡單合并，直接將多個數據源的數據按行或列合并，適用于結構相似的數據；層次融合，將數據分層處理，先融合低層次數據，再逐步向上融合，適用于復雜數據結構；模型驅動融合，利用機器學習或統計模型，對數據進行預測和推斷，以實現更高層次的數據融合；
11、e、數據驗證：對融合后的數據進行驗證，確保其準確性和一致性，形成多源融合數據。
12、進一步地，所述格式轉換為：根據需求，將數據從一種格式轉換為另一種格式，如將文本數據轉為數值型數據；所述數據標準化為：統一數據格式，例如日期格式或貨幣單位，使得不同數據源的原始數據能夠相互比較。
13、基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化方法，該基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化方法的具體操作步驟為：
14、s1、確定系統目標：明確系統的主要功能和目標，例如：數據整合與管理；實時數據分析與可視化；預測分析與決策支持；提高數據質量與一致性；
15、s2、數據源識別：識別并列出所有可能的數據源，包括：內部數據、外部數據和結構化數據與非結構化數據；
16、s3、數據采集：設計數據采集模塊，確保能夠從不同數據源獲取原始數據，可以使用api、爬蟲技術或直接數據庫連接的方式，對于無法自動獲取的數據，可以考慮手動輸入或導入；
17、s4、數據預處理：對采集到的原始數據進行清洗和預處理；
18、s5數據融合：采用多源數據融合技術，將來自不同來源的原始數據整合在一起，可以考慮以下方法：數據匹配：通過關鍵字段將不同數據源中的相關數據關聯起來；數據合成：根據業務需求，將多個數據源的信息進行合成，形成新的數據集；使用機器學習算法：利用聚類、分類等算法來識別和融合相似數據，形成多源融合數據；
19、s6、數據存儲：選擇合適的數據庫系統來存儲融合后的多源融合數據，考慮使用關系型數據庫如mysql和postgresql或非關系型數據庫如mongodb和cassandra，根據數據特性和訪問需求進行選擇；
20、s7、數據分析與建模：構建數據分析模塊，應用統計分析、機器學習模型等技術，對多源融合數據進行深入分析，以實現趨勢分析、預測建模和風險評估；
21、s8、可視化與報告：設計用戶友好的界面，提供數據可視化工具，幫助用戶直觀理解多源融合數據，同時，生成定期報告，支持決策過程。
22、進一步地，步驟s1中所述確定系統目標的具體操作為：收集用戶需求：訪談與問卷，與潛在用戶如財務人員、市場分析師和決策者進行訪談或發放問卷，了解他們對數據管理的需求和期望，根據收集到的需求，確定系統的核心功能。
23、進一步地，步驟s2中所述內部數據為：財務報表、銷售記錄或庫存數據；外部數據為：市場趨勢、經濟指標、競爭對手信息或社交媒體數據；結構化數據與非結構化數據為：數據庫、文檔或圖像。
24、進一步地，步驟s8中所述數據可視化工具為tableau或powerbi。
25、相比于現有技術，本專利技術的有益效果在于：
26、1、本專利技術通過自動化數據采集和融合，將數據整合時間減少30％，提升數據質量：實現數據清洗和標準化，確保數據準確率達到95％以上，增強決策支持能力：通過實時分析和可視化工具，使決策者能夠在5分鐘內獲取所需信息，降低運營成本：通過優化數據管理流程，降低數據處理相關的人工成本20％。
27、2、本專利技術通過多源數據融合技術可整合多渠道收集的數據，使得數據檢索效率高，避免產生數據重復或意義相同的多個數據，提高了數據管理的效率，同時也可為數據分析提供充足和有效的依據。
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1.基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化系統，其特征在于，包括數據中心和處理中心，所述數據中心包括數據源識別模塊、采集模塊、數據預處理模塊、數據融合模塊和數據庫，所述處理中心包括分析模塊、界面設計模塊和反饋模塊；
2.根據權利要求1所述的基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化系統，其特征在于，所述數據融合模塊形成多源融合數據的具體步驟為：
3.根據權利要求1所述的基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化系統，其特征在于，所述格式轉換為：根據需求，將數據從一種格式轉換為另一種格式，如將文本數據轉為數值型數據；所述數據標準化為：統一數據格式，例如日期格式或貨幣單位，使得不同數據源的原始數據能夠相互比較。
4.基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化方法，其特征在于，該基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化方法的具體操作步驟為：
5.根據權利要求4所述的基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化方法，其特征在于，步驟S1中所述確定系統目標的具體操作為：收集用戶需求：訪談與問卷，與潛在用戶如財務人員、市場分析師和決策者進行訪談或發放問卷，了解他們
6.根據權利要求4所述的基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化方法，其特征在于，步驟S2中所述內部數據為：財務報表、銷售記錄或庫存數據；外部數據為：市場趨勢、經濟指標、競爭對手信息或社交媒體數據；結構化數據與非結構化數據為：數據庫、文檔或圖像。
7.根據權利要求4所述的基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化方法，其特征在于，步驟S8中所述數據可視化工具為Tableau或PowerBI。
...【技術特征摘要】
1.基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化系統，其特征在于，包括數據中心和處理中心，所述數據中心包括數據源識別模塊、采集模塊、數據預處理模塊、數據融合模塊和數據庫，所述處理中心包括分析模塊、界面設計模塊和反饋模塊；
2.根據權利要求1所述的基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化系統，其特征在于，所述數據融合模塊形成多源融合數據的具體步驟為：
3.根據權利要求1所述的基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化系統，其特征在于，所述格式轉換為：根據需求，將數據從一種格式轉換為另一種格式，如將文本數據轉為數值型數據；所述數據標準化為：統一數據格式，例如日期格式或貨幣單位，使得不同數據源的原始數據能夠相互比較。
4.基于多源數據融合技術的經濟數據管理優化方法，其特征在于，該基于多源數據融合技術的經濟數據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：曹穎，
申請(專利權)人：重慶秾源有翰科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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