【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及企业运营，具体地，涉及基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统。
技术介绍
1、基于大数据的企业财务风险预警系统是一种通过分析大量企业财务数据来识别和预警潜在风险的工具，通过对企业大数据进行实时监控而获取关键指标，如财务状况、市场动态、供应链管理等，并对数据进行评估，识别出潜在的风险因素，帮助企业采取预防措施，避免损失，提升企业的风险管理能力，增强其市场竞争力和可持续发展能力。
2、然而，互联网中所获取的企业财务数据来自多个异构数据库，数据格式和结构各异，难以统一整合，因此在构建企业财务风险的预警模型时，技术要求较高，企业财务风险的预警模型的构建和优化过程更依赖于数据质量和模型算法的选择，此外，传统小体量数据下整合的多维数据分析结果难以匹配大数据下的企业财务数据分析结果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，包括数据获取模块、数据预处理模块、风险评估模块和预警管控模块；
3、所述数据获取模块用于从指定网站发起请求后爬取企业财务数据，构建数据库并依次建立数据库表，根据企业财务数据的信息类别分别建立财务报告信息表、投资活动信息表、税务信息表、审计报告信息表、融资活动信息表和股东权益信息表，并将爬取的企业财务数据按照信息类别写入各数据库表；
4、所述数
5、所述风险评估模块用于根据选取的企业财务特征集中的企业财务数据，通过所述决策树预测模型以获得在每个所述决策树中的目标决策路径，所述目标决策路径包括多个子节点，根据所述决策树中子节点的信息增益，计算对应目标决策路径终点的信息增益比；
6、所述预警管控模块用于获取信息增益比并转化为指标结果，并将企业的指标结果按照时间顺序绘制走势图，以展示企业风险的变化趋势，并根据指标结果添加企业财务风险标签，当企业财务风险标签超过阈值时触发预警，客户端根据企业财务风险标签渲染生成预警图标。
7、优选的，所述企业财务特征集包括财务报告数据、投资数据、税务数据、审计数据、融资数据和股东权益数据；
8、所述风险计算模块对企业财务数据进行决策树预测的信息熵计算公式为：
9、其中，s为企业财务特征集，pi是企业财务特征集中第i个运营风险类别的概率，其中，si为企业财务特征集第i类的样本数量，|s|为企业财务特征集样本总数，信息熵计算公式用于评估当前企业财务特征集的混乱程度；
10、所述风险计算模块对企业财务数据进行决策树预测的条件熵计算公式为：
11、其中，sj是企业财务特征集子集，|sj|是子集sj的样本数，u为n个可能的取值{v1，v2…，vn}；
12、所述风险计算模块对企业财务数据进行决策树预测的信息增益公式为：gain(s，a)＝ent(s)-ent(s，a)，通过计算条件熵ent(s，a)和信息熵ent(s)之间的熵值差获得对应的信息增益值；
13、所述风险计算模块对企业财务数据进行决策树预测的分裂信息计算公式为
14、分裂信息计算公式能够对信息增益进行归一化处理；
15、所述风险计算模块对企业财务数据进行决策树预测的信息增益比计算公式为：
16、优选的，所述数据预处理模块在输入企业财务特征集后，读取20％的数据进行决策树预测模型训练，读取80％的数据用于决策树预测模型测试。
17、优选的，所述数据预处理模块对企业财务风险标签划分四个企业风险类别：
18、如信息增益比为0-0.2时，则风险等级为四；
19、如信息增益比为0.21-0.4时，则风险等级为三；
20、如信息增益比为0.41-0.6时，则风险等级为二；
21、如信息增益比为0.61-0.8时，则风险等级为一。
22、优选的，获取所述数据库模块中的企业信息数据，并结合企业财务风险标签，按照时间顺序绘制走势图。
23、优选的，所述走势图的横轴表示时间，纵轴表示风险水平，采用不同的颜色或标记来区分不同的风险等级。
24、优选的，所述走势图上根据预警触发时刻设置突出点位，以突出显示在风险超过阈值时所发生的预警事件。
25、优选的，所述预警管控模块还用于发送预警短信和邮件。
26、优选的，所述数据预处理模块读取数据库中的企业财务数据，如当前企业财务数据缺失或重复时，则通过插值法选取均值、中位数或众数对缺失值进行填补，并识别和去除企业财务数据中重复的记录。
27、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过实时爬取互联网中企业财务数据存储为csv，实现企业财务数据的实时更新，并进行数据处理和转换，提高风险评估的精准性，此外，通过数据预处理将数据转换为企业财务特征集，使用c5.0算法构建决策树预测模型预测企业风险的决策路径和信息增益比，并根据模型结果绘制企业指标走势图以及展示相对应的预警图标，有效帮助企业实时监控风险，获取动态的风险预警并增强了企业财务风险的预警和管控能力，为企业的可持续发展提供了有力保障。
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1.基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，包括数据获取模块、数据预处理模块、风险评估模块和预警管控模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：所述数据预处理模块在输入企业财务特征集后，读取20％的数据进行决策树预测模型训练，读取80％的数据用于决策树预测模型测试。
4.根据权利要求2所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：所述数据预处理模块对企业财务风险标签划分四个企业风险类别：
5.根据权利要求2所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：获取所述数据库模块中的企业信息数据，并结合企业财务风险标签，按照时间顺序绘制走势图。
6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：所述走势图的横轴表示时间，纵轴表示风险水平，采用不同的颜色或标记来区分不同的风险等级。
7.根据权利要求5所述的基于大数据分析
8.根据权利要求1所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：所述预警管控模块还用于发送预警短信和邮件。
9.根据权利要求1所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：所述数据预处理模块读取数据库中的企业财务数据，如当前企业财务数据缺失或重复时，则通过插值法选取均值、中位数或众数对缺失值进行填补，并识别和去除企业财务数据中重复的记录。
10.基于大数据分析的企业财务风险预警及管控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，包括数据获取模块、数据预处理模块、风险评估模块和预警管控模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：所述数据预处理模块在输入企业财务特征集后，读取20％的数据进行决策树预测模型训练，读取80％的数据用于决策树预测模型测试。
4.根据权利要求2所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：所述数据预处理模块对企业财务风险标签划分四个企业风险类别：
5.根据权利要求2所述的基于大数据分析的企业财务风险预警及管控系统，其特征在于：获取所述数据库模块中的企业信息数据，并结合企业财务风险标签，按照时间顺序绘制走势图。
6.根据权利要求5所述的基于大数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李文玉，
申请(专利权)人：江苏盛安信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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