基于数据仓库的化工企业财务数据集成方法

常规的财务数据集成方法主要以数据查询、实时数据发布为基本需求,难以消除相似重复记录的数据,导致最终的数据集成效果不佳。因此,笔者设计了基于数据仓库的化工企业财务数据集成方法。生成企业财务数据集成本体,获取数据仓库的元数据信息。基于数据仓库清洗化工企业财务数据,消除数据仓库中相似重复记录的数据。构建化工企业财务数据本体集成模型,匹配化工企业财务数据集成属性,进而实现化工企业财务数据的高效集成。采用对比试验的方式,验证了该数据集成方法的集成效果更佳,能够应用于实际生活中。

基于深度学习的化工企业财务数据信息异常分析方法

针对传统方法分析错误率高的问题,该文提出了一种基于深度学习的化工企业财务数据信息异常分析方法。先发掘并剔除数据异常值,引用PCA算法得到高维数据并消除数据冗余;然后计算异常数据之间的时间间隔,通过异常关联性分析得到参考序列之间的相似程度,判断数据之间的紧密性;最后根据预处理信息获得对应组元信息,利用信息熵对异常信息数据进行多次检测,对结构进行特征学习和训练,得到训练样本,完成化工企业财务数据信息异常分析。试验结果表明,与对比方法相比,运用该文方法进行财务数据分析时分析错误率更低,应用价值更高。

基于Web的企业财务信息智能管理系统

为提高信息管理中系统的流畅度,将Web技术作为支撑,开发一种针对财务信息的智能管理系统。结合Web组件等服务器的规范化部署,设计系统架构;选用戴尔(DELL)PowerEdge R440企业商用服务器作为系统开发的主要硬件设备;在硬件设备的支撑下,引进Web服务器与浏览器,设计企业财务信息在系统中的传输与共享;引进中文版Windows Server 2012 R2,采用构建数据库的方式,设计企业财务信息的录入与管理。设计对比实验,实验结果证明:该系统可以有效降低CPU负载率,提高系统运行的稳定性与安全性,解决同步在线人数较多时存在的系统运行卡顿、流畅度差等问题。

基于国密算法的财务数据加密存储方法

由于传统的财务数据加密存储方法的加密解密过程较简单,导致数据的加密存储安全性不高。基于此,本文提出基于国密算法的财务数据加密存储方法。对企业的财务数据进行重构降噪处理,根据降噪处理后数据进行存储密钥及存储编码设计,在基于国密算法下使用设计的存储密钥编码对财务数据进行混合加密解密,将加密解密后的财务数据进行隐私安全聚类存储处理,实现财务数据的加密存储。并做了相关试验,实验结果表明,本方法下的企业财务数据有极高的机密性,能够安全存储。