[发明专利]数据处理方法和装置、服务器及存储介质

说明书

本申请实施例提供的数据处理方法和装置、服务器及存储介质，涉及数据处理技术领域。数据处理方法包括：首先，获取待处理产品的特征数据；其次，将特征数据输入预设标签模型，得到特征数据的标签。通过上述方法，可以实现根据特征数据和模型生成标签，改善了现有技术中人工根据金融产品的历史表现和单一规则进行定性分析得到标签，标签生成效率低下、标签数量和覆盖范围有限，导致的标签生成的可靠性低的问题。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种数据处理方法和装置、服务器及存储介质。

背景技术

在现有技术的金融产品标签生成过程中，一般是通过研究员根据金融产品的历史表现和单一规则进行定性分析得到的，标签生成效率低下、标签数量和覆盖范围有限，从而存在标签生成的可靠性低的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种数据处理方法和装置、服务器及存储介质，以改善现有技术中存在的问题。

为实现上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种数据处理方法，包括：

获取待处理产品的特征数据；

将所述特征数据输入预设标签模型，得到所述特征数据的标签。

在可选的实施方式中，所述将所述特征数据输入预设标签模型，得到所述特征数据的标签的步骤，包括：

将所述特征数据输入所述预设标签模型，得到所述特征数据的预测收益率；

根据所述预测收益率确定所述特征数据的标签。

在可选的实施方式中，所述数据处理方法还包括得到所述预设标签模型的步骤，该步骤包括：

根据获取的训练数据对至少一个原始模型进行训练，得到所述预设标签模型。

在可选的实施方式中，所述训练数据包括训练特征数据和实际值，所述根据获取的训练数据对至少一个原始模型进行训练，得到所述预设标签模型的步骤，包括：

针对每一个原始模型，将所述训练特征数据输入该原始模型，得到所述训练特征数据的预测值；

根据所述预测值和实际值确定该原始模型的模型效果；

根据至少一个原始模型的模型效果选取预设标签模型。

在可选的实施方式中，所述根据所述预测值和实际值确定该原始模型的模型效果的步骤，包括：

根据所述预测值对所述实际值进行分组处理，得到实际值序列；

对所述实际值序列进行显著性分析处理，得到该原始模型的模型效果。

在可选的实施方式中，所述根据所述预测值对所述实际值进行分组处理，得到实际值序列的步骤，包括：

对所述预测值进行排序处理，得到分组数据；

根据所述分组数据对所述实际值进行分组处理，得到实际值序列。

在可选的实施方式中，所述获取待处理产品的特征数据的步骤，包括：

获取所述待处理产品的相关数据；

对所述相关数据进行特征处理，得到所述待处理产品的特征数据。

第二方面，本发明提供一种数据处理装置，包括：

数据获取模块，用于获取待处理产品的特征数据；

数据处理模块，用于将所述特征数据输入预设标签模型，得到所述特征数据的标签。