1.一种财务数据的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取不同种类的财务数据；

基于嵌入规则，对所述不同种类的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据；

基于TimeNet模型，根据所述嵌入后的财务数据，确定最佳时间周期；

基于提取规则，从所述嵌入后的财务数据中提取出满足不同最佳时间周期的特征数据；

基于多头自注意力机制，提取每个最佳时间周期下的特征数据中同种类型的特征数据对应的相关特征；

将每个最佳时间周期的特征数据对应的张量投影至目标张量，以得到特定特征；

将所述同种类型的特征数据的相关特征、所述特定特征以及所述嵌入后的财务数据进行融合，以得到所述不同种类的财务数据对应的财务数据特征集；其中，所述财务数据特征集的计算公式为： ；其中，Y表示财务数据特征集，Y由比例控制、积分控制、微分控制构建的计算公式， 表示特定特征，表示同种类型的特征数据的相关特征， 表示嵌入后的财务数据， 和 为可学习参数，P表示比例控制，P= ，I表示积分控制，I= ，D表示微分控制，D= ， 表示最佳时间周期， ；

基于多层感知机以及所述财务数据特征集，获取所述不同种类的财务数据对应的标签值；其中，所述标签值表示所述不同种类的财务数据对应的重要程度。

2.根据权利要求1所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，在所述基于嵌入规则，对所述不同种类的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据之前，还包括：按照时间先后顺序将每种财务数据进行时间排序，以得到排序后的财务数据；

其中，基于嵌入规则，对所述不同种类的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据包括：基于嵌入规则，对所述排序后的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据。

3.根据权利要求2所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，所述基于嵌入规则，对所述排序后的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据包括：获取时间跨度和当前时间点的索引；其中，所述时间跨度为列跨度，所述排序后的财务数据中的每列对应一个时间点；

根据所述列跨度以及所述当前时间点的索引，对所述排序后的财务数据进行划分，以得到划分后的财务数据；

基于嵌入规则，对所述划分后的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据。

4.根据权利要求3所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，所述基于嵌入规则，对所述划分后的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据包括：确定所述划分后的财务数据的每列在所述排序后的财务数据中对应的时间点；

获取所述划分后的财务数据每列对应的时间点的时间特征；

将所述时间特征嵌入到与所述时间特征对应的所述划分后的财务数据的列中，以得到嵌入后的财务数据。

5.根据权利要求1所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，所述基于TimeNet模型，根据所述嵌入后的财务数据，确定最佳时间周期包括：对所述嵌入后的财务数据进行快速傅里叶变换，以得到变换后的财务数据；

计算所述变换后的财务数据的幅值；

根据所述变换后的财务数据的幅值，计算所述变换后的财务数据的均值；

基于TimeNet模型，根据所述变换后的财务数据的均值，确定最佳时间周期。

6.根据权利要求5所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，所述基于提取规则，从所述嵌入后的财务数据中提取出满足不同最佳时间周期的特征数据包括：基于填充规则，对所述嵌入后的财务数据进行填充，以得到填充后的财务数据；其中，所述填充规则包括对所述填充后的财务数据添加附加列，并将所述附加列的每行填充为0；

基于所述最佳时间周期，对所述填充后的财务数据进行裁剪，以得到不同最佳时间周期下的特征数据。

7.根据权利要求1所述的财务数据的数据处理方法，其特征在于，在所述基于多头自注意力机制，提取每个最佳时间周期下的特征数据中同种类型的特征数据对应的相关特征之前，还包括：将不同最佳时间周期下的特征数据进行堆叠，以得到堆叠后的特征数据；

其中，所述基于多头自注意力机制，提取每个最佳时间周期下的特征数据中同种类型的特征数据对应的相关特征包括：基于多头自注意力机制，提取所述堆叠后的特征数据中每个最佳时间周期下的同种类型的特征数据对应的相关特征。

8.一种财务数据的数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取不同种类的财务数据；

嵌入模块，用于基于嵌入规则，对所述不同种类的财务数据进行嵌入处理，以得到嵌入后的财务数据；

尺度识别模块，用于基于TimeNet模型，根据所述嵌入后的财务数据，确定最佳时间周期；基于提取规则，从所述嵌入后的财务数据中提取出满足不同最佳时间周期的特征数据；

多头注意力模块，用于基于多头自注意力机制，提取每个最佳时间周期下的特征数据中同种类型的特征数据对应的相关特征；

融合模块，用于将每个最佳时间周期的特征数据对应的张量投影至目标张量，以得到特定特征；

将所述同种类型的特征数据的相关特征、所述特定特征以及所述嵌入后的财务数据进行融合，以得到所述不同种类的财务数据对应的财务数据特征集；其中，所述财务数据特征集的计算公式为： ；其中，Y表示财务数据特征集，Y由比例控制、积分控制、微分控制构建的计算公式， 表示特定特征，表示同种类型的特征数据的相关特征， 表示嵌入后的财务数据， 和 为可学习参数，P表示比例控制，P= ，I表示积分控制，I= ，D表示微分控制，D= ， 表示最佳时间周期， ；

重要程度获取模块，用于基于多层感知机以及所述财务数据特征集，获取所述不同种类的财务数据对应的标签值；其中，所述标签值表示所述不同种类的财务数据对应的重要程度。