1.一种用于财务会计办公设备的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

Step1：通过实时监测分析当前的业务状态以判断是否需要进行优化调整，若需要，则执行Step2；

Step2：通过对财务数据进行分片和分批处理以得到若干批次数据，其中各批次数据内包括若干按照顺序排列数据片段，除去排序第一的数据片段，每个数据片段均对应一个分批值；

Step3：基于分批值对各批次数据进行动态优化调整，具体的调整步骤为：

S101：将每个批次数据作为一个独立任务，由此可得若干个独立任务以及独立任务中各数据片段对应的分批值，并将其进行求和计算得到独立任务的批次值；由此可得各独立任务的批次值，选取其中批次值最大的独立任务作为标定任务；

S102：设定每个设备分别对应一个线能值记为B；实时获取各设备的待处理独立任务数量记为Y；实时调取各设备距离系统当前时间最近的繁忙值FR，并将其与待处理独立任务数量Y、线能值B进行归一化处理并取其数值，对数值分析得到线程值YR，具体的计算公式为：；

其中λ1、λ2、λ3分别为设定的权重常数；由此可得若干设备的线程值，选取其中线程值最大的设备作为标定设备，并将标定任务分配至标定设备，由此该标定设备的待处理独立任务数量增加一；

S103：每当设备完成一个独立任务，则其对应的待处理独立任务数量减少一，并增加一次处理记录，其中处理记录包括处理开始时刻、处理结束时刻；获取设备的累计处理记录，并将每次处理记录中的处理开始时刻、处理结束时刻进行时间差值计算得到单次处理时长，将每次处理记录对应的单次处理时长进行均值计算得到线能值，并将线能值更新至S102中；

S104：重复上述S101至S103直至将所有独立任务进行处理完毕；

Step4：当各批次数据处理完成后，将各个设备的处理结果按照其对应的类目标签分别进行合并。

2.根据权利要求1所述的一种用于财务会计办公设备的数据处理方法，其特征在于，判断是否需要进行优化调整的具体判断步骤如下：S201：实时获取各设备的待处理数据量、数据处理速度和宽带占用率，并将其进行归一化处理并取其数值，对数值进行公式化计算分析得到负载值；

S202：以时间为横坐标，以负载值为纵坐标构建二维直角坐标系，将负载值按照其对应的采集时刻输入至坐标轴中，并将负载值于坐标轴中的位置记为负载点，采用圆滑的曲线依次连接各负载点以得到负载值随着时间变化曲线图；

S203：依据负载值随着时间变化曲线图对设备的负载状态进行细粒度分析以得到繁忙值；由此可得各设备的繁忙值；

S204：将各设备的繁忙值与设定的繁忙区间进行比较分析，当繁忙值大于设定的繁忙区间时，则将繁忙值对应的设备记为高度繁忙设备；当繁忙值处于设定的繁忙区间时，则将繁忙值对应的设备记为中度繁忙设备；当繁忙值小于设定的繁忙区间时，则将繁忙值对应的设备记为低度繁忙设备；分别统计高度繁忙设备、中度繁忙设备和低度繁忙设备的数量，并将其分别记为A1、A2和A3；若A3≥A1+A2时，则无需进行优化调整；否则，则执行Step2。

3.根据权利要求2所述的一种用于财务会计办公设备的数据处理方法，其特征在于，依据负载值随着时间变化曲线图对设备的负载状态进行细粒度分析的具体步骤如下：于各负载点处作曲线切线，对曲线切线进行求导计算得到各负载点处的负载导数，将大于零的负载导数进行求和计算得到负载增加度，并将小于零的负载导数进行求和并取绝对值计算得到负载减少度；

将设备于各采集时刻的负载值、负载增加度、负载减少度进行归一化处理并取其数值，对数值分析得到繁忙值；此可得各设备的繁忙值。

4.根据权利要求1所述的一种用于财务会计办公设备的数据处理方法，其特征在于，分片处理的具体步骤如下：将财务数据按照特定的字节大小进行分片以得到若干数据片段，提取各数据片段的关键词，利用TF‑IDF识别各关键词在数据片段内的重要分数；由此可得各数据片段内的关键词以及关键词对应的重要分数；

设定存在若干个类目，每个类目分别对应一个标签，每个类目标签分别对应若干个关键词；

提取数据片段的关键词并将其与类目标签对应的关键词进行比对以得到交集关键词和并集关键词，并分别统计交集关键词和并集关键词数量；

调取各交集关键词于数据片段内的重要分数，并对其进行求和计算得到重要总分数；

将各交集关键词的重要分数与设定的的分数区间进行比较分析得到高度交集、中度交集和低度交集的累计次数；

将交集关键词数量、并集关键词数量、高度交集的累计次数、中度交集的累计次数、低度交集的累计次数和重要总分数进行归一化处理并取其数值，对数值进行公式化计算分析得到分标值；由此可得数据片段与各类目标签之间分标值，选取其中分标值最大的类目标签作为数据片段的目标标签，并将该数据片段归类至目标标签；由此将所有的数据片段分类至各类目标签内。

5.根据权利要求4所述的一种用于财务会计办公设备的数据处理方法，其特征在于，分批处理的具体步骤如下：S501：任选一个类目标签以及其包括的各数据片段，将其中时间戳距离系统当前最远的数据片段作为标定片段，并将其他数据片段作为比对片段；通过对标定片段与比对片段进行重合程度分析得到重合值，由此可得各标定片段和各比对片段之间的重合值；

S502：将各比对片段对应的时间戳与系统当前时间进行时间差值计算得到间隔时长，将间隔时长和重合值进行归一化处理并取其数值，对数值分析得到比对片段的分批值；

S503：以标定片段为开始，将比对片段按照其对应的分批值由大到小的顺序进行排序；

从标定片段开始，截取设定数据量的数据片段为同一批次数据；

S504：重复上述S501至S503，直至将类目标签内的数据片段全部进行分批处理完毕；由此每个类目标签内的数据片段均能够进行分批处理。

6.根据权利要求5所述的一种用于财务会计办公设备的数据处理方法，其特征在于，通过对标定片段与比对片段进行重合程度分析得到重合值的具体步骤如下：调取标定片段和比对片段之间的关键词以及关键词对应的重要分数，将两者的关键词进行比对以得到交集关键词和并集关键，并统计交集关键词和并集关键数量；再将并集关键词在标定片段和比对片段中的重要分数进行求均值计算得到重要值，由此可得各交集关键词的重要值，并将其进行求和计算得到重要总值；

将交集关键词的重要值与设定的重要区间进行比较分析得到重度相关、中度相关和轻度相关的累计次数；

将交集关键词、并集关键数量、重度相关的累计次数、中度相关的累计次数、轻度相关的累计次数和重要总值进行归一化处理并取其数值，对数值进行公式化计算得到标定片段与比对片段之间的重合值。