1.一种数据管理方法，其特征在于，包括：

获取多个电路板的历史运行数据；

基于所述多个电路板的历史运行数据使用运行数据处理模型确定K均值聚类算法中的K值，所述运行数据处理模型为长短期神经网络模型，所述运行数据处理模型的输入为所述多个电路板的历史运行数据，所述运行数据处理模型的输出为K均值聚类算法中的K值；

基于K均值聚类算法和所述K均值聚类算法中的K值对所述多个电路板的历史运行数据进行聚类得到K个簇和K个簇中的每个簇的聚类中心，K个簇中的每个簇包括聚类后的多个电路板的历史运行数据；

构建电路板图结构，所述电路板图结构包括K个簇节点和K个簇节点之间的多条边，每个簇节点表示一个簇，每个簇节点的节点特征包括每个簇中的多个电路板的历史运行数据，每个簇节点之间的边表示每个簇的聚类中心之间的距离；

基于图卷积网络模型对所述电路板图结构进行处理确定需要保留的多个电路板的异常运行数据和需要删除的多个电路板的正常运行数据；

基于所述需要保留的多个电路板的异常历史运行数据和所述需要删除的多个电路板的正常历史运行数据进行数据管理。

2.如权利要求1所述的数据管理方法，其特征在于，所述电路板的历史运行数据包括历史温度序列数据、历史电流序列数据、历史电压序列数据、历史操作日志。

3.如权利要求1所述的数据管理方法，其特征在于，所述构建电路板图结构还包括：基于每个簇节点中的多个电路板的历史运行数据确定每个簇节点中的每个电路历史运行数据的稳定度；

基于所述每个簇中的每个电路历史运行数据的稳定度确定每个簇节点的权重；

将所述每个簇节点的权重分配给每个簇节点。

4.如权利要求1所述的数据管理方法，其特征在于，所述图卷积网络模型的输入为所述电路板图结构，所述图卷积网络模型的输出为需要保留的多个电路板的异常运行数据和需要删除的多个电路板的正常运行数据。

5.一种数据管理系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多个电路板的历史运行数据；

K值确定模块，用于基于所述多个电路板的历史运行数据使用运行数据处理模型确定K均值聚类算法中的K值，所述运行数据处理模型为长短期神经网络模型，所述运行数据处理模型的输入为所述多个电路板的历史运行数据，所述运行数据处理模型的输出为K均值聚类算法中的K值；

聚类模块，用于基于K均值聚类算法和所述K均值聚类算法中的K值对所述多个电路板的历史运行数据进行聚类得到K个簇和K个簇中的每个簇的聚类中心，K个簇中的每个簇包括聚类后的多个电路板的历史运行数据；

构建模块，用于构建电路板图结构，所述电路板图结构包括K个簇节点和K个簇节点之间的多条边，每个簇节点表示一个簇，每个簇节点的节点特征包括每个簇中的多个电路板的历史运行数据，每个簇节点之间的边表示每个簇的聚类中心之间的距离；

图卷积模块，用于基于图卷积网络模型对所述电路板图结构进行处理确定需要保留的多个电路板的异常运行数据和需要删除的多个电路板的正常运行数据；

管理模块，用于基于所述需要保留的多个电路板的异常历史运行数据和所述需要删除的多个电路板的正常历史运行数据进行数据管理。

6.如权利要求5所述的数据管理系统，其特征在于，所述电路板的历史运行数据包括历史温度序列数据、历史电流序列数据、历史电压序列数据、历史操作日志。

7.如权利要求5所述的数据管理系统，其特征在于，所述构建模块还用于：基于每个簇节点中的多个电路板的历史运行数据确定每个簇节点中的每个电路历史运行数据的稳定度；

基于所述每个簇中的每个电路历史运行数据的稳定度确定每个簇节点的权重；

将所述每个簇节点的权重分配给每个簇节点。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；存储器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1至4任一项所述的数据管理方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的数据管理方法。