1.一种基于云计算的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、优先对云计算过程中所产生的处理数据进行采集，并将从不同目标对象内所采集的处理数据进行分类捆绑，生成不同目标对象的数据捆绑包；

S2、对不同数据捆绑包内部的数据进行动态分布，并构建属于对应数据捆绑包的分布示意图，后续，根据分布示意图的具体体现，锁定异常数据；

S3、异常数据锁定后，从对应数据捆绑包确认此异常数据的前后数据是否存在异常情况，若存在，则通过相同区域所对应的方程式进行修正，若不存在，则通过确认前后数据的斜率，对本异常数据进行修正；

S4、数据捆绑包内不同异常数据依次修正完毕后，对不同数据捆绑包内部的数据进行压缩处理；

S5、从压缩处理后的数据捆绑包内，对标数据进行确认，后续，根据所确认的若干组标数据，确认此数据捆绑包的特征值，后续，根据特征值的不同，将不同的数据捆绑包进行分类，并将属于同一分类的数据捆绑包存储于同一存储位置处。

2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，锁定异常数据的具体方式为：S21、将单组数据捆绑包的数据按照原始排序进行前后整理，并按照不同排序名次K所对应的不同数据构建一组二维坐标系，其中二维坐标系的横向坐标轴为排序名次，其竖向坐标轴为数据的具体参数，将单组数据捆绑包内部不同排序名称K所对应的不同数据，在二维坐标系内确定对应点位，并将若干组点位进行连线，确认属于此单组数据捆绑包的分布图；

S22、确认属于此分布图的方程式，从所确认的若干个方程式中，分析若干个方程式内是否存在规律，若存在，将同一方程式的线段进行确认，标记为相同区域，若不存在，则不进行处理，直接将此单组数据捆绑包传输至外部显示端内，由外部人员对异常数据进行校验识别并修改；

S23、将分布图内不属于相同区域的点位标记为异常点位，将异常点位所对应的数据标记为异常数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的数据处理方法，其特征在于，所述步骤S22中，分析是否存在规律的具体方式为：S221、采用：占比值＝相同方程式的个数÷总方程式个数，确认相同方程式的占比值，再确认占比值是否满足：占比值≥90％，若满足，则代表对应的分布图存在规律；

S222、若不满足，则代表对应的分布图不存在规律。

4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的数据处理方法，其特征在于，所述步骤S3中，进行修正的具体方式为：S31、确定异常数据的所在位置j，确认j+1和j‑1对应的数据是否为异常数据，若属于异常数据，则从本分布图内，确定相同区域对应的方程式，将所在位置j输入至此方程式内，将方程式输出的数据直接替换异常数据，完成对应数据捆绑包的数据修正工作，其中j∈K；

S32、确认异常数据的所在位置j，再确认j+1与j+2之间数据线段的斜率K1，再确认j‑1与j‑2之间数据线段的斜率K2，分析并确认K1与K2是否相等，若相等，则直接进行等比确认异常数据的修正值，其修正值＝j‑1对应的数据×K1或修正值＝j+1对应的数据÷K2，其中K1＝K2，此种情况一般为一次方程；

若K1与K2不相等，分析K3÷K2是否与K2÷K1相等，若相等，则直接进行等比确认异常数2

据的修正值，其中修正值＝j‑1对应的数据×K2，其中K3为j‑2与j‑3之间数据线段的斜率，若K3÷K2是否与K2÷K1不相等，将所在位置j输入至此方程式内，将方程式输出的数据直接替换异常数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的数据处理方法，其特征在于，所述步骤S4中，进行压缩处理的具体方式为：S41、将数据捆绑包内每个数据进行确认，确认后，将三个数据作为一组，并将中间数据作为标数据，此中间数据前后的数据作为隐数据，分别隐藏在标数据的前后下标处，例：三个数据分别为123，其中2为中间数据，进行隐藏下标处理后，表现形式变为：123；

S42、依次将三个数据一一进行处理，处理完毕后，按照原始的排序方式，重新排序值数据捆绑包内，完成对数据捆绑包的压缩处理工作。

6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的数据处理方法，其特征在于，所述步骤S5中，将不同的数据捆绑包进行分类的具体方式为：S51、将对应捆绑数据包的标数据进行确认，将所确认的若干组标数据进行均值处理，确认一组特征均值，并将其标记为TZt，其中t代表不同的捆绑数据包；

S52、再按照排列顺序，依次确认相邻标数据的差值，并将其标记为标准差值，再将若干组标准差值进行均值处理，确认标准均值，并标记为BJt，其中t代表不同的捆绑数据包；

S53、采用ZZt＝TZt×C1+BJt×C2得到属于对应数据捆绑包的特征值ZZt，其中C1以及C2均为预设的固定系数因子；

S54、根据分割值X1建立若干个分割区间，且分割区间从前向后的排序形式为：(0，X1],(X1，2X1]，……，根据若干组特征值ZZt的不同数值，将其划分至不同分割区间内，将属于同一分割区间的对应捆绑数据包作为同一分类，并存储于同一存储位置处。