1.一种基于数字化企业管理的数据分析方法，其特征在于，应用于数据分析系统，所述方法包括：

获取待进行分析的目标数字化企业管理报告，所述目标数字化企业管理报告包含至少两个管理报告文本块；

对所述目标数字化企业管理报告进行语义解析，得到所述目标数字化企业管理报告中各个管理报告文本块的文本块描述语义；

基于所述目标数字化企业管理报告中各个管理报告文本块的文本块描述语义进行关键语义优化操作，得到所述目标数字化企业管理报告的关键语义优化向量，所述关键语义优化向量用于反映所述目标数字化企业管理报告中各个管理报告文本块之间的价值特征牵涉数据；

依据所述目标数字化企业管理报告中各个管理报告文本块的文本块描述语义，及所述目标数字化企业管理报告的关键语义优化向量所表征的价值特征牵涉数据，对所述目标数字化企业管理报告进行企业运营风险决策分析，得到所述目标数字化企业管理报告的企业运营风险决策分析观点，所述企业运营风险决策分析观点用于表征所述目标数字化企业管理报告中各个管理报告文本块的潜在运营风险标签；

所述目标数字化企业管理报告的关键语义优化向量是基于目标语义解析网络得到的；得到所述目标语义解析网络的步骤包括：获取神经网络学习样例；其中，所述神经网络学习样例包括第一数字化企业管理报告中目标管理报告文本块的文本块描述语义，第二数字化企业管理报告中目标管理报告文本块的文本块描述语义，所述第二数字化企业管理报告中已认证管理报告文本块的文本块描述语义，以及所述第二数字化企业管理报告的先验注释，所述先验注释用于表征所述已认证管理报告文本块与所述目标管理报告文本块之间是否具有牵涉状态；

采用初始语义解析网络，基于所述第一数字化企业管理报告中目标管理报告文本块的文本块描述语义，所述第二数字化企业管理报告中目标管理报告文本块的文本块描述语义，以及所述第二数字化企业管理报告中已认证管理报告文本块的文本块描述语义进行关键语义优化操作，得到所述第二数字化企业管理报告的关键语义优化向量，所述第二数字化企业管理报告的关键语义优化向量用于表征：所述第二数字化企业管理报告中的目标管理报告文本块与已认证管理报告文本块之间是否具有牵涉状态；

基于最小化所述第二数字化企业管理报告的先验注释与所述第二数字化企业管理报告的关键语义优化向量所对应的内容之间的区别的条件，对所述初始语义解析网络进行神经网络调试，以得到所述目标语义解析网络；

所述采用初始语义解析网络，基于所述第一数字化企业管理报告中目标管理报告文本块的文本块描述语义，所述第二数字化企业管理报告中目标管理报告文本块的文本块描述语义，以及所述第二数字化企业管理报告中已认证管理报告文本块的文本块描述语义进行关键语义优化操作，得到所述第二数字化企业管理报告的关键语义优化向量，包括：对所述第一数字化企业管理报告中目标管理报告文本块的文本块描述语义，及所述第二数字化企业管理报告中各个管理报告文本块的文本块描述语义进行文本语义集成，得到所述第二数字化企业管理报告的文本块集成语义；

依据所述文本块集成语义及所述第二数字化企业管理报告中所述目标管理报告文本块的文本块描述语义，生成所述第二数字化企业管理报告的关键语义优化向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述第一数字化企业管理报告，所述第一数字化企业管理报告中的目标管理报告文本块的潜在运营风险标签为目标管理风险标签；

确定与所述目标管理风险标签具有牵涉状态的已认证管理风险标签，并获取所述已认证管理风险标签下的管理报告文本块，得到所述已认证管理报告文本块；

依据所述第一数字化企业管理报告及所述已认证管理报告文本块，输出所述第二数字化企业管理报告。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二数字化企业管理报告是基于目标NLP文本报告输出网络生成的，得到所述目标NLP文本报告输出网络的步骤包括：采用初始NLP文本报告输出网络，确定与所述目标管理风险标签具有牵涉状态的共性管理风险标签，并获取所述共性管理风险标签下的管理报告文本块，得到共性管理报告文本块；

基于所述第一数字化企业管理报告及所述共性管理报告文本块实施数字化企业管理报告输出处理，得到NLP企业管理输出报告；

获取已认证数字化企业管理报告，所述已认证数字化企业管理报告包含所述目标管理报告文本块，以及与所述目标管理报告文本块之间具有牵涉状态的管理报告文本块；

基于最大化所述NLP企业管理输出报告与所述已认证数字化企业管理报告之间共性值的条件，对所述初始NLP文本报告输出网络进行神经网络调试，以得到所述目标NLP文本报告输出网络。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于最大化所述NLP企业管理输出报告与所述已认证数字化企业管理报告之间共性值的条件，对所述初始NLP文本报告输出网络进行神经网络调试，以得到所述目标NLP文本报告输出网络，包括：获取所述已认证数字化企业管理报告的词句单元先验注释，所述词句单元先验注释用于表征所述已认证数字化企业管理报告中各个已认证词句单元所属的管理报告文本块对应的潜在运营风险标签；

确定所述NLP企业管理输出报告中各个词句单元所属的管理报告文本块对应的潜在运营风险标签，所述NLP企业管理输出报告中的词句单元与所述已认证数字化企业管理报告中的已认证词句单元具有一对一匹配关系；

基于最大化所述NLP企业管理输出报告中每个词句单元所属的管理报告文本块对应的潜在运营风险标签，与相应已认证词句单元所属的管理报告文本块对应的潜在运营风险标签之间的共性值的条件，对所述初始NLP文本报告输出网络进行神经网络调试，以得到所述目标NLP文本报告输出网络。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述第一数字化企业管理报告以及已认证NLP企业管理输出报告，所述第一数字化企业管理报告中的目标管理报告文本块的潜在运营风险标签为目标管理风险标签，所述已认证NLP企业管理输出报告包含所述目标管理报告文本块，以及与所述目标管理报告文本块之间具有牵涉状态的管理报告文本块；

基于所述第一数字化企业管理报告中目标管理报告文本块的文本块描述语义，确定与所述目标管理风险标签具有牵涉状态的已认证管理风险标签；

获取所述已认证管理风险标签下的管理报告文本块，得到所述已认证管理报告文本块，并基于所述第一数字化企业管理报告及所述已认证管理报告文本块，输出所述第二数字化企业管理报告；

所述基于最小化所述第二数字化企业管理报告的先验注释与所述第二数字化企业管理报告的关键语义优化向量所对应的内容之间的区别的条件，对所述初始语义解析网络进行神经网络调试，以得到所述目标语义解析网络，包括：基于最小化所述第二数字化企业管理报告的先验注释与所述第二数字化企业管理报告的关键语义优化向量所对应的内容之间的区别，以及最大化所述第二数字化企业管理报告与所述已认证NLP企业管理输出报告之间共性值的条件，对所述初始语义解析网络进行神经网络调试，以得到所述目标语义解析网络。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取目标报告语义关系网，其中，所述目标报告语义关系网用于表示所述目标数字化企业管理报告对应的语义传递链；

对所述目标报告语义关系网实施逻辑描述层级的第一特征嵌入处理，得到第一逻辑描述层级的第一报告语义关系网，其中，所述第一逻辑描述层级小于所述目标报告语义关系网的基础逻辑描述层级；

对所述第一报告语义关系网实施情感描述层级的第二特征嵌入处理，得到第二报告语义关系网，其中，所述第二报告语义关系网的第一情感描述层级大于所述目标报告语义关系网的原始情感描述层级，所述第二报告语义关系网的情感特征识别度大于所述目标报告语义关系网的原始特征识别度；

对所述第二报告语义关系网实施所述情感描述层级的第三特征嵌入处理，得到第三报告语义关系网，其中，所述第三报告语义关系网的第二情感描述层级与所述原始情感描述层级一致，所述第三报告语义关系网的情感特征识别度与所述第二报告语义关系网的情感特征识别度一致；

对所述第三报告语义关系网实施逻辑描述层级的第四特征嵌入处理，得到第二逻辑描述层级的第四报告语义关系网，其中，所述第二逻辑描述层级与所述基础逻辑描述层级一致；

利用所述第四报告语义关系网，对所述目标数字化企业管理报告进行结构化文本树构建。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述第一报告语义关系网实施情感描述层级的第二特征嵌入处理，得到第二报告语义关系网，包括：对所述第一报告语义关系网实施语义深度层级和语义覆盖层级的第一特征嵌入处理，得到第一嵌入语义关系网，其中，所述第一嵌入语义关系网的语义深度层级大于所述目标报告语义关系网的原始语义深度层级，所述第一嵌入语义关系网的语义覆盖层级大于所述目标报告语义关系网的原始语义覆盖层级，所述第一嵌入语义关系网的情感特征识别度大于所述原始特征识别度；基于所述第一嵌入语义关系网，获取所述第二报告语义关系网；

则所述对所述第二报告语义关系网实施所述情感描述层级的第三特征嵌入处理，得到第三报告语义关系网，包括：对所述第二报告语义关系网实施所述语义深度层级和所述语义覆盖层级的第二特征嵌入处理，得到第二嵌入语义关系网，其中，所述第二嵌入语义关系网的语义深度层级与所述原始语义深度层级一致，所述第二嵌入语义关系网的语义覆盖层级与所述原始语义覆盖层级一致，所述第二嵌入语义关系网的情感特征识别度与所述第一嵌入语义关系网的情感特征识别度一致；基于所述第二嵌入语义关系网，获取所述第三报告语义关系网。

8.一种数据分析系统，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行权利要求1-7任一项所述的方法。