1.一种数据挖掘系统，其特征在于，包括要素捕捉模块、终端融合模块、检验对照模块、介入判定模块；

要素捕捉模块用于搜集数据挖掘模型样本偏差信息和交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息，并将数据挖掘模型样本偏差信息和交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息传送至终端融合模块；

终端融合模块用于将数据挖掘模型样本偏差信息和交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息进行融合建模，计算数据挖掘模型采样精度与优化目标的平衡状态；

检验对照模块用于根据计算所得的平衡状态与预设阈值进行比照校验，根据比照校验结果生成平衡状态信号；

介入判定模块用于根据平衡状态信号进行人工介入判断。

2.根据权利要求1所述的一种数据挖掘系统，其特征在于，数据挖掘模型样本偏差信息为采样平衡效率系数，采样平衡效率系数的计算方法为：以过采样所增加的异常数据样本数量为m，以欠采样所减少的正常数据样本为n，定义采样平衡效率系数为Bf，则其计算表达式为

3.根据权利要求1所述的一种数据挖掘系统，其特征在于，交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息为优化指数，优化指数的计算方法为：标定交易波动系数为Tv，参与度压力系数为We，趋势浮动系数为Tf，则优化指数的计算表达式为交易波动系数是衡量交易市场数据变化信心的指标，其计算方法为参与度压力系数的计算方法为

趋势浮动系数的计算方法为

4.根据权利要求1所述的一种数据挖掘系统，其特征在于，计算数据挖掘模型采样精度与优化目标的平衡状态的方法为：终端融合模块将计算获取的采样平衡效率系数与精度-效率平衡指数进行融合建模，对模型的采样精度与数据优化程度的平衡性进行综合评估，获取交易数据挖掘系统的精度-效率平衡指数，其计算表达式为

5.根据权利要求1所述的一种数据挖掘系统，其特征在于，根据比照校验生成平衡状态信号的逻辑为：检验对照模块将计算所得的精度-效率平衡指数与预设的第一平衡阈值、第二平衡阈值进行比对，当第一平衡阈值当第一平衡阈值

6.根据权利要求1所述的一种数据挖掘系统，其特征在于，根据平衡状态信号进行人工介入判断的逻辑为：当介入判定模块接收到系统生成的平衡信号时，保持系统运行，不进行任何介入操作；当介入判定模块接收到系统生成的失衡信号时，根据失衡信号产生后T时间内交易数据挖掘模型的连续若干个精度-效率平衡指数数据整合生成数据集合，并将数据集合内的精度-效率平衡指数进行标定为Rv，其中v为精度-效率平衡指数编号，即计算数据集合内若干个精度-效率平衡指数的标准差，并将精度-效率平衡指数的标准差标定为So，并将精度-效率平衡指数标准差So与预设的精度-效率平衡指数标准差阈值Do进行对比，根据对比结果进行预警处理，处理逻辑如下：若So大于等于Do，则对交易数据挖掘模型标记为高风险等级，提示交易人员交易数据挖掘系统存在不可信风险隐患，需要进行检测维护；

若So小于Do，则对交易数据挖掘模型标记为低风险等级，提示交易人员交易数据挖掘系统存在低风险隐患，不需要进行检测维护。

7.一种数据挖掘方法，通过权利要求1-6任一项所述的系统实现，其特征在于，所述方法包括以下步骤：搜集数据挖掘模型样本偏差信息和交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息；

将数据挖掘模型样本偏差信息和交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息进行融合建模，计算数据挖掘模型采样精度与优化目标的平衡状态；

根据计算所得的平衡状态与预设阈值进行比照校验，根据比照校验结果生成平衡状态信号；

根据平衡状态信号进行人工介入判断。