一种数据平均增长率计算方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种数据平均增长率计算方法和装置，所述方法包括：获取评估对象对各个目标数据的预测时间；分别获取所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值，其中所述预定时间在所述预测时间之后；根据所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值计算所述评估对象所预测数据的平均增长率。

Method and device for calculating average growth rate of data

The present invention provides a method and a device for calculating the rate of average growth data, the method comprises: predicting the time of each target data acquisition evaluation object; respectively to obtain the numerical prediction of individual target data at a predetermined time value time and the data on the target, after which a predetermined at the time of the forecast time; the numerical calculation according to the predetermined time in the numerical prediction of time in the target data when the target data and each evaluation object predicted the average growth rate of data.

【技术实现步骤摘要】
一种数据平均增长率计算方法和装置
本专利技术涉及计算机数据挖掘和处理领域，具体涉及一种数据平均增长率计算方法和装置。
技术介绍
随着计算机和互联网技术的发展，计算机处理数据的智能性得到了显著的提高。目前，计算机可以根据预定的规则或者算法，估计或预测某些数据在未来的变化。例如某些数据本身会随着时间发生变化，而它们的变化过程是非线性的，或是不符合低维度的规律的。如果这些数据的变化会对相关产业差生重大影响，那么预测这些数据的变化则是十分必要的，预知数据的未来走势有助于提前做出应对方案。假设存在一台机器或者某个人可以对这些数据的变化进行预测，无论采用由计算机执行的深度学习算法还是依赖人为的经验，都很难预测出具体的数值，而通常只能够给出一种趋势预测，也即预测某个数据在未来的一段时间是增长、不变或减少。由于数据预测方通常会对大量的数据进行预测，所以用户很难验证数据预测方的大量结论的可信度，也即无法评价或确定数据预测方的性能。
技术实现思路
因此，本专利技术要解决的技术问题在于数据预测方的性能无法被评估或确定的问题。有鉴于此，本专利技术提供一种数据平均增长率计算方法，包括：获取评估对象对各个目标数据的预测时间；分别获取所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值，其中所述预定时间在所述预测时间之后；根据所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值计算所述评估对象所预测数据的平均增长率。优选地，在所述分别获取所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值之后，还包括：分别根据所述各个目标数据在预定时间时的数值与所述各个目标数据在所述预测时间时的数值计算所述各个目标数据的增长率；在所述根据所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值计算所述评估对象所预测数据的平均增长率之后，还包括：根据所述各个目标数据的增长率与所述平均增长率计算所述评估对象的预测结果的波动性。优选地，所述根据所述各个目标数据的增长率与所述平均增长率计算所述评估对象的预测结果的波动性，包括：利用下式计算所述波动性：D＝1/n((X1-S)2+(X2-S)2+(X3-S)2+……+(Xn-S)2)，其中D为所述波动性，X1、X2、X3……Xn为所述各个目标数据的增长率，S为所述平均增长率，n为所述评估对象所预测的目标数据的数量。优选地，所述评估对象是研报数据发布者、所述目标数据为所述研报数据所涉及股票的市值、所述预测时间为所述研报数据的发布时间；所述获取评估对象对各个目标数据的预测时间，包括：获取多个研报数据，所述研报数据中包括发布者信息和对股票市值的趋势预测信息和发布时间；从所述多个研报数据中筛选出所述趋势预测信息指示的趋势为正向增长的研报数据；根据所述发布者信息从正向增长的研报数据中确定所述评估对象发布的研报数据；分别从确定的研报数据中确定发布时间。优选地，还包括：根据股票指数在所述各个目标数据的预测时间和预定时间时的数值计算所述股票指数的平均增长率；在所述根据所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值计算所述评估对象所预测数据的平均增长率之后，还包括：计算研报数据发布者所预测股票的平均增长率与所述股票指数的平均增长率的差值，作为所述研报数据发布者的收益率。相应地，本专利技术还提供一种数据平均增长率计算装置，包括：获取模块，用于获取评估对象对各个目标数据的预测时间；数值确定模块，用于分别获取所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值，其中所述预定时间在所述预测时间之后；平均值计算模块，用于根据所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值计算所述评估对象所预测数据的平均增长率。优选地，还包括：增长率计算模块，用于在所述数值确定模块处理之后，分别根据所述各个目标数据在预定时间时的数值与所述各个目标数据在所述预测时间时的数值计算所述各个目标数据的增长率；波动性计算模块，用于在所述平均值计算模块处理完成之后，根据所述各个目标数据的增长率与所述平均增长率计算所述评估对象的预测结果的波动性。优选地，所述波动性计算模块利用下式计算所述波动性：D＝1/n((X1-S)2+(X2-S)2+(X3-S)2+……+(Xn-S)2)，其中D为所述波动性，X1、X2、X3……Xn为所述各个目标数据的增长率，S为所述平均增长率，n为所述评估对象所预测的目标数据的数量。优选地，所述评估对象是研报数据发布者、所述目标数据为所述研报数据所涉及股票的市值、所述预测时间为所述研报数据的发布时间；所述获取模块包括：研报数据获取模块，用于获取多个研报数据，所述研报数据中包括发布者信息和对股票市值的趋势预测信息和发布时间；正向研报数据筛选模块，用于从所述多个研报数据中筛选出所述趋势预测信息指示的趋势为正向增长的研报数据；发布者筛选模块，用于根据所述发布者信息从正向增长的研报数据中确定所述评估对象发布的研报数据；预测信息获取模块，用于分别从确定的研报数据中确定发布时间。优选地，还包括：股票指数平均增长率确定模块，用于根据股票指数在所述各个目标数据的预测时间和预定时间时的数值计算所述股票指数的平均增长率；收益率计算模块，用于在所述平均值计算模块完成处理之后，计算研报数据发布者所预测股票的平均增长率与所述股票指数的平均增长率的差值，作为所述研报数据发布者的收益率。根据本专利技术实施例提供的数据平均增长率计算方法和装置，首先获取评估对象对各个目标数据的预测时间，然后确定各个目标数据在该预测时间时的数值以及在之后一段时间时的数值，通过对同一评估对象给出的大量预测数据进行验证后，可以计算该评估对象的所有预测对象的平均增长率，这一数据能够反映出评估对象的可信度，并可以作为目标数据使用者的重要参考指标，从而协助用户评估或确定数据预测方的性能，进而协助用户对数据的变化提前做出应对方案。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的一个实施例中的数据平均增长率计算方法的流程图；图2为本专利技术的另一个实施例中的数据平均增长率计算方法的流程图；图3为本专利技术的第三个实施例中的数据平均增长率计算装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，下面所描述的本专利技术不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。本专利技术实施例提供了一种数据平均增长率计算方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：S01，获取评估对象对各个目标数据的预测时间，其中的评估本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据平均增长率计算方法，其特征在于，包括：获取评估对象对各个目标数据的预测时间；分别获取所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值，其中所述预定时间在所述预测时间之后；根据所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值计算所述评估对象所预测数据的平均增长率。

【技术特征摘要】
1.一种数据平均增长率计算方法，其特征在于，包括：获取评估对象对各个目标数据的预测时间；分别获取所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值，其中所述预定时间在所述预测时间之后；根据所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值计算所述评估对象所预测数据的平均增长率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分别获取所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值之后，还包括：分别根据所述各个目标数据在预定时间时的数值与所述各个目标数据在所述预测时间时的数值计算所述各个目标数据的增长率；在所述根据所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值计算所述评估对象所预测数据的平均增长率之后，还包括：根据所述各个目标数据的增长率与所述平均增长率计算所述评估对象的预测结果的波动性。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个目标数据的增长率与所述平均增长率计算所述评估对象的预测结果的波动性，包括：利用下式计算所述波动性：D＝1/n((X1-S)2+(X2-S)2+(X3-S)2+……+(Xn-S)2)，其中D为所述波动性，X1、X2、X3……Xn为所述各个目标数据的增长率，S为所述平均增长率，n为所述评估对象所预测的目标数据的数量。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述评估对象是研报数据发布者、所述目标数据为所述研报数据所涉及股票的市值、所述预测时间为所述研报数据的发布时间；所述获取评估对象对各个目标数据的预测时间，包括：获取多个研报数据，所述研报数据中包括发布者信息和对股票市值的趋势预测信息和发布时间；从所述多个研报数据中筛选出所述趋势预测信息指示的趋势为正向增长的研报数据；根据所述发布者信息从正向增长的研报数据中确定所述评估对象发布的研报数据；分别从确定的研报数据中确定发布时间。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：根据股票指数在所述各个目标数据的预测时间和预定时间时的数值计算所述股票指数的平均增长率；在所述根据所述各个目标数据在所述预测时间时的数值以及所述各个目标数据在预定时间时的数值计算所述评估对象所预测数据的平均增长率之后，还包括：计算研报数据发布者所预测股票的平均...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵锡刚，黄健，江洋，陈昱，
申请(专利权)人：北京对标科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11