一种数据处理方法及设备技术

本发明专利技术提供了一种数据处理方法及设备，该方法包括：根据指数计算需求采集数据；确定针对目标年份进行指数计算时所使用的指标体系，并基于采集的数据确定上述指标体系下每个指标对应的指标值；基于预设历史年份对应的指数，按照预设优化规则对指标体系中的非占比型指标对应的指标值进行优化处理，使优化后的非占比型指标的指标值在零到一之间；根据在上述指标体系下每个指标的指标值和每个指标的权重，确定上述指标体系在目标年份的指数。本发明专利技术中，可以将指标体系中的非占比型指标的指标值优化在零到一之间，使得非占比型指标也能够参与指数的计算，提高了计算出的指数的准确性，进而提高了该指数在用于评价对象时的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法及设备
本专利技术涉及大数据
，具体而言，涉及一种数据处理方法及设备。
技术介绍
指数是指基于海量数据、采用科学计算方法统计得出的反映不同领域发展状况的数值。指数包括广义指数和狭义指数，狭义指数一般指的是反映不能直接相加的复杂社会经济现象在数量上综合变动情况的相对数，比如说，零售物价指数、消费价格指数、股价指数、军民融合指数、卫星导航指数等。现有技术中，在进行指数计算时，一般都是使用占比型指标的指标值，但是，在实际应用中，对于指定的指标体系中，很多指标并不是占比型指标，相应的，这些非占比型指标的指标值也不是百分比数据，进而不能应用于指数的计算中。这样，可能会使得指标体系中的部分指标无法参与指数的计算，这样会导致计算出的指数值准确性较低，使得在应用该指数在评价待评价对象时，评价不准确。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种数据处理方法及设备，以解决现有技术中，指标体系中的非占比型指标无法参与指数的计算，进而使得计算出的指数值准确性较低，在用于对象的评价时，评价不准确的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种数据处理方法，其中，所述方法包括：根据指数计算需求采集数据；确定针对目标年份进行指数计算时所使用的指标体系，并基于采集的数据确定所述指标体系下每个指标对应的指标值；基于预设历史年份对应的指数，按照预设优化规则对所述指标体系中的非占比型指标对应的指标值进行优化处理，使优化后的所述非占比型指标的指标值在零到一之间；其中，占比型指标为表征一个参量与另一个参量之间的比值类型的指标；根据在所述指标体系下每个指标的指标值和所述每个指标的权重，确定所述指标体系在所述目标年份的指数。结合第一方面，本专利技术实施例提供了上述第一方面的第一种可能的实现方式，其中，采用如下方式确定在所述指标体系下每个指标的权重：构建所述指标体系的权重判断矩阵；其中，所述权重判断矩阵的行和列均分别表征所述指标体系下的指标，所述权重判断矩阵的元素表征该元素对应行所表征指标和该元素对应列所表征指标之间的重要程度比对值；计算所述权重判断矩阵的最大特征根和对应的特征向量；根据所述权重判断矩阵的最大特征根对所述权重判断矩阵进行一致性校验；响应于所述权重判断矩阵通过一致性校验，将所述特征向量中的每个特征值分别确定为所述指标体系中对应指标的权重。结合第一方面，本专利技术实施例提供了上述第一方面的第二种可能的实现方式，其中，所述基于预设历史年份对应的指数，按照预设优化规则对所述指标体系中的非占比型指标对应的指标值进行优化处理，具体包括：针对所述指标体系中每个非占比型指标，分别计算在所述目标年份中该指标的指标值与在所述预设历史年份中该指标的指标值的比值；根据该指标对应的比值和所述预设历史年份对应的指数之间的数值关系，确定该指标的指标值对应的优化方式；并按照确定的该指标的指标值对应的优化方式对该指标值进行优化。结合第一方面的第二种可能的实现方式，本专利技术实施例提供了上述第一方面的第三种可能的实现方式，其中，所述根据该指标对应的比值和所述预设历史年份对应的指数之间的数值关系，确定该指标的指标值对应的优化方式，包括：针对所述比值为零的情况，确定该指标的指标值的范围等级为第一等级；针对所述比值大于零且小于所述预设历史年份对应的指数的倒数的情况，确定该指标的指标值的范围等级为第二等级；针对所述比值大于等于所述预设历史年份对应的指数的倒数的情况，确定该指标的指标值的范围等级为第三等级；根据该指标的指标值对应的范围等级，确定该指标的指标值对应的优化方式。结合第一方面的第二种可能的实现方式，本专利技术实施例提供了上述第一方面的第四种可能的实现方式，其中，所述按照确定的该指标的指标值对应的优化方式对该指标值进行优化，具体包括：针对第一等级指标值，将该指标值初优化为百分之百，并将该指标值再优化为百分之百与所述预设历史年份对应的指数的乘积；针对第二等级指标值，将该指标值初优化为该指标值自身值，并将该指标值再优化为该自身值与所述预设历史年份对应的指数的乘积；针对第三等级指标值，将该指标值初优化为百分之二百，并将该指标值再优化为百分之二百与所述预设历史年份对应的指数的乘积。结合第一方面，本专利技术实施例提供了上述第一方面的第五种可能的实现方式，其中，所述根据在所述该指标体系下每个指标的指标值和所述每个指标的权重，确定所述指标体系在所述目标年份的指数，包括：根据在所述指标体系下每个指标对应的指标值和所述每个指标的权重，对每个指标的指标值进行加权求和；其中，所述非占比型指标的指标值为优化处理后得到的指标值；将得到的和值确定为所述指标体系在所述目标年份的指数。结合第一方面，本专利技术实施例提供了上述第一方面的第六种可能的实现方式，其中，针对所述目标年份为首次进行指数计算的年份的情况，采用如下方式确定该目标年份的指数：根据指数计算需求采集数据；确定针对该目标年份进行指数计算所使用的指标体系中的占比型指标，并基于采集的数据确定所述占比型指标对应的指标值；根据在所述占比型指标的指标值和所述每个占比型指标的权重，确定所述指标体系在该目标年份的指数。第二方面，本专利技术实施例提供了一种数据处理设备，其中，所述设备包括：采集模块，用于根据指数计算需求采集数据；第一确定模块，用于确定针对目标年份进行指数计算时所使用的指标体系，并基于采集的数据确定所述指标体系下每个指标对应的指标值；优化处理模块，用于基于预设历史年份对应的指数，按照预设优化规则对所述指标体系中的非占比型指标对应的指标值进行优化处理，使优化后的所述非占比型指标的指标值在零到一之间；其中，占比型指标为表征一个参量与另一个参量之间的比值类型的指标；第二确定模块，用于根据在所述指标体系下每个指标的指标值和所述每个指标的权重，确定所述指标体系在所述目标年份的指数。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种数据处理设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面至第一方面的第六种可能的实现方式中任一项所述的方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面至第一方面的第六种可能的实现方式中任一项所述的方法的步骤。在本专利技术实施例提供的数据处理方法及设备中，可以将指标体系中的非占比型指标的指标值优化在零到一之间，使得非占比型指标也能够参与指数的计算，提高了计算出的指数的准确性，进而提高了该指数在用于评价对象时的准确性。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。图1示出了本专利技术一实施例所提供的数据处理方法的流程图；图2示出了本专利技术一实施例所提供的数据处理方法中，对指标体系中的非占比型指标的指标值进行优化的流程图；图3示出了本专利技术一实施例所提供的数据处理方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：根据指数计算需求采集数据；确定针对目标年份进行指数计算时所使用的指标体系，并基于采集的数据确定所述指标体系下每个指标对应的指标值；基于预设历史年份对应的指数，按照预设优化规则对所述指标体系中的非占比型指标对应的指标值进行优化处理，使优化后的所述非占比型指标的指标值在零到一之间；其中，占比型指标为表征一个参量与另一个参量之间的比值类型的指标；根据在所述指标体系下每个指标的指标值和所述每个指标的权重，确定所述指标体系在所述目标年份的指数。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：根据指数计算需求采集数据；确定针对目标年份进行指数计算时所使用的指标体系，并基于采集的数据确定所述指标体系下每个指标对应的指标值；基于预设历史年份对应的指数，按照预设优化规则对所述指标体系中的非占比型指标对应的指标值进行优化处理，使优化后的所述非占比型指标的指标值在零到一之间；其中，占比型指标为表征一个参量与另一个参量之间的比值类型的指标；根据在所述指标体系下每个指标的指标值和所述每个指标的权重，确定所述指标体系在所述目标年份的指数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用如下方式确定在所述指标体系下每个指标的权重：构建所述指标体系的权重判断矩阵；其中，所述权重判断矩阵的行和列均分别表征所述指标体系下的指标，所述权重判断矩阵的元素表征该元素对应行所表征指标和该元素对应列所表征指标之间的重要程度比对值；计算所述权重判断矩阵的最大特征根和对应的特征向量；根据所述权重判断矩阵的最大特征根对所述权重判断矩阵进行一致性校验；响应于所述权重判断矩阵通过一致性校验，将所述特征向量中的每个特征值分别确定为所述指标体系中对应指标的权重。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设历史年份对应的指数，按照预设优化规则对所述指标体系中的非占比型指标对应的指标值进行优化处理，具体包括：针对所述指标体系中每个非占比型指标，分别计算在所述目标年份中该指标的指标值与在所述预设历史年份中该指标的指标值的比值；根据该指标对应的比值和所述预设历史年份对应的指数之间的数值关系，确定该指标的指标值对应的优化方式；并按照确定的该指标的指标值对应的优化方式对该指标值进行优化。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据该指标对应的比值和所述预设历史年份对应的指数之间的数值关系，确定该指标的指标值对应的优化方式，包括：针对所述比值为零的情况，确定该指标的指标值的范围等级为第一等级；针对所述比值大于零且小于所述预设历史年份对应的指数的倒数的情况，确定该指标的指标值的范围等级为第二等级；针对所述比值大于等于所述预设历史年份对应的指数的倒数的情况，确定该指标的指标值的范围等级为第三等级；根据该指标的指标值对应的范围等级，确定该指标的指标值对应的优化方式。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照确定的该指标的指标值对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王江，王甲樑，张斌德，
申请(专利权)人：国信优易数据有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11