创意能力数据化方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种创意能力数据化方法和系统，其中方法包括：获取创意供应商源数据，将创意供应商源数据进行分解并存储，形成创意供应商的非标服务创意能力数据库；根据创意供应商数据化维度，将非标服务创意能力数据库中的数据进行归类、整合和基础运算，并根据数据模型进行数据挖掘和分析，搭建非标服务创意能力评价模型；根据非标服务创意能力评价模型，将待评价的创意供应商数据进行对应，计算出待评价的创意供应商的综合信用评分。本发明专利技术能够对创意供应商根据设定维度进行数据化分析，使得企业能够对创意供应商进行直观的判断，从而能够快速及准确的选择符合要求的创意供应商进行合作。

Data Method and System of Creative Ability

The invention provides a method and system for data-based creative ability, which includes: obtaining the source data of creative suppliers, decomposing and storing the source data of creative suppliers, forming a database of creative ability of creative suppliers for non-standard services; and according to the dimension of data-based creative suppliers, data of creative ability of non-standard services. Data in the database are classified, integrated and basic operations, and data mining and analysis are carried out according to the data model to build an evaluation model of creative ability of non-standard service. According to the evaluation model of creative ability of non-standard service, the data of creative suppliers to be evaluated are corresponded, and the comprehensive credit of creative suppliers to be evaluated is calculated. Score. The invention can carry out data analysis for creative suppliers according to the set dimensions, so that enterprises can make intuitive judgments for creative suppliers, and thus can quickly and accurately select creative suppliers to cooperate.

【技术实现步骤摘要】
创意能力数据化方法及系统
本专利技术实施方式涉及互联网
，尤其涉及一种创意能力数据化方法及系统。
技术介绍
创意能力(CreativeAbility)是指在以一定的知识为其前提之下，创意者充分发挥其主观能动性，积极调动智力和非智力因素进行创造性思维的能力，也是在实践的基础上一种对知识经验在不同层面的灵活运用。创意能力通常包括观察力、想象力、分析力、预测力等要素，根据一定的逻辑关系组成一个创意能力产生、发展、实践的全过程。它既是发散思维与辐射思维的结合，也是直觉思维与分析思维的结合。它不仅包括理论思维，而且也离不开创造想象。伴随着科学的发展和技术的进步，人们已经步入到互联网时代和大数据时代。簇新的数字生活使得大众需求由过去的统一化转变成现在的个性化，也导致了现代消费者的产品需求呈现出不确定性和非持久性。因此，处在新时期的企业为了适应这种变化，必须比以往任何时候更重视创新。但是，在实施本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术至少存在如下问题：创意能力主要指创造性思维能力，包括一定思维模式和知识经验的综合。正因为创意能力具有很强的主观特性，使得创意行业内一直面临的问题是创意产出和服务无法进行标准化评价。企业只能依赖个人经验或者感性判断来了解创意服务供应商及评价相关的创意产出。尤其是在信息透明化和经济全球化以及资源共享化的新时代下，企业可以获得海量的产品创意，而最终只能选定的一个或少量创意进行实施，那么如何筛选出最优质的创意服务供应商则成为企业面临的一个关键性问题。应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本专利技术的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本专利技术的
技术介绍
部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术实施方式的目的在于提供一种创意能力数据化方法及系统，能够将创意能力根据设定维度进行数据化分析，使得企业能够对创意供应商进行直观的判断，从而能够快速及准确的选择符合要求的创意供应商进行合作。为实现上述目的，本专利技术实施方式提供一种创意能力数据化方法，包括：获取创意供应商源数据，将创意供应商源数据进行分解并存储，形成创意供应商的非标服务创意能力数据库；根据创意供应商数据化维度，将非标服务创意能力数据库中的数据进行归类、整合和基础运算，并根据数据模型进行数据挖掘和分析，搭建非标服务创意能力评价模型；根据非标服务创意能力评价模型，将待评价的创意供应商数据进行对应，计算出待评价的创意供应商的综合信用评分。为实现上述目的，本专利技术实施方式还提供一种创意能力数据化系统，应用于智能终端上，其特征在于，包括：数据采集层、数据运算层和数据应用层；在所述数据采用层中，设置数据获取方式和创意供应商数据库，其中所述数据获取方式包括用户提供、人工沉淀和外部采集；所述创意供应商云数据库基于基础数据、案例数据、业务数据和评价数据的维度来存储数据；在所述数据运算层中，设置创意供应商数据化维度和数据模型，其中所述创意供应商数据化维度包括身份背景、创意能力、交易行为、承接规模和服务质量；所述数据模型包括创意供应商评分模型、创意供应商匹配模型、创意供应商画像/图谱模型和其他数据模型；在所述数据应用层中，设置业务应用、创意供应商培养和平台创意供应商云管理。由上可见，本专利技术实施方式提供的创意能力数据化系统和方法能够将供应商创意能力根据设定维度进行数据化分析，使得企业能够对创意供应商进行直观的判断。基于创意能力的数据化，企业较精确刻画创意营销等非标服务供应商的用户画像，从而应用到供应商审核、供应商对接匹配、供应商信用分、供应商分层与权益等具体场景中，从而能够快速及准确的选择符合要求的创意供应商进行合作。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图逐一简单地介绍，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为本专利技术实施方式提供的创意能力数据化系统的示意图；图2为本专利技术实施方式提供的数据运算层中数据化维度模型的示意图；图3为本专利技术实施方式提供的数据运算层中数据化维度的维度内容示意图；图4为本专利技术实施方式提供的创意能力数据化方法的流程示意图。具体实施方式为使本专利技术实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施方式中的附图，对本专利技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本专利技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本专利技术中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术实施方式提供一种创意能力数据化系统，应用于智能终端上，其包括数据采集层、数据运算层和数据应用层。(1)在数据采用层中，设置数据获取方式和创意供应商数据库，其中所述数据获取方式包括用户提供、人工沉淀和外部采集；所述创意供应商云数据库基于基础数据、案例数据、业务数据和评价数据的维度来存储数据。其中，用户提供方式获取的创意供应商源数据包括创意方和客户方提供的创意供应商源数据，可以包括下面的一种或多种：创意方提供的基本资料(例如个人资料)、案例资料(例如案例数据)和交易信息(例如项目交易过程中提供的交易数据)等；以及客户方提供的项目信息、交易信息和评价反馈(例如创意供应商评价反馈)等。人工沉淀方式获取的创意供应商源数据包括平台业务人员和创意供应商运营人员人工输入的源数据，可以包括下面的一种或多种：业务方为客户方输入的业务数据，包括项目信息、交易信息和评价反馈(例如创意供应商评价反馈)等；以及运营方输入的印象标签(例如创意供应商印象标签)、案例标签和运营评分(例如给创意供应商打的能力评分)等。外部采集方式获取的创意供应商源数据包括通过数据爬取和外部合作等方式获取的数据，可以包括下面的一种或多种：通过数据爬取获取的创意供应商数据、行业数据和品牌数据等；以及通过外部合作获取的创意供应商数据、行业数据和品牌数据等。其中，基础数据为创意供应商基本资料相关数据，包括下面的一种或多种：服务类型、擅长风格、行业经验、获奖经历等。案例数据为创意供应商案例相关数据，包括下面的一种或多种：案例类型、行业、品牌、规模等。业务数据为平台交易相关数据，包括下面的一种或多种：报价相关数据、项目金额数据、交易行为数据、价目表(ratecard)等。评价数据为创意供应商评价相关数据，包括下面的一种或多种：客户评分、客户评价标签、运营评分、运营印象标签等。(2)在数据运算层中，设置创意供应商数据化维度和数据模型，如图2和图3所示，其中所述创意供应商数据化维度包括身份背景、创意能力、交易行为、承接规模和服务质量；所述数据模型包括创意供应商评分模型、创意供应商匹配模型、创意供应商画像/图谱模型和其他数据模型。其中，身份背景为供应商在平台备案、认证或留存的基本信息。数据来源为基本资料，获取方式为用户提供。供应商包括个人供应商和公司供应商。在本专利技术实施例中，如果是个人供应商，身份背景包括下面的一种或多种：学习经历、工作经历、工作经验、工作现状、开票支持和获奖经本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种创意能力数据化方法，其特征在于，包括：获取创意供应商源数据，将创意供应商源数据进行分解并存储，形成创意供应商的非标服务创意能力数据库；根据创意供应商数据化维度，将非标服务创意能力数据库中的数据进行归类、整合和基础运算，并根据数据模型进行数据挖掘和分析，搭建非标服务创意能力评价模型；根据非标服务创意能力评价模型，将待评价的创意供应商数据进行对应，计算出待评价的创意供应商的综合信用评分。

【技术特征摘要】
1.一种创意能力数据化方法，其特征在于，包括：获取创意供应商源数据，将创意供应商源数据进行分解并存储，形成创意供应商的非标服务创意能力数据库；根据创意供应商数据化维度，将非标服务创意能力数据库中的数据进行归类、整合和基础运算，并根据数据模型进行数据挖掘和分析，搭建非标服务创意能力评价模型；根据非标服务创意能力评价模型，将待评价的创意供应商数据进行对应，计算出待评价的创意供应商的综合信用评分。2.根据权利要求1所述的创意能力数据化方法，其特征在于，所述形成创意供应商的非标服务创意能力数据库，具体包括：通过用户提供、人工沉淀、外部采集的方式获取创意供应商源数据，经过数据处理引擎的清洗、抽取和转换，将创意供应商源数据分解为基础数据、案例数据、业务数据和评价数据，并进行存储，形成创意供应商的非标服务创意能力数据库。3.根据权利要求1所述的创意能力数据化方法，其特征在于，所述搭建非标服务创意能力评价模型，具体包括：根据身份背景、创意能力、交易行为、承接规模和服务质量的创意供应商数据维度，将非标服务创意能力数据库中的数据进行归类、整合和基础运算，并根据创意供应商评分模型、创意供应商匹配模型、创意供应商画像/图谱模型和其他数据模型进行数据挖掘和分析，搭建非标服务创意能力评价模型。4.根据权利要求1所述的创意能力数据化方法，其特征在于，所述计算出供应商的综合信用评分，具体包括：根据非标服务创意能力评价模型，设定维度权重，并对待评价的创意供应商的数据进行对应，对创意供应商数据维度的每个源数据进行打分，从而计算出创意供应商的综合信用评分。5.根据权利要求4所述的创意能力数据化方法，其特征在于，所述创意供应商的综合信用评分的计算方法为：计算创意供应商数据维度中每个数据维度的得分，并将所有数据维度的得分相加；其中，所述数据维度的得分为该数据维度中所有源数据的打分相加再乘以该数据维度对应的维度权重。6.一种创意能力数据化系统，应用于智能终端上，其特征在于，包括：数据采集层、数据运算层和数据应用层；在所述数据采用层中，设置数据获取方式和创意供应商数据库，其中所述数据获取方式包括用户提供、人工沉淀和外部采集；所述创意供应商云数据库基于基础数据、案例数据、业务数据和评价数据的维度来存储数据；在所述数据运算层中，设置创意供应商数据化维度和数据模型，其中所述创意供应商数据化维度包括身份背景、创意能力、交易行为、承接规模和服务质量；所述数据模型包括创意供应商评分模型、创意供应商匹配模型、创意供应商画像/...

【专利技术属性】
技术研发人员：范凌，王喆，
申请(专利权)人：特赞上海信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31