用于数据评估的二维及多维模型排序评估系统及方法技术方案

本发明专利技术公开用于数据评估的二维及多维模型排序评估系统及方法，将X轴作为时间维度，Y轴作为个体单元指标密度维度，建立模型；描绘不同类型所有个体单元在时间轴上的离散指标密度样点情况，利用移动最小二乘法拟合，形成个体单指标曲线；拟合所有个体单指标曲线形成整体单指标密度曲线；抽取拟合后整体单指标密度曲线与个体单指标曲线上的高度关联指标集合，并筛选出有效个体集合M，以个体单指标曲线与整体单指标密度曲线的积分结果为依据，对该序列进行指数化表征；计算集合M的样本方差值，与已设定标准值F进行比较，提取个体单元样本集合V进行评估，本发明专利技术适用于在数据不规则情况下的数据模型建立及分析。

【技术实现步骤摘要】
用于数据评估的二维及多维模型排序评估系统及方法
本专利技术涉及数据模型评估，特别涉及用于数据评估的二维及多维模型排序评估系统及方法。
技术介绍
在数据经济时代，各行各业正以数据为核心，运用数据的特征去重塑自身模式。依据信息技术的新生产模式、交付方式、生活体验和管理决策能力，我国目前已经逐渐形成“数据社会化”的雏形。所谓“数据社会化”，就是数据能够平等地被社会各层面使用，它打破了现实中的物理疆界，渗透到社会每个角落。数据驱动虚拟世界与现实社会之间实现生态交互，让社会资源能够在同一平台上被重新整合、共享、分析，最终实现其社会应用价值。数据社会化过程中最核心内容就是数据。但数据源头存在的采集场景割裂、最强相关数据稀缺、数据质量不高等种种问题，数据呈现高度离散化状态，数据间联合分析的实例较少，数据具有较强的隔离性，极大阻碍了大数据应用的发展与推进。本文认为造成上述问题主要有两方面原因，一是对个体单元（如自然人、法人、企业、设备等不同类别）不同指标（如信用评估、价值评估、违约评估）的评估，缺乏较为统一的理论模型，无法将不同来源、多维度的数据进行有效的统一，二是由于个体单元的数据指标与数据量存在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于数据社会化评估的二维模型排序评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将X轴作为时间维度，Y轴作为个体单元指标密度维度，建立二维模型；步骤2：描绘不同类型所有个体单元在时间轴上的离散指标密度样点情况，利用移动最小二乘法基于点的拟合原理，最终形成多条个体单指标曲线S1、S2、S3...Si，每个类型的所有个体单元对应同一指标形成一条单指标曲线，i=1，2，3...n；步骤3：利用移动最小二乘法，最终将所有个体单指标曲线S1、S2、S3...Si拟合成一条整体曲线，形成整体单指标密度曲线SB；步骤4：抽取拟合后的整体单指标密度曲线SB与个体单指标曲线Si上的高度关联指标集合，筛选出有...

【技术特征摘要】
2018.11.22 CN 20181139636931.一种用于数据社会化评估的二维模型排序评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将X轴作为时间维度，Y轴作为个体单元指标密度维度，建立二维模型；步骤2：描绘不同类型所有个体单元在时间轴上的离散指标密度样点情况，利用移动最小二乘法基于点的拟合原理，最终形成多条个体单指标曲线S1、S2、S3...Si，每个类型的所有个体单元对应同一指标形成一条单指标曲线，i=1，2，3...n；步骤3：利用移动最小二乘法，最终将所有个体单指标曲线S1、S2、S3...Si拟合成一条整体曲线，形成整体单指标密度曲线SB；步骤4：抽取拟合后的整体单指标密度曲线SB与个体单指标曲线Si上的高度关联指标集合，筛选出有效的个体集合M；步骤5：将抽取到的集合M（Sx1、Sx2、Sx3、...Sxm），以个体单指标曲线Si与整体单指标密度曲线SB的积分结果为依据，对集合M中的所有元素进行排序，并对该序列进行指数化表征；步骤6：查找整体单指标密度曲线SB下的社会均值S，根据步骤5的排序结果，计算集合M中各个元素与整体单指标密度曲线SB上元素的独立样本方差值，并与已设定标准值F进行比较，提取出最大方差值小于F的曲线Sy1、Sy2、Sy3、...Sym形成个体单元样本集合V，m=1，2，3...n；步骤7：对步骤6找出的集合V中的所有元素进行评估。2.根据权利要求1所述的用于数据社会化评估的二维模型排序评估方法，其特征是：步骤4中个体集合M中的任何一条曲线Sx1、Sx2、Sx3、...Sxm与整体单指标密度曲线SB相比，其在同一X坐标处的Y差值小于设定数值B，m=1，2，3...n。3.根据权利要求1所述的用于数据社会化评估的二维模型排序评估方法，其特征是：分别计算曲线Sx1、Sx2、Sx3、...Sxm与整体单指标密度曲线SB之间的面积，按面积大小进行的排序，指数化表征为数字、字母及其组合进行定义曲线Sx1、Sx2、Sx3、...Sxm。4.根据权利要求1所述的用于数据社会化评估的二维模型排序评估方法，其特征是：社会均值S为单指标曲线SB上所有Y值的平均值。5.一种用于数据社会化评估的多维模型排序评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立多维模型，将X轴作为时间维度，Y轴作为指标密度维度，Z轴作为指标类型维度；步骤2：描绘不同类型所有个体单元在时间轴上的离散指标密度样点情况，利用移动最小二乘法基于点的拟合原理，最终形成多条个体单指标曲线S1、S2、S3...Si，每个类型的个体单元对应同一指标形成一条单指标曲线；利用移动最小二乘法，最终将所有个体单指标曲线S1、S2、S3...Si拟合成一条整体曲线，形成整体单指标密度曲线SB；步骤3：将同一类型个体单元的所有个体单指标曲线St1、St2、St3...Sti通过最小二乘法得到所求的系数，最终拟合成多个个体多指标曲面Q1、Q2、Q3...Qi，i=1,2,3...n，同一类型个体单元的每个指标形成一条个体单指标曲线，同一类型个体单元的不同指标形...

【专利技术属性】
技术研发人员：张翀昊，柳岸敏，王艳双，唐丽萍，王嵩，
申请(专利权)人：常州天正工业发展股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32