企业评价模型自定义配置的方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种企业评价模型自定义配置的方法与系统，方法包括：建立指标库；采集数据并存储至数据存储终端；从指标库中调取指标项；从数据存储终端中抽取指标项对应的全量数据；通过条件值设定对全量数据做异常值处理得到指标数据；设定基准值公式、选取标准化公式、将指标数据作为入参分别得到第一和第二企业评价模型入参；配置不同阈值下指标数据的加分值作为第三企业评价模型入参；设置指标项的权重，结合第一、第二和第三企业评价模型入参得到企业的最终评分；根据最终评分对企业进行等级划分，企业评价模型配置完成。通过自定义指标项和数据处理，满足对企业的不同维度不同阶段的评价，可灵活修改模型，降低系统重复开发成本。

【技术实现步骤摘要】
企业评价模型自定义配置的方法与系统
本专利技术涉及企业评价模型领域，更具体地，涉及一种企业评价模型自定义配置的方法与系统。
技术介绍
企业是社会经济发展的重要支柱，良好的企业经济利益和所发挥的社会效益对社会经济发展具有重要的促进作用。经济体健康运行状态很大程度由经济体内企业的发展状态所决定，因此对企业运行状况的综合评价也是当前极其关注的方面。现阶段，随着大数据和政务系统的兴起，结合现实需求，已有政府对企业运行状态的评价模型，通过内置的模型算法，将企业数据加工形成企业综合评价排行榜。但这种方式存在几种缺点：1、模型单一，在该系统使用生命周期内只有提前内置好的这一种模型；2、灵活性差，无法根据经济运行现状和经济发展阶段实时对指标模型进行优化调整；3、无法根据企业评价实际需求增加不同维度的模型算法。因此，提供一种企业评价模型自定义配置的方法及系统是亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种企业评价模型自定义配置的方法，包括：建立指标库；采集政府数据、企业数据和互联本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种企业评价模型自定义配置的方法，其特征在于，包括：/n建立指标库；/n采集政府数据、企业数据和互联网数据并存储至数据存储终端；/n从所述指标库中调取建构企业评价模型所需要的多个指标项；/n根据所述多个指标项从所述数据存储终端中抽取所述多个指标项对应的全量数据；/n通过条件值设定对所述全量数据做异常值处理得到指标数据；/n设定基准值公式，将所述指标数据作为入参，通过所述基准值公式解析后得到基准值，将所述基准值存储至中间数据库中，将所述指标数据与所述基准值相除得到第一企业评价模型入参；/n选取标准化公式，将所述指标数据作为入参，通过所述标准化公式处理后作为第二企业评价模型入参；/n根据业务所...

【技术特征摘要】
1.一种企业评价模型自定义配置的方法，其特征在于，包括：
建立指标库；
采集政府数据、企业数据和互联网数据并存储至数据存储终端；
从所述指标库中调取建构企业评价模型所需要的多个指标项；
根据所述多个指标项从所述数据存储终端中抽取所述多个指标项对应的全量数据；
通过条件值设定对所述全量数据做异常值处理得到指标数据；
设定基准值公式，将所述指标数据作为入参，通过所述基准值公式解析后得到基准值，将所述基准值存储至中间数据库中，将所述指标数据与所述基准值相除得到第一企业评价模型入参；
选取标准化公式，将所述指标数据作为入参，通过所述标准化公式处理后作为第二企业评价模型入参；
根据业务所需，配置不同阈值下所述指标数据的加分值作为第三企业评价模型入参；
设置所述多个指标项的权重，结合所述第一企业评价模型入参、所述第二企业评价模型入参和所述第三企业评价模型入参得到企业的最终评分；
自定义配置等级比例，根据所述最终评分对所述企业进行等级划分，所述企业评价模型配置完成。


2.根据权利要求1所述的企业评价模型自定义配置的方法，其特征在于，所述选取标准化公式包括：
当所述指标数据代表正向指标，所述标准化公式按照以下方法计算：



当所述指标数据代表负向指标，所述标准化公式按照以下方法计算：



其中，x′为标准化值，xj为第j项指标项的指标数据，xmax为第j项指标项的最大值，xmin为第j项指标项的最小值。


3.根据权利要求1所述的企业评价模型自定义配置的方法，其特征在于，所述设置所述多个指标项的权重的方法为主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法中的一种。


4.根据权利要求3所述的企业评价模型自定义配置的方法，其特征在于，所述主观赋权法包括：对所述多个指标项根据重要性进行权重赋值或调整，保证所述多个指标的权重之和为100％。


5.根据权利要求3所述的企业评价模型自定义配置的方法，其特征在于，所述客观赋权法包括：
计算在第j项指标项下第i个企业的所述指标数据的比重，按照以下方法计算:



其中，yij为在第j项指标项下第i个企业的所述指标数据的比重，X′ij为在第j项指标项下第i个企业的标准化值，m为全部企业数量；
计算所述第j项指标项的信息熵值，按照以下方法计算:



其中，ej为第j项指标项的信息熵值，k为常数，yij为在第j项指标项下第i个企业的所述指标数据的比重，m为全部企业数量；
计算评价指标的差异性系数、最大差异性系数和映射比率，按照以下方法计算:



其中，gj为所述差异性系数，ej为第j项指标项的信息熵值，D为所述最大差异性系数，maxgj为所述差异性系数最大值，mingj为所述差异性系数最小值，R为所述映射比率，为调整系数；
计算第一至第九标度的映射值，按照以下方法计算：
P＝Q×RQ-1,
其中，P为所述映射值，Q为标度的数值，R为所述映射比率；
依次在所述多个指标项中任选两个指标项计算差异性系数比，所述差异性系数比与所述第一至第九标度的映射值进行比较确定所述两个指标项的相对重要性，根据所述相对重要性得到判断矩阵；
对所述判断矩阵进行层次单排序，按照以下方法计算：



其中，Wi为每个所述指标项的权重，n为所述多个指标项的数量,j为第j项指标项，aab为在所述判断矩阵内第a行第b列的任一元素，acb为在所述判断矩阵内第c行第b列的任一元素，z为所述判断矩阵的总行数；
对所述判断矩阵进行层次总排序，按照以下方法计算：
第k-1层的l个元素相对于总目标的权重为：



第k层的r个元素对于第k-1层的第t个元素的单排序权重为：



所述第k层中不受第t个元素支配的元素的权重为0；
令表示所述第k层的元素对所述第k-1层的第t个元素的排序，得到第k层元素对所述总目标的权重：





6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝敬全，辛国茂，戴洁清，马述杰，
申请(专利权)人：泰华智慧产业集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37