数据处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，获取不同维度的多个业务指标；从多个业务指标中筛选待预测指标的领先因子；从多个业务指标中筛选领先因子的二级领先因子；基于二级领先因子的历史数据预测领先因子在待预测时间的预测值，根据领先因子的预测值获取待预测指标在待预测时间的第一目标预测值；通过上述方式，利用三个维度的数据充分挖掘了不同的业务指标，并且，筛选出了待预测指标的直接相关的领先因子和间接相关的二级领先因子，再基于二级领先因子构建领先因子的预测模型，计算领先因子的预测值，再计算待预测指标的预测值，充分挖掘各业务指标之间的关系，丰富了待预测指标的预测方式，提高了预测准确性。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
数据处理过程中，经常需要对一些有重要意义的业务指标进行预测。现有技术中对待预测指标进行预测时，大多通过行业内人员的经验选择若干相关指标，再基于上述相关指标进行预测，或者通过大量业务指标对待预测指标进行综合预测，没有充分进行数据挖掘，预测的准确性有待提高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中由于数据挖掘不充分导致的待预测指标的预测准确性不高的技术问题。本专利技术的技术方案如下：提供一种数据处理方法，包括：从宏观经济数据、中观行业经济数据以及微观公司经营数据获取多个业务指标；获取所述业务指标的第一时序样本数据以及待预测指标的第二时序样本数据，根据所述第一时序样本数据和所述第二时序样本数据确定与所述待预测指标相关的所述业务指标，作为所述待预测指标的领先因子；获取所述领先因子的第三时序本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：/n从宏观经济数据、中观行业经济数据以及微观公司经营数据获取多个业务指标；/n获取所述业务指标的第一时序样本数据以及待预测指标的第二时序样本数据，根据所述第一时序样本数据和所述第二时序样本数据确定与所述待预测指标相关的所述业务指标，作为所述待预测指标的领先因子；/n获取所述领先因子的第三时序样本数据，根据所述第一时序样本数据和所述第三时序样本数据确定与所述领先因子相关的所述业务指标，作为所述领先因子的二级领先因子；/n基于所述二级领先因子的历史数据预测所述领先因子在待预测时间的预测值，根据所述领先因子的预测值获取所述待预测指标在所述待预测时间的第一目标预...

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
从宏观经济数据、中观行业经济数据以及微观公司经营数据获取多个业务指标；
获取所述业务指标的第一时序样本数据以及待预测指标的第二时序样本数据，根据所述第一时序样本数据和所述第二时序样本数据确定与所述待预测指标相关的所述业务指标，作为所述待预测指标的领先因子；
获取所述领先因子的第三时序样本数据，根据所述第一时序样本数据和所述第三时序样本数据确定与所述领先因子相关的所述业务指标，作为所述领先因子的二级领先因子；
基于所述二级领先因子的历史数据预测所述领先因子在待预测时间的预测值，根据所述领先因子的预测值获取所述待预测指标在所述待预测时间的第一目标预测值。


2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述二级领先因子的历史数据预测所述领先因子在待预测时间的预测值，根据所述领先因子的预测值获取所述待预测指标在所述待预测时间的第一目标预测值之后，还包括：
利用时间序列AR模型从所述待预测指标的第二时序样本数据中获取与所述待预测时间相关的关键时序数据；
根据所述关键时序数据获取所述待预测指标在所述待预测时间的第二目标预测值；
根据所述第一目标预测值和所述第二目标预测值计算所述待预测指标的最终目标预测值。


3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述二级领先因子的历史数据预测所述领先因子在待预测时间的预测值，根据所述领先因子的预测值获取所述待预测指标在所述待预测时间的第一目标预测值之后，还包括：
基于所述领先因子的历史数据预测所述待预测指标在所述待预测时间的第三目标预测值；
根据所述第一目标预测值和所述第三目标预测值计算所述待预测指标的最终目标预测值。


4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取所述业务指标的第一时序样本数据以及待预测指标的第二时序样本数据，根据所述第一时序样本数据和所述第二时序样本数据确定与所述待预测指标相关的所述业务指标，作为所述待预测指标的领先因子之后，还包括：
获取用户输入的领先因子的删除指令，根据所述删除指令将对应的领先因子删除；
利用逐步回归模型对所述领先因子进行逐步回归拟合，根据回归拟合结果选择最优模型，去除不在所述最优模型中的领先因子。


5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一时序样本数据和所述第二时序样本数据确定与所述待预测指标相关的所述业务指标，作为所述待预测指标的领先因子，包括：
将所述第一时序样本数据和所述第二时序样本数据输入至领先因子筛选模型中，输出与所述待预测指标相关的所述业务指标，作为所述待预测指标的领先因子。


6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，所述领先因子筛选模型为决策树模型；所述将所述第一时序样本数据和所述第二时序样本数据输入至领先因子筛选...

【专利技术属性】
技术研发人员：田野，郁文剑，李泽华，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44