【技术实现步骤摘要】
一种行业指数分析管理系统及分析方法
本专利技术涉及区域行业发展领域,具体涉及一种行业指数分析管理系统及分析方法。
技术介绍
区域行业发展智能管理平台整合社会经济发展资源,打造集行业指数、产值能耗、用能发展、金融健康、劳动力需求、物流货运于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,在进行区域行业发展过程中需要了解到行业发展指数,行业发展指数就是衡量某一个行业发展程度的数据标准。如果以某一具体时期为基准,以1或100为基数,使该行业在基准时期产生的原始数据与基数相对应,则基数与基准时期原始数据之比乘以考察时期产生的原始数据即为该行业在考察时期的发展指数,在进行行业发展指数信息管理时,需要使用到行业指数分析管理系统及分析方法。现有的行业指数分析管理系统及分析方法,采集数据较为单一,到时分析出的行业指数偏差较大,从而导致实际管理难度大,给行业指数分析管理系统及分析方法的使用带来了一定的影响,因此,提出一种行业指数分析管理系统及分析
【技术保护点】
1.一种行业指数分析管理系统,其特征在于,包括原始数据采集模块,原始数据预处理模块,第一模型构建模块、第二模型构建模块、总控模块、信息发模块与排名展示模块;/n所述原始数据采集模块用于进行原始数据的采集,并将采集到的原始数据发生到数据处理模块进行数据处理,之后将处理后的原始数据发送到第一模型构建模块;/n所述原始数据采集模块采集的原始数据包括模型三级指标,所述模型三级指标均为原始数据评价指标,收集电力侧及政府侧样本企业用户的用电、金融等原始数据,对其进行清洗整理,为下一步指标及指数的计算建立数据源,其具体包括采用数据可视化,剔除统计意义弱以及明显异常的数据;采用回归拟合法, ...
【技术特征摘要】
1.一种行业指数分析管理系统,其特征在于,包括原始数据采集模块,原始数据预处理模块,第一模型构建模块、第二模型构建模块、总控模块、信息发模块与排名展示模块;
所述原始数据采集模块用于进行原始数据的采集,并将采集到的原始数据发生到数据处理模块进行数据处理,之后将处理后的原始数据发送到第一模型构建模块;
所述原始数据采集模块采集的原始数据包括模型三级指标,所述模型三级指标均为原始数据评价指标,收集电力侧及政府侧样本企业用户的用电、金融等原始数据,对其进行清洗整理,为下一步指标及指数的计算建立数据源,其具体包括采用数据可视化,剔除统计意义弱以及明显异常的数据;采用回归拟合法,补齐缺失数据;采用数据归一化,消除量纲差异;
所述原始数据预处理的过程如下:
步骤一:进行数据剔除:获取原始数据后,对于统计意义弱的指标进行剔除,其中数据一致率高于95%即定义为统计意义弱,数据一致率定义为:Pd=Ds/Da其中:Ds为同一指标中一致的数据量;Da为同一指标所有数据量。
同时,对指标中个别异常数据进行剔除,比如超出数倍均值的企业指标数据,确保数据的可信度;
步骤二:缺失数据补齐:对于某企业的某一指标,如缺失个别月份数据,则根据三次样条插值简称Spline差值法补齐缺失值,获得完成可运行的数据;
步骤三:正向化处理:即将所有类型的指标都转化为效益型指标,主要是针对成本型指标,需将其转化为效益型指标;
对于成本型指标数据,需进行如下转化:Dij'=-Dij其中:Dij为一指标数据;
步骤四:一化处理:为消除不同指标量纲的影响,实现统一评判,需对数据进行归一化处理,本文采用均值法处理各指标数据。指标数据均值化是指利用每一指标数据去除同一指标全体数据的平均值得到新序列矩阵;
步骤五:根据企业的行业属性,将样本企业进行分类,得到多个单一行业指标数据矩阵;
所述第一模型构建模块接收到处理后的原始数据后对其进行计算处理生成二级指标与三级指标;
所述第一模型构建模块处理出的二级指标与三级指标被发送到第二模型构建模块;
所述第二模型构建模块对的二级指标与三级指标进行处理构建出一级指标,并对一级指标我进行处理得到行业指数信息;
所述指数信息生成后所述总控模块控制信息发送模块将指数信息发送到排名展示模块进行行业指数排名展示。
2.根据权利要求1所述的一种行业指数分析管理系统,其特征在于:所述第一模型构建模块处理的二级指标与三级指标过程如下:根据生产建议,结合指标的属性,确定模型二级指标与三级指标的隶属关系,确定每个二级指标对应的三级原始数据指标种类,然后,采用向量夹角余弦法确定权重,加权形成二级指标,通过对同一行业的企业二级指标进行叠加,同步得到行业发展二级指标。
3.根据权利要求2所述的一种行业指数分析管理系统,其特征在于:所述二级指标与三级指标的具体生成过程如下:
S1:确定样本数据:同一行业中,每个二级指标k(k=1,2,…,p)包含n个样本企业,m个原始属性指标构成三级指标矩阵Ak,Ak=(aij)n×m;
S2:确定最优、最劣序列:由于所有指标为正类属性,其指标值越大性能越优,选取各序列的最大值为最优参考序列U,选取各序列的最小值为最劣序列L。得到最优序列和最劣序列分别为:U=(ui)=max(uij)与L=(li)=min(lij);
S3:确定最优、最劣偏差率矩阵:根据确定的最优、最劣序列,确定最优偏差率矩阵R、最劣偏差值矩阵S,即:
S4:确定指标权重:指标权重是指该评价指标在整个评价体系中的重要程度,可通过指标权重对被评价对象重要程度从不同侧面进行定量分析。则关于指标k的权重,取最优偏差率矩阵R对应的列向量rj及最劣偏差率矩阵S对应的列向量sj,求2个列向量的夹角余弦值:
归一化可得指标的权重向量:
权重越大,表示在m个属性指...
【专利技术属性】
技术研发人员:王明宏,涂华军,夏林君,王富源,钟伦,陈中乐,周涛,吴逸楠,杨千慧,
申请(专利权)人:浙江容大电力工程有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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