评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，包括：获取样本数据集，所述样本数据集中包括多个样本评估对象各自对应的一组样本数据，每组样本数据中包括用于表征评估结果的第一评估总分和多个评估参数各自对应的第一参数值；根据所述样本数据集生成评估模型，所述评估模型中的自变量为所述多个评估参数，因变量为所述评估结果；获取目标评估对象的所述多个评估参数的第二参数值；将所述第二参数值输入所述评估模型，获得所述目标评估对象的第二评估总分。通过上述方法，可以有效减少人力成本、提高评估结果的客观性和可靠性。提高评估结果的客观性和可靠性。提高评估结果的客观性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请属于数据处理
，尤其涉及评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]大多企业都需要定期进行评估。例如，定期对企业的财务状况进行评估，对企业的业绩进行评估等等。由于不同的评估对象涉及到的评估指标不同，无法形成统一的评估体系，因此，现有方法中，通常由评估人员搜集指标数据，再根据指标数据进行人工测评。通常评估指标较多，每个指标下涉及的数据量较大，现有的这种评估方法，人力成本较高，且人工测评的主观性较强，评估结果的客观性较差、可靠性较低。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，可以有效减少人力成本、提高评估结果的客观性和可靠性。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种评估方法，包括：
[0005]获取样本数据集，所述样本数据集中包括多个样本评估对象各自对应的一组样本数据，每组样本数据中包括用于表征评估结果的第一评估总分和多个评估参数各自对应的第一参数值；
[0006]根据所述样本数据集生成评估模型，所述评估模型中的自变量为所述多个评估参数，因变量为所述评估结果；
[0007]获取目标评估对象的所述多个评估参数的第二参数值；
[0008]将所述第二参数值输入所述评估模型，获得所述目标评估对象的第二评估总分。
[0009]本申请实施例中，通过获取到的样本数据集，可以自动生成以评估参数为自变量、以评估结果为因变量的评估模型。通过上述方法，避免了由于人工评估的主观性导致的评估结果误差，能够有效提高评估的客观性和可靠性，并大大减少了人力成本。另外，上述方法可以应用与不同的评估体系，适用性较强。
[0010]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取样本数据集，包括：
[0011]对于每组所述样本数据，计算所述样本数据中所述第一评估总分与每个所述第一参数值之间的相关系数；
[0012]若所述相关系数不在第一预设范围内，则从所述样本数据中删除所述相关系数对应的所述第一参数值，并将所述相关系数对应的所述第一参数值添加到备用样本库中。
[0013]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述样本数据集生成评估模型，包括：
[0014]根据样本数据集中的多组样本数据，计算所述自变量的回归系数、以及所述自变量和所述因变量之间的常数系数；
[0015]根据计算出的所述回归系数和所述常数系统生成所述自变量和所述因变量之间
的候选模型；
[0016]对所述候选模型进行可行性验证；
[0017]若验证通过，则将所述候选模型确定为所述评估模型。
[0018]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述可行性验证包括精度验证；
[0019]相应的，所述对所述候选模型进行可行性验证，包括：
[0020]将所述样本数据中的所述第一参数值输入所述候选模型，获得预测的第三评估总分；
[0021]计算所述第三评估总分和所述第一评估总分之间的可决系数；
[0022]若所述可决系数超过第二预设范围，则验证未通过；
[0023]若所述可决系数在所述第二预设范围内，则验证通过。
[0024]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述可行性验证包括联合假设检验；
[0025]相应的，所述对所述候选模型进行可行性验证，包括：
[0026]将所述样本数据中的所述第一参数值输入所述候选模型，获得预测的第三评估总分；
[0027]根据所述第一评估总分和所述第三评估总分计算联合假设检验的实际统计值；
[0028]根据预设的显著性参数确定临界统计值；
[0029]若所述实际统计值在所述临界统计值的范围内，则验证通过；
[0030]若所述实际统计值不在所述临界统计值的范围内，则验证未通过。
[0031]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述可行性验证包括残差检验；
[0032]相应的，所述对所述候选模型进行可行性验证，包括：
[0033]将所述样本数据中的所述第一参数值输入所述候选模型，获得预测的第三评估总分；
[0034]计算所述第一评估总分和所述第三评估总分支架的残差值；
[0035]若所述残差值服从预设的正态分布，则验证通过；
[0036]若所述残差值不服从预设的正态分布，则验证未通过。
[0037]在第一方面的一种可能的实现方式中，在对所述候选模型进行可行性验证之后，所述方法还包括：
[0038]若验证未通过，则从所述备用样本库中获取备用样本数据；
[0039]根据所述备用样本数据重新生成候选模型。
[0040]第二方面，本申请实施例提供了一种评估装置，包括：
[0041]样本获取单元，用于获取样本数据集，所述样本数据集中包括多个样本评估对象各自对应的一组样本数据，每组样本数据中包括用于表征评估结果的第一评估总分和多个评估参数各自对应的第一参数值；
[0042]模型生成单元，用于根据所述样本数据集生成评估模型，所述评估模型中的自变量为所述多个评估参数，因变量为所述评估结果；
[0043]数据获取单元，用于获取目标评估对象的所述多个评估参数的第二参数值；
[0044]对象评估单元，用于将所述第二参数值输入所述评估模型，获得所述目标评估对象的第二评估总分。
[0045]第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所
述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述的评估方法。
[0046]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的评估方法。
[0047]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的评估方法。
[0048]可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
[0049]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0050]图1是本申请实施例提供的评估方法的流程示意图；
[0051]图2是本申请实施例提供的评估模型的生成流程示意图；
[0052]图3是本申请实施例提供的评估装置的结构示意图；
[0053]图4是本申请实施例提供的终端设备本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种评估方法，其特征在于，包括：获取样本数据集，所述样本数据集中包括多个样本评估对象各自对应的一组样本数据，每组样本数据中包括用于表征评估结果的第一评估总分和多个评估参数各自对应的第一参数值；根据所述样本数据集生成评估模型，所述评估模型中的自变量为所述多个评估参数，因变量为所述评估结果；获取目标评估对象的所述多个评估参数的第二参数值；将所述第二参数值输入所述评估模型，获得所述目标评估对象的第二评估总分。2.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述获取样本数据集，包括：对于每组所述样本数据，计算所述样本数据中所述第一评估总分与每个所述第一参数值之间的相关系数；若所述相关系数不在第一预设范围内，则从所述样本数据中删除所述相关系数对应的所述第一参数值，并将所述相关系数对应的所述第一参数值添加到备用样本库中。3.如权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述根据所述样本数据集生成评估模型，包括：根据样本数据集中的多组样本数据，计算所述自变量的回归系数、以及所述自变量和所述因变量之间的常数系数；根据计算出的所述回归系数和所述常数系统生成所述自变量和所述因变量之间的候选模型；对所述候选模型进行可行性验证；若验证通过，则将所述候选模型确定为所述评估模型。4.如权利要求3所述的评估方法，其特征在于，所述可行性验证包括精度验证；相应的，所述对所述候选模型进行可行性验证，包括：将所述样本数据中的所述第一参数值输入所述候选模型，获得预测的第三评估总分；计算所述第三评估总分和所述第一评估总分之间的可决系数；若所述可决系数超过第二预设范围，则验证未通过；若所述可决系数在所述第二预设范围内，则验证通过。5.如权利要求3所述的评估方法，其特征在于，所述可行性验证包括联合假设检验；相应的，所述对所述候选模型进行可行性验证，包括：将所述样本数据中的所述第一参数值输入所述候选模型，获得预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王瑗，许留中，蔡欣仪，朱书民，王欣悦，张佳明，
申请(专利权)人：深圳价值在线信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：