企业分类方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种企业分类方法及装置，属于信息技术服务领域，所述方法包括：获取目标企业的第一相关数据和第二相关数据，所述第一相关数据包括所述目标企业的企业运维服务综合能力的指标数据，所述第二相关数据包括所述目标企业的企业发展市场潜力的指标数据；基于所述第一相关数据和所述第二相关数据，确定所述目标企业在二维四象限分类模型中的坐标；基于所述目标企业的坐标，在二维四象限分类模型中确定所述目标企业的类别。通过基于企业运维服务综合能力和企业发展市场潜力交叉评价分类的二维四象限分类模型，确定目标企业的类别，有效解决仅凭成熟度等级证书区分企业而无法区分企业优劣的缺陷，提高企业的评估分类结果准确率和分类精度。准确率和分类精度。准确率和分类精度。

【技术实现步骤摘要】
企业分类方法及装置


[0001]本专利技术涉及信息技术服务领域，尤其涉及一种企业分类方法及装置。

技术介绍

[0002]目前对企业进行评价分类，均是采用运行维护成熟度等级符合性评估分类的方法。通过阅读企业体系性文件，完成文审，确定现场评审计划。现场通过过程记录、人员访谈、工具展示及环境巡视等手段对企业进行符合性评估分类。
[0003]随着越来越多的企业获得成熟度等级证书，需方企业已不能通过运行维护成熟度等级证书来判断运维服务供应商在运维服务领域的差异性、适宜性，也难辨别运维服务企业服务质量的优劣。运维服务能力成熟符合性评审过程，受限于评估分类人员的专业能力，对企业的评估分类带有一定主观性，无法客观显示企业在行业中的差距；因此企业的评估分类结果准确率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种企业分类方法及装置，用以解决现有技术中企业的评估分类结果准确性较低的缺陷，实现提高企业的评估分类结果准确率和分类精度。
[0005]本专利技术提供一种企业分类方法，包括：基于企业运维服务综合能力的第一影响因子，获取目标企业的第一相关数据，基于企业发展市场潜力的第二影响因子，获取目标企业的第二相关数据，所述第一相关数据包括所述目标企业的企业运维服务综合能力的影响因子对应的指标数据，所述第二相关数据包括所述目标企业的企业发展市场潜力的影响因子对应的指标数据；其中，所述企业运维服务综合能力的第一影响因子和所述企业发展市场潜力的第二影响因子是基于已分类企业的第一相关数据、第二相关数据、类别和分类准确度反馈实时或周期性调整的，所述分类准确度反馈用于表征所述已分类企业在分类后的预设时长内的第一相关数据和第二相关数据的变化和所述分类的匹配程度；基于所述第一相关数据和所述第二相关数据，确定所述目标企业在二维四象限分类模型中的坐标；基于所述目标企业的坐标，在二维四象限分类模型中确定所述目标企业的类别；其中，所述二维四象限分类模型中不同象限对应不同的类别。
[0006]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，所述基于所述第一相关数据和所述第二相关数据，确定所述目标企业在二维四象限分类模型中的坐标，包括：基于所述第一相关数据，确定所述目标企业的第一坐标值；基于所述第二相关数据，确定所述目标企业的第二坐标值；其中，所述第一坐标值为横坐标，所述第二坐标值为纵坐标，所述二维四象限分类模型中的横坐标轴对应企业运维服务综合能力的影响因子对应的指标数据，所述二维四象限分类模型中的纵坐标轴对应企业发展市场潜力的影响因子对应的指标数据；或所述第一
坐标值为纵坐标，所述第二坐标值为横坐标，所述二维四象限分类模型中的纵坐标轴对应企业运维服务综合能力的影响因子对应的指标数据，所述二维四象限分类模型中的横坐标轴对应企业发展市场潜力的影响因子对应的指标数据。
[0007]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，所述基于所述第一相关数据，确定所述目标企业的第一坐标值，包括：对所述第一相关数据中的结构化数据进行抽取，对所述第一相关数据中的非结构化数据进行定量分析，获取第一中间相关数据；对所述第一中间相关数据依次进行标准化处理、归一化处理、以及加权求和处理，获得所述目标企业的第一坐标值。
[0008]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，对所述第一中间相关数据进行标准化处理，包括：去除所述第一中间相关数据的单位。
[0009]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，所述基于所述第二相关数据，确定所述目标企业的第二坐标值，包括：对所述第二相关数据中的结构化数据进行抽取，对所述第二相关数据中的非结构化数据进行定量分析，获取第二中间相关数据；对所述第二中间相关数据依次进行标准化处理、归一化处理、以及加权求和处理，获得所述目标企业的第二坐标值。
[0010]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，对所述第二中间相关数据进行标准化处理，包括：去除所述第二中间相关数据的单位。
[0011]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，所述目标企业的企业运维服务综合能力的指标数据，包括以下至少一项：组织建设指标数据、过程执行指标数据、技术应用指标数据、或资源保障指标数据。
[0012]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，所述目标企业的企业发展市场潜力的指标数据，包括以下至少一项：市场定位指标数据、营销策略指标数据、商业模式指标数据、或生态整合指标数据。
[0013]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，所述方法还包括：在所述基于所述目标企业的坐标，在二维四象限分类模型中确定所述目标企业的类别之前，确定所述二维四象限分类模型。
[0014]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，所述确定所述二维四象限分类模型，包括：基于企业样本的专家打分结果，确定每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标取值范围，所述专家打分结果包括所述企业样本的横坐标和纵坐标；基于所述每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标取值范围，确定所述二维四象限分类模型。
[0015]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，所述确定所述二维四象限分类模型，包括：基于专家打分标准，确定每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标取值范
围；基于所述每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标取值范围，确定所述二维四象限分类模型。
[0016]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，所述确定所述二维四象限分类模型，包括：基于企业样本的第一相关数据和所述第二相关数据，确定所述企业样本的坐标；基于所述企业样本的坐标，确定每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标取值范围；基于所述每一个类别分别对应的横坐标取值范围和纵坐标取值范围，确定所述二维四象限分类模型。
[0017]根据本专利技术提供的一种企业分类方法，所述方法还包括：在企业样本的第一相关数据和第二相关数据更新后，基于企业样本的更新后的第一相关数据和第二相关数据，更新所述二维四象限分类模型；或者基于企业样本的实时的第一相关数据和第二相关数据，定期更新所述二维四象限分类模型。
[0018]本专利技术还提供一种企业分类装置，包括：第一获取模块，基于企业运维服务综合能力的第一影响因子，获取目标企业的第一相关数据，基于企业发展市场潜力的第二影响因子，获取目标企业的第二相关数据，所述第一相关数据包括所述目标企业的企业运维服务综合能力的影响因子对应的指标数据，所述第二相关数据包括所述目标企业的企业发展市场潜力的影响因子对应的指标数据；其中，所述企业运维服务综合能力的第一影响因子和所述企业发展市场潜力的第二影响因子是基于已分类企业的第一相关数据、第二相关数据、类别和分类准确度反馈实时或周期性调整的，所述分类准确度反馈用于表征所述已分类企业在分类后的预设时长内的第一相关数据和第二相关数据的变化和所述分类的匹配程度；第一确定模块，用于基于所述第一相关数据和所述第二相关数据，确定所述目标企业在二维四象限分类模型中的坐标；第二确定模块，用于基于所述目标企业的坐标，在二维四象限分类模型中确定所述目标企业的类别；其中，所述二维四象限分类模型中不同象限对应不同的类别。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种企业分类方法，其特征在于，包括：基于企业运维服务综合能力的第一影响因子，获取目标企业的第一相关数据，基于企业发展市场潜力的第二影响因子，获取目标企业的第二相关数据，所述第一相关数据包括所述目标企业的企业运维服务综合能力的影响因子对应的指标数据，所述第二相关数据包括所述目标企业的企业发展市场潜力的影响因子对应的指标数据；其中，所述企业运维服务综合能力的第一影响因子和所述企业发展市场潜力的第二影响因子是基于已分类企业的第一相关数据、第二相关数据、类别和分类准确度反馈实时或周期性调整的，所述分类准确度反馈用于表征所述已分类企业在分类后的预设时长内的第一相关数据和第二相关数据的变化和分类的匹配程度；基于所述第一相关数据和所述第二相关数据，确定所述目标企业在二维四象限分类模型中的坐标；基于所述目标企业的坐标，在二维四象限分类模型中确定所述目标企业的类别；其中，所述二维四象限分类模型中不同象限对应不同的类别。2.根据权利要求1所述的企业分类方法，其特征在于，所述基于所述第一相关数据和所述第二相关数据，确定所述目标企业在二维四象限分类模型中的坐标，包括：基于所述第一相关数据，确定所述目标企业的第一坐标值；基于所述第二相关数据，确定所述目标企业的第二坐标值；其中，所述第一坐标值为横坐标，所述第二坐标值为纵坐标，所述二维四象限分类模型中的横坐标轴对应企业运维服务综合能力的影响因子对应的指标数据，所述二维四象限分类模型中的纵坐标轴对应企业发展市场潜力的影响因子对应的指标数据；或所述第一坐标值为纵坐标，所述第二坐标值为横坐标，所述二维四象限分类模型中的纵坐标轴对应企业运维服务综合能力的影响因子对应的指标数据，所述二维四象限分类模型中的横坐标轴对应企业发展市场潜力的影响因子对应的指标数据。3.根据权利要求2所述的企业分类方法，其特征在于，所述基于所述第一相关数据，确定所述目标企业的第一坐标值，包括：对所述第一相关数据中的结构化数据进行抽取，对所述第一相关数据中的非结构化数据进行定量分析，获取第一中间相关数据；对所述第一中间相关数据依次进行标准化处理、归一化处理、以及加权求和处理，获得所述目标企业的第一坐标值。4.根据权利要求3所述的企业分类方法，其特征在于，对所述第一中间相关数据进行标准化处理，包括：去除所述第一中间相关数据的单位。5.根据权利要求2所述的企业分类方法，其特征在于，所述基于所述第二相关数据，确定所述目标企业的第二坐标值，包括：对所述第二相关数据中的结构化数据进行抽取，对所述第二相关数据中的非结构化数据进行定量分析，获取第二中间相关数据；对所述第二中间相关数据依次进行标准化处理、归一化处理、以及加权求和处理，获得所述目标企业的第二坐标值。6.根据权利要求5所述的企业分类方法，其特征在于，对所述第二中间相关数据进行标
准化处理，包括：去除所述第二中间相关数据的单位。7.根据权利要求1
‑
6任一项所述的企业分类方法，其特征在于，所述目标企业的企业运维服务综合能力的指标数据，包括以下至少一项：组织建设指标数据、过程执行指标数据、技术应用指标数据、或资源保障指标数据。8.根据权利要求1
‑
6任一项所述的企业分类方法，其特征在于，所述目标企业...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈大纪，郝文建，郭鑫伟，刘成江，高艳炫，谢园，侯雪滢，刘小慧，
申请(专利权)人：北京赛西科技发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：