一种基于认知图谱的企业经营分析预测方法、系统及介质技术方案

本申请实施例提供了一种基于认知图谱的企业经营分析预测方法、系统及介质，该方法包括：通过大数据获取企业历史经营数据，并对企业历史经营数据进行预处理，建立基于大数据的认知图谱；获取当前企业经营数据，根据认知图谱进行拟合并建立企业经营分析模型；根据企业经营分析模型生成多属性经营数据关联性，并计算关联度；将关联度与预设关联度进行比较，得到关联度偏差率；判断所述关联度偏差率是否大于预设关联度偏差率阈值，若大于，则剔除对应的企业经营数据；若小于，则对当前企业经营数据进行归类，并输入企业经营预测模型；根据企业经营预测模型进行企业经营状态的预测。本申请可以预测企业经营状态，使分析结果更加贴近实际值。实际值。实际值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于认知图谱的企业经营分析预测方法、系统及介质


[0001]本申请涉及企业经营分析领域，具体而言，涉及一种基于认知图谱的企业经营分析预测方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]企业在扩大市场、提高效率和保持客户的原始商业驱动力不变的情况下，如何继续保持竞争的优势，这关系到企业在未来的发展命运。有远见的公司都会意识到，只有将自己建设成能够对市场、对客户做出迅速反应的公司才能获得诸多收获，从而使竞争力大为提升，在这样的情况下，企业必须借助一些有力的、可行的辅助工具，为生产和管理提供支持，以便在竞争中取得优势。企业要对市场做出迅速的反映，必须拥有大量的相关信息。企业数据库系统作为数据管理手段，从它的诞生开始，就主要用于事务处理。随着企业的发展规模在不断的扩大，企业所积累的信息越来越多，企业希望能从大量积累的数据中提取决策管理所需的信息，现有的企业经营分析均是通过企业当前的经营数据进行分析，无法通过大数据技术进行企业经营分析与预测。
[0003]针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种基于认知图谱的企业经营分析预测方法、系统及介质，可以通过大数据获取企业历史经营数据，并对企业历史经营数据进行预处理，建立基于大数据的认知图谱；获取当前企业经营数据，根据认知图谱进行拟合并建立企业经营分析模型；根据企业经营分析模型生成多属性经营数据关联性，并计算关联度；将关联度与预设关联度进行比较，得到关联度偏差率；判断所述关联度偏差率是否大于预设关联度偏差率阈值，若大于，则剔除对应的企业经营数据；若小于，则对当前企业经营数据进行归类，并输入企业经营预测模型；根据企业经营预测模型进行企业经营状态的预测；本申请以认识图谱为基础对企业经营状态进行分析，并预测企业经营状态，使分析结果更加贴近实际值，提高分析精度的技术。
[0005]本申请实施例还提供了一种基于认知图谱的企业经营分析预测方法，包括：通过大数据获取企业历史经营数据，并对企业历史经营数据进行预处理，建立基于大数据的认知图谱；获取当前企业经营数据，根据认知图谱进行拟合并建立企业经营分析模型；根据企业经营分析模型生成多属性经营数据关联性，并计算关联度；将关联度与预设关联度进行比较，得到关联度偏差率；判断所述关联度偏差率是否大于预设关联度偏差率阈值，若大于，则剔除对应的企业经营数据；若小于，则对当前企业经营数据进行归类，并输入企业经营预测模型；根据企业经营预测模型进行企业经营状态的预测。
[0006]可选地，在本申请实施例所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法中，通过大数据获取企业历史经营数据，并对企业历史经营数据进行预处理，建立基于大数据的认知图谱，具体包括：通过大数据获取企业历史年度经营信息，并提取企业历史年度经营源数据；将不同年度的企业经营源数据进行存储至不同的存储区内，并建立数据库；将数据库中的企业历史年度经营源数据进行降噪、清洗，得到经营数据的数据处理流与信息流；通过历史年度、数据处理流与信息流建立不同年度的企业经营的认知图谱。
[0007]可选地，在本申请实施例所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法中，所述对企业历史经营数据进行预处理，还包括：建立筛选指标，根据筛选指标提取抽取数据库中企业历史经营数据；将企业历史经营数据按照预定的转换规则进行数据转换，得到预定类型的经营数据；提取预定类型的经营数据的特征值，对特征值进行组合重构，得到企业历史年度经营数据的细节数据；将细节数据存入数据库，并进行数据的更新与替换。
[0008]可选地，在本申请实施例所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法中，所述根据企业经营分析模型生成多属性经营数据关联性，并计算关联度，包括：多属性经营数据关联性计算公式如下：其中，表示企业多属性关联性；表示企业年度；表示企业第个年度第个经营属性的经营数据；表示企业历史年度经营数据的平均值；表示第年度第个经营属性的经营数据；表示企业经营大数据信息的平均值；表示企业经营属性的数量，表示修正系数；企业多属性经营数据关联性取值范围为。
[0009]可选地，在本申请实施例所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法中，所述建立基于大数据的认知图谱，还包括：获取企业经营数据的认知图谱并进行高维数据的提取；将高维数据进行降维处理，得到低维数据；将低维数据与预设经营数据进行比较，得到偏差率；判断所述偏差率是否大于预设偏差率阈值；若大于，则生成修正参数，并得到修正信息，将修正信息以嵌入的方式嵌入认知图谱，并对认识图谱进行更新；根据更新后的认知图谱对企业经营状态进行评分。
[0010]可选地，在本申请实施例所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法中，所述将不同年度的企业经营源数据进行存储至不同的存储区内，并建立数据库，还包括：将数据库中的企业经营数据进行不同纬度分析，并得到每个纬度下的属性集；通过度量标准对多个属性集进行度量，计算不同属性集之间的交集集合，并判断度量标准的权重；根据度量标准的权重生成不同度量下的权重系数；根据权重系统建立属性集的重要程度；根据属性集的重要程度对数据库内的企业经营数据进行重要性排序；根据重要性排序将前个企业经营数据进行建立各个纬度下属性集的关键因子；其中，且为正整数。
[0011]可选地，在本申请实施例所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法中，所述通过大数据获取企业历史经营数据，并对企业历史经营数据进行预处理，还包括：获取企业历史经营数据，并根据分割标准对企业历史经营数据进行分割；根据分割后的企业历史经营数据进行数据粒度划分层次，生成数据粒度层次信息；将数据粒度层次信息与预设的数据粒度层次信息进行比较，得到层次偏差率；判断所述层次偏差率是否大于预设层次偏差率阈值；若大于，则调整分割标准。
[0012]第二方面，本申请实施例提供了一种基于认知图谱的企业经营分析预测系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于认知图谱的企业经营分析预测方法的程序，所述基于认知图谱的企业经营分析预测方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：通过大数据获取企业历史经营数据，并对企业历史经营数据进行预处理，建立基于大数据的认知图谱；获取当前企业经营数据，根据认知图谱进行拟合并建立企业经营分析模型；根据企业经营分析模型生成多属性经营数据关联性，并计算关联度；将关联度与预设关联度进行比较，得到关联度偏差率；判断所述关联度偏差率是否大于预设关联度偏差率阈值，若大于，则剔除对应的企业经营数据；若小于，则对当前企业经营数据进行归类，并输入企业经营预测模型；根据企业经营预测模型进行企业经营状态的预测。
[0013]可选地，在本申请实施例所述的基于认知图谱的企业经营分析预测系统中，通过大数据获取企业历史经营数据，并对企业历史经营数据进行预处理，建立基于大数据的认知图谱，具体包括：通过大数据获取企业历史年度经营信息，并提取企业历史年度经营源数据；将不同年度的企业经营源数据进行存储至不同的存储区内，并建立数据库；将数据库中的企业历史年度经营源数据进行降噪、清洗，得到经本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于认知图谱的企业经营分析预测方法，其特征在于，包括：通过大数据获取企业历史经营数据，并对企业历史经营数据进行预处理，建立基于大数据的认知图谱；获取当前企业经营数据，根据认知图谱进行拟合并建立企业经营分析模型；根据企业经营分析模型生成多属性经营数据关联性，并计算关联度；将关联度与预设关联度进行比较，得到关联度偏差率；判断所述关联度偏差率是否大于预设关联度偏差率阈值，若大于，则剔除对应的企业经营数据；若小于，则对当前企业经营数据进行归类，并输入企业经营预测模型；根据企业经营预测模型进行企业经营状态的预测。2.根据权利要求1所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法，其特征在于，通过大数据获取企业历史经营数据，并对企业历史经营数据进行预处理，建立基于大数据的认知图谱，具体包括：通过大数据获取企业历史年度经营信息，并提取企业历史年度经营源数据；将不同年度的企业经营源数据进行存储至不同的存储区内，并建立数据库；将数据库中的企业历史年度经营源数据进行降噪、清洗，得到经营数据的数据处理流与信息流；通过历史年度、数据处理流与信息流建立不同年度的企业经营的认知图谱。3.根据权利要求2所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法，其特征在于，所述对企业历史经营数据进行预处理，还包括：建立筛选指标，根据筛选指标提取抽取数据库中企业历史经营数据；将企业历史经营数据按照预定的转换规则进行数据转换，得到预定类型的经营数据；提取预定类型的经营数据的特征值，对特征值进行组合重构，得到企业历史年度经营数据的细节数据；将细节数据存入数据库，并进行数据的更新与替换。4.根据权利要求3所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法，其特征在于，所述根据企业经营分析模型生成多属性经营数据关联性，并计算关联度，包括：多属性经营数据关联性计算公式如下：其中，表示企业多属性关联性；表示企业年度；表示企业第个年度第个经营属性的经营数据；表示企业历史年度经营数据的平均值；表示第年度第个经营属性的经营数据；表示企业经营大数据信息的平均值；表示企业经营属性的数量，表示修正系数；
企业多属性经营数据关联性取值范围为。5.根据权利要求4所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法，其特征在于，所述建立基于大数据的认知图谱，还包括：获取企业经营数据的认知图谱并进行高维数据的提取；将高维数据进行降维处理，得到低维数据；将低维数据与预设经营数据进行比较，得到偏差率；判断所述偏差率是否大于预设偏差率阈值；若大于，则生成修正参数，并得到修正信息，将修正信息以嵌入的方式嵌入认知图谱，并对认识图谱进行更新；根据更新后的认知图谱对企业经营状态进行评分。6.根据权利要求5所述的基于认知图谱的企业经营分析预测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：张广志，成立立，于笑博，刘增礼，
申请(专利权)人：北京融信数联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：