业务数据预测方法、装置、计算机设备、存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种业务数据预测方法、装置、计算机设备、存储介质。涉及大数据数据处理技术领域。所述方法包括：获取所述预测站点和业务站点的内部特征数据以及所述预测站点和所述业务站点在第一区域内的环境特征数据，所述业务站点为与所述预测站点相同类型的站点；根据所述内部特征数据和所述环境特征数据，计算得到所述预测站点和所述业务站点之间的相似度；根据所述相似度确定所述业务站点中与所述预测站点对应的目标站点；根据所述目标站点的历史业务数据确定所述预测站点的预测业务数据。采用本方法能够综合多方面的数据，合理的预测银行网点的业务数据。预测银行网点的业务数据。预测银行网点的业务数据。

【技术实现步骤摘要】
业务数据预测方法、装置、计算机设备、存储介质


[0001]本公开涉及大数据数据处理
，特别是涉及一种业务数据预测方法、装置、计算机设备、存储介质。

技术介绍

[0002]随着社会的发展，银行网点慢慢转向精细化服务的方向进行建设。在建立新的银行网点之前，通常需要对该银行网点的业务数据进行预测，以辅助渠道管理相关部门选址人员做出决策。另一方面，也需要对已有的银行网点根据其下阶段的预测业务数据进行制定经营目标，并实时动态调整已有的经营策略，以保证业务数据目标不会降低或者下滑，实现业务数据目标的动态管理。
[0003]然而，目前传统技术中的业务数据的预测方案通常情况下都是参考周边同类型网点的经营情况，并进行人工分析，缺乏精确数据模型和完备指标体系支持，未综合多方面的数据，因此不能够合理的预测银行网点的业务数据。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够综合多方面的数据，合理的预测银行网点的业绩的业务数据预测方法、装置、计算机设备、存储介质。
[0005]第一方面，本公开提供了一种业务数据预测方法。所述方法包括：
[0006]获取所述预测站点和业务站点的内部特征数据以及所述预测站点和所述业务站点在第一区域内的环境特征数据，所述业务站点为与所述预测站点相同类型的站点；
[0007]根据所述内部特征数据和所述环境特征数据，计算得到所述预测站点和所述业务站点之间的相似度；
[0008]根据所述相似度确定所述业务站点中与所述预测站点对应的目标站点；
[0009]根据所述目标站点的历史业务数据确定所述预测站点的预测业务数据。
[0010]在其中一个实施例中，所述内部特征数据包括：根据所述预测站点或业务站点的内部资源指标在所述业务站点的内部资源指标中的排名指数，以及预设的所述内部资源指标对应的权重，计算得到的数据，所述排名指数是根据预测站点或业务站点的内部资源指标在所述业务站点的内部资源指标中的排名计算得到的；
[0011]所述环境特征数据包括：根据预设范围内包括的每个第一区域的外部资源指标的计量值、所述预测站点或所述业务站点对应的第一区域内的计量值以及预设范围内包括的第一区域的数量计算得到的数据，其中，所述计量值是将所述外部资源指标进行加权求和得到。
[0012]在其中一个实施例中，所述内部特征数据的计算过程进一步包括：
[0013]获取所述预测站点或所述业务站点的内部资源指标；
[0014]根据各所述内部资源指标的子指标在所述业务站点的内部资源指标的子指标中的排名，以及所述业务站点的数量，计算得到每个子指标的排名对应的排名指数；
[0015]根据各所述内部资源指标中子指标对应的排名指数以及预设的各所述资源指标中子指标对应的权重，对各所述内部资源指标的子指标进行加权平均计算，得到每个所述内部资源指标的评分数据；
[0016]综合所述预测站点或所述业务站点中的各所述内部资源指标的评分数据，以得到所述预测站点或所述业务站点的内部特征数据。
[0017]在其中一个实施例中，所述内部资源指标包括：人员指标、设备指标和场地指标中的一种或几种；所述人员指标的子指标包括：所述预测站点或所述业务站点中各岗位员工的数量、各岗位员工的平均年龄和各岗位员工的平均级别中的一种或几种；
[0018]所述设备指标的子指标包括：所述预测站点或所述业务站点使用的设备的数量、设备的类型、设备的使用年限和设备的故障频次中的一种或几种；
[0019]所述场地指标的子指标包括：所述预测站点或所述业务站点中各种业务区域的面积、停车位数量和装修年限中的一种或几种。
[0020]在其中一个实施例中，所述环境特征数据的计算过程进一步包括：
[0021]获取预设范围内每个第一区域的外部资源指标，其中，所述预设范围内每个第一区域的外部资源指标中包括：所述预测站点或所述业务站点所处的第一区域内的外部资源指标；
[0022]根据外部资源指标中的子指标、所述子指标的预设权重值，进行加权求和计算，得到每个所述第一区域中外部资源指标对应的计量值；
[0023]根据所述预测站点或所述业务站点所处的第一区域内的各所述外部资源指标对应的计量值，在预设范围内每个第一区域的各外部资源指标的计量值中的排名，以及预设范围内第一区域的数量，计算得到所述预测站点或所述业务站点所处的第一区域内的各所述外部资源指标对应的评分数据；
[0024]综合所述预测站点或所述业务站点所处的第一区域内的各所述外部资源指标对应的评分数据，以得到所述预测站点或所述业务站点所处的第一区域内的环境特征数据。
[0025]在其中一个实施例中，所述方法还包括：响应于所述外部资源指标中包括N级子指标，其中N为大于等于2的正整数；
[0026]根据第N级指标对应的评分数据，以及第N级指标的数量，依次计算上一级指标对应的评分数据，直至得到所述外部资源指标对应评分数据。
[0027]在其中一个实施例中，所述外部资源指标包括：第一类指标、第二类指标、第三类指标、第四类指标和第五类指标中的一种或几种；所述第一类指标的子指标包括：常驻人口数量、活跃人口数量和客流人口数量中的一种或几种；
[0028]所述第二类指标的子指标包括：至少一种第一资源主体的数量；
[0029]所述第三类指标的子指标包括：至少一种第二类资源主体的数量；
[0030]所述第四类指标的子指标包括：停车场的数量、公交车站的数量、地铁出入口的数量、火车站的数量和汽车站的数量中的一种或几种；
[0031]所述第五类指标的子指标包括：第三资源主体的价格和/或人群画像，其中，所述人群画像包括多个下级指标，所述下级指标包括：年龄分布指标、学历分布指标、职业分布指标和资源等级分布指标中的一种或几种。
[0032]在其中一个实施例中，所述根据所述目标站点的历史业务数据确定所述预测站点
的预测业务数据，包括：
[0033]根据所述目标站点的历史业务数据均值，确定所述预测站点的预测业务数据。
[0034]在其中一个实施例中，所述根据所述目标站点的历史业务数据确定所述预测站点的预测业务数据，包括：
[0035]根据所述目标站点的历史业务数据中的极大值和极小值，确定所述预测站点的预测业务数据区间。
[0036]第二方面，本公开还提供了一种业务数据预测装置。所述装置包括：
[0037]数据获取模块，用于获取所述预测站点和业务站点的内部特征数据以及所述预测站点和所述业务站点在第一区域内的环境特征数据，所述业务站点为与所述预测站点相同类型的站点；
[0038]相似度计算模块，用于根据所述内部特征数据和所述环境特征数据，计算得到所述预测站点和所述业务站点之间的相似度；
[0039]目标站点确定模块，用于根据所述相似度确定所述业务站点中与所述预测站点对应的目标站点；
[0040]业务数据预测模块，用于根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种业务数据预测方法，其特征在于，应用于预测站点，所述方法包括：获取所述预测站点和业务站点的内部特征数据以及所述预测站点和所述业务站点在第一区域内的环境特征数据，所述业务站点为与所述预测站点相同类型的站点；根据所述内部特征数据和所述环境特征数据，计算得到所述预测站点和所述业务站点之间的相似度；根据所述相似度确定所述业务站点中与所述预测站点对应的目标站点；根据所述目标站点的历史业务数据确定所述预测站点的预测业务数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内部特征数据包括：根据所述预测站点或业务站点的内部资源指标在所述业务站点的内部资源指标中的排名指数，以及预设的所述内部资源指标对应的权重，计算得到的数据，所述排名指数是根据预测站点或业务站点的内部资源指标在所述业务站点的内部资源指标中的排名计算得到的；所述环境特征数据包括：根据预设范围内包括的每个第一区域的外部资源指标的计量值、所述预测站点或所述业务站点对应的第一区域内的计量值以及预设范围内包括的第一区域的数量计算得到的数据，其中，所述计量值是将所述外部资源指标进行加权求和得到。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述内部特征数据的计算过程进一步包括：获取所述预测站点或所述业务站点的内部资源指标；根据各所述内部资源指标的子指标在所述业务站点的内部资源指标的子指标中的排名，以及所述业务站点的数量，计算得到每个子指标的排名对应的排名指数；根据各所述内部资源指标中子指标对应的排名指数以及预设的各所述资源指标中子指标对应的权重，对各所述内部资源指标的子指标进行加权平均计算，得到每个所述内部资源指标的评分数据；综合所述预测站点或所述业务站点中的各所述内部资源指标的评分数据，以得到所述预测站点或所述业务站点的内部特征数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述内部资源指标包括：人员指标、设备指标和场地指标中的一种或几种，所述人员指标的子指标包括：所述预测站点或所述业务站点中各岗位员工的数量、各岗位员工的平均年龄和各岗位员工的平均级别中的一种或几种；所述设备指标的子指标包括：所述预测站点或所述业务站点使用的设备的数量、设备的类型、设备的使用年限和设备的故障频次中的一种或几种；所述场地指标的子指标包括：所述预测站点或所述业务站点中各种业务区域的面积、停车位数量和装修年限中的一种或几种。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述环境特征数据的计算过程进一步包括：获取预设范围内每个第一区域的外部资源指标，其中，所述预设范围内每个第一区域的外部资源指标中包括：所述预测站点或所述业务站点所处的第一区域内的外部资源指标；根据外部资源指标中的子指标、所述子指标的预设权重值，进行加权求和计算，得到每个所述第一区域中外部资源指标对应的计量值；
根据所述预测站点或所述业务站点所处的第一区域内的各所述外部资源指标对应的计量值，在预设范围内每个第一区域的各外部资源指标的计量值中的排名，以及预设范围内第一区域的数量，计算得到所述预测站点或所述业务站点所处的第一区域内的各所述外部资源指标对应的评分数据；综合所述预测站点或所述业务站点所处的第一区域内的各所述外部资源指标对应的评分数据，以得到所述预测站点或所述业务站点所处的第一区域内的环境特征数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于所述外部资源指标中包括N级子指标，其中N为大于等于2的正整数；根据第N级指标对应的评分数据，以及第N级指标的数量，依次计算上一级指标对应的评分数据，直至得到所述外部资源指标对应评分数据。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述外部资源指标包括：第一类指标、第二类指标、第三类指标、第四类指标和第五类指标中的一种或几种；所述第一类指标的子指标包括：常驻人口数量、活跃人口数量和客流人口数量中的一种或几种；所述第二类指标的子指标包括：至少一种第一资源主体的数量；所述第三类指标的子指标包括：至少一种第二类资源主体的数量；所述第四类指标的子指标包括：停车场的数量、公交车站的数量、地铁出入口的数量、火车站的数量和汽车站的数量中的一种或几种；所述第五类指标的子指标包括：第三资源...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴蔓，黄艾玲，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：