一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统及方法，涉及数据处理技术领域；包括数据预处理模块、工业企业数据治理及预测模块和行业基本面分析模块，所述应用于工业行业数据治理及基本面应用系统的方法包括以下步骤：所述数据预处理模块对具有不同量纲和单位属性的原始数据进行归一化操作；所述工业企业数据治理及预测模块对错综复杂的企业经济表和产销存表，对重点关注企业数据进行匹配、汇总以及预测；所述行业基本面分析模块对行业增长面及回升面的计算。本发明专利技术通过对数据进行归一化处理后，再根据数据填写的表格进行预测和分析，从而解决了人工处理的效率低和准确率低的缺点。准确率低的缺点。准确率低的缺点。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统及方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统及方法。

技术介绍

[0002]随着工业行业的发展和数字化转型，数据治理和基本面应用系统及方法在工业行业中变得越来越重要。在工业行业中，大量的数据被产生和收集，如何有效地收集、存储、管理和分析这些数据，对于提高生产效率、降低成本和优化决策具有重要意义。
[0003]然而在现有技术中，对于数据的治理大多依靠人工去整理，这就使得在数据治理受到人工劳动强度有限与主观意识强的特点，会造成数据处理效率低下，数据处理精确度低。
[0004]为此，本专利技术提出一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统及方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统及方法。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0007]一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统，包括数据预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统，其特征在于，包括数据预处理模块、工业企业数据治理及预测模块和行业基本面分析模块，所述应用于工业行业数据治理及基本面应用系统的方法包括以下步骤：S1：所述数据预处理模块对具有不同量纲和单位属性的原始数据进行归一化操作；S2：所述工业企业数据治理及预测模块对错综复杂的企业经济表和产销存表，对重点关注企业数据进行匹配、汇总以及预测；S3：所述行业基本面分析模块对工业行业增长面及回升面的计算、对制造业行业增长面及回升面的计算、对主要产品生产增长面和回升面的计算。2.根据权利要求1所述的一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统，其特征在于，所述S1步骤中，数据归一化采用最大最小归一化、z
‑
score标准化、小数定标规范化和数学函数归一化方法中的任意一种。3.根据权利要求2所述的一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统，其特征在于，所述最大最小归一化包括以下步骤：A1：将原始数据以线性化的方式转换到[0,1]的范围内；A2：设定一个固定的最大值max和最小值min即可。4.根据权利要求2所述的一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统，其特征在于，所述z
‑
score标准化包括以下步骤：B1：给予原始数据的均值和标准差；B2：对数据处理，使其符合标准正态分布，均值为0，标准差为1。5.根据权利要求2所述的一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统，其特征在于，所述小数定标规范化包括以下步骤：C1：确定数据取值范围的上限和下限；C2：将上限和下限的数据取值位数比较，选择位数的大值；C3：确定位数大的值的位数，并将整体数据的小数点向左移动该位数。6.根据权利要求2所述的一种应用于工业行业数据治理及基本面应用系统，其特征在于，所述数学函数归一化包括以下步骤：D1：选择数学函数，数学函数为log或者反正切函数；D2：函数为log时，以10作为底，根据公式x'＝log10(x)/log10(max)进行转化，其中max表示样本数据的最大值，并且所有样本数据均要大于等于1；D3：函数为反正切函数时，根据公式x'＝arctan(x)*(2/pi)转化即可。7.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈子雄，高杰，杨梦，贾佳，
申请(专利权)人：工业和信息化部网络安全产业发展中心工业和信息化部信息中心，
类型：发明
国别省市：