【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，更具体地说，本专利技术涉及一种基于产业大数据的bi智能中心系统。
技术介绍
1、传统的商业智能（business intelligence，简称bi）系统主要侧重于对企业内部数据的分析和决策支持，但随着互联网和物联网的快速发展，产业大数据的规模和复杂性不断增加，传统的bi系统已经无法满足对产业大数据的全面分析和利用的需求。
2、申请公开号为cn115730973a的中国专利公开了一种通过大数据和智能化管理的bi方法，其采用动态分析模型，让每个用户可以完全按照自己的应用场景和需求去量构数据和展示字段，且可将之保存为方案，从而使得该方法中所有数据关联畅通无阻，从而提高了运行时的效率；
3、现有技术存在以下不足：
4、现有的bi智能中心系统在实现用户数据查询操作时，会根据用户请求数据的包含特征，将所有与特征相关联的数据同时推荐出来，导致可供用户查询浏览的数据量较多，无法快速准确的查询到匹配程度较高的所需数据，同时推荐出来的海量数据之间的关联程度不一，导致对存在关联的数据无法准确的择优选择，进而导致用户不能为企业提供准确且合理的决策。
5、鉴于此，本专利技术提出一种基于产业大数据的bi智能中心系统以解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于产业大数据的bi智能中心系统，应用于智能服务器，系统包括：
2、产业数据采集模块，采集选定企业的b
3、数据环构建模块，基于bi产业数据，构建多层次的数据环；
4、目标特征划分模块，标记数据环中每一层次的基础特征，并将基础特征划分为潜伏特征和目标特征；
5、请求特征识别模块，标记出用户的请求数据中的请求特征，并基于请求特征，生成请求特征排列表；
6、特征匹配模块，将请求特征排列表中的请求特征与目标特征逐一匹配，基于匹配结果，生成推荐指令；
7、控制查询模块，根据推荐指令，制定层次控制方案，基于层次控制方案对数据环中的目标特征进行查询。
8、进一步的，bi产业数据包括合格生产值、有效销售值和营收增速；
9、合格生产值的获取方法包括：
10、随机选取企业过往的个统计周期，并标记周期起点和周期终点，且任意一个统计周期的周期起点与周期终点不与上一个统计周期的周期终点和下一个统计周期的周期起点重合；
11、通过产业大数据库获取个统计周期内的产品总量和合格品数量；
12、将个产品总量和个合格品数量比较后，获得个子合格值；
13、子合格值的表达式为：
14、；
15、式中，为第个统计周期的子合格值，为第个统计周期的合格品数量，为第个统计周期的产品总量；
16、在个子合格值中，依次间隔选取个子合格值，小于，并将个子合格值累加后求平均，获得合格生产值；
17、合格生产值的表达式为：
18、；
19、式中，为合格生产值，为第个子合格值。
20、进一步的，有效销售值的获取方法包括：
21、通过产业大数据库获取个销售区域在同一销售周期内的产品成交量和产品退货量；
22、根据个产品成交量和个产品退货量，获得个预销售值；
23、预销售值的表达式为：
24、：
25、式中，为第个销售区域的预销售值，为第个销售区域的产品成交量，为第个销售区域的产品退货量；
26、去掉预销售值的最大值和预销售值的最小值，将个预销售值累加后求平均，获得有效销售值；
27、有效销售值的表达式为：
28、；
29、式中，为有效销售值，为第个预销售值。
30、进一步的，营收增速的获取方法包括：
31、通过企业财务报表获取过往个月销售金额和月支出金额；
32、将个销售金额和个支出金额比较后，获得个月营收金额；
33、月营收金额的表达式为：
34、；
35、式中，为第个月营收金额，为第个月销售金额，为第个月支出金额；
36、将低于预设的营收阈值的月营收金额去除，获得个有效营收金额，小于等于；
37、将个有效营收金额累加后求平均，获得营收增速；
38、营收增速的表达式为：
39、；
40、式中，为营收增速，为第个有效营收金额。
41、进一步的，数据环的构建方法包括：
42、构建空白的内层、中层和外层，内层位于中层的内侧，外层位于中层的外侧；
43、分别在内层、中层和外层之间分别建立一个数据关联通道；
44、在数据关联通道的两端分别设置一个可控截断点；
45、将合格生产值、有效销售值和营收增速分别导入内层、中层和外层中，构建多层次的数据环。
46、进一步的，潜伏特征和目标特征的划分方法包括：
47、在数据环的内层标记产品总量、合格品数量、子合格值和合格生产值，记为内层的基础特征；
48、将产品总量、合格品数量和子合格值划分为内层的潜伏特征，将合格生产值划分为内层的目标特征；
49、在数据环的中层标记产品成交量、产品退货量、预销售值和有效销售值，记为中层的基础特征；
50、将产品成交量、产品退货量和预销售值划分为中层的潜伏特征，将有效销售值划分为中层的目标特征；
51、在数据环的外层标记月销售金额、月支出金额、月营收金额和营收增速，记为外层的基础特征；
52、将月销售金额、月支出金额和月营收金额划分为外层的潜伏特征，将营收增速划分为外层的目标特征。
53、进一步的，请求特征包括合格生产特征、有效销售特征和营收特征；
54、合格生产特征、有效销售特征和营收特征的标记方法包括：
55、从请求数据的起点开始遍历请求数据中所有的特征词组；
56、将含有“合格生产”字样的特征词组，记为合格生产特征；
57、将含有“有效销售”字样的特征词组，记为有效销售特征；
58、将含有“营收”字样的特征词组，记为营收特征。
59、进一步的，请求特征排列表的生成方法包括：
60、按照请求特征标记的先后顺序，对合格生产特征、有效销售特征和营收特征进行依次编号；
61、将各自属于合格生产特征、有效销售特征和营收特征的编号进行升序排列，生成请求特征排列表。
62、进一步的，推荐指令包括单层推荐指令、双层推荐指令和全层推荐指令；
63、单层推荐指令、双层推荐指令和全层推荐指令的推荐方法包括：
64、分别统计特征词组中合格生产特征、有效销售特征和营收特征的出现次数；
65、将合格生产特征、有效本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于产业大数据的BI智能中心系统，应用于智能服务器，其特征在于，系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于产业大数据的BI智能中心系统，其特征在于，所述BI产业数据包括合格生产值、有效销售值和营收增速；
3.根据权利要求2所述的一种基于产业大数据的BI智能中心系统，其特征在于，所述有效销售值的获取方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于产业大数据的BI智能中心系统，其特征在于，所述营收增速的获取方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于产业大数据的BI智能中心系统，其特征在于，所述数据环的构建方法包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于产业大数据的BI智能中心系统，其特征在于，所述潜伏特征和目标特征的划分方法包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于产业大数据的BI智能中心系统，其特征在于，所述请求特征包括合格生产特征、有效销售特征和营收特征；
8.根据权利要求7所述的一种基于产业大数据的BI智能中心系统，其特征在于，所述请求特征排列表的生成方法包括：
9.根据权利要求8
10.根据权利要求9所述的一种基于产业大数据的BI智能中心系统，其特征在于，所述层次控制方案包括控制两个数据关联通道两端的可控截断点均导通方案、控制一个数据关联通道两端的可控截断点导通方案以及控制两个数据关联通道两端的可控截断点均断开方案；
...【技术特征摘要】
1.一种基于产业大数据的bi智能中心系统，应用于智能服务器，其特征在于，系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于产业大数据的bi智能中心系统，其特征在于，所述bi产业数据包括合格生产值、有效销售值和营收增速；
3.根据权利要求2所述的一种基于产业大数据的bi智能中心系统，其特征在于，所述有效销售值的获取方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于产业大数据的bi智能中心系统，其特征在于，所述营收增速的获取方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于产业大数据的bi智能中心系统，其特征在于，所述数据环的构建方法包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于产业大数据的bi智能中心系统，其特征在于，所述潜伏特征和目标特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：张志千，王春阳，孔德政，
申请(专利权)人：泰安北航科技园信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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