【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大数据，特别是涉及一种区域资源水平的评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着科学技术的发展，在各个行业中都需要对资源进行处理，因此，资源处理的手段越来越多种多样。比如，在金融行业行布局规划、市场营销、投资决策等活动时，需要对各区域的财富资源进行处理，以掌握各区域的财富资源水平，并基于财富资源水平，来指定更优的市场营销策略或投资策略。
2、传统技术中，仍以金融行业为例，对某地金融行业的资源进行评估，以得到当地财富资源水平的方法包括：对当地居民的收入情况进行处理，得到居民人均收入，并将人均收入作为当地的财富资源水平，从而基于当地的财富资源水平，在当地执行适应当地的财富资源水平的市场营销策略或投资策略。
3、然而，目前的区域资源水平的评估方法，仍然无法得到准确的资源评估结果。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种准确的区域资源水平的评估方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种区域资源水平的评估方法，包括：
3、确定目标区域的目标资源对象，所述目标资源对象包括住宅资源对象以及人群资源对象，所述住宅资源对象包括所述目标区域内关联的住宅信息，所述人群资源对象包括所述目标区域内关联的人口信息；
4、获取所述住宅资源对象对应的建成年份数据、占地面积数据、户数数据与成交资源量，得到住宅影响特征数据；
5、获取所述
6、基于所述住宅影响特征数据与所述人群影响特征数据，得到所述目标区域的区域资源水平数据。
7、在其中一个实施例中，所述基于所述住宅影响特征数据与所述人群影响特征数据，得到所述目标区域的区域资源水平数据包括：
8、采用与所述住宅资源对象匹配的资源处理方法对所述住宅影响特征数据进行处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分；
9、采用与所述人群资源对象匹配的资源处理方法对所述人群影响特征数据进行处理，得到所述人群资源对象对应的人群资源评分；
10、对所述住宅资源评分以及所述人群资源评分进行加权处理，得到所述目标区域的区域资源水平数据。
11、在其中一个实施例中，所述采取与所述住宅资源对象匹配的资源处理方法对所述住宅影响特征数据进行处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分，包括：
12、基于所述住宅影响特征数据，得到所述目标区域的聚合住宅房价；
13、对所述聚合住宅房价进行指数化处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分。
14、在其中一个实施例中，所述基于所述住宅影响特征数据，获取所述目标区域的聚合住宅房价，包括：
15、从所述住宅影响特征数据中提取所述建成年份数据、所述占地面积数据、所述户数数据与所述成交资源量；
16、基于所述建成年份数据，所述占地面积数据与所述户数数据，得到所述住宅权重系数；
17、根据所述住宅权重系数与住宅成交资源量，获取所述目标区域的聚合住宅房价。
18、在其中一个实施例中，所述对所述目标区域的聚合住宅房价进行指数化处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分，包括：
19、确定所述目标区域关联的影响区域，其中，所述影响区域为存在住宅资源对象的区域；
20、获取所述影响区域的聚合住宅房价；
21、基于所述影响区域的聚合住宅房价，确定所述聚合住宅房价的中值、最大值与最小值；
22、根据所述最大值、所述最小值与所述中值，对所述目标区域的聚合住宅房价进行指数化处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分。
23、在其中一个实施例中，还包括：
24、在所述目标区域不存在住宅资源对象的情况下，确定所述目标区域关联的影响区域，其中，所述影响区域为存在住宅资源对象的区域；
25、获取所述影响区域的聚合住宅房价；
26、基于所述影响区域的聚合住宅房价，得到目标区域的聚合住宅房价；
27、对所述目标区域的聚合住宅房价进行指数化处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分。
28、在其中一个实施例中，所述基于所述影响区域的聚合住宅房价，得到目标区域的聚合住宅房价，包括：
29、获取所述影响区域的中心点与所述目标区域的中心点之间的距离；
30、基于所述距离，确定所述影响区域对所述目标区域的影响权重；
31、基于所述影响权重与所述影响区域的聚合住宅房价，得到目标区域的聚合住宅房价。
32、在其中一个实施例中，所述采取与所述人群资源对象匹配的资源处理方法对所述人群影响特征数据进行处理，得到所述人群资源对象对应的人群资源评分，包括：
33、获取所述人群影响特征数据的信息熵；
34、基于所述信息熵，得到所述人群影响特征数据的权重系数，并采用所述权重系数对所述人群影响特征数据进行处理，更新所述人群影响特征数据；
35、获取更新后的人群影响特征数据的正负理想解；
36、基于所述正负理想解与所述更新后的人群影响特征数据，得到所述人群资源对象对应的人群资源评分。
37、在其中一个实施例中，在所述基于所述住宅影响特征数据与所述人群影响特征数据，得到所述目标区域的区域资源水平数据之后，还包括：
38、基于所述目标区域的区域资源水平数据，得到所述目标区域的资源水平评估结果；
39、在所述目标区域内执行与所述资源水平评估结果匹配的服务策略。
40、第二方面，本申请还提供了一种区域资源水平的评估装置，包括：
41、对象确定模块，用于确定目标区域的目标资源对象，所述目标资源对象包括住宅资源对象以及人群资源对象，所述住宅资源对象包括所述目标区域内关联的住宅信息，所述人群资源对象包括所述目标区域内关联的人口信息；
42、第一数据获取模块，用于获取所述住宅资源对象对应的建成年份数据、占地面积数据、户数数据与成交资源量，得到住宅影响特征数据；
43、第二数据获取模块，用于获取所述人群资源对象对应的行业分布资源数据、资源等级分布数据、学历分布数据与历史访问目标地点数据，得到人群影响特征数据；
44、目标评估模块，用于基于所述住宅影响特征数据与所述人群影响特征数据，得到所述目标区域的区域资源水平数据。
45、在其中一个实施例中，所述目标评估模块还用于采用与所述住宅资源对象匹配的资源处理方法对所述住宅影响特征数据进行处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分；采用与所述人群资源对象匹配的资源处理方法对所述人群影响特征数据进行处理，得到所述人群资源对象对应的人群资源评分；对所述住宅资本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种区域资源水平的评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述住宅影响特征数据与所述人群影响特征数据，得到所述目标区域的区域资源水平数据包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采取与所述住宅资源对象匹配的资源处理方法对所述住宅影响特征数据进行处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述住宅影响特征数据，获取所述目标区域的聚合住宅房价，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标区域的聚合住宅房价进行指数化处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述影响区域的聚合住宅房价，得到目标区域的聚合住宅房价，包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采取与所述人群资源对象匹配的资源处理方法对所述人群影响特征数据进行处理，得到所述人群资
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述住宅影响特征数据与所述人群影响特征数据，得到所述目标区域的区域资源水平数据之后，还包括：
10.一种区域资源水平的评估装置，其特征在于，所述装置包括：
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述目标评估模块还用于采用与所述住宅资源对象匹配的资源处理方法对所述住宅影响特征数据进行处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分；采用与所述人群资源对象匹配的资源处理方法对所述人群影响特征数据进行处理，得到所述人群资源对象对应的人群资源评分；对所述住宅资源评分以及所述人群资源评分进行加权处理，得到所述目标区域的区域资源水平数据。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述目标评估模块还用于基于所述住宅影响特征数据，得到所述目标区域的聚合住宅房价；对所述聚合住宅房价进行指数化处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述目标评估模块还用于从所述住宅影响特征数据中提取所述建成年份数据、所述占地面积数据、所述户数数据与所述成交资源量；基于所述建成年份数据，所述占地面积数据与所述户数数据，得到所述住宅权重系数；根据所述住宅权重系数与住宅成交资源量，获取所述目标区域的聚合住宅房价。
14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述目标评估模块还用于确定所述目标区域关联的影响区域，其中，所述影响区域为存在住宅资源对象的区域；获取所述影响区域的聚合住宅房价；基于所述影响区域的聚合住宅房价，确定所述聚合住宅房价的中值、最大值与最小值；根据所述最大值、所述最小值与所述中值，对所述目标区域的聚合住宅房价进行指数化处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分。
15.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述目标评估模块还用于在所述目标区域不存在住宅资源对象的情况下，确定所述目标区域关联的影响区域，其中，所述影响区域为存在住宅资源对象的区域；获取所述影响区域的聚合住宅房价；基于所述影响区域的聚合住宅房价，得到目标区域的聚合住宅房价；对所述目标区域的聚合住宅房价进行指数化处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述目标评估模块还用于获取所述影响区域的中心点与所述目标区域的中心点之间的距离；基于所述距离，确定所述影响区域对所述目标区域的影响权重；基于所述影响权重与所述影响区域的聚合住宅房价，得到目标区域的聚合住宅房价。
17.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述目标评估模块还用于获取所述人群影响特征数据的信息熵；基于所述信息熵，得到所述人群影响特征数据的权重系数，并采用所述权重系数对所述人群影响特征数据进行处理，更新所述人群影响特征数据；获取更新后的人群影响特征数据的正负理想解；基于所述正负理想解与所述更新后的人群影响特征数据，得到所述人群资源对象对应的人群资源评分。
18.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括策略匹配模块，所述策略匹配模块用于基于所述目标区域的区域资源水平数据，得到所述目标区域的资源水平评估结果；在所述目标区域内执行与所述资源水平评估结果匹配的服务策略。
19.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述的...
【技术特征摘要】
1.一种区域资源水平的评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述住宅影响特征数据与所述人群影响特征数据，得到所述目标区域的区域资源水平数据包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采取与所述住宅资源对象匹配的资源处理方法对所述住宅影响特征数据进行处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述住宅影响特征数据，获取所述目标区域的聚合住宅房价，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标区域的聚合住宅房价进行指数化处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述影响区域的聚合住宅房价，得到目标区域的聚合住宅房价，包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采取与所述人群资源对象匹配的资源处理方法对所述人群影响特征数据进行处理，得到所述人群资源对象对应的人群资源评分，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述住宅影响特征数据与所述人群影响特征数据，得到所述目标区域的区域资源水平数据之后，还包括：
10.一种区域资源水平的评估装置，其特征在于，所述装置包括：
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述目标评估模块还用于采用与所述住宅资源对象匹配的资源处理方法对所述住宅影响特征数据进行处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分；采用与所述人群资源对象匹配的资源处理方法对所述人群影响特征数据进行处理，得到所述人群资源对象对应的人群资源评分；对所述住宅资源评分以及所述人群资源评分进行加权处理，得到所述目标区域的区域资源水平数据。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述目标评估模块还用于基于所述住宅影响特征数据，得到所述目标区域的聚合住宅房价；对所述聚合住宅房价进行指数化处理，得到所述住宅资源对象对应的住宅资源评分。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述目标评估模块还用于从所述住宅影响特征数据中提取所述建成年份数据、所述占地面积数据、所述户数数据与所述成交资源量；基于所述建成年份数据，所述占地面积数据与所述户数数据，得到所述住宅权重系数；根据所述住宅权重系数与住宅成交...
【专利技术属性】
技术研发人员：张圳，邹宇，张海霞，李昱，郭程建，
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：
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