企业竞争力的分析方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种企业竞争力的分析方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标企业在当前周期内的企业报告数据、市场报告数据和运营活动数据；从企业报告数据、所述市场报告数据和所述运营活动数据中提取当前指标数据，当前指标数据包括财务指标数据、市场指标数据和运营指标数据；将当前指标数据以及第一历史指标数据输入循环神经网络模型，通过循环神经网络模型预测下一周期内的预测指标数据；第一历史指标数据是目标企业在当前周期之前连续第一预设数量的历史周期中各历史周期的指标数据；生成包括当前指标数据、第一历史指标数据和预测指标数据的视图数据。本申请实施例可以提高企业竞争力分析的实时性和准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请实施例涉及数据处理，特别是涉及一种企业竞争力的分析方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、现有技术中，利用数据挖掘方法进行企业竞争力的分析，该技术方案主要包括四个步骤：(1)数据收集：从多个来源收集相关的信息，存储于数据中心库；(2)数据筛选：从数据中心库中提取原始数据，仅保留符合预设条件的数据，通过筛选减少处理数据的范围并提高数据处理效率；(3)数据分析：使用trs(text retrieval system，文本检索系统)的自动分类技术，利用预定义的分类模板对数据进行分类；(4)通过文本内容的特征提取和相似度计算进行文本的自动重排，设置85％的相似度阈值进行内容重排，利用关联挖掘模型分析竞争对手，进行数据评价和发布，根据反馈决定后续操作。

2、现有技术主要依赖于数据中心库预存的数据，缺乏对实时数据流的处理和分析能力，而且主要侧重于描述性分析和关联规则，无法准确获取数据中的关联关系，导致得到的分析结果的准确性低。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种企业竞争力的分析方法、装置、电本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种企业竞争力的分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述企业报告数据、所述市场报告数据和所述运营活动数据中提取当前指标数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述循环神经网络模型的训练过程包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练集，按照训练轮次和训练批次对初始的循环神经网络模型进行迭代训练，直至满足训练结束条件，得到训练后的循环神经网络模型，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述数据集划分为训练集和测试集，包括：

6.根...

【技术特征摘要】

1.一种企业竞争力的分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述企业报告数据、所述市场报告数据和所述运营活动数据中提取当前指标数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述循环神经网络模型的训练过程包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练集，按照训练轮次和训练批次对初始的循环神经网络模型进行迭代训练，直至满足训练结束条件，得到训练后的循环神经网络模型，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述数据集划分为训练集和测试集，包括：

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标企业在当前周期内...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏朝杰，刘均军，刘世慧，张子松，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：