CN106203864A - 一种基于大数据的品牌资产评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于大数据的资产评估方法及系统，该方法包括：步骤1：获取被评估对象多个属性的数据信息；步骤2：根据步骤1中获得的数据信息得出被评估对象的时效值、被评估对象所包含的信息量和被评估对象的平均价格；步骤3：根据步骤2中得出的被评估对象的时效值、被评估对象所包含的信息量和被评估对象的平均价格综合评估被评估对象的资产，且相对应的提供了评估系统，本发明从被评估对象信息量的角度对被评估对象的资产进行评估，涉及到被评估对象信息量计算方法、被评估对象单位价格计算方法，最终实现精确度量评估被评估对象资产价值。

Description

一种基于大数据的品牌资产评估方法及系统

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的品牌资产评估方法及系统。

背景技术

新技术、产品、企业品牌等作为一种无形资产，对各个企业来说是最有价值的资产，而评估该价值却是世界难题。目前对某一对象进行资产价值的评估基本上围绕三个要素展开的：财务要素、市场要素以及消费者要素，而在资产评估方法发展阶段中探讨的各个因素并不是完全相互独立，有些评估方法会同时考虑财务要素和市场要素或同时考虑市场因素和消费者要素等，而移动互联网时代的来临使得企业面临新的数据管理问题，例如对技术数据的管理、对公共资源数据的管理、对客户数据的管理、对企业内部数据的管理等，因此如何利用大数据来提升企业的资产价值是当下亟待解决的问题。现有技术中对于互联网大数据的应用研究大多还仅限于理论分析，并没有通过定量分析来辅助资产评估。特别是在分析对某一行为或对象的接受、采纳程度，分析某一行为或对象对社会的价值、对企业价值、对公众的价值时，现有的大数据分析或者小样本分析方法中涉及的参数不够全面，所得到的结果不能精确的进行资产评估。

发明内容

为克服现有技术中存在的无法精确计量被评估对象的资产的价值的问题，本发明提供了一种基于大数据的资产评估方法及系统。

本发明的具体实施方式为：

一种基于大数据的资产评估方法，该方法包括：

步骤1：获取被评估对象的多个属性的数据信息；

步骤2：根据步骤1中获得的数据信息得出被评估对象的时效值、被评估对象所包含的信息量和被评估对象信息的平均价格；

步骤3：根据步骤2中得出的被评估对象的时效值、被评估对象所包含的信息量和被评估对象的平均价格综合评估被评估对象的资产。

在此基础上，所述步骤2中计算被评估对象的时效值的具体方法为：对被评估对象属性进行分析和度量，将被评估对象属性与关于被评估对象的衰减函数转换为被评估对象的时效系数，进而得到被评估对象的时效值。

在此基础上，所述被评估对象包含的信息量还包括：根据被评估对象属性及被评估对象行业类型将被评估对象信息量进行延伸，所述被评估对象行业类型包括单一行业被评估对象和跨行业被评估对象。

在此基础上，所述步骤2中计算被评估对象的平均价格的具体方法为：根据行业的竞争状况得出被评估对象价值总量和最大程度上的被评估对象量，进而得出被评估对象的平均价格。

在此基础上，所述步骤3中牌资产评估还包括：对被评估对象延伸价值的评估以及对被评估对象营业外收入的评估。

本发明还提供了一种基于大数据的资产评估系统，包括数据获取模块、计算模块和处理模块，其中，

所述数据获取模块，用于获取与被评估对象属性相关的数据信息，并进行整理分析，将整理分析后的数据传递给计算模块；

所述计算模块，用于接收数据获取模块的数据信息，并根据获得的数据信息计算出被评估对象的时效值、被评估对象包含的信息量和被评估对象信息平均价格，将计算出的数据传递给处理模块；

所述处理模块，用于接收计算模块得出的数据，并根据该数据进行整合评估出被评估对象的资产。

在此基础上，所述数据获取模块包括忠诚度获取模块、知名度获取模块、认知度获取模块、联想度获取模块、美誉度获取模块和数据整合模块，所述数据整合模块用于整合忠诚度获取模块、知名度获取模块、认知度获取模块、联想度获取模块和美誉度获取模块的数据。

在此基础上，所述计算模块包括第一计算模块、第二计算模块和第三计算模块，所述第一计算模块，用于根据数据获取模块获得的数据信息计算出被评估对象的时效值，所述第二计算模块，用于根据数据获取模块获得的数据信息计算出被评估对象包含的信息量，所述第三计算模块，用于根据数据获取模块获得的数据信息计算出被评估对象平均价格。

在此基础上，所述计算模块还包括第一评估模块，所述第一评估模块用于评估被评估对象的延伸价值。

在此基础上，计算模块还包括第二评估模块，所述第二评估模块用于评估被评估对象的营业外收入。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明可基于网络(包括物联网、云网络等)或者问卷调查获取被评估对象的相关数据，并对数据进行科学处理、结合信息理论精确评估出资产价值。本发明体现出被评估对象作为信息本质的自然衰减规律，也体现出忠诚度减缓或阻滞衰减的能力，更加符合信息的时效性，为更精确的评估资产创造了条件。

2、本发明中基于大数据对被评估对象进行评估时，通过获取最大值信息量，并根据被评估对象所在行业的类型进行延伸调整，同时也解决了信息传播能力存在差异的问题，使得信息量不局限于知名度和认知度，扩大了被评估对象信息量的发展空间。

附图说明

图1是一种基于大数据的品牌资产评估系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明披露了一种基于大数据的资产评估方法，包括：

步骤1：获取被评估对象多个属性的数据信息，以及其他相关信息，如行业竞争状况等，优选地，步骤1中的被评估对象属性包括忠诚度、知名度、认知度、联想度和美誉度等被评估对象的属性；其中，忠诚度获取模块基于大数据如互联网、问卷调查或者云计算等对数据进行分布式挖掘，例如针对某一新技术的确立研发和推广、管理层的某一决定或制度的变更等行为或者企业品牌、商标、产品等对象对大众进行数据调查，大众所表现出来的行为指向和心理归属感，例如公司管理层出台的新政策，调查员工对该新政策的认同度，以及对企业尽心竭力服务的风险程度，例如针对某一品牌，调查消费者在购买决策中，表现出对该品牌的偏向性行为；其中，知名度获取模块是基于大数据获得知晓某一行为或者某一对象，如知晓品牌的人数，该人数与受访者人数的百分比即为知名度(Z)，如某一新型技术的市场推广，具体如3D打印技术，对一部分人进行调查是否知晓3D打印技术，知晓的人数与总人数的比值即为3D打印技术的知名度，在知名度的获取过程中，受访人数越多，所获取的知名度的更加贴合实际；其中，认知度获取模块是通过基于大数据获得知晓某一行为或对象的程度，如公众对3D打印技术的知晓程度，是否知晓3D打印技术的原理或者实现方法等；其中，联想度获取模块，是通过基于大数据调查，当提到某一行为或者对象时，调查者脑中或浮现有关该行为或对象的信息，如当对受访群众提到高速列车该对象时，受访群众脑中联想到的有关事物，包括高速列车的类别、高速列车的适用情形、高速列车的出行使用程度、高速列车的舒适度等；其中，美誉度获取模块是指某个行为或者对象获得公众信任、好感、接纳和欢迎的程度，是评价该行为和对象声誉好坏的社会指标，如对于同一个产品来说，公众使用后会有不同的体验感受，如智能扫地机，有部分公众会觉得智能扫地机能够很好的执行打扫这一任务，可以完全解放人类的双手，用户体验程度较好，也有另一部分群众觉得智能扫地机虽然可以自己执行打扫这一任务，但是效果不尽如人意，还是需要人为的二次清洁，因此对同一个行为或者是对象，群众的看法多种多样，若调查的人数足够多，同时群众对该行为或者对象均十分满意，则说明该行为或者对象的美誉度高；最后数据整合模块用于整合忠诚度获取模块、知名度获取模块、认知度获取模块、联想度获取模块和美誉度获取模块的数据，使得数据更加显而易见，易于对比。

步骤2：根据步骤1中获得的数据信息得出被评估对象的时效值、被评估对象所包含的信息量和被评估对象的平均价格；其中计算被评估对象的时效值的具体方法为：对忠诚度进行分析和度量，将忠诚度与关于被评估对象的衰减函数转换为被评估对象的时效系数，进而得到被评估对象的时效值，其中衰减函数与被评估对象相关，由被评估对象自身决定被评估对象衰减函数,体现出被评估对象作为信息本质的自然衰减规律，也体现出忠诚度减缓或阻滞衰减的能力，更加符合被评估对象的时效性，为更精确的评估资产创造了条件。其中，计算被评估对象所包含的信息量的具体方法为：对知名度和认知度进行分析和度量，进而得到被评估对象包含的信息量。进一步地，被评估对象包含的信息量还包括：根据被评估对象联想度及被评估对象行业类型将被评估对象信息量进行延伸，所述被评估对象行业类型包括单一行业被评估对象和跨行业被评估对象。被评估对象信息基本量包含知名度和认知度的总和，其中知名度与认知度均根据被评估对象行业类型设置有延伸系数，该延伸系数的延伸能力由被评估对象联想度决定。被评估对象所包含的信息量，基本取决于知名度和认知度，且知名度和认知度均是可以精确度量的量，另外还根据被评估对象行业类型将被评估对象信息量进行延伸调整，解决了每个被评估对象的信息传播能力存在差异的问题，使得被评估对象不局限于知名度和认知度，扩大了被评估对象信息量的发展空间，适宜于各种被评估对象，有更能准确的评估各种被评估对象的资产。

其中，计算被评估对象的平均价格的具体方法为：根据行业的竞争状况得出被评估对象价值总量和最大程度上的被评估对象信息量，进而得出被评估对象平均价格。该价格不因被评估对象信息量的变化而变化，却与被评估对象数目的变化有关，使得被评估对象评估更具有客观性，另外还包括获取美誉度和内部员工的忠诚度确定被评估对象价格调整系数，并调整被评估对象平均价格，通过被评估对象价格调整系数体现出同一行业因为每个被评估对象的信息质量不同而使得同行业中被评估对象价格的差异，为精确科学评估被评估对象的资产打下了基础。优选地，还包括获取美誉度和内部员工的忠诚度确定被评估对象价格调整系数，并调整被评估对象平均价格。根据美誉度确定被评估对象信息质量以及员工的忠诚度为被评估对象单价带来溢价。某行业被评估对象价格为该行业被评估对象价值总量与该行业内的被评估对象信息总量的比值，同时该比值通过美誉度和内部员工的忠诚度确定的被评估对象价格调整系数进行被评估对象价格的调整，以获取最终的被评估对象平均价格。

步骤3：根据步骤2中得出的被评估对象的时效值、被评估对象所包含的信息量和被评估对象的平均价格综合评估被评估对象的资产。被评估对象资产评估还包括被评估对象延伸价值的评估以及被评估对象营业外收入的评估。其中被评估对象延伸价值包括：母子被评估对象延伸方式下，子被评估对象的影响带来的价值，即通过折减系数与被评估对象跨行业延伸的子被评估对象价值的乘积获得子被评估对象带来的价值，以及单一被评估对象延伸方式下，新产品独立一致性超过原产品带来的价值。被评估对象的营业外收入包括政府因被评估对象赠与企业的补贴、退税以及关联方因被评估对象做出的让步，如降低价格所获得的收入。

其中，上述的被评估对象可为品牌、商标、产品等对象。

另一方面，为实现上述方法，本发明披露了一种基于大数据的资产评估系统，大数据的内容可以是技术信息、客户信息、品牌信息、以及一切与人的属性或行为有关的信息，这些数据可以是结构化的或者非结构化的。如图1所示为该装置的结构示意图，包括数据获取模块100、计算模块200和处理模块300，其中数据获取模块100，用于获取与被评估对象相关的数据信息，并进行整理分析，将整理分析后的数据传递给计算模块200；计算模块200，用于接收数据获取模块100的数据信息，并进行整理分析，将计算出的数据传递给处理模块300；处理模块300，用于接收计算模块200得出的数据，并根据该数据进行整合评估出被评估对象的资产。本发明可基于网络(包括物联网、云网络等)或者问卷调查获取某一行为或者对象的相关数据，并对数据进行科学处理、结合信息理论精确评估出资产价值。

优选地，数据获取模块100包括忠诚度获取模块、知名度获取模块、认知度获取模块、联想度获取模块、美誉度获取模块和数据整合模块，其中，忠诚度获取模块基于大数据如互联网、问卷调查或者云计算等对数据进行分布式挖掘，例如针对某一新技术的确立研发和推广、管理层的某一决定或制度的变更等行为或者企业品牌、商标、产品等对象对大众进行数据调查，大众所表现出来的行为指向和心理归属感，例如公司管理层出台的新政策，调查员工对该新政策的认同度，以及对企业尽心竭力服务的风险程度，例如针对某一品牌，调查消费者在购买决策中，表现出对该品牌的偏向性行为；其中，知名度获取模块是基于大数据获得知晓某一行为或者某一对象的人数，该人数与受访者人数的百分比即为知名度(Z)，如某一新型技术的市场推广，具体如3D打印技术，对一部分人进行调查是否知晓3D打印技术，知晓的人数与总人数的比值即为3D打印技术的知名度，在知名度的获取过程中，受访人数越多，所获取的知名度的更加贴合实际；其中，认知度获取模块是通过基于大数据获得知晓某一行为或对象的程度，如公众对3D打印技术的知晓程度，是否知晓3D打印技术的原理或者实现方法等；其中，联想度获取模块，是通过基于大数据调查，当提到某一行为或者对象时，调查者脑中或浮现有关该行为或对象的信息，如当对受访群众提到高速列车该对象时，受访群众脑中联想到的有关事物，包括高速列车的类别、高速列车的适用情形、高速列车的出行使用程度、高速列车的舒适度等；其中，美誉度获取模块是指某个行为或者对象获得公众信任、好感、接纳和欢迎的程度，是评价该行为和对象声誉好坏的社会指标，如对于同一个产品来说，公众使用后会有不同的体验感受，如智能扫地机，有部分公众会觉得智能扫地机能够很好的执行打扫这一任务，可以完全解放人类的双手，用户体验程度较好，也有另一部分群众觉得智能扫地机虽然可以自己执行打扫这一任务，但是效果不尽如人意，还是需要人为的二次清洁，因此对同一个行为或者是对象，群众的看法多种多样，若调查的人数足够多，同时群众对该行为或者对象均十分满意，则说明该行为或者对象的美誉度高；最后数据整合模块用于整合忠诚度获取模块、知名度获取模块、认知度获取模块、联想度获取模块和美誉度获取模块的数据，使得数据更加显而易见，易于对比。

如图1所示，计算模块200包括第一计算模块201、第二计算模块202和第三计算模块203，其中，第一计算模块201，用于根据数据获取模块100获得的数据信息计算出被评估对象的信息时效值，行为或者对象在群众之间传播时，均转化为信息进行传播，众所周知，信息具有时效性，同一行为或者对象在不同的时间段在性质上具有很大的差异，因此本发明在评估某一对象或者行为时将时效性纳入考虑范围可以更精确的评估资产。第一计算模块201与忠诚度获取模块相连，获取忠诚度数据，并将忠诚度与关于被评估对象信息的衰减函数转换为时效系数，进而获取被评估对象信息的时效值，即S＝[1/(N(V)-L)]^t，其中N是关于被评估对象信息的衰减函数，即N(V)＝F(J)，t为时间或期数，L是忠诚度。本发明体现出被评估对象作为信息本质的自然衰减规律，也体现出忠诚度减缓或阻滞衰减的能力，更加符合信息的时效性，为更精确的评估资产创造了条件。

如图1所示，第二计算模块202，用于根据数据获取模块100获得的数据信息计算出被评估对象包含的信息量，所谓被评估对象包含的信息量即为某一行为或者对象所包含的知名度和认知度的总和，如3D打印技术公众可以仅知道3D打印技术为快速成型技术的一种，还可以知道3D打印技术是一种以数字模型文件为基础，运用粉末状金属等粘合剂通过逐层打印的方式来构造物体的技术，甚至可以知道3D打印技术通过采用数字技术材料打印机来实现。公众的生活环境和学习态度的不同往往会造成对某项技术或对象等认知的差异，即也改变了本发明中知名度和认知度的值，进而改变了被评估对象包含的信息量的综合。第二计算模块202与知名度获取模块和认知度获取模块相连，获取知名度和认知度数据，进而获得被评估对象包含的信息量，即J＝Z+R，其中Z为知名度，R为认知度。进一步优选地，将知名度与认知度通过增加系数进行修正，使得被评估对象所包含的信息量更加全面与精确。如下：M＝S×Z，R＝(R_max-1)×r×m×s，即J＝[S×Z+(R_max—1)×r×m×s]，式中，J为某一行为或者对象的信息量；S为普通群体人群总数；Z为某一行为或者对象的知名度；R_max一个普通群体中的个体完全知道某一行为或者对象所要传播的信息量的极值；r为某一行为或者对象的平均认知度；m为由知名度而来的某一行为或者对象的基本信息量，其中m即由知名度而来的某一行为或者对象的基本信息量为目标人群总数与某一行为或者对象的知名度的乘积。

优选地，第二计算模块还包括延伸模块，延伸模块用于延伸被评估对象包含的信量，因此延伸模块与联想度获取模块相连，延伸模块根据联想度及行业类型将被评估对象的信息量进行延伸，而行业类型包括单一行业和跨行业，如某些企业专注于某一项产品仅涉足一种行业，而另一些企业则可以同时涉足多个行业，如物流、食品加工等，因此每个企业或者对象或者行为的延伸系数，即可以联想的程度是不一样的，涉足的行业越宽泛，则联想的程度越广阔。因此，若某一行为或者某一对象仅涉足单一行业，那么增加单一行业内延伸系数，增加后被评估对象包含的信息量即为若涉及多个行业则增加跨行业延伸的系数，增加后被评估对象包含的信息量为J＝[(S+Δs)×(Z)+(R_max-1)×r×m×s]。其中，S为单一行业中人群总数，Δs为涉足多个行业，相对于单个行业的人群增加量，Z为知名度＝知晓该被评估对象/受访者总数×100％，R_max为一个消费者完全知道被评估对象所要传播的信息量的极值，r为平均认知度，э为延伸中的被评估对象是否与原被评估对象的关系一致性，y为拒绝该被评估对象的人数。本发明中基于大数据对某一行为或者对象进行评估时，通过获取该行为或者对象所包含的最大值信息量，并根据该行为或者对象所在行业的类型进行延伸调整，解决了同时也解决了信息传播能力存在差异的问题，使得信息量不局限于知名度和认知度，扩大了被评估对象信息量的发展空间，适宜于评估各种信息数据，例如针对某一项新技术、某一个事件、某一个产品、针对学校、商场、企业品牌等的资产评估均可得出合理的资产评估，有助于资源的合理应用和布局，有效避免资源的浪费。

如图1所示，第三计算模块203，用于根据数据获取模块100获得的数据信息计算出被评估对象的平均价值。第三计算模块203包括价值总量模块，所述价值总量模块用于根据行业的竞争状况获得被评估对象的价值总量，一项新技术的研发成功的意味着一个新兴行业兴起，且在很短的时间内，会有一批行业兴起导致激烈的竞争，有的企业在竞争中崛起，也有的企业一蹶不振，因此行业的竞争状况会从根本上导致评估对象的价值总量，根据行业的竞争状况获得被评估对象的价值总量，进而获得被评估对象的平均价值，即被评估对象的平均价值为该行业内被评估对象的价值总量(V_i)与某行业内的被评估对象的信息总量(E_i)的比值，优选地，信息总量(E_i)为最大程度上的信息量，被评估对象的价值P_e，即

$P_e=\frac{\{(1-r_n)\frac{\underset{n=1}{\overset{n-1}{\Σ}}\left(r_{n-1}\right)}{n-1}-r_n\}\×\frac{\sqrt{\underset{m=1}{\overset{\mathrm{\∞}}{\Σ}}{(r_m-\stackrel{\‾}{R})}^2}}{R}}{Q\·\[{\log }_2\frac{1}{n}\]}{P}_{i}L,$

进一步优选地，第三计算模块203还包括根据美誉度和忠诚度确定价格调整系数，并通过调整系数调整平均价格，一般来说某一行为或者某一对象的美誉度和忠诚度越高，则该行为或者对象的价值越高，因此最终的被评估对象的平均价格为根据最大程度上的信息总量(E_i)得出的被评估对象的价值P_e与美誉度决定的信息质量带来的溢价和忠诚度决定带来的溢价的乘积，其中，美誉度决定的信息质量带来的溢价为忠诚度决定带来的溢价为进一步地，将美誉度与忠诚度确定的调整系数对被评估对象的平均价格进行调整后的P为：

$\frac{\{(1-r_n)\frac{\underset{n=1}{\overset{n-1}{\Σ}}\left(r_{n-1}\right)}{n-1}-r_n\}\×\frac{\sqrt{\underset{m=1}{\overset{\mathrm{\∞}}{\Σ}}{(r_m-\stackrel{\‾}{R})}^2}}{\stackrel{\‾}{R}}}{Q\·\[{\log }_2\frac{1}{n}\]}{P}_{i}L\×\{\mathrm{\μ}=\[{N_Z}^{\frac{{\mathrm{\α}}_i-\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}}}\]+N={\[\frac{S_i}{\stackrel{\‾}{S}}\]}^{\frac{X_2}{s_1}}\}$

其中，r_n、r_n-1分别是第n、n-1期的被评估对象带来的利润率，其中n表示时间期数；r_m为行业中第m个竞争者的利润率(共n个竞争者)；为一个行业的平均利润率；Q为修正系数；P_i为被单个评估对象的价值；L为每次平均消费量；αi即被评估对象的美誉度，优选地，美誉度的范围为[-1,1]；为一个行业的平均美誉度，该平均美誉度的范围为[0,1]；N_z为调整系数指数函数中底数，在Z＝6的情况下，取值1.62；α₂为群众对被评估对象的自传播比率，该自传播比率为[0,1]；X₂为能够自觉进行被评估对象传播的群众数目；β₂为企业相对规模；S₁为被评估对象所在企业的从业人数；为该行业企业的平均从业人数。

优选地，计算模块200还包括第一评估模块204，第一评估模块204，用于评估某一行为或者对象的延伸价值，在如今大数据的时代，某个行为或者对象是往往不是独立存在或者推广的，如3D打印技术在推广的同时，会介绍该技术的原理和实现方式，也有实现3D打印技术的装置，跨行跨业一起进行推广，共同实现价值的延伸，又如一个品牌的诞生往往会借助之前已有的品牌，创造子品牌，不仅能够让子品牌在已有品牌的基础上得到更快更好的推广，也可以使得已有的品牌的内涵更加殷实，已有品牌和子品牌也可以跨行业实现。该延伸价值为折减系数Z_i与跨行业延伸的价值E_z的乘积，即E_i＝Z_j×＝E_z；以及将某一行为或者对象单独分析，与跨行业延伸相比较，该独立的行为或产品带来的价值，即J＝∑S×Z+[arctan(y₁-1)]×[(R_max-1)]×r×m×s。

优选地，计算模块200还包括第二评估模块205，第二评估模块205用于评估某一行为或对象的营业外收入，例如，由于企业的某一行为，起到了良好的示范作用，且促进了社会的发展，又例如，企业的某项技术推动了社会工业的快速进步，造福人类，因此政府给予的补贴和退税等收入，以及关联方做出的价格上的让步等等，一系列额外的收入即(E_y+E_T)。

如图1所示，处理模块300，用于将计算模块200得出的数据进行整合评估出某一行为或对象的资产。处理模块300将上述所得的被评估对象的时效值、被评估对象的信息量、被评估对象的单位平均价值、被评估对象的延伸价值和被评估对象的营业外收入进行整合，得到被评估对象的资产，即W＝S*J*P+X+Y，其中S为被评估对象的时效值，J为被评估对象的信息量，P为被评估对象信息的单位价格，X为被评估对象的延伸价值，Y为被评估对象的营业外收入。

综上，某一对象或行为的资产为：

本发明基于大数据技术通过更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产评估。对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销，做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型，面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值，本发明适用于各种对象，如对品牌资产的评估、新技术的推广、新商标、商场或企业的名称甚至与一个公众人物带来的影响均可通过上述装置进行评估。

上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的资产评估方法，其特征在于：该方法包括：

步骤1：获取被评估对象多个属性的数据信息；

步骤2：根据步骤1中获得的数据信息得出被评估对象的时效值、被评估对象所包含的信息量和被评估对象的平均价格；

步骤3：根据步骤2中得出的被评估对象的时效值、被评估对象所包含的信息量和被评估对象的平均价格综合评估被评估对象的资产。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的资产评估方法，其特征在于：所述步骤2中计算被评估对象的时效值的具体方法为：对被评估对象属性进行分析和度量，将被评估对象属性与关于被评估对象的衰减函数转换为被评估对象的时效系数，进而得到被评估对象的时效值。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的资产评估方法，其特征在于：所述被评估对象包含的信息量还包括：根据被评估对象属性及被评估对象行业类型将被评估对象信息量进行延伸，所述被评估对象行业类型包括单一行业的被评估对象和跨行业的被评估对象。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的资产评估方法，其特征在于：所述步骤2中计算被评估对象的平均价格的具体方法为：根据行业的竞争状况得出被评估对象价值总量和最大程度上的被评估对象信息量，进而得出被评估对象的平均价格。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的资产评估方法，其特征在于：所述步骤3中被评估对象资产评估还包括：对被评估对象延伸价值的评估以及对被评估对象的营业外收入的评估。

6.一种基于大数据的资产评估系统，其特征在于：包括数据获取模块(100)、计算模块(200)和处理模块(300)，其中，

所述数据获取模块(100)，用于获取与被评估对象属性相关的数据信息，并进行整理分析，将整理分析后的数据传递给计算模块(200)；

所述计算模块(200)，用于接收数据获取模块(100)的数据信息，并根据获得的数据信息计算出被评估对象的时效值、被评估对象包含的信息量和被评估对象的平均价格，将计算出的数据传递给处理模块(300)；

所述处理模块(300)，用于接收计算模块(200)得出的数据，并根据该数据进行整合评估出被评估对象的资产。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的资产评估系统，其特征在于：所述数据获取模块(100)包括忠诚度获取模块、知名度获取模块、认知度获取模块、联想度获取模块、美誉度获取模块和数据整合模块，所述数据整合模块用于整合忠诚度获取模块、知名度获取模块、认知度获取模块、联想度获取模块和美誉度获取模块的数据。

8.根据权利要求6所述的一种基于大数据的资产评估系统，其特征在于：所述计算模块(200)包括第一计算模块(201)、第二计算模块(202)和第三计算模块(203)，所述第一计算模块(201)，用于根据数据获取模块(100)获得的数据信息计算出被评估对象的时效值，所述第二计算模块(202)，用于根据数据获取模块(100)获得的数据信息计算出被评估对象包含的信息量，所述第三计算模块(203)，用于根据数据获取模块(100)获得的数据信息计算出被评估对象的平均价格。

9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的资产评估系统，其特征在于：所述计算模块(200)还包括第一评估模块(204)，所述第一评估模块(204)，用于评估被评估对象的延伸价值。

10.根据权利要求8所述的一种基于大数据的资产评估系统，其特征在于：所述计算模块(200)还包括第二评估模块(205)，所述第二评估模块(205)用于评估被评估对象的营业外收入。