CN108009927A - 一种股票评分方法及平台 - Google Patents

一种股票评分方法及平台 Download PDF

Info

Publication number
CN108009927A
CN108009927A CN201711408050.3A CN201711408050A CN108009927A CN 108009927 A CN108009927 A CN 108009927A CN 201711408050 A CN201711408050 A CN 201711408050A CN 108009927 A CN108009927 A CN 108009927A
Authority
CN
China
Prior art keywords
stock
operation state
state data
data
fraction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201711408050.3A
Other languages
English (en)
Inventor
张肖
李娜
张燕超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China United Network Communications Group Co Ltd
Original Assignee
China United Network Communications Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China United Network Communications Group Co Ltd filed Critical China United Network Communications Group Co Ltd
Priority to CN201711408050.3A priority Critical patent/CN108009927A/zh
Publication of CN108009927A publication Critical patent/CN108009927A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了一种股票评分方法及平台，该方法包括：根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据，根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。该方法能够基于上市公司的财务状况和自身实际运营状态对股票进行评分，评分维度多样且评分结果准确，提升了分析效率，且具有较高的模型准备率。

Description

一种股票评分方法及平台
技术领域
本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种股票评分方法及平台。
背景技术
现有的股票分析方法基于上市公司的财务状况对股票进行评分或者进行趋势预测，缺少关于上市公司自身实际运营状态的维度考量。同时现有技术多基于决策树算法对上市公司的财务状况进行挖掘再利用统计学模型进行数据处理，由于不同行业的股票市盈率情况不同，决策树算法需要分行业对股票进行分类预测，降低了分析效率，而统计学模型则会降低模型准备率。
发明内容
本发明提供一种股票评分方法及平台，能够基于上市公司的财务状况和自身实际运营状态对股票进行评分，评分维度多样且评分结果准确，提升了分析效率，且具有较高的模型准备率。
为实现上述目的，本发明提供了一种股票评分方法，包括：
根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据；
根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。
可选地，所述运营状态数据包括证券关注度、搜索热度、官网访问量、APP热度和产品舆情热度。
可选地，所述根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据包括：
采集多个网络用户的上网记录，所述上网记录包括URL信息；
根据所述上网记录中的URL信息和预先获取的与所述股票对应的公司信息生成与所述股票对应的网络用户数据；
根据所述网络用户数据生成与所述股票对应的运营状态数据。
可选地，所述根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数包括：
将所述财务指标数据和所述运营状态数据输入至数据挖掘模型中得出与所述股票对应的股票分数，所述数据挖掘模型为其中，xm＝βm0+βm1Xm1+βm2Xm2+...+βm16Xm16，ym＝αm0+αm1Ym1+αm2Ym2+...+αm5Ym5，Fm为第M只股票的股票分数，Xm1和Ym1为财务指标数据及运营状态数据中的变量，βm1和αm1为自回归参数。
可选地，在所述根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据之前还包括：
采集与所述股票对应的公司信息；
根据所述公司信息和第三方金融平台采集与所述股票对应的财务指标数据。
可选地，在所述根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数之后还包括：
显示所述股票分数至股票用户，以供所述股票用户根据所述股票分数对所述股票进行分析。
为实现上述目的，本发明提供了一种股票评分平台，包括：
生成模块，用于根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据，根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。
可选地，还包括：
采集模块，用于采集多个网络用户的上网记录，所述上网记录包括URL信息；
所述生成模块还用于根据所述上网记录中的URL信息和预先获取的与所述股票对应的公司信息生成与所述股票对应的网络用户数据，根据所述网络用户数据生成与所述股票对应的运营状态数据。
可选地，所述采集模块还用于采集与所述股票对应的公司信息，根据所述公司信息和第三方金融平台采集与所述股票对应的财务指标数据。
可选地，还包括：
显示模块，用于显示所述股票分数至股票用户，以供所述股票用户根据所述股票分数对所述股票进行分析。
本发明具有以下有益效果：
本发明提供的股票评分方法，根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据，所述运营状态数据包括证券关注度、搜索热度、官网访问量、APP热度和产品舆情热度，根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。该方法能够基于上市公司的财务状况和自身实际运营状态对股票进行评分，评分维度多样且评分结果准确，提升了分析效率，且具有较高的模型准备率。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种股票评分方法的流程示意图；
图2是本发明实施例二提供的一种股票评分方法的流程示意图；
图3是本发明实施例三提供的一种股票评分平台的结构示意图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种股票评分方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据。
步骤102、根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。
本实施例提供的股票评分方法，根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据，根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。该方法能够基于上市公司的财务状况和自身实际运营状态对股票进行评分，评分维度多样且评分结果准确，提升了分析效率，且具有较高的模型准备率。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种股票评分方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤201、采集与所述股票对应的公司信息。
优选地，本实施例中的各步骤由股票评分平台执行。
具体地，公司信息包括公司名称、股票代码、法人、产品、网站、主题、股东和关联合作方信息等。通过爬虫技术获取各种网络平台上与股票对应的上市公司信息。进一步地，存储该公司信息并形成公司信息库。
步骤202、根据所述公司信息和第三方金融平台采集与所述股票对应的财务指标数据。
所述的财务指标数据为经股票涨跌的关联规则分析得出的与股票涨跌强相关的多项上市公司财务指标数据。具体地，财务指标数据包括ROE(Rate of Return on CommonStockholders’Equity，净资产收益率)、扣除非经常性损益的ROE、总资产报酬率ROA(Return on Assets，资产收益率)、总资产净利率ROA、投入资本回报率ROIC(return oninvested capital，投入资本金回报率)、销售期间费用率、息税前利润/营业总收入、营业总成本/营业总收入、经营活动净收益/利润总额、营业外收支净额/利润总额、扣除非经常损益后的净利润/净利润、销售商品提供劳务收到的现金/营业收入、应收账款周转率、归属母公司股东净利润-扣除非经常损益、归属母公司股东净利润-扣除非经常损益同比增长率、营业总收入同比增长率、净资产收益率、净资产收益率的摊薄同比增长率。
第三方金融平台可以为证券公司的数据库，或为招商证券或东方财富或同花顺等信息网站。
步骤203、采集多个网络用户的上网记录，所述上网记录包括URL信息。
本实施例中，基于运营商采集多个网络用户的上网记录。具体地，采集网络用户上网信令中的原始详单，将原始详单进行处理后得到的上网记录包括URL(Uniform ResourceLocator，统一资源定位符)信息和目的地址IP(Internet Protocol，网络之间互连的协议)。
如：上网记录可以表示为http://www.iflytek.com/。
步骤203与步骤202的执行顺序可根据需要进行变更，例如，步骤203可在步骤202之前执行或者步骤202和步骤203可同时执行。
步骤204、根据所述上网记录中的URL信息和预先获取的与所述股票对应的公司信息生成与所述股票对应的网络用户数据。
本实施例以科大讯飞股票为例进行具体说明。
步骤204具体包括以下步骤：
步骤204a、根据预先建立的URL规则体系和所述上网记录生成用户级上网记录表。
URL规则体系为三级规则体系，具体地，第一级为产品，如：网址形式为XX.iflytek.com则识别为科大讯飞产品。第二级包括网站和手机应用APP(Application，手机软件)。
网站下属的第三级包括门户类、搜索引擎、内容类和其他。门户类是指主要的大门户网站，如：HTTP://sina.com.cn/识别为新浪门户网站。内容类包括音乐、小说、视频和应用下载，如：将网站http://www.qidian.com/Book/120997.sdpx识别为起点中文网，小说名为《斗破苍穹》。
手机应用APP下属的第三级包括安卓APP和IOS APP。如：将网址http://api.weibo.cn/interface/f/ttt/v3/g识别为手机微博APP，将网址http://112.90.140.143识别为手机QQ APP。
将上网记录中的URL信息经URL规则体系进行识别后生成用户级上网记录表，生成的用户级上网记录表如下表一所示：
表一
如表一所示，用户级上网记录表包括URL信息及与URL信息对应的内容。
步骤204b、根据所述用户级上网记录表和与所述股票对应的公司信息生成与所述股票对应的网络用户数据。
根据用户级上网记录中的URL信息及与URL信息对应的内容筛选出与股票对应的网络用户数据。如：当需要获取关于科大讯飞股票的数据时，定义iflytek字段为科大讯飞股票，从用户级上网记录表中删选出包括iflytek字段的URL信息，与包括iflytek字段的URL信息对应的上网记录即为与科大讯飞股票对应的网络用户数据，具体地，与科大讯飞股票对应的网络用户数据包括手机号码、URL信息、类型、主域、内容、使用次数、使用时长和使用流量。
步骤205、根据所述网络用户数据生成与所述股票对应的运营状态数据。
网络用户数据能够用于分析网络用户的网络行为，根据多个网络用户的网络行为能够分析得出与股票对应的上市公司或股票本身的运营状态情况。运营状态数据包括证券关注度、搜索热度、官网访问量、APP热度和产品舆情热度等。本实施例基于运营商采集网络用户对某个股票的关注度和态度，网络用户对某个股票的关注度和态度可以间接表示与该股票对应的公司的运营状态，网络用户对某个股票的关注度和态度也可能会直接影响某个股票的交易状态。
具体地，根据网络用户数据中的主域对网络用户数据进行分类，生成多种网络用户数据，多种网络用户数据包括：官网的网络用户数据，APP的网络用户数据、搜索引擎的网络用户数据。再将每种网络用户数据中的使用次数和使用时长分别求和，生成综合使用次数和综合使用时长，将综合使用次数和综合使用时长量化即可得到与科大讯飞股票对应的官网访问量、APP热度、证券关注度和搜索热度。证券关注度和搜索热度均根据搜索引擎的网络用户数据得出，如：当搜索引擎的网络用户数据中的内容为科大讯飞时，根据该搜索引擎的网络用户数据生成搜索热度，当搜索引擎的网路网络用户数据中的内容为与科大讯飞对应的股票代码002230时，根据该搜索引擎的网络用户数据生成证券关注度。
进一步地，本实施例通过爬虫技术获取上网记录中的正面关键词和负面关键词，对正面关键词和负面关键词分别进行统计量化并生成产品舆情指标，产品舆情指标为大于0的整数值。正面关键词和负面关键词为预先设置的关键词。产品舆情指标用于表示网络用户对某个股票的意见和态度。
本实施例将与股票对应的上市公司运营状态数据纳入了股票评分考量中，增加了股票评分维度，增大了股票评分的精准度。
步骤206、根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。
具体地，步骤202中最终形成的财务指标数据如下表二所示：
表二
步骤205中最终形成的运营状态数据如下表三所示：
表三
将财务指标数据和运营状态数据输入至数据挖掘模型中得出与所述股票对应的股票分数。优选地，数据挖掘模型采用以逻辑回归模型为基础的多因素分析模型MPMD模型，多因素分析模型MPMD模型具有较高的模型准备率和分析效率。
数据挖掘模型为：其中，xm＝βm0+βm1Xm1+βm2Xm2+...+βm16Xm16，ym＝αm0+αm1Ym1+αm2Ym2+...+αm5Ym5，Fm为第M只股票的股票分数，Xm1和Ym1为财务指标数据及运营状态数据中变量，βm1和αm1为自回归参数，用于表示相应变量的重要性。
以下以表二、表三中所示的股票1举例说明：
股票1为第一只股票，其股票分数x1＝β10+β11X11+β12X12+...+β116X116，y1＝α10+α11Y11+α12Y12+...+α15Y15，X11-X116分别表示与股票1对应的各项财务指标数据，Y11-Y15分别表示与股票1对应的各项运营状态数据：证券关注度、搜索热度、官网访问量、APP热度和产品舆情热度。本实施例中，Fm∈(0,2)。自回归参数βm1和αm1通过通用迭代算法GIS训练得到。
步骤207、显示所述股票分数至股票用户，以供所述股票用户根据所述股票分数对所述股票进行分析。
股票用户可以根据股票分数判断某个股票的价值，作为该股票交易的买卖参考。优选地，将多个股票对应的股票分数从高到低依次排序后显示至股票用户。
本实施例提供的股票评分方法，根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据，所述运营状态数据包括证券关注度、搜索热度、官网访问量、APP热度和产品舆情热度，根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。该方法能够基于上市公司的财务状况和自身实际运营状态对股票进行评分，评分维度多样且评分结果准确，提升了分析效率，且具有较高的模型准备率。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种股票评分平台的结构示意图，如图3所示，该平台包括生成模块11。
生成模块11用于根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据，根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。
进一步地，还包括采集模块12。
采集模块12用于采集多个网络用户的上网记录，所述上网记录包括URL信息。
生成模块11还用于根据所述上网记录中的URL信息和预先获取的与所述股票对应的公司信息生成与所述股票对应的网络用户数据，根据所述网络用户数据生成与所述股票对应的运营状态数据。
进一步地，采集模块12还用于采集与所述股票对应的公司信息，根据所述公司信息和第三方金融平台采集与所述股票对应的财务指标数据。
进一步地，还包括显示模块13。
显示模块13用于显示所述股票分数至股票用户，以供所述股票用户根据所述股票分数对所述股票进行分析。
本实施例提供的股票评分平台，生成模块根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据，根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。该平台能够基于上市公司的财务状况和自身实际运营状态对股票进行评分，评分维度多样且评分结果准确，提升了分析效率，且具有较高的模型准备率。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种股票评分方法，其特征在于，包括：
根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据；
根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。
2.根据权利要求1所述的股票评分方法，其特征在于，所述运营状态数据包括证券关注度、搜索热度、官网访问量、APP热度和产品舆情热度。
3.根据权利要求1所述的股票评分方法，其特征在于，所述根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据包括：
采集多个网络用户的上网记录，所述上网记录包括URL信息；
根据所述上网记录中的URL信息和预先获取的与所述股票对应的公司信息生成与所述股票对应的网络用户数据；
根据所述网络用户数据生成与所述股票对应的运营状态数据。
4.根据权利要求1所述的股票评分方法，其特征在于，所述根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数包括：
将所述财务指标数据和所述运营状态数据输入至数据挖掘模型中得出与所述股票对应的股票分数，所述数据挖掘模型为其中，xm＝βm0+βm1Xm1+βm2Xm2+...+βm16Xm16，ym＝αm0+αm1Ym1+αm2Ym2+...+αm5Ym5，Fm为第M只股票的股票分数，Xm1和Ym1为财务指标数据及运营状态数据中的变量，βm1和αm1为自回归参数。
5.根据权利要求1所述的股票评分方法，其特征在于，在所述根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据之前还包括：
采集与所述股票对应的公司信息；
根据所述公司信息和第三方金融平台采集与所述股票对应的财务指标数据。
6.根据权利要求1所述的股票评分方法，其特征在于，在所述根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数之后还包括：
显示所述股票分数至股票用户，以供所述股票用户根据所述股票分数对所述股票进行分析。
7.一种股票评分平台，其特征在于，包括：
生成模块，用于根据网络用户的上网记录生成与股票对应的运营状态数据，根据所述运营状态数据和预先获取的与所述股票对应的财务指标数据生成与所述股票对应的股票分数。
8.根据权利要求7所述的股票评分平台，其特征在于，还包括：
采集模块，用于采集多个网络用户的上网记录，所述上网记录包括URL信息；
所述生成模块还用于根据所述上网记录中的URL信息和预先获取的与所述股票对应的公司信息生成与所述股票对应的网络用户数据，根据所述网络用户数据生成与所述股票对应的运营状态数据。
9.根据权利要求7所述的股票评分平台，其特征在于，所述采集模块还用于采集与所述股票对应的公司信息，根据所述公司信息和第三方金融平台采集与所述股票对应的财务指标数据。
10.根据权利要求7所述的股票评分平台，其特征在于，还包括：
显示模块，用于显示所述股票分数至股票用户，以供所述股票用户根据所述股票分数对所述股票进行分析。
CN201711408050.3A 2017-12-22 2017-12-22 一种股票评分方法及平台 Pending CN108009927A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711408050.3A CN108009927A (zh) 2017-12-22 2017-12-22 一种股票评分方法及平台

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711408050.3A CN108009927A (zh) 2017-12-22 2017-12-22 一种股票评分方法及平台

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108009927A true CN108009927A (zh) 2018-05-08

Family

ID=62060643

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711408050.3A Pending CN108009927A (zh) 2017-12-22 2017-12-22 一种股票评分方法及平台

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108009927A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111311105A (zh) * 2020-02-28 2020-06-19 深圳前海微众银行股份有限公司 组合产品评分方法、装置、设备及可读存储介质
CN112988884A (zh) * 2019-12-17 2021-06-18 中国移动通信集团陕西有限公司 大数据平台数据存储方法及装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112988884A (zh) * 2019-12-17 2021-06-18 中国移动通信集团陕西有限公司 大数据平台数据存储方法及装置
CN112988884B (zh) * 2019-12-17 2024-04-12 中国移动通信集团陕西有限公司 大数据平台数据存储方法及装置
CN111311105A (zh) * 2020-02-28 2020-06-19 深圳前海微众银行股份有限公司 组合产品评分方法、装置、设备及可读存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ruan et al. Finance and cluster-based industrial development in China
Hicks et al. Coverage and overlap of the new social sciences and humanities journal lists
Nguyen et al. How efficient is the banking system of Asia’s next economic dragon? Evidence from rolling DEA windows
CN104077407B (zh) 一种智能数据搜索系统及方法
KR101599675B1 (ko) 빅 데이터 기술에 기반한 기업 뉴스 검색 기술을 이용한 기업 신용 위험도 예측 장치 및 방법
CN102117323A (zh) 一种推荐求职简历的处理方法和系统
CN107292463A (zh) 一种对应用程序进行项目评估的方法及系统
CN106022708A (zh) 一种预测员工离职的方法
CN104834731A (zh) 一种自媒体信息的推荐方法及装置
CN103226554A (zh) 基于新闻数据的股票自动匹配分类方法和系统
CN104899229A (zh) 基于群体智能的行为聚类系统
CN101706926A (zh) 一种卷烟消费信息调查及处理方法
Ejemeyovwi et al. Information and communication technology adoption and innovation for sustainable entrepreneurship
Franco et al. The Death of G erman Firms: What Role for Foreign Direct Investment?
CN106294676B (zh) 一种电子商务政务系统的数据检索方法
CN107679977A (zh) 一种基于语义分析的税务管理平台及实现方法
CN109857952A (zh) 一种具有分类显示的搜索引擎及快速检索方法
Mallick Role of technological infrastructures in exports: Evidence from a cross-country analysis
CN105740434A (zh) 网络信息评分方法及装置
KR101927578B1 (ko) 기업정보 제공 시스템 및 방법
Lee et al. Identifying patterns of mergers and acquisitions in startup: An empirical analysis using Crunchbase data
CN108009927A (zh) 一种股票评分方法及平台
US20170039196A1 (en) Computing system to evaluate sentiment of entities by processing data
Liu et al. Media freedom, information and communication technology infrastructure, and foreign direct investment inflows
CN107844874A (zh) 企业营运问题分析系统及其方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180508

RJ01 Rejection of invention patent application after publication