CN110990464A - 一种渠道数据分析对比方法、设备及存储介质 - Google Patents
一种渠道数据分析对比方法、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110990464A CN110990464A CN201911315587.4A CN201911315587A CN110990464A CN 110990464 A CN110990464 A CN 110990464A CN 201911315587 A CN201911315587 A CN 201911315587A CN 110990464 A CN110990464 A CN 110990464A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- channel data
- channel
- database
- score
- attribute
- 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.)
- Granted
Links
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明公开了一种渠道数据分析对比方法、设备及存储介质，所述方法包括对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库；根据分类方式设定每个渠道数据库的权重，并根据各个渠道数据库的权重设定各个渠道数据库的基础评分；设定各个渠道数据库的各个属性特征权重，采集各个渠道数据库中的各个渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据属性特征权重以及各个渠道数据库的基础评分计算出各个渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及各个渠道数据的综合分值。本发明可以高效的对渠道数据进行分类和分析，给企业提供更好的参考标准。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种渠道数据分析对比方法、设备及存储介质。
背景技术
高校、科研院所等研发机构具备较高的科研能力，其研发形成的很多科技成果可以通过高校智慧科技转化服务平台推送给企业,使得高校或科研院与企业之间能够合作,将科技成果转化为实际产品应用,促进技术更好落地。然而,在这类科技转化服务平台上的渠道数据来源单一,缺少有效的分析对比,导致企业并不能知晓渠道的科技成果的质量好坏,不便于企业找到适合自身的科技技术。
因而现有技术还有待改进和提高。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种渠道数据分析对比方法、设备及存储介质，可高效的对渠道数据进行分类和分析，给企业提供更好的参考标准。
为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：
一种渠道数据分析对比方法，包括如下步骤：
对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库；
根据分类方式设定每个渠道数据库的权重，并根据各个渠道数据库的权重设定各个渠道数据库的基础评分；
设定各个渠道数据库的各个属性特征权重，采集各个渠道数据库中的各个渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据属性特征权重以及各个渠道数据库的基础评分计算出各个渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及各个渠道数据的综合分值。
优选的，所述的渠道数据分析对比方法中，所述对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库的步骤具体包括：
对科技转化服务平台上的所有渠道数据按照数据来源、所属学科、所属技术领域的顺序逐层进行分类形成若干个具有唯一标识的子类，并为每个子类建立一渠道数据库。
优选的，所述的渠道数据分析对比方法中，设定各个渠道数据库的基础评分的方法为：
将各个渠道数据库的权重乘以预设的固定总分值得到各个渠道数据库的基础评分。
优选的，所述的渠道数据分析对比方法中，所述属性特征至少包括实用性、转化难度、关键技术点以及实现成本。
优选的，所述的渠道数据分析对比方法中，渠道数据在属性特征中的评估分值的计算方法为：
m＝a*b+c，
其中，m为渠道数据在属性特征中的评估分值，a为渠道数据的属性特征的效果分值，b为渠道数据所属的渠道数据库的属性特征权重，c为渠道数据所属的渠道数据库的基础评分。
优选的，所述的渠道数据分析对比方法中，渠道数据的综合分值的计算方法为：
将渠道数据在各个属性特征中的评估分值与其对应的属性特征权重相乘后得到多个乘积后，将多个乘积相加得到渠道数据的综合分值。
优选的，所述的渠道数据分析对比方法中，还包括：
接收用户导入的新来渠道数据，对新来渠道数据进行分类并将其导入对应的渠道数据库中后，计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
优选的，所述的渠道数据分析对比方法中，所述接收用户导入的新来渠道数据，对新来渠道数据进行分类并将其导入对应的渠道数据库中后，计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值的步骤包括：
接收用户导入的新来渠道数据；
利用预设的训练模型对新来渠道数据进行训练后判断出新来渠道数据所属的子类，并将新来渠道数据导入其所属子类对应的渠道数据库中；
采集新来渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据新来渠道数据所述的渠道数据库的属性特征权重以及新来渠道数据所属的渠道数据库的基础评分计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
一种渠道数据分析对比设备，包括处理器和存储器；
所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述的渠道数据分析对比方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的渠道数据分析对比方法中的步骤。
相较于现有技术，本发明提供的渠道数据分析对比方法、设备及存储介质中，所述方法包括对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库；根据分类方式设定每个渠道数据库的权重，并根据各个渠道数据库的权重设定各个渠道数据库的基础评分；设定各个渠道数据库的各个属性特征权重，采集各个渠道数据库中的各个渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据属性特征权重以及各个渠道数据库的基础评分计算出各个渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及各个渠道数据的综合分值。本发明可以高效的对渠道数据进行分类和分析，给企业提供更好的参考标准。
附图说明
图1为本发明提供的渠道数据分析对比方法的一较佳实施例的流程图；
图2为本发明渠道数据分析对比程序的一较佳实施例的运行环境示意图；
图3为本发明安装渠道数据分析对比程序的系统的较佳实施例的功能模块图。
具体实施方式
本发明提供一种渠道数据分析对比方法、设备及存储介质，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。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。
请参阅图1，本发明提供的渠道数据分析对比方法的流程图，包括如下步骤：
S100、对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库。
本实施例中，为了更好更清晰的对所有渠道数据进行有序的分类，方便企业查找，本发明对企业进行逐层细化的分类，使得最后形成的子类均具有唯一的特定标识，从而方便对各种渠道数据进行分析比对，具体的，所述步骤S100具体包括：
对科技转化服务平台上的所有渠道数据按照数据来源、所属学科、所属技术领域的顺序逐层进行分类形成若干个具有唯一标识的子类，并为每个子类建立一渠道数据库。
具体来说，在具体分类时，按照一定的顺序来逐层进行分类，本实施例中，首先对数据来源(例如华中科技大学、武汉理工大学等)进行分类，然后再对渠道数据所属学科(例如机械、电气、计算机等)进行分类，之后再根据所属技术领域(例如医疗机械、工程机械等)来进行分类，以得到具有唯一标识的子类(例如武汉理工大学-机械-医疗机械)，从而方便企业查找到适合自身的科技技术，进而进行有效分析对比，当然，所述子类具体的逐层分类方式还可根据实际需求而定，只需能够更好更清晰的方便企业查找即可，本发明对此不做限定。
S200、根据分类方式设定每个渠道数据库的权重，并根据各个渠道数据库的权重设定各个渠道数据库的基础评分。
本实施例中，为了更好的对各类渠道数据进行对比分析，本发明设定了每个渠道数据库的权重，由于不同院校、科研所的强项不同，所以可根据其突出领域特点来设定每个子类的渠道数据库的权重，例如武汉理工大学的机械专业的汽车工程领域较强，可为其设定较高的权重，华中科技大学的计算机专业的数据传输领域较强，可给其设定较高的权重，通过分析各数据来源的优劣情况，来给各个子类设定权重，进而可以为企业查找到自身需要的科技技术节省了很多的时间；此外，本发明还根据权重设定了基础评分，此基础评分可作为后续评估分值的参考参数，具体的，设定各个渠道数据库的基础评分的方法为：
将各个渠道数据库的权重乘以预设的固定总分值得到各个渠道数据库的基础评分；本实施例中，所有渠道数据库的固定总分值均一样，例如30分，所以，可根据权重来算出各个渠道数据库的基础评分，作为后续评估分值的参考参数。
S300、设定各个渠道数据库的各个属性特征权重，采集各个渠道数据库中的各个渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据属性特征权重以及各个渠道数据库的基础评分计算出各个渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及各个渠道数据的综合分值。
本实施例中，所述属性特征至少包括实用性、转化难度、关键技术点以及实现成本，由于不同的渠道数据子类其侧重点可能不同，例如医疗器械领域，其更侧重于实用性和转化难度，而通信工程领域，其更侧重与实现成本和关键技术点的突破，所以本发明中每个渠道数据库均根据其实际情况设定有属性特征权重，然后根据在导入数据时即存在的属性特征效果分值来算出各个渠道数据在各个属性特征中的评估分值，方便企业进行分析比对，例如某企业需要实用性比较强的医疗机械技术，可优先选取医疗机械渠道数据库在实用性评估分值较高的渠道数据，而另一企业为了节省成本，需要转化难度较低的医疗机械技术，可优先选取医疗机械渠道数据库在转化难度评估分值较高的渠道数据，所以能够更方便准确的给提供提供参考。
具体的，渠道数据在属性特征中的评估分值的计算方法为：
m＝a*b+c，
其中，m为渠道数据在属性特征中的评估分值，a为渠道数据的属性特征的效果分值，b为渠道数据所属的渠道数据库的属性特征权重，c为渠道数据所属的渠道数据库的基础评分。
进一步的，渠道数据的综合分值的计算方法为：
将渠道数据在各个属性特征中的评估分值与其对应的属性特征权重相乘后得到多个乘积后，将多个乘积相加得到渠道数据的综合分值。
具体来说，渠道数据的综合分值为一个权衡了各方面属性特征后的参考分值，其可在企业无明确要求的情况下为企业选取渠道数据作出参考，进而方便企业进行渠道数据的分析比对。
优选的实施例中，所述渠道数据分析对比方法还包括：
接收用户导入的新来渠道数据，对新来渠道数据进行分类并将其导入对应的渠道数据库中后，计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
具体来说，由于渠道数据库经常需要进行更新，所以在新导入渠道数据后，需将其划分到其所属的子类中，然后再计算出其各种评估分值，为后续作出参考，具体的，所述接收用户导入的新来渠道数据，对新来渠道数据进行分类并将其导入对应的渠道数据库中后，计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值的步骤包括：
接收用户导入的新来渠道数据；
利用预设的训练模型对新来渠道数据进行训练后判断出新来渠道数据所属的子类，并将新来渠道数据导入其所属子类对应的渠道数据库中；
采集新来渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据新来渠道数据所述的渠道数据库的属性特征权重以及新来渠道数据所属的渠道数据库的基础评分计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
本实施例中，在导入新来渠道数据后，经过预设的训练模型来对新来渠道数据进行训练，所述训练模型可对新来渠道数据进行分析和关键字提取，进而能够获取所述新来渠道数据的数据来源、所属学科等信息，最终将新来渠道数据划分到合适的子类中，然后按照上述方法计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。
如图2所示，基于上述渠道数据分析对比方法，本发明还相应提供了一种渠道数据分析对比设备，所述渠道数据分析对比设备可以是移动终端、桌上型计算机、笔记本及服务器等计算设备。
该渠道数据分析对比设备包括处理器10、存储器20及显示器30。图2仅使出了渠道数据分析对比设备的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
所述存储器20在一些实施例中可以是所述渠道数据分析对比设备的内部存储单元，例如渠道数据分析对比设备的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述渠道数据分析对比设备的外部存储设备，例如所述渠道数据分析对比设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器20还可以既包括渠道数据分析对比设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述渠道数据分析对比设备的应用软件及各类数据，例如所述渠道数据分析对比设备的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有渠道数据分析对比程序40，该渠道数据分析对比程序可被处理器10执行，从而实现本申请各实施例的渠道数据分析对比方法。
所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述渠道数据分析对比方法等。
所述显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。所述显示器30用于显示所述渠道数据分析对比设备的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述渠道数据分析对比设备的部件10-30通过系统总线相互通信。
在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中渠道数据分析对比程序40时实现以下步骤：
对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库；
根据分类方式设定每个渠道数据库的权重，并根据各个渠道数据库的权重设定各个渠道数据库的基础评分；
设定各个渠道数据库的各个属性特征权重，采集各个渠道数据库中的各个渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据属性特征权重以及各个渠道数据库的基础评分计算出各个渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及各个渠道数据的综合分值。
在一个实施例中，所述对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库的步骤具体包括：
对科技转化服务平台上的所有渠道数据按照数据来源、所属学科、所属技术领域的顺序逐层进行分类形成若干个具有唯一标识的子类，并为每个子类建立一渠道数据库。
在一个实施例中，设定各个渠道数据库的基础评分的方法为：
将各个渠道数据库的权重乘以预设的固定总分值得到各个渠道数据库的基础评分。
在一个实施例中，所述属性特征至少包括实用性、转化难度、关键技术点以及实现成本。
在一个实施例中，渠道数据在属性特征中的评估分值的计算方法为：
m＝a*b+c，
其中，m为渠道数据在属性特征中的评估分值，a为渠道数据的属性特征的效果分值，b为渠道数据所属的渠道数据库的属性特征权重，c为渠道数据所属的渠道数据库的基础评分。
在一个实施例中，渠道数据的综合分值的计算方法为：
将渠道数据在各个属性特征中的评估分值与其对应的属性特征权重相乘后得到多个乘积后，将多个乘积相加得到渠道数据的综合分值。
在一个实施例中，当处理器10执行所述存储器20中渠道数据分析对比程序40时还实现以下步骤：
接收用户导入的新来渠道数据，对新来渠道数据进行分类并将其导入对应的渠道数据库中后，计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
在一个实施例中，所述接收用户导入的新来渠道数据，对新来渠道数据进行分类并将其导入对应的渠道数据库中后，计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值的步骤包括：
接收用户导入的新来渠道数据；
利用预设的训练模型对新来渠道数据进行训练后判断出新来渠道数据所属的子类，并将新来渠道数据导入其所属子类对应的渠道数据库中；
采集新来渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据新来渠道数据所述的渠道数据库的属性特征权重以及新来渠道数据所属的渠道数据库的基础评分计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
请参阅图3，其为本发明安装渠道数据分析对比程序的系统较佳实施例的功能模块图。在本实施例中，安装渠道数据分析对比程序的系统可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储于所述存储器20中，并由一个或多个处理器(本实施例为所述处理器10)所执行，以完成本发明。例如，在图3中，安装渠道数据分析对比程序的系统可以被分割成数据分类模块21、基础评分计算模块22和数据评估模块23。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序更适合于描述所述渠道数据分析对比程序在所述渠道数据分析对比设备中的执行过程。以下描述将具体介绍所述模块21-23的功能。
数据分类模块21，用于对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库；
基础评分计算模块22，用于根据分类方式设定每个渠道数据库的权重，并根据各个渠道数据库的权重设定各个渠道数据库的基础评分；
数据评估模块23，用于设定各个渠道数据库的各个属性特征权重，采集各个渠道数据库中的各个渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据属性特征权重以及各个渠道数据库的基础评分计算出各个渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及各个渠道数据的综合分值。
优选的，所述数据分类模块21具体用于：
对科技转化服务平台上的所有渠道数据按照数据来源、所属学科、所属技术领域的顺序逐层进行分类形成若干个具有唯一标识的子类，并为每个子类建立一渠道数据库。
优选的，设定各个渠道数据库的基础评分的方法为：
将各个渠道数据库的权重乘以预设的固定总分值得到各个渠道数据库的基础评分。
优选的，所述属性特征至少包括实用性、转化难度、关键技术点以及实现成本。
优选的，渠道数据在属性特征中的评估分值的计算方法为：
m＝a*b+c，
其中，m为渠道数据在属性特征中的评估分值，a为渠道数据的属性特征的效果分值，b为渠道数据所属的渠道数据库的属性特征权重，c为渠道数据所属的渠道数据库的基础评分。
优选的，渠道数据的综合分值的计算方法为：
将渠道数据在各个属性特征中的评估分值与其对应的属性特征权重相乘后得到多个乘积后，将多个乘积相加得到渠道数据的综合分值。
优选的，安装渠道数据分析对比程序的系统还包括：
新来渠道数据评估模块，用于接收用户导入的新来渠道数据，对新来渠道数据进行分类并将其导入对应的渠道数据库中后，计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
优选的，所述新来渠道数据评估模块具体包括：
新来数据接收单元，用于接收用户导入的新来渠道数据；
新来数据分类单元，用于利用预设的训练模型对新来渠道数据进行训练后判断出新来渠道数据所属的子类，并将新来渠道数据导入其所属子类对应的渠道数据库中；
新来数据评估单元，用于采集新来渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据新来渠道数据所述的渠道数据库的属性特征权重以及新来渠道数据所属的渠道数据库的基础评分计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
综上所述，本发明提供的渠道数据分析对比方法、设备及存储介质中，所述方法包括对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库；根据分类方式设定每个渠道数据库的权重，并根据各个渠道数据库的权重设定各个渠道数据库的基础评分；设定各个渠道数据库的各个属性特征权重，采集各个渠道数据库中的各个渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据属性特征权重以及各个渠道数据库的基础评分计算出各个渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及各个渠道数据的综合分值。本发明可以高效的对渠道数据进行分类和分析，给企业提供更好的参考标准。
当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种渠道数据分析对比方法，其特征在于，包括如下步骤：
对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库；
根据分类方式设定每个渠道数据库的权重，并根据各个渠道数据库的权重设定各个渠道数据库的基础评分；
设定各个渠道数据库的各个属性特征权重，采集各个渠道数据库中的各个渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据属性特征权重以及各个渠道数据库的基础评分计算出各个渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及各个渠道数据的综合分值。
2.根据权利要求1所述的渠道数据分析对比方法，其特征在于，所述对科技转化服务平台上的所有渠道数据进行逐层分类后形成若干个子类，并为每个子类建立一渠道数据库的步骤具体包括：
对科技转化服务平台上的所有渠道数据按照数据来源、所属学科、所属技术领域的顺序逐层进行分类形成若干个具有唯一标识的子类，并为每个子类建立一渠道数据库。
3.根据权利要求2所述的渠道数据分析对比方法，其特征在于，设定各个渠道数据库的基础评分的方法为：
将各个渠道数据库的权重乘以预设的固定总分值得到各个渠道数据库的基础评分。
4.根据权利要求3所述的渠道数据分析对比方法，其特征在于，所述属性特征至少包括实用性、转化难度、关键技术点以及实现成本。
5.根据权利要求4所述的渠道数据分析对比方法，其特征在于，渠道数据在属性特征中的评估分值的计算方法为：
m＝a*b+c，
其中，m为渠道数据在属性特征中的评估分值，a为渠道数据的属性特征的效果分值，b为渠道数据所属的渠道数据库的属性特征权重，c为渠道数据所属的渠道数据库的基础评分。
6.根据权利要求5所述的渠道数据分析对比方法，其特征在于，渠道数据的综合分值的计算方法为：
将渠道数据在各个属性特征中的评估分值与其对应的属性特征权重相乘后得到多个乘积后，将多个乘积相加得到渠道数据的综合分值。
7.根据权利要求6所述的渠道数据分析对比方法，其特征在于，还包括：
接收用户导入的新来渠道数据，对新来渠道数据进行分类并将其导入对应的渠道数据库中后，计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
8.根据权利要求7所述的渠道数据分析对比方法，其特征在于，所述接收用户导入的新来渠道数据，对新来渠道数据进行分类并将其导入对应的渠道数据库中后，计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值的步骤包括：
接收用户导入的新来渠道数据；
利用预设的训练模型对新来渠道数据进行训练后判断出新来渠道数据所属的子类，并将新来渠道数据导入其所属子类对应的渠道数据库中；
采集新来渠道数据的各个属性特征及各个属性特征的效果分值，并根据新来渠道数据所述的渠道数据库的属性特征权重以及新来渠道数据所属的渠道数据库的基础评分计算出新来渠道数据在各个属性特征中的评估分值以及新来渠道数据的综合分值。
9.一种渠道数据分析对比设备，其特征在于，包括处理器和存储器；
所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-8任意一项所述的渠道数据分析对比方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-8任意一项所述的渠道数据分析对比方法中的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911315587.4A CN110990464B (zh) | 2019-12-19 | 2019-12-19 | 一种渠道数据分析对比方法、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911315587.4A CN110990464B (zh) | 2019-12-19 | 2019-12-19 | 一种渠道数据分析对比方法、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110990464A true CN110990464A (zh) | 2020-04-10 |
| CN110990464B CN110990464B (zh) | 2024-01-12 |
Family
ID=70095862
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911315587.4A Active CN110990464B (zh) | 2019-12-19 | 2019-12-19 | 一种渠道数据分析对比方法、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110990464B (zh) |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104599062A (zh) * | 2015-01-13 | 2015-05-06 | 中国农业大学 | 一种基于分类的农业科技成果价值评估方法及系统 |
| US20150326601A1 (en) * | 2014-05-10 | 2015-11-12 | Informatica Corporation | Assessment type-variable enterprise security impact analysis |
| US20170140418A1 (en) * | 2015-11-16 | 2017-05-18 | Adobe Systems Incorporated | Value function-based estimation of multi-channel attributions |
| CN107122500A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-09-01 | 林飞宇 | 促进成果转化的科技大数据服务系统和方法 |
| JP2017182391A (ja) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | 国立大学法人徳島大学 | 産学連携に利用可能な研究情報を収集して提示する研究情報提示装置、研究情報提示システム、及び、研究情報提示方法 |
| CN108256777A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-06 | 许晓山 | 一种通用型科技成果转化可行性评估系统 |
| CN109146247A (zh) * | 2018-07-19 | 2019-01-04 | 李济宇 | 医学专利技术价格分析系统 |
| CN109583721A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-04-05 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种渠道的评估方法、装置及电子设备 |
| CN109583722A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-04-05 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种渠道数据分析系统和方法 |
| CN109983490A (zh) * | 2016-10-06 | 2019-07-05 | 邓白氏公司 | 在赢得/失去分类上进行人工智能优化的潜在客户确定的机器学习分类器和预测引擎 |
| CN110020789A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-07-16 | 合肥安知信息科技有限公司 | 一种基于移动互联网技术的科技推广服务系统 |
| CN110070254A (zh) * | 2019-02-15 | 2019-07-30 | 潍坊众索信息技术有限公司 | 基于成果转化平台的高新技术企业申报评估系统 |
| CN110377742A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-10-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 文本分类评测方法、装置、可读存储介质和计算机设备 |
| CN110490407A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-11-22 | 民乐县正和商务服务有限公司 | 一种科技创新综合服务系统 |
-
2019
- 2019-12-19 CN CN201911315587.4A patent/CN110990464B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150326601A1 (en) * | 2014-05-10 | 2015-11-12 | Informatica Corporation | Assessment type-variable enterprise security impact analysis |
| CN104599062A (zh) * | 2015-01-13 | 2015-05-06 | 中国农业大学 | 一种基于分类的农业科技成果价值评估方法及系统 |
| US20170140418A1 (en) * | 2015-11-16 | 2017-05-18 | Adobe Systems Incorporated | Value function-based estimation of multi-channel attributions |
| JP2017182391A (ja) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | 国立大学法人徳島大学 | 産学連携に利用可能な研究情報を収集して提示する研究情報提示装置、研究情報提示システム、及び、研究情報提示方法 |
| CN109983490A (zh) * | 2016-10-06 | 2019-07-05 | 邓白氏公司 | 在赢得/失去分类上进行人工智能优化的潜在客户确定的机器学习分类器和预测引擎 |
| CN107122500A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-09-01 | 林飞宇 | 促进成果转化的科技大数据服务系统和方法 |
| CN108256777A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-06 | 许晓山 | 一种通用型科技成果转化可行性评估系统 |
| CN109146247A (zh) * | 2018-07-19 | 2019-01-04 | 李济宇 | 医学专利技术价格分析系统 |
| CN109583721A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-04-05 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种渠道的评估方法、装置及电子设备 |
| CN109583722A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-04-05 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种渠道数据分析系统和方法 |
| CN110070254A (zh) * | 2019-02-15 | 2019-07-30 | 潍坊众索信息技术有限公司 | 基于成果转化平台的高新技术企业申报评估系统 |
| CN110020789A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-07-16 | 合肥安知信息科技有限公司 | 一种基于移动互联网技术的科技推广服务系统 |
| CN110490407A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-11-22 | 民乐县正和商务服务有限公司 | 一种科技创新综合服务系统 |
| CN110377742A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-10-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 文本分类评测方法、装置、可读存储介质和计算机设备 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 邹腊年;: "企业经营过程中应收账款项目评价与诊断", 国外建材科技, no. 03 * |
| 郭俊华;徐倪妮;: "中国高校科技成果转化能力评价及聚类分析", vol. 35, no. 12 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110990464B (zh) | 2024-01-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10311111B2 (en) | Search method and apparatus and storage medium | |
| CN111428458A (zh) | 通用报表生成方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN111310052A (zh) | 用户画像构建方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN110781381B (zh) | 基于神经网络的数据验证方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN107644106B (zh) | 自动挖掘业务中间人的方法、终端设备及存储介质 | |
| CN114138784B (zh) | 基于存储库的信息溯源方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN111210321B (zh) | 一种基于合同管理的风险预警方法及系统 | |
| CN117390933B (zh) | 用于润滑油制备下的工艺数据追溯方法及系统 | |
| CN104573074A (zh) | 基于医院数据的高速计算分析方法 | |
| CN111078744A (zh) | 一种预对接和引导科技需求的方法、设备及存储介质 | |
| CN111241066B (zh) | 平台数据库自动化运维方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN110990464A (zh) | 一种渠道数据分析对比方法、设备及存储介质 | |
| CN116703520A (zh) | 基于改进K-means算法的产品推荐方法及其相关设备 | |
| CN116010662A (zh) | 一种能源消费-碳排放查询系统的构建方法、装置及介质 | |
| CN111784042A (zh) | 一种用电节点安全风险预测方法、装置及存储介质 | |
| CN115098534A (zh) | 基于索引权重提升的数据查询方法、装置、设备及介质 | |
| CN112084408A (zh) | 名单数据筛选方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN111383050A (zh) | 产品数据整合及分析方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN112465282A (zh) | 一种针对企业重大决策的计算机模拟方法及系统 | |
| CN116364223B (zh) | 特征处理方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN116364309B (zh) | 一种基于神经网络的临床试验风险评估方法及系统 | |
| CN109828983A (zh) | Pg数据库处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116340864B (zh) | 一种模型漂移检测方法、装置、设备及其存储介质 | |
| CN114912818B (zh) | 资产指标分析方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113807816A (zh) | 一种项目建设方案查重方法、装置、存储介质及电子设备 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |