CN111415081A - 企业数据处理方法及装置 - Google Patents

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CN111415081A CN202010188789.3A CN202010188789A CN111415081A CN 111415081 A CN111415081 A CN 111415081A CN 202010188789 A CN202010188789 A CN 202010188789A CN 111415081 A CN111415081 A CN 111415081A
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Abstract

本发明公开了一种企业数据处理方法及装置。其中,该方法包括:接收多个企业的多个不同指标的数据;从多个企业中,选取优秀企业;根据优秀企业的多个不同指标的数据,确定企业的指标的基础指数;根据优秀企业在不同的企业成立的历史年份的多个不同指标的数据,确定企业在各个历史年份的各个指标的增长指数;根据多个企业的基础指数和增长指数对多个企业进行操作。本发明解决了相关技术中的企业数据处理方式,没有结合优秀企业的数据特征,无法明确自身企业在行业中的情况的技术问题。

Description

企业数据处理方法及装置
技术领域
本发明涉及数据处理领域,具体而言,涉及一种企业数据处理方法及装置。
背景技术
相关技术中,通常对企业进行评估都是通过企业的一些指标进行评估,或者采用对指标进行权重的方式,确定评估方式的综合结果,以该综合结果来对企业进行评估。需要说明的是,相关技术中只对历史数据进行运算和处理,只能说明该企业的历史情况,指示对自身的数据进行处理,然后进行比较,只能确定比较的双方的情况,无法明确自身企业在行业中的具体情况。
针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种企业数据处理方法及装置,以至少解决相关技术中的企业数据处理方式,没有结合优秀企业的数据特征,无法明确自身企业在行业中的情况的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种企业数据处理方法,包括:接收多个企业的多个不同指标的数据;对多个所述企业按照行业领域进行分类,选取每个行业领域的优秀企业,其中,多个所述优秀企业包括所述行业领域不同发展阶段的优秀企业;根据所述行业领域的多个所述优秀企业的指标,确定所述优秀企业对应的多个所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数,其中,所述指标为所述优秀企业在所述行业领域的所述发展阶段内的特征指标;根据所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数,确定待评价企业在对应的行业领域的发展阶段的指标的增长指数;根据多个所述企业的所述基础指数和所述增长指数对多个所述企业进行筛选处理。
可选的,对多个所述企业按照行业领域进行分类,选取每个行业领域的优秀企业包括:根据所述企业的活跃度,从多个所述企业中确定所述优秀企业的待选企业;在所述企业的活跃度不低于预设活跃度阈值的情况下,确定所述企业为所述待选企业;从所述待选企业中选取优秀企业。
可选的,从所述待选企业中选取优秀企业包括:根据公开的权威榜单,从多个不同角度确定多个企业榜单;将出现在多个所述企业榜单中任意一个企业榜单的待选企业,确定为所述优秀企业。
可选的,将出现在多个所述企业榜单中任意一个企业榜单的待选企业,确定为所述优秀企业之后包括:获取所述优秀企业的企业全数据;对所述企业全数据进行分类,对相同类别的指标数据,执行根据所述行业领域的多个所述优秀企业的指标,确定所述优秀企业对应的多个所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数的步骤。
可选的,根据所述行业领域的多个所述优秀企业的指标,确定所述优秀企业对应的多个所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数包括:将多个所述优秀企业按照多个所述指标,在每个行业领域中按发展阶段分别进行排名,确定每个行业领域,每个发展阶段的优秀企业的多个所述指标的上下限;根据多个所述指标的上下限,确定所述发展阶段的多个所述指标的基础指数。
可选的,根据多个不同的所述行业领域的多个不同所述发展阶段内的基础指数,确定待评价企业在对应的行业领域的发展阶段的指标的增长指数包括:确定所述待评价企业在各个历史发展阶段中,多个所述指标的数值;将所述待评价企业按照多个所述指标的数值相对基础指数计算各自的增长量;根据所述指标的增长量,确定所述待评价企业所述指标的增长指数。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种企业数据处理装置,包括:接收模块,用于接收多个企业的多个不同指标的数据;选取模块,用于对多个所述企业按照行业领域进行分类,选取每个行业领域的优秀企业,其中,多个所述优秀企业包括所述行业领域不同发展阶段的优秀企业;第一确定模块,用于根据所述行业领域的多个所述优秀企业的指标,确定所述优秀企业对应的多个所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数,其中,所述指标为所述优秀企业在所述行业领域的所述发展阶段内的特征指标;第二确定模块,用于根据所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数,确定待评价企业在对应的行业领域的发展阶段的指标的增长指数;操作模块,用于根据多个所述企业的所述基础指数和所述增长指数对多个所述企业进行筛选处理。
可选的,所述选取模块包括:确定单元,用于根据所述企业的活跃度,从多个所述企业中确定所述优秀企业的待选企业;在所述企业的活跃度不低于预设活跃度阈值的情况下,确定所述企业为所述待选企业;选取单元,用于从所述待选企业中选取优秀企业。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的方法。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种处理器,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行上述中任意一项所述的方法。
在本发明实施例中,采用接收多个企业的多个不同指标的数据;从多个企业中,选取优秀企业;根据优秀企业的多个不同指标的数据,确定企业的指标的基础指数;根据优秀企业在不同的企业成立的历史年份的多个不同指标的数据,确定企业在各个历史年份的各个指标的增长指数;根据多个企业的基础指数和增长指数对多个企业进行操作的方式,通过对优秀企业的基础指数和增长指数进行确定,通过基础指数和增长指数对多个企业的企业数据进行操作,达到了通过优秀企业对企业数据进行操作的目的,从而实现了明确企业数据与行业优秀企业的情况的技术效果,进而解决了相关技术中的企业数据处理方式,没有结合优秀企业的数据特征,无法明确自身企业在行业中的情况的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的一种企业数据处理方法的流程图;
图2是根据本发明实施方式的数据分析的流程图;
图3是根据本发明实施方式的用优势样本对企业进行划分的方法的流程图;
图4是根据本发明实施方式的企业特征数据提取的流程图;
图5是根据本发明实施方式的轮抽法确定指标范围的流程图;
图6是根据本发明实施例的一种企业数据处理装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,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前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例,提供了一种企业数据处理方法的方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种企业数据处理方法的流程图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤S102,接收多个企业的多个不同指标的数据;
步骤S104,对多个企业按照行业领域进行分类,选取每个行业领域的优秀企业,其中,多个优秀企业包括行业领域不同发展阶段的优秀企业;
步骤S106,根据行业领域的多个优秀企业的指标,确定优秀企业对应的多个指标在多个不同发展阶段内的基础指数,其中,指标为优秀企业在行业领域的发展阶段内的特征指标;
步骤S108,根据指标在多个不同发展阶段内的基础指数,确定待评价企业在对应的行业领域的发展阶段的指标的增长指数;
步骤S110,根据多个企业的基础指数和增长指数对多个企业进行操作。
通过上述步骤,采用接收多个企业的多个不同指标的数据;从多个企业中,选取优秀企业;根据优秀企业的多个不同指标的数据,确定企业的指标的基础指数;根据优秀企业在不同的企业成立的历史年份的多个不同指标的数据,确定企业在各个历史年份的各个指标的增长指数;根据多个企业的基础指数和增长指数对多个企业进行操作的方式,通过对优秀企业的基础指数和增长指数进行确定,通过基础指数和增长指数对多个企业的企业数据进行操作,达到了通过优秀企业对企业数据进行操作的目的,从而实现了明确企业数据与行业优秀企业的情况的技术效果,进而解决了相关技术中的企业数据处理方式,没有结合优秀企业的数据特征,无法明确自身企业在行业中的情况的技术问题。
上述指标可以是,企业的营业额,生产力,营业范围,员工数量,员工待遇,网站流量等各方面的各类数据,以及各类数据的增长率。上述多个企业的多个不同指标的数据,通常量比较大,每个企业对应的自己企业的多个指标的数据,不同企业之间,多个指标可以相同也可以不同,数量可以多也可以少。
上述优秀企业可以认定为行业中能力高,潜力较大的企业。上述优秀企业的指标,可疑从一定程度上体现行业标准,例如,在行业中,行业前十的年营业额的平均数为1000万,则你那营业额达到800万的企业有可能就是优秀企业,其能力较高,潜力较大。
在本申请中,通过上述优秀企业的基础指数和增长指数对优秀企业的标准进行描述,上述基础指数,可以是指该企业的各个指标相比于优秀企业的对应的指标的水平。上述增长指数,可以是指该企业的各个指标的增长量,相比于优秀企业的对应的指标的增长量的水平。可以体现出该企业的企业数据与优秀企业的数据的相关程度。
上述根据多个企业的基础指数和增长指数对多个企业进行操作,可以是根据增长指数,确定待评价企业的潜力指数。根据增长指数,确定待评价企业的潜力指数包括:确定多个指标的权重,其中,多个指标至少包括下列之一:经营年限、技术储备评分、管理人员创业经历评分、融资金额;根据企业潜力计算公式确定待评价企业的潜力指数,其中,潜力指数的计算公式为:
Figure BDA0002415112130000051
其中,St为待评价企业的潜力指数,m为待评价企业已经经历的发展阶段数量,pj为第j个指标的权重,
Figure BDA0002415112130000052
为待评价企业在第d个发展阶段第j个指标的增长指数。
可选的,对多个企业按照行业领域进行分类,选取每个行业领域的优秀企业包括:根据企业的活跃度,从多个企业中确定优秀企业的待选企业;在企业的活跃度不低于预设活跃度阈值的情况下,确定企业为待选企业;从待选企业中选取优秀企业。
上述企业的活跃度可以以企业数据的活跃度来标定,也即是企业数据的活跃度越高,认为该企业的活跃度越高,企业数据的活跃度越低,认为该企业的活跃度越低。由于企业活跃度低,从侧面反映了该企业的发展情况较差,而且,企业数据活跃度低,采集到的企业数据越难以反映企业真实的发展情况,因此在本实施例中,通过企业数据活跃度对企业数据进行筛选,直接将企业数据活跃度低的企业认定为发展较差企业,确定其企业潜力差,不会是行业内的优秀企业,只有企业数据的活跃度较高,也即是企业数据活跃度达到预定活跃度阈值的情况下,才有可能是行业内的优秀企业。对上述多个企业的多个数据进行初步筛选,减少数据分析的压力,减少运算资源浪费。从而使潜力计算更高效准确。
可选的,从待选企业中选取优秀企业包括:根据公开的权威榜单,从多个不同角度确定多个企业榜单;将出现在多个企业榜单中任意一个企业榜单的待选企业,确定为优秀企业。
上述权威榜单,须由权威机构发出,以保证数据准确性。上述权威机构可以是国家机关,国际组织等。上述权威榜单可以是福布斯榜单,国家工信部榜单,等,上述权威榜单还可以是金种子名单,瞪羚企业名单,独角兽企业名单等。在不同的榜单上出现的高活跃度企业,可以认定为优秀企业,对于多个榜单重复的高活跃度企业,只认定该企业为优秀企业,优秀企业之间不产生强弱等级之分。
可选的,将出现在多个企业榜单中任意一个企业榜单的待选企业,确定为优秀企业之后包括:获取优秀企业的企业全数据;对企业全数据进行分类,对相同类别的指标数据,执行根据行业领域的多个优秀企业的指标,确定优秀企业对应的多个指标在多个不同发展阶段内的基础指数的步骤。
上述确定优秀企业的多个指标的基础指数,和根据优秀企业的不同的公司成立的历史年份的基础指数,确定优秀企业各个历史年份的指标的增长指数,都是基于上述优秀企业的企业数据来确定的。具体的,上述将出现在多个企业榜单中任意企业榜单的待选企业,确定为优秀企业之后,确定优秀企业的多个指标的基础指数,和根据优秀企业的不同的公司成立的历史年份的基础指数之前,可以包括:获取优秀企业的企业全数据;对企业全数据进行分类,对相同类别的指标数据,执行根据优秀企业的多个指标,确定指标的基础指数的步骤。避免不同类别的数据同步分析,导致准确性下降的问题。上述指标可以是,企业的营业额,生产力,营业范围,员工数量,员工待遇,网站流量等各方面的各类数据,以及各类数据的增长率。
可选的,根据行业领域的多个优秀企业的指标,确定优秀企业对应的多个指标在多个不同发展阶段内的基础指数包括:将多个优秀企业按照多个指标,在每个行业领域中按发展阶段分别进行排名,确定每个行业领域,每个发展阶段的优秀企业的多个指标的上下限;根据多个指标的上下限,确定发展阶段的多个指标的基础指数。
将优秀企业按照多个指标,分别进行排名,确定企业的多个指标的上下限;确定优秀企业的多个维度的权重,其中,维度至少包括下列之一:行业,企业成立的历史年份;根据指标的上下限,和维度的权重,确定企业的指标的基础指数。上述根据优秀企业按照多个指标,分别进行排名,确定优秀企业的多个指标的上下限可以通过轮抽法,将各个指标的数值按大小排序,一个指标排完后,保留结果,另一个指标开始重新排序,排序完毕后,保留结果。这样依次进行,直至所有指标都遍历完。得到该优秀企业各个指标的上下限。上述轮抽法的具体步骤如下:确定优秀企业名单,以及优秀企业的各项指标数据;然后对企业数据第k个指标进行降序排序,其中,上述k用于标识不同的多个指标,对不同的指标进行区别,并不是对所有的指标进行排序,然后逐个按照顺序进行处理;把处理过后的第k个指标放入空表中,直到k个指标均处理完成,存在空表中;根据该表得到各个指标的范围,包括指标上限和指标下限。
上述根据多个指标的上下限,和维度的权重,确定指标的基础指数包括:根据基础指数计算公式确定基础指数,其中,基础指数公式为:
Figure BDA0002415112130000071
其中,从第j个指标分析优秀企业基础指数,
Figure BDA0002415112130000072
表示第i个优秀企业在第d个发展阶段第j个指标上的数值;
Figure BDA0002415112130000073
表示在第d个发展阶段所述指标的下限,
Figure BDA0002415112130000074
表示在第d个发展阶段所述指标的上限,n表示优秀企业的数量。
上述j用于标识不同的多个维度,对不同的维度进行区别,并不是对所有的维度进行排序,然后逐个按照顺序进行处理。上述i用于标识不同的多个企业,对不同的企业进行区别,并不是对所有的企业进行排序,然后逐个按照顺序进行处理。
可选的,据多个不同的行业领域的多个不同发展阶段内的基础指数,确定待评价企业在对应的行业领域的发展阶段的指标的增长指数包括:确定待评价企业在各个历史发展阶段中,多个指标的数值;将待评价企业按照多个指标的数值相对基础指数计算各自的增长量;根据指标的增长量,确定待评价企业指标的增长指数。
确定优秀企业在各个历史年份中,多个指标各自分别的增长量;将优秀企业分别按照各个指标的增长量进行排名,确定优秀企业的各个指标的增长量的上下限;根据指标的增长量的上下限,以及维度的权重,确定企业的指标的增长指数。
根据指标的增长量的上下限,以及维度的权重,确定指标的增长指数包括:根据增长指数计算公式确定增长指数,其中,增长指数公式为:
Figure BDA0002415112130000075
其中,从第i个待评价企业第j个指标分析待评价企业的增长指数,d为所述指标对应的第i个待评价企业的第d个发展阶段,
Figure BDA0002415112130000076
表示第i个待评价企业在第j个指标上在第d个发展阶段的数值,
Figure BDA0002415112130000077
在第d个发展阶段所述指标的上限为所述指标优秀企业在第d个发展阶段的指标上限,
Figure BDA0002415112130000078
在第d个发展阶段所述指标的下限为所述指标优秀企业在第d个发展阶段的指标下限,
Figure BDA0002415112130000079
为第j个指标在第d个发展阶段的基础指数。
还可以根据基础指数和增长指数,确定待评价企业的潜力指数,根据潜力指数对企业进行操作。具体的,根据基础指数和增长指数,确定待评价企业的潜力指数包括:根据企业潜力计算公式确定待评价企业的潜力指数,其中,潜力指数的计算公式为:
Figure BDA0002415112130000081
其中,St为待评价企业的潜力指数,m为待评价企业已经经历的发展阶段数量,pj为第j个指标的权重,
Figure BDA0002415112130000082
为待评价企业在第d个发展阶段第j个指标的增长指数。
可选的,根据多个企业的基础指数和增长指数对多个企业进行操作包括:根据邻近算法KNN算法对企业成立的历史时间不同的多个企业,进行筛选。在上述根据基础指数和增长指数,确定待评价企业的潜力指数之前,基础指数和增长指数对多个企业进行操作包括:根据邻近算法KNN(k-Nearest Neighbor)算法对企业成立的历史时间不同的多个企业,进行筛选,筛选出与优秀企业的企业数据邻近的企业,作为具有潜力的企业,然后对上述具有潜力的企业按照上述潜力计算公式确定其具体的潜力指数,根据潜力指数对上述潜力企业进行排序,或者筛选等操作。
需要说明的是,本实施例还提供了一种可选的实施方式,下面对该实施方式进行详细说明。
本实施方式适用于大数据技术领域,通过使用企业大数据挖掘方法,提炼出优秀企业的特征、成长步伐,再从海量企业中,挖掘出具有类似特征的企业,进而对企业成长潜力进行打分,排列出优劣。具体包括以下关键点:
1.企业行业划分:不同行业的企业可能会有不同的发展路径和发展特征,在分析企业数据前,会根据企业所属行业,将企业划分为不同的类别,让企业能按照不同的行业进行分析。
2.优秀企业提炼特征:从各类企业排名榜单中筛选出优秀企业名单,然后根据名单中的企业,检索出这些企业对应指标的数值,对这些企业指标按照他们的成长阶段进行分类,之后对这些企业各阶段的数据进行轮抽中和法计算出优秀企业各指标的基准数值。
3.指标发展差值:计算出待评价企业每个阶段指标数值相对于基准数值的增长和减小的速度,之后利用不同阶段间每个指标发展速度的差值作为之后使用的样例数据。
4.指标权重定制:一般指标权重根据样本分析得到,但是在本模型中,指标权重的取得除了样本分析外,加入了行业发展情况的分析。
5.企业评价分数算法:利用常规的模型算法能挖掘出一批特征明显不同的企业名单,但是并不能说明每个企业优劣是多少,所以需要对每个企业建立评分算法进行评分,最后按照评分大小进行排列。此处难点主要为公式的设置,以及数据计算方法。
图2是根据本发明实施方式的数据分析的流程图,如图2所示,相关技术中评价一个企业发展潜力主要依靠其产品市场占有率和财务指标,这种情况需要针对单个企业进行精准的数据获取和分析,无法进行大批量、可量化的评价。稍有对企业发展可能性进行评估的算法,多是针对企业风险或信用度这种防御性评估,鲜少有本实施方式这种针对发展潜力的评价体系与方法。大致步骤如下:
1.对不同行业的精准分析:不同行业有各自的发展路径和发展特征,不仅发展方式会存在不同,评估的方式也会有所不同。从不同的行业中筛选出代表企业,提取出他们的总体特征数值。再从不同发展阶段的特征数值中,计算出该行业标杆企业的基准数值,根据这个特征数值,作为挖掘企业、评价企业发展潜力的依据和基准。
2.对企业流程化、系统化评估:按传统方法,评价一个企业的发展潜力,都是根据他们各自的经营情况、盈利能力、产品前景,但是这种评价方式有其自身的缺点。其一、这种评价方式比较单一,对于一些处于初创期,没有良好财务数据的企业,不能直观评价出他们的发展潜力;其二,这种评价方法需要针对性分析,不能对大量的企业进行分析。针对这种情况,我们建立一个能量化衡量企业的模型,得到每一个企业未来发展能力的得分,为区域政府、投资机构提供决策支持,对企业做一个全面的发展潜力的价值评估。
3.具体量化的评价分数:针对处于初创期,还在成长的企业,会对这些企业做一个全面的评估,这个评价分数中包含了企业特征、技术储备、人脉资源、融资情况等信息,通过分数能评价出一个企业的发展潜力。
图3是根据本发明实施方式的用优势样本对企业指标进行评分的方法的流程图,如图3所示,具体详细的步骤如下:
数据采集是指收集企业多方位的全景数据,指的是能够描绘企业成长轨迹的各类特征描述数据。从全国企业登记数据库、法人数据库、中国专利数据库、商标数据库、计算机软件著作权数据库、招投标交易数据库、资质许可信息数据库、荣誉数据库、人才招聘数据库、负面信息数据库等数据库中抽取数据提取企业基本信息。对企业发展潜力进行量化评估的指标可以如表1所示,表1为对企业发展潜力进行量化评估的指标体系表。
表1对企业发展潜力进行量化评估的指标体系表
Figure BDA0002415112130000101
从社会公开数据中筛选出类似独角兽、金种子等各类企业榜单,筛选出优质样本企业,打上优秀企业的标签,并在企业全景数据中找出对应数据。
根据社会公开数据,选取优秀企业作为数据样例。优秀企业来源榜单:
可以是企业初期的优质企业榜单,例如金种子、瞪羚企业、福布斯中国最具潜力企业榜、最具创新力企业榜;
可以是按行业划分的企业榜单,例如工信部冠军企业榜单、互联网百强、各行业领域评选的优秀企业;
可以是按企业自身实力出具的企业榜单,例如独角兽企业名单、世界五百强旗下科技型子公司、军工企业背景公司等。
按照优秀企业的行业和发展阶段,确定各企业各发展阶段的基础指数,利用待评价企业相对于基础指数的差值计算增长指数,利用增长指数计算待评价企业的潜力指数。
图4是根据本发明实施方式的企业特征数据提取的流程图,如图4所示,对所有优秀企业进行分类,按照企业登记的行业门类和企业主营业务方向对优秀企业进行行业领域分类。
对优秀企业样本按企业发展阶段(企业年龄)进行划分。
提取各发展阶段的特征数值,形成基准值。
对待评价企业按照上述方式进行分类、划分发展阶段,将待评价企业各发展阶段的特征数值与基准值进行比较,得到差值。
依据差值,计算出待评价企业的潜力指数数值。
图5是根据本发明实施方式的轮抽法确定指标范围的流程图,如图5所示,使用轮抽法,将各个指标的数值按大小排序,一个指标排完后,保留结果,另一个指标开始重新排序,排序完毕后,保留结果。这样依次进行,直至所有指标都遍历完。得到该行业优秀企业各个指标的上下限。之后再利用优秀企业发展阶段得出优秀企业在各个发展阶段的各种数值。
依据企业成立年份来进行划分,得出各个行业企业在各个年龄段的时候各个指标的特征数值,然后按年龄段计算特征发展差值。
计算指标评分,对待评价企业进行评分,之后排序。计算公式如下:
基本情况评价公式:根据各指标数值及指标权重计算企业潜力指数,假设企业数量为M;从第j个指标分析企业基础指数;
Figure BDA0002415112130000111
表示第i优秀企业在第d个发展阶段第j个指标上的数值;
Figure BDA0002415112130000112
表示在第d个发展阶段所述指标的下限,
Figure BDA0002415112130000113
表示在第d个发展阶段所述指标的上限;企业基础指数
Figure BDA0002415112130000114
计算公式:
Figure BDA0002415112130000115
从第j个指标分析待评价企业的增长指数,d为所述指标对应的第i个待评价企业的第d个发展阶段,
Figure BDA0002415112130000116
表示第i个待评价企业在第j个指标上在第d个发展阶段的数值,
Figure BDA0002415112130000117
为所述指标优秀企业在第d个发展阶段的指标上限,
Figure BDA0002415112130000118
为所述指标优秀企业在第d个发展阶段的指标下限;
企业增长指数
Figure BDA0002415112130000119
计算公式:
Figure BDA00024151121300001110
企业潜力指数计算公式:
Figure BDA00024151121300001111
图6是根据本发明实施例的一种企业数据处理装置的示意图,如图6所示,根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种企业数据处理装置,包括:接收模块602,选取模块604,第一确定模块606,第二确定模块608和操作模块610。
接收模块602,用于接收多个企业的多个不同指标的数据;选取模块604,与上述接收模块602相连,用于对多个企业按照行业领域进行分类,选取每个行业领域的优秀企业,其中,多个优秀企业包括行业领域不同发展阶段的优秀企业;第一确定模块606,与上述选取模块604相连,用于根据行业领域的多个优秀企业的指标,确定优秀企业对应的多个指标在多个不同发展阶段内的基础指数,其中,指标为优秀企业在行业领域的发展阶段内的特征指标;第二确定模块608,与上述第一确定模块606相连,用于根据指标在多个不同发展阶段内的基础指数,确定待评价企业在对应的行业领域的发展阶段的指标的增长指数;操作模块610,与上述第二确定模块608相连,用于根据多个企业的基础指数和增长指数对多个企业进行筛选处理。
通过上述装置,采用接收模块602接收多个企业的多个不同指标的数据;选取模块604从多个企业中,选取优秀企业;第一确定模块606根据优秀企业的多个不同指标的数据,确定企业的指标的基础指数;第二确定模块608根据优秀企业在不同的企业成立的历史年份的多个不同指标的数据,确定企业在各个历史年份的各个指标的增长指数;操作模块610根据多个企业的基础指数和增长指数对多个企业进行操作的方式,通过对优秀企业的基础指数和增长指数进行确定,通过基础指数和增长指数对多个企业的企业数据进行操作,达到了通过优秀企业对企业数据进行操作的目的,从而实现了明确企业数据与行业优秀企业的情况的技术效果,进而解决了相关技术中的企业数据处理方式,没有结合优秀企业的数据特征,无法明确自身企业在行业中的情况的技术问题。
可选的,选取模块包括:确定单元,用于根据企业的活跃度,从多个企业中确定优秀企业的待选企业;在企业的活跃度不低于预设活跃度阈值的情况下,确定企业为待选企业;选取单元,用于从待选企业中选取优秀企业。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述中任意一项的方法。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种处理器,处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行上述中任意一项的方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种企业数据处理方法,其特征在于,包括:
接收多个企业的多个不同指标的数据;
对多个所述企业按照行业领域进行分类,选取每个行业领域的优秀企业,其中,多个所述优秀企业包括所述行业领域不同发展阶段的优秀企业;
根据所述行业领域的多个所述优秀企业的指标,确定所述优秀企业对应的多个所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数,其中,所述指标为所述优秀企业在所述行业领域的所述发展阶段内的特征指标;
根据所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数,确定待评价企业在对应的行业领域的发展阶段的指标的增长指数;
根据多个所述企业的所述基础指数和所述增长指数对多个所述企业进行筛选处理。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对多个所述企业按照行业领域进行分类,选取每个行业领域的优秀企业包括:
根据所述企业的活跃度,从多个所述企业中确定所述优秀企业的待选企业;
在所述企业的活跃度不低于预设活跃度阈值的情况下,确定所述企业为所述待选企业;
从所述待选企业中选取优秀企业。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,从所述待选企业中选取优秀企业包括:
根据公开的权威榜单,从多个不同角度确定多个企业榜单;
将出现在多个所述企业榜单中任意一个企业榜单的待选企业,确定为所述优秀企业。
4.根据权利要求3中所述的方法,其特征在于,将出现在多个所述企业榜单中任意一个企业榜单的待选企业,确定为所述优秀企业之后包括:
获取所述优秀企业的企业全数据;
对所述企业全数据进行分类,对相同类别的指标数据,执行根据所述行业领域的多个所述优秀企业的指标,确定所述优秀企业对应的多个所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数的步骤。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述行业领域的多个所述优秀企业的指标,确定所述优秀企业对应的多个所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数包括:
将多个所述优秀企业按照多个所述指标,在每个行业领域中按发展阶段分别进行排名,确定每个行业领域,每个发展阶段的优秀企业的多个所述指标的上下限;
根据多个所述指标的上下限,确定所述发展阶段的多个所述指标的基础指数。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据多个不同的所述行业领域的多个不同所述发展阶段内的基础指数,确定待评价企业在对应的行业领域的发展阶段的指标的增长指数包括:
确定所述待评价企业在各个历史发展阶段中,多个所述指标的数值;
将所述待评价企业按照多个所述指标的数值相对基础指数计算各自的增长量;
根据所述指标的增长量,确定所述待评价企业所述指标的增长指数。
7.一种企业数据处理装置,其特征在于,包括:
接收模块,用于接收多个企业的多个不同指标的数据;
选取模块,用于对多个所述企业按照行业领域进行分类,选取每个行业领域的优秀企业,其中,多个所述优秀企业包括所述行业领域不同发展阶段的优秀企业;
第一确定模块,用于根据所述行业领域的多个所述优秀企业的指标,确定所述优秀企业对应的多个所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数,其中,所述指标为所述优秀企业在所述行业领域的所述发展阶段内的特征指标;
第二确定模块,用于根据所述指标在多个不同所述发展阶段内的基础指数,确定待评价企业在对应的行业领域的发展阶段的指标的增长指数;
操作模块,用于根据多个所述企业的所述基础指数和所述增长指数对多个所述企业进行筛选处理。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述选取模块包括:
确定单元,用于根据所述企业的活跃度,从多个所述企业中确定所述优秀企业的待选企业;在所述企业的活跃度不低于预设活跃度阈值的情况下,确定所述企业为所述待选企业;
选取单元,用于从所述待选企业中选取优秀企业。
9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述的方法。
10.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112015801A (zh) * 2020-08-14 2020-12-01 四川云恒数联科技有限公司 一种基于大数据挖掘的企业活跃度分析方法
CN113127539A (zh) * 2021-04-22 2021-07-16 中国科学院青海盐湖研究所 一种基于大数据分析和特征识别的区域性产业数据库处理方法

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