CN111949852A - 一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法及系统 - Google Patents

一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法，该方法采用网络爬虫模块在各网络基站上爬取目标宏观经济参数；基于类间区分度的属性约简算法实现目标宏观经济参数的预处理；基于Hadoop运行预设的宏观经济参数分类器和/宏观经济参数分类算法实现宏观经济参数的分类，得到目标宏观经济参数集；根据宏观经济参数的分类结果，基于Hadoop运行预设的特征参数提取模型和/特征参数提取算法实现目标宏观经济参数集的特征参数的提取；基于Hadoop运行预设的宏观经济分析模型和/宏观经济分析算法根据所述特征参数实现目标宏观经济参数集的评估，输出对应的评估结果。本发明能够对复杂的宏观经济进行更加准确和可信度更高的分析。

Description

一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法及系统
技术领域
本发明涉及大数据分析领域，具体涉及一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法及系统。
背景技术
在互联网时代，大数据已经应用到社会经济与生活中的多领域。随着电子商务、互联网金融、社交网络等的飞速发展，人们在互联网上购物、交流、搜索、浏览的各种行为所产生的数据量越来越大。在大数据时代的背景下，借助大数据进行宏观经济分析就成为了促进经济社会发展的重要工具和手段之一。
目前，传统的宏观经济分析方式普遍存在以下缺陷：
（1）传統的经济分析方式主要是以抽样统计为基础，通过把样本看作整体来进行分析，然而这样假设的分析会有一定的误差存在。
（2）传统的经济分析方式是以分析事物的因果关系为中心，然而由于经济变量的因果关系往往难以检验或者受到较多的其他变量的影响，经济分析往往会耗费大量的时间、精力，且结论并不一定准确。
（3）传统的经济分析方式过于依赖各种部门发布的统计数据，因此无法及时的获得宏观经济发展数据，在宏观经济分析上存在滞后性，对于宏观经济形势的预测是不利的。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法及系统，能够对复杂的宏观经济进行更加准确和可信度更高的分析，将纷繁多样的海量数据转换成具有信息和商业价值的可用数据。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法，包括如下步骤：
S1、采用网络爬虫模块基于预设的数据爬取模型在各网络基站上爬取目标宏观经济参数；
S2、基于类间区分度的属性约简算法实现目标宏观经济参数的预处理；
S3、基于Hadoop运行预设的宏观经济参数分类器和/宏观经济参数分类算法实现宏观经济参数的分类，得到目标宏观经济参数集；
S4、根据宏观经济参数的分类结果，基于Hadoop运行预设的特征参数提取模型和/特征参数提取算法实现目标宏观经济参数集的特征参数的提取；
S5、基于Hadoop运行预设的宏观经济分析模型和/宏观经济分析算法根据所述特征参数实现目标宏观经济参数集的评估，输出对应的评估结果。
进一步地，所述步骤S1中，每一个网络爬虫模块配置一个数据爬取模型，每一个数据爬取模型均配置不同的数据爬取规则，且每一个数据爬取模型内均配置一身份标记模块，用于实现宏观经济参数来源地址的标记，每一个宏观经济参数来源地址配置唯一的标记符号。
进一步地，所述宏观经济参数分类器采用LSTM-Attention分类器，宏观经济参数分类算法采用LSTM-Attention分类算法。
进一步地，还包括基于Hadoop运行预设的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法根据所述目标宏观经济参数集的评估结果实现目标宏观经济参数集的预测分析，输出对应的预测分析结果的步骤。
进一步地，还包括以EXCEL表格的形式实现目标宏观经济参数集的评估结果和预测分析结果统计的步骤，每一条汇总结果记录均包括源目标宏观经济参数集的访问超链接、对应的宏观经济分析模型/宏观经济分析算法及对应的评估结果、对应的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法及对应的预测分析的结果。
本发明还提供了一种基于互联网大数据的宏观经济分析系统，包括：
网络爬虫模块，用于基于预设的数据爬取模型在各网络基站上爬取目标宏观经济参数；
数据约简模块，用于基于类间区分度的属性约简算法实现目标宏观经济参数的预处理；
参数集构建模块，用于基于Hadoop运行预设的宏观经济参数分类器和/宏观经济参数分类算法实现宏观经济参数的分类，获取目标宏观经济参数集；
特征提取模块，用于根据宏观经济参数的分类结果，基于Hadoop运行预设的特征参数提取模型和/特征参数提取算法实现目标宏观经济参数集的特征参数的提取；
综合评估模块，用于基于Hadoop运行预设的宏观经济分析模型和/宏观经济分析算法根据所述特征参数实现目标宏观经济参数集的评估，输出对应的评估结果。
进一步地，还包括：
预测分析模块，用于基于Hadoop运行预设的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法根据所述目标宏观经济参数集的评估结果实现目标宏观经济参数集的预测分析，输出对应的预测分析结果。
进一步地，还包括：
统计模块，用于以EXCEL表格的形式实现目标宏观经济参数集的评估结果、预测分析结果的统计，每一条汇总记录均包括源目标宏观经济参数集的访问超链接、对应的宏观经济分析模型/宏观经济分析算法及对应的评估结果、对应的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法及对应的预测分析的结果。
本发明具有以下有益效果：
1）通过互联网技术，追踪并快速收集和分析主要的宏观经济数据以及即时传播的非结构化数据，从而使宏观经济分析的时效性得到提高，为经济活动参与者争取到更多的决策时间。
2）可以将样本统计转化为总体普查，大幅度增加变量数，挖掘分析数据的相关性，提高分析的及时性，从而正确预测和预警宏观经济发展趋势，帮助决策者制定正确的经济政策。
3）能够对复杂的宏观经济进行更加准确和可信度更高的分析，将纷繁多样的海量数据转换成具有信息和商业价值的可用数据。
附图说明
图1为本发明实施例1一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法的流程图。
图2为本发明实施例2一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法的流程图。
图3为本发明实施例3一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法的流程图。
图4为本发明实施例4一种基于互联网大数据的宏观经济分析系统的系统框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法，包括如下步骤：
S1、采用网络爬虫模块基于预设的数据爬取模型在各网络基站上爬取目标宏观经济参数；
S2、基于类间区分度的属性约简算法实现目标宏观经济参数的预处理；
S3、基于Hadoop运行预设的宏观经济参数分类器和/宏观经济参数分类算法实现宏观经济参数的分类，得到目标宏观经济参数集；
S4、根据宏观经济参数的分类结果，基于Hadoop运行预设的特征参数提取模型和/特征参数提取算法实现目标宏观经济参数集的特征参数的提取；
S5、基于Hadoop运行预设的宏观经济分析模型和/宏观经济分析算法根据所述特征参数实现目标宏观经济参数集的评估，输出对应的评估结果。
本实施例中，每一个网络爬虫模块配置一个数据爬取模型，每一个数据爬取模型均配置不同的数据爬取规则，且每一个数据爬取模型内均配置一身份标记模块，用于实现宏观经济参数来源地址的标记，每一个宏观经济参数来源地址配置唯一的标记符号。
本实施例中，所述宏观经济参数分类器采用LSTM-Attention分类器，宏观经济参数分类算法采用LSTM-Attention分类算法；特征参数提取模型采用BP神经网络模型，特征参数提取算法采用模糊神经网络算法。
实施例2
如图2所示，一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法，包括如下步骤：
S1、采用网络爬虫模块基于预设的数据爬取模型在各网络基站上爬取目标宏观经济参数；
S2、基于类间区分度的属性约简算法实现目标宏观经济参数的预处理；
S3、基于Hadoop运行预设的宏观经济参数分类器和/宏观经济参数分类算法实现宏观经济参数的分类，得到目标宏观经济参数集；
S4、根据宏观经济参数的分类结果，基于Hadoop运行预设的特征参数提取模型和/特征参数提取算法实现目标宏观经济参数集的特征参数的提取；
S5、基于Hadoop运行预设的宏观经济分析模型和/宏观经济分析算法根据所述特征参数实现目标宏观经济参数集的评估，输出对应的评估结果；
S6、基于Hadoop运行预设的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法根据所述目标宏观经济参数集的评估结果实现目标宏观经济参数集的预测分析，输出对应的预测分析结果。
本实施例中，每一个网络爬虫模块配置一个数据爬取模型，每一个数据爬取模型均配置不同的数据爬取规则，且每一个数据爬取模型内均配置一身份标记模块，用于实现宏观经济参数来源地址的标记，每一个宏观经济参数来源地址配置唯一的标记符号。
本实施例中，所述宏观经济参数分类器采用LSTM-Attention分类器，宏观经济参数分类算法采用LSTM-Attention分类算法；特征参数提取模型采用BP神经网络模型，特征参数提取算法采用模糊神经网络算法；宏观经济预测分析模型采用贝叶斯预测模型，宏观经济预测分析算法采用模糊神经网络算法。
实施例3
如图3所示，一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法，包括如下步骤：
S1、采用网络爬虫模块基于预设的数据爬取模型在各网络基站上爬取目标宏观经济参数；
S2、基于类间区分度的属性约简算法实现目标宏观经济参数的预处理；
S3、基于Hadoop运行预设的宏观经济参数分类器和/宏观经济参数分类算法实现宏观经济参数的分类，得到目标宏观经济参数集；
S4、根据宏观经济参数的分类结果，基于Hadoop运行预设的特征参数提取模型和/特征参数提取算法实现目标宏观经济参数集的特征参数的提取；
S5、基于Hadoop运行预设的宏观经济分析模型和/宏观经济分析算法根据所述特征参数实现目标宏观经济参数集的评估，输出对应的评估结果；
S6、基于Hadoop运行预设的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法根据所述目标宏观经济参数集的评估结果实现目标宏观经济参数集的预测分析，输出对应的预测分析结果；
S7、以EXCEL表格的形式实现目标宏观经济参数集的评估结果和预测分析结果统计，每一条汇总结果记录均包括源目标宏观经济参数集的访问超链接、对应的宏观经济分析模型/宏观经济分析算法及对应的评估结果、对应的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法及对应的预测分析的结果。
本实施例中，每一个网络爬虫模块配置一个数据爬取模型，每一个数据爬取模型均配置不同的数据爬取规则，且每一个数据爬取模型内均配置一身份标记模块，用于实现宏观经济参数来源地址的标记，每一个宏观经济参数来源地址配置唯一的标记符号。
本实施例中，所述宏观经济参数分类器采用LSTM-Attention分类器，宏观经济参数分类算法采用LSTM-Attention分类算法；特征参数提取模型采用BP神经网络模型，特征参数提取算法采用模糊神经网络算法；宏观经济预测分析模型采用贝叶斯预测模型，宏观经济预测分析算法采用模糊神经网络算法。
实施例4
如图4所示，一种基于互联网大数据的宏观经济分析系统，包括：
网络爬虫模块，用于基于预设的数据爬取模型在各网络基站上爬取目标宏观经济参数；每一个网络爬虫模块配置一个数据爬取模型，每一个数据爬取模型均配置不同的数据爬取规则，且每一个数据爬取模型内均配置一身份标记模块，用于实现宏观经济参数来源地址的标记，每一个宏观经济参数来源地址配置唯一的标记符号；每一个网络爬虫模块配置一独立的数据储存模块，从而实现数据的分类储存；
数据约简模块，用于基于类间区分度的属性约简算法实现目标宏观经济参数的预处理；
参数集构建模块，用于基于Hadoop运行预设的宏观经济参数分类器和/宏观经济参数分类算法实现宏观经济参数的分类，获取目标宏观经济参数集；所述宏观经济参数分类器采用LSTM-Attention分类器，宏观经济参数分类算法采用LSTM-Attention分类算法；
特征提取模块，用于根据宏观经济参数的分类结果，基于Hadoop运行预设的特征参数提取模型和/特征参数提取算法实现目标宏观经济参数集的特征参数的提取；
综合评估模块，用于基于Hadoop运行预设的宏观经济分析模型和/宏观经济分析算法根据所述特征参数实现目标宏观经济参数集的评估，输出对应的评估结果；
预测分析模块，用于基于Hadoop运行预设的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法根据所述目标宏观经济参数集的评估结果实现目标宏观经济参数集的预测分析，输出对应的预测分析结果；
统计模块，用于以EXCEL表格的形式实现目标宏观经济参数集的评估结果、预测分析结果的统计，每一条汇总记录均包括源目标宏观经济参数集的访问超链接（客户点击访问超链接，内在的数据挖掘模块在各数据储存模块中基于预配置的数据挖掘规则实现目标宏观经济参数的主动挖掘反馈）、对应的宏观经济分析模型/宏观经济分析算法及对应的评估结果、对应的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法及对应的预测分析的结果；
中央处理模块，用于协调上述模块工作。
本实施例中，所述宏观经济参数分类器采用LSTM-Attention分类器，宏观经济参数分类算法采用LSTM-Attention分类算法；特征参数提取模型采用BP神经网络模型，特征参数提取算法采用模糊神经网络算法；宏观经济预测分析模型采用贝叶斯预测模型，宏观经济预测分析算法采用模糊神经网络算法。
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，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、采用网络爬虫模块基于预设的数据爬取模型在各网络基站上爬取目标宏观经济参数；
S2、基于类间区分度的属性约简算法实现目标宏观经济参数的预处理；
S3、基于Hadoop运行预设的宏观经济参数分类器和/宏观经济参数分类算法实现宏观经济参数的分类，得到目标宏观经济参数集；
S4、根据宏观经济参数的分类结果，基于Hadoop运行预设的特征参数提取模型和/特征参数提取算法实现目标宏观经济参数集的特征参数的提取；
S5、基于Hadoop运行预设的宏观经济分析模型和/宏观经济分析算法根据所述特征参数实现目标宏观经济参数集的评估，输出对应的评估结果。
2.如权利要求1所述的一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法，其特征在于，所述步骤S1中，每一个网络爬虫模块配置一个数据爬取模型，每一个数据爬取模型均配置不同的数据爬取规则，且每一个数据爬取模型内均配置一身份标记模块，用于实现宏观经济参数来源地址的标记，每一个宏观经济参数来源地址配置唯一的标记符号。
3.如权利要求1所述的一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法，其特征在于，所述宏观经济参数分类器采用LSTM-Attention分类器，宏观经济参数分类算法采用LSTM-Attention分类算法。
4.如权利要求1所述的一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法，其特征在于，还包括基于Hadoop运行预设的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法根据所述目标宏观经济参数集的评估结果实现目标宏观经济参数集的预测分析，输出对应的预测分析结果的步骤。
5.如权利要求1所述的一种基于互联网大数据的宏观经济分析方法，其特征在于，还包括以EXCEL表格的形式实现目标宏观经济参数集的评估结果和预测分析结果统计的步骤，每一条汇总结果记录均包括源目标宏观经济参数集的访问超链接、对应的宏观经济分析模型/宏观经济分析算法及对应的评估结果、对应的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法及对应的预测分析的结果。
6.一种基于互联网大数据的宏观经济分析系统，其特征在于，包括：
网络爬虫模块，用于基于预设的数据爬取模型在各网络基站上爬取目标宏观经济参数；
数据约简模块，用于基于类间区分度的属性约简算法实现目标宏观经济参数的预处理；
参数集构建模块，用于基于Hadoop运行预设的宏观经济参数分类器和/宏观经济参数分类算法实现宏观经济参数的分类，获取目标宏观经济参数集；
特征提取模块，用于根据宏观经济参数的分类结果，基于Hadoop运行预设的特征参数提取模型和/特征参数提取算法实现目标宏观经济参数集的特征参数的提取；
综合评估模块，用于基于Hadoop运行预设的宏观经济分析模型和/宏观经济分析算法根据所述特征参数实现目标宏观经济参数集的评估，输出对应的评估结果。
7.如权利要求6所述的一种基于互联网大数据的宏观经济分析系统，其特征在于，还包括：
预测分析模块，用于基于Hadoop运行预设的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法根据所述目标宏观经济参数集的评估结果实现目标宏观经济参数集的预测分析，输出对应的预测分析结果。
8.如权利要求6所述的一种基于互联网大数据的宏观经济分析系统，其特征在于，还包括：
统计模块，用于以EXCEL表格的形式实现目标宏观经济参数集的评估结果、预测分析结果的统计，每一条汇总记录均包括源目标宏观经济参数集的访问超链接、对应的宏观经济分析模型/宏观经济分析算法及对应的评估结果、对应的宏观经济预测分析模型和/宏观经济预测分析算法及对应的预测分析的结果。
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