CN112308428A - 一种基于动能指数的数据分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于动能指数的数据分析方法及装置。包括：设定评测表格，获取基本数据，根据该评测表格对基本数据进行评测，获取评测数据；建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进行计算，获取计算后的数据作为待计算指数值；建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行计算，获取动能指数，并生成对应指数报告。本发明通过设定评测表格，智能化对获取的基本数据进行评测打分，然后通过指数算法以及OVU动能指数算法对评测分数进行计算，得到动能指数并获取对应的指数报告，不仅提高了数据分析的效率，同时节省了人力物力，生成指数报告能够让用户直观对园区指数进行了解，提升了用户体验。

Description

一种基于动能指数的数据分析方法及装置

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于动能指数的数据分析方 法及装置。

背景技术

园区为企业提供的数字基础设施服务及综合运营服务是用来衡量园区好坏 的标准，数字基础设施服务及综合运营服务越好就代表着这个园区也越好，自 然也会有更多的企业去选择这个园区。

但是现在并没有一种很好的方法对园区提供的数字基础设施服务及综合运 营服务进行分析评判，需要用户或者分析师采集数据手动进行分析计算，不仅 费时费力，而且分析结果可能还不够精确，所以，亟需一种新的方法来提高数 据分析结果的精确性。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现 有技术。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于动能指数的数据分析方法及装置，旨在 解决现有技术无法通过OVU动能指数对园区内各项数据进行精确分析的技术问 题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了一种基于动能指数的数据分析方法，所述基于动能 指数的数据分析方法包括以下步骤：

S1，设定评测表格，获取基本数据，根据该评测表格对基本数据进行评测， 获取评测数据；

S2，建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进行计算，获取计算后的 数据作为待计算指数值；

S3，建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行 计算，获取动能指数，并生成对应指数报告。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S1中，设定评测表格，获取基本 数据，根据该评测表格对基本数据进行评测，获取评测数据，还包括以下步骤， 设定评测表格，获取基本数据，所述基本数据包括：活力指数、财务指数以及 选址指数，所述活力指数包括：产业聚焦、企业迭代、园区绿化、园区运营、 园区活跃以及园区资产，所述财务指数包括：财务指标、行政数据、员工消费、 企业市场活力、企业资产以及企业排名，所述选址指数包括：企业规模、空间 需求、园区条件、成本数据、人才聚焦以及融资条件，根据该评测表格对基本数据进行评测，获取评测数据。

在以上技术方案的基础上，优选的，根据该评测表格对基本数据进行评 测，获取评测数据，还包括以下步骤，根据评测表格对基本数据进行评测，保 留能够成功评测的数据作为评测数据，对无法成功评测的数据进行标记，搜集 所有无法成功评测的数据，并建立失败数据集合发送给用户。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S2中，建立指数算法，根据该指 数算法对评测数据进行计算，获取计算后的数据作为待计算指数值，还包括以 下步骤，建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进行计算，获取计算后的 数据作为待计算指数值，根据该待计算指数值从数据库中提取历史待计算指数 值以及历史分析报告，根据历史待计算指数值以及历史分析报告生成该待计算 指数值对应的待分析报告。

在以上技术方案的基础上，优选的，还包括以下步骤，所述指数算法为：

N_n＝X₁α₁+X₂α₂+X₃α₃+X₄α₄+X₅α₅+X₆α₆；

其中，N_n,n＝1,2,3代表待计算指数值，X_m,m＝1,2,3,4,5,6代表基本数据中每一项的数值，α_p,p＝1,2,3,4,5,6代表权重系数，且为固定值。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S3中，建立OVU动能指数算法， 通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行计算，获取动能指数，并生成对应 指数报告，还包括以下步骤，建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法 对待计算指数值进行计算，获取动能指数，并结合待分析报告生成指数报告， 将该指数报告、动能指数以及待计算指数值结合存入数据库中。

在以上技术方案的基础上，优选的，还包括以下步骤，所述OVU动能指数 算法为：

M＝N₁β₁+N₂β₂+N₃β₃；

其中，M代表动能指数，N_n,n＝1,2,3代表待计算指数值，β₁，β₂，β₃代表权重 系数，且为固定值，β₁＝0.42，β₂＝0.12，β₃＝0.46。

更进一步优选的，所述基于动能指数的数据分析装置包括：

评测模块，用于设定评测表格，获取基本数据，根据该评测表格对基本数 据进行评测，获取评测数据；

待计算指数计算模块，用于建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进 行计算，获取计算后的数据作为待计算指数值；

动能指数计算模块，用于建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法 对待计算指数值进行计算，获取动能指数，并生成对应指数报告。

第二方面，所述基于动能指数的数据分析方法还包括一种存储设备，所述 存储设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上 运行的基于动能指数的数据分析方法程序，所述基于动能指数的数据分析方法 程序配置为实现如上文所述的基于动能指数的数据分析方法的步骤。

第三方面，所述基于动能指数的数据分析方法还包括一种介质，所述介质 为计算机介质，所述计算机介质上存储有基于动能指数的数据分析方法程序， 所述基于动能指数的数据分析方法程序被处理器执行时实现如上文所述的基于 动能指数的数据分析方法的步骤。

本发明的一种基于动能指数的数据分析方法相对于现有技术具有以下有益 效果：

(1)通过评测人员预先设定评测表格，然后根据评测表格智能化对基本数据 进行评测，不仅提高了评测精确度以及评测效率，同时也节省了人力。

(2)通过建立指数算法以及OVU动能指数算法，通过指数算法以及OVU动能 指数算法对评测数据进行计算，在通过计算结果对园区各项数据进行分析，提 高了对数据分析的精确度，同时提升了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施 例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述 中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付 出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备的结构示意图；

图2为本发明基于动能指数的数据分析方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明基于动能指数的数据分析方法第一实施例的功能模块示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施方式，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、 完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是 全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，该存储设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存 储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口 1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户 接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以 包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接 口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory， RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001 的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对设备的限定，在 实际应用中设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者 不同的部件布置。

如图1所示，作为一种介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信 模块、用户接口模块以及基于动能指数的数据分析方法程序。

在图1所示的设备中，网络接口1004主要用于建立设备与存储基于动能指 数的数据分析方法系统中所需的所有数据的服务器的通信连接；用户接口1003 主要用于与用户进行数据交互；本发明基于动能指数的数据分析方法设备中的 处理器1001、存储器1005可以设置在基于动能指数的数据分析方法设备中，所 述基于动能指数的数据分析方法设备通过处理器1001调用存储器1005中存储 的基于动能指数的数据分析方法程序，并执行本发明实施提供的基于动能指数 的数据分析方法。

结合图2，图2为本发明基于动能指数的数据分析方法第一实施例的流程示 意图。

本实施例中，所述基于动能指数的数据分析方法包括以下步骤：

S10：设定评测表格，获取基本数据，根据该评测表格对基本数据进行评测， 获取评测数据。

应当理解的是，本实施例中，系统会预先设定评测表格，这个评测表格一 般由评测人员预先进行设定，包含各个不同的评测项、对应的评测条件以及评 测分数。

应当理解的是，在设定好评测表格之后，系统会获取基本数据，所述基本 数据包括：活力指数、财务指数以及选址指数，所述活力指数包括：产业聚焦、 企业迭代、园区绿化、园区运营、园区活跃以及园区资产，所述财务指数包括： 财务指标、行政数据、员工消费、企业市场活力、企业资产以及企业排名，所 述选址指数包括：企业规模、空间需求、园区条件、成本数据、人才聚焦以及 融资条件。

应当理解的是，为了确保数据分析的精确性，系统还会评测的数据进行筛 选，即保留能够成功评测的数据作为评测数据，对无法成功评测的数据进行标 记，搜集所有无法成功评测的数据，并建立失败数据集合发送给用户，并跟用 户反馈失败数据需要重新搜集评测。

应当理解的是，应当理解的是，每个基本数据不同的指数都有对应的评测 条件，比如：

应当理解的是，产业园区活力指数的作用是通过园区的产业聚焦、企业迭 代、园区绿化、园区运营、园区活跃以及园区资产这六个角度来评价一个园区 的产业聚集度以及日常活跃程度，即活力指数包括：

产业聚焦：每一个产业园区必然有经过定位的主导产业，通过收集园区内 企业数据来计算园区的产业聚焦度。即根据当前从事与园区主导产业相同或相 关的企业总数量、总面积、总员工数以及在园区内所有企业的总数量、总面积、 总员工数的占比来计算该园区的产业聚焦度。

企业迭代：在园区内每一年都会有新进企业和退场企业，通过企业每年进 退场的情况以及园区的整体情况来计算园区的企业迭代度。即根据当年的新增 企业数和退场企业数，以及截止到目前入驻时长超过两年的企业数量，来获取 园区内企业的迭代情况；根据园区内已租面积和已售面积的总数，及现有企业 的总数，来获取园区整体的租售情况。

园区绿化：通过园区的绿化、环境保护、用水用电情况来反映园区的经营 情况。即根据园区过去一年内的空气质量优良率、现有绿化率，以及过去两年 的用水量、用电量的对比来反映园区整体的绿色环保度。

园区运营：通过园区的硬件数量、硬件使用情况、派发工单情况来反映园 区日常运营的情况。即根据园区现有的硬件种类数、总数来反映园区的硬件概 况，并通过过去一年内摄像头的拍照张数、摄像头的巡检次数、派发工单数、 派发维保工单数来反映园区内的设施设备运营情况。

园区活跃：通过园区内企业和人员的日常行为，如发布内容、预定场地、 购买物品、餐厅人流量等，来判断园区日常的人员活跃程度。根据综合运营服 务平台中园区内的人才招聘、众包需求的总发布量，来查看园区内的需求发布 情况；通过园区内的活动发布数、场地预定数、会议室预定数、广告位预定数 来查看园区的活动情况；通过园区内的访客总数、陌生人总数、车辆出行总次 数来查看园区的访客情况；并且加上园区内的电商(企业购、特色商城)总成 交量和餐厅人流量，来综合一起判断园区的市场活跃情况.

园区资产：通过园区的空间资产的租售情况，来判断园区的经营状态。即 通过已租面积总数、已售面积总数、待租面积总数、待售面积总数、累计租金、 累计售价来反映园区的租售经营状态。

应当理解的是，企业的官方财务报表往往不能最真实地呈现出企业的状态、 经营情况，而园区的运营方可通过对企业的服务来深入了解该企业。中小企业 信用指数的作用是通过该中小企业的财务指标、行政数据、员工消费、企业市 场活力、企业资产以及企业排名这六个方面绘制该中小企业的企业画像，从而 侧写、分析出其经营状态、信用程度，可为该企业的投资融资、合作拓展提供 参考一句，即财务指数包括：

财务指标：通过企业应缴费用的缴纳情况，判断企业的财务情况。即通过 企业的租金应缴数、租金欠缴数、物业费应缴数、物业费欠缴数、水电费应缴 数、水电费欠缴数来反映企业的财务情况。

行政数据：通过企业的日常活动、员工管理、访客情况等来判断企业的日 常行政情况。即根据该企业的访客量来查看企业的访客情况；通过企业的员工 平均每月出勤率、员工的人均月累计工时、员工的人均月加班时长来判断企业 的员工管理情况。

员工消费：通过企业员工在园区内的消费来判断企业员工的消费水平。即 根据企业员工在综合运营服务平台的企业购及特色商城的消费总数、员工在园 区餐厅的日均消费、员工在园区内的停车费等。

企业市场活力：通过企业的人员来访情况来判断该企业的市场活跃程度。 即根据企业的当前员工数、访客总数、到访的陌生人总数，来判断企业的市场 活跃情况。

企业资产：通过企业的租用情况，资产情况来判断企业已有的资产价值。 即根据企业过去一年内转租的租金收入、企业当前租用的面积总数来判断企业 的租用情况；根据企业当前的工位总数、列入RFID的重要资产设备总数来判断 企业的资产情况。

企业排名：通过园区内同行业的其他企业的财务指标、日常行政、员工消 费、市场活力、资产价值等指标的对比来形成行业对比。即根据该企业当前财 务指标、行政数据、员工消费、企业市场活力、企业资产以及企业排名在园区 同行业中处于什么位置来判断该企业的行业排名。

应当理解的是，中小企业选址指数是通过园区的企业规模、空间需求、园 区条件、成本数据、人才聚焦以及融资条件等六个方面判定出该园区是否适合 于中小企业的选址，可为外来中小企业的选址提供决策依据，所以选址指数包 括：

企业规模：通过该园区已有的中小企业数来判断园区内的企业规模情况。 即根据园区内的中小企业总数和中小企业在园区内的企业总数占比来判断园区 内的中小企业规模情况。

空间需求：通过园区内已有的中小企业的空间使用情况来判断中小企业的 空间需求。即根据园区当前中小企业平均所用空间面积数、空间个数来判断园 区内中小企业的空间需求。

园区条件：通过园区的周边情况、产业资源共享平台的共享资源情况来判 断园区的区位条件。即根据园区的周边交通、商圈、医院、学校情况来判断园 区的地理区位条件，根据产业资源共享平台上共享的政策、技术方案、供应商、 上下游产业链、人才数量来判断各个园区之间的情况。

成本数据：通过中小企业在该园区内的租售成本、水电成本、能源成本、 物业成本、停车成本等来判断中小企业入驻所需的成本数。通过园区内中小企 业的每月每平方米平均租金、每平方米平均售价来计算中小企业的租售成本； 通过园区内每立方米天然气费、每吨水水费、每度电电费来计算中小企业的水 电、能源成本；通过园区内每平方米物业月收费、停车位平均月收费来判断中 小企业的物业、停车成本。

人才聚焦：通过园区内符合主导产业的中小企业数、中小企业内员工总数、 园区各中小企业内人才、员工的学历情况来判断园区的人才聚集情况根据园区 内符合主导产业的中小企业总数、员工总数，及符合主导产业的中小企业数量、 员工总数在园区内全部的中小企业中的占比来判断园区内的中小企业聚集情 况；通过统计中小企业中具有专科、本科、硕士、博士学历员工数量来判断园 区内的人才聚集情况。

融资条件：通过园区内的基金、投融资情况来判断园区的融资条件。根据 园区内的所有投资融资基金额度、园区内当前金融投资相关公司数、园区内已 获得融资的公司数来判断该园区的基金、融资条件。

S20：建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进行计算，获取计算后的 数据作为待计算指数值。

应当理解的是，之后系统会建立指数算法，然后通过指数算法对评测数据 进行计算，获取计算后的数据作为待计算指数值，为了使这个分析过程更加智 能化，系统此时会根据待计算指数值从数据库中提取历史待计算指数值以及历 史分析报告，若是数据库中存在对应的数据则直接调用，并根据对应的数据来 生成对应的分析报告，若数据库中不存在对应数据，系统会直接计算OVU动能 指数，此处的分析报告是根据计算得到的各项指数对企业当前的运营状态、园 区状态以及企业选址的分析，其中，运营状态包括：盈利以及亏损，园区状态 包括：企业还未入驻满、商业性园区等；企业选址包括：适合商业性企业、适合中小型企业等。

应当理解的是，指数算法为：

N_n＝X₁α₁+X₂α₂+X₃α₃+X₄α₄+X₅α₅+X₆α₆；

其中，N_n,n＝1,2,3代表待计算指数值，X_m,m＝1,2,3,4,5,6代表基本数据中每一项的数值，α_p,p＝1,2,3,4,5,6代表权重系数，且为固定值。

应当理解的是，其中X_m,m＝1,2,3,4,5,6为每个子项的得分，满分100， α_p,p＝1,2,3,4,5,6为权重系数，针对园区活力指数来说，各个权重为：α₁＝0.2， α₂＝0.2，α₃＝0.1，α₄＝0.1，α₅＝0.1，α₆＝0.3，然后计算出产业园区活力指数N₁。

中小企业信用指数各个权重为：α₁＝0.2，α₂＝0.2，α₃＝0.05，α₄＝0.1，α₅＝0.25，α₆＝0.2，然后计算中小企业信用指数N₂。

中小企业选址指数各个权重为：α₁＝0.25，α₂＝0.05，α₃＝0.1，α₄＝0.1，α₅＝0.1，α₆＝0.4，然后计算出中小企业选址指数N₃。

S30：建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行 计算，获取动能指数，并生成对应指数报告。

应当理解的是，最后系统会建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算 法对待计算指数值进行计算，获取动能指数，并结合上述实施例中获取的分析 报告生成指数报告，并将该指数报告、动能指数以及待计算指数值结合存入数 据库中，这里的指数报告就相当于上述实施例中的分析报告，只是对分析报告 的内容进行了更进一步的精炼以及提纯，没有获取到任何分析报告则直接对动 能指数进行分析，得到动能报告作为分析报告存入数据库中，通过这种方式， 能够提高整个数据分析过程的准确度，同时提升用户体验。

应当理解的是，OVU动能指数算法为：

M＝N₁β₁+N₂β₂+N₃β₃；

其中，M代表动能指数，N_n,n＝1,2,3代表待计算指数值，β₁，β₂，β₃代表权重 系数，且为固定值，β₁＝0.42，β₂＝0.12，β₃＝0.46。

需要说明的是，以上仅为举例说明，并不对本申请的技术方案构成任何限 定。

通过上述描述不难发现，本实施例设定评测表格，获取基本数据，根据该 评测表格对基本数据进行评测，获取评测数据；建立指数算法，根据该指数算 法对评测数据进行计算，获取计算后的数据作为待计算指数值；建立OVU动能 指数算法，通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行计算，获取动能指数， 并生成对应指数报告。本实施例通过设定评测表格，智能化对获取的基本数据 进行评测打分，然后通过指数算法以及OVU动能指数算法对评测分数进行计算， 得到动能指数并获取对应的指数报告，不仅提高了数据分析的效率，同时节省 了人力物力，生成指数报告能够让用户直观对园区指数进行了解，提升了用户 体验。

此外，本发明实施例还提出一种基于动能指数的数据分析装置。如图3所 示，该基于动能指数的数据分析装置包括：评测模块10、待计算指数计算模块 20、动能指数计算模块30。

评测模块10，用于设定评测表格，获取基本数据，根据该评测表格对基本 数据进行评测，获取评测数据；

待计算指数计算模块20，用于建立指数算法，根据该指数算法对评测数据 进行计算，获取计算后的数据作为待计算指数值；

动能指数计算模块30，用于建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算 法对待计算指数值进行计算，获取动能指数，并生成对应指数报告。

此外，需要说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，并不对 本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际 的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的，此处不做限 制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所 提供的基于动能指数的数据分析方法，此处不再赘述。

此外，本发明实施例还提出一种介质，所述介质为计算机介质，所述计算 机介质上存储有基于动能指数的数据分析方法程序，所述基于动能指数的数据 分析方法程序被处理器执行时实现如下操作：

S1，设定评测表格，获取基本数据，根据该评测表格对基本数据进行评测， 获取评测数据；

S2，建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进行计算，获取计算后的 数据作为待计算指数值；

S3，建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行 计算，获取动能指数，并生成对应指数报告。

进一步地，所述基于动能指数的数据分析方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：

设定评测表格，获取基本数据，所述基本数据包括：活力指数、财务指数 以及选址指数，所述活力指数包括：产业聚焦、企业迭代、园区绿化、园区运 营、园区活跃以及园区资产，所述财务指数包括：财务指标、行政数据、员工 消费、企业市场活力、企业资产以及企业排名，所述选址指数包括：企业规模、 空间需求、园区条件、成本数据、人才聚焦以及融资条件，根据该评测表格对 基本数据进行评测，获取评测数据。

进一步地，所述基于动能指数的数据分析方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：

根据评测表格对基本数据进行评测，保留能够成功评测的数据作为评测数 据，对无法成功评测的数据进行标记，搜集所有无法成功评测的数据，并建立 失败数据集合发送给用户。

进一步地，所述基于动能指数的数据分析方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：

建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进行计算，获取计算后的数据 作为待计算指数值，根据该待计算指数值从数据库中提取历史待计算指数值以 及历史分析报告，根据历史待计算指数值以及历史分析报告生成该待计算指数 值对应的待分析报告。

进一步地，所述基于动能指数的数据分析方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：

所述指数算法为：

N_n＝X₁α₁+X₂α₂+X₃α₃+X₄α₄+X₅α₅+X₆α₆；

其中，N_n,n＝1,2,3代表待计算指数值，X_m,m＝1,2,3,4,5,6代表基本数据中每一项的数值，α_p,p＝1,2,3,4,5,6代表权重系数，且为固定值。

进一步地，所述基于动能指数的数据分析方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：

建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行计算， 获取动能指数，并结合待分析报告生成指数报告，将该指数报告、动能指数以 及待计算指数值结合存入数据库中。

进一步地，所述基于动能指数的数据分析方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：

所述OVU动能指数算法为：

M＝N₁β₁+N₂β₂+N₃β₃；

其中，M代表动能指数，N_n,n＝1,2,3代表待计算指数值，β₁，β₂，β₃代表权重 系数，且为固定值，β₁＝0.42，β₂＝0.12，β₃＝0.46。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本 发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本 发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于动能指数的数据分析方法，其特征在于：包括以下步骤；

S1，设定评测表格，获取基本数据，根据该评测表格对基本数据进行评测，获取评测数据；

S2，建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进行计算，获取计算后的数据作为待计算指数值；

S3，建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行计算，获取动能指数，并生成对应指数报告。

2.如权利要求1所述的基于动能指数的数据分析方法，其特征在于：步骤S1中，设定评测表格，获取基本数据，根据该评测表格对基本数据进行评测，获取评测数据，还包括以下步骤，设定评测表格，获取基本数据，所述基本数据包括：活力指数、财务指数以及选址指数，所述活力指数包括：产业聚焦、企业迭代、园区绿化、园区运营、园区活跃以及园区资产，所述财务指数包括：财务指标、行政数据、员工消费、企业市场活力、企业资产以及企业排名，所述选址指数包括：企业规模、空间需求、园区条件、成本数据、人才聚焦以及融资条件，根据该评测表格对基本数据进行评测，获取评测数据。

3.如权利要求2所述的基于动能指数的数据分析方法，其特征在于：根据该评测表格对基本数据进行评测，获取评测数据，还包括以下步骤，根据评测表格对基本数据进行评测，保留能够成功评测的数据作为评测数据，对无法成功评测的数据进行标记，搜集所有无法成功评测的数据，并建立失败数据集合发送给用户。

4.如权利要求3所述的基于动能指数的数据分析方法，其特征在于：步骤S2中，建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进行计算，获取计算后的数据作为待计算指数值，还包括以下步骤，建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进行计算，获取计算后的数据作为待计算指数值，根据该待计算指数值从数据库中提取历史待计算指数值以及历史分析报告，根据历史待计算指数值以及历史分析报告生成该待计算指数值对应的待分析报告。

5.如权利要求4所述的基于动能指数的数据分析方法，其特征在于：还包括以下步骤，所述指数算法为：

N_n＝X₁α₁+X₂α₂+X₃α₃+X₄α₄+X₅α₅+X₆α₆；

其中，N_n,n＝1,2,3代表待计算指数值，X_m,m＝1,2,3,4,5,6代表基本数据中每一项的数值，α_p,p＝1,2,3,4,5,6代表权重系数，且为固定值。

6.如权利要求5所述的基于动能指数的数据分析方法，其特征在于：步骤S3中，建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行计算，获取动能指数，并生成对应指数报告，还包括以下步骤，建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行计算，获取动能指数，并结合待分析报告生成指数报告，将该指数报告、动能指数以及待计算指数值结合存入数据库中。

7.如权利要求6所述的基于动能指数的数据分析方法，其特征在于：还包括以下步骤，所述OVU动能指数算法为：

M＝N₁β₁+N₂β₂+N₃β₃；

其中，M代表动能指数，N_n,n＝1,2,3代表待计算指数值，β₁，β₂，β₃代表权重系数，且为固定值，β₁＝0.42，β₂＝0.12，β₃＝0.46。

8.一种基于动能指数的数据分析装置，其特征在于，所述基于动能指数的数据分析装置包括：

评测模块，用于设定评测表格，获取基本数据，根据该评测表格对基本数据进行评测，获取评测数据；

待计算指数计算模块，用于建立指数算法，根据该指数算法对评测数据进行计算，获取计算后的数据作为待计算指数值；

动能指数计算模块，用于建立OVU动能指数算法，通过OVU动能指数算法对待计算指数值进行计算，获取动能指数，并生成对应指数报告。

9.一种存储设备，其特征在于，所述存储设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于动能指数的数据分析方法程序，所述基于动能指数的数据分析方法程序配置为实现如权利要求1至7任一项所述的基于动能指数的数据分析方法的步骤。

10.一种介质，其特征在于，所述介质为计算机介质，所述计算机介质上存储有基于动能指数的数据分析方法程序，所述基于动能指数的数据分析方法程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于动能指数的数据分析方法的步骤。

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