[發明專利]一種數據分析方法及裝置

在審

• 申請號: 201710108744.9
• 申請日: 2017-02-27
• 公開（公告）號: CN106940836A
• 公開（公告）日: 2017-07-11
• 發明（設計）人: 李悅;滕放;曹培坤;馬超;趙繼廣
• 申請（專利權）人: 北京因果樹網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q50/26;G06Q50/02
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司11291
• 代理人: 黃志華

技術領域

本發明涉及數據科學領域，尤其涉及一種數據分析方法及裝置。

背景技術

目前，創業孵育趨勢越來越高科技化，對于孵化機構，需要對各個孵化機構進行評選，了解其基本狀況，以便對各個孵化機構進行管理和指導。

現有技術中，針對孵化機構的評選體系還沒有完整的確立，僅依賴于一些簡單的指標，沒有有效的多維度分析方法，不能充分反映各個孵化機構的運營情況，投資機構選取項目還是偏向挑人，過程中很難避免主觀片面，效率也比較低，同時孵化機構作為運營主體也還未有多維度分析框架，政府部門也難以了解企業的情況和難處，施以輔助。

發明內容

本發明實施例提供一種數據分析方法及裝置，以解決現有技術中不能充分利用數據，對孵化機構進行有效分析評選的問題。

本發明實施例提供的具體技術方案如下：

一種數據分析方法，包括：

針對獲得的每一個孵化機構的數據，基于第一預設的相關性分析法和第一預設的特征工程法，分別將相似度大于預設閾值的數據指標進行融合，獲得融合后的各個聚合因子；

將所述各個聚合因子，分別歸類到確定的各個分析維度中；

分別將歸類到各個分析維度中的聚合因子進行歸一化處理，并根據預設的各個分析維度的權重值，分別計算每一個孵化機構的排名等級。

本發明實施例中，針對獲得的每一個孵化機構的數據，基于第一預設的相關性分析法和第一預設的特征工程法，分別將相似度大于預設閾值的數據指標進行融合，獲得融合后的各個聚合因子；將所述各個聚合因子，分別歸類到確定的各個分析維度中；分別將歸類到各個分析維度中的聚合因子進行歸一化處理，并根據預設的各個分析維度的權重值，分別計算每一個孵化機構的排名等級，這樣，能夠充分利用所有數據，考慮各方面的數據，設計評選體系，最終融合歸類到確定的幾個分析維度下，用客觀數字而非主觀對孵化機構進行評選，提高評選效率、保證客觀公正。

較佳的，分別將相似度大于預設閾值的數據指標進行融合之前，進一步包括：

分別從每一個孵化機構的數據中提取出能夠用于比對的特征，并針對定性的數據指標進行量化；

采用預設的篩選策略，篩選出符合所述預設的篩選策略的數據，并采用預設的比對法和分析相似觀測值法，補充缺失的數據指標的取值。

較佳的，所述第一預設的相關性分析法，為Pearson相關性分析。

較佳的，分別將相似度大于預設閾值的數據指標進行融合，獲得融合后的各個聚合因子，具體包括：

針對數量級大于預設值的數據指標，分別進行求導，并采用預設的運算方法，分別計算相似度大于預設值的數據指標的運算結果，獲得融合后的各個聚合因子。

較佳的，將所述各個聚合因子，分別歸類到確定的各個分析維度中，具體包括：

采用第二預設的相關性分析法和第二預設的特征工程法，將所述各個聚合因子分別歸類到確定的各個分析維度中。

一種數據分析裝置，包括：

融合單元，用于針對獲得的每一個孵化機構的數據，基于第一預設的相關性分析法和第一預設的特征工程法，分別將相似度大于預設閾值的數據指標進行融合，獲得融合后的各個聚合因子；

歸類單元，用于將所述各個聚合因子，分別歸類到確定的各個分析維度中；

計算單元，用于分別將歸類到各個分析維度中的聚合因子進行歸一化處理，并根據預設的各個分析維度的權重值，分別計算每一個孵化機構的排名等級。

本發明實施例中，針對獲得的每一個孵化機構的數據，基于第一預設的相關性分析法和第一預設的特征工程法，分別將相似度大于預設閾值的數據指標進行融合，獲得融合后的各個聚合因子；將所述各個聚合因子，分別歸類到確定的各個分析維度中；分別將歸類到各個分析維度中的聚合因子進行歸一化處理，并根據預設的各個分析維度的權重值，分別計算每一個孵化機構的排名等級，這樣，能夠充分利用所有數據，考慮各方面的數據，設計評選體系，最終融合歸類到確定的幾個分析維度下，用客觀數字而非主觀對孵化機構進行評選，提高評選效率、保證客觀公正。

較佳的，分別將相似度大于預設閾值的數據指標進行融合之前，進一步包括，預處理單元，用于：

分別從每一個孵化機構的數據中提取出能夠用于比對的特征，并針對定性的數據指標進行量化；

采用預設的篩選策略，篩選出符合所述預設的篩選策略的數據，并采用預設的比對法和分析相似觀測值法，補充缺失的數據指標的取值。

較佳的，所述第一預設的相關性分析法，為Pearson相關性分析。