[發明專利]基于海量數據的企業決策點挖掘方法及其系統

在審

• 申請號: 201710423122.5
• 申請日: 2017-06-07
• 公開（公告）號: CN107193994A
• 公開（公告）日: 2017-09-22
• 發明（設計）人: 李小強
• 申請（專利權）人: 前海梧桐（深圳）數據有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/02
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所44242
• 代理人: 馮筠

1.基于海量數據的企業決策點挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

對需要服務的企業進行分類和分層，獲取企業子項；

結合企業業務特征，將所述企業子項與企業的各類決策需求關聯，形成決策點分類模型；

基于專有數據源和海量數據，對決策點分類模型進行動態調整；

匹配調整后的決策點分類模型和企業經營的產品和服務，獲取企業決策點。

2.根據權利要求1所述的基于海量數據的企業決策點挖掘方法，其特征在于，對需要服務的企業進行分類和分層，獲取企業子項的步驟，包括以下具體步驟：

獲取需要服務的已收錄企業；

按照經營對象或經營內容對所述企業的經營活動分類和分層，獲取企業子項。

3.根據權利要求1或2所述的基于海量數據的企業決策點挖掘方法，其特征在于，結合企業業務特征，將所述企業子項與企業的各類決策需求關聯，形成決策點分類模型的步驟，包括以下具體步驟：

結合企業業務特征，預測所述企業子項與企業經營中面臨的各類決策需求匹配的概率；

結合企業經營中面臨的各類決策需求之間的關聯關系，整合所述企業子項以及所述概率，形成決策點分類模型。

4.根據權利要求3所述的基于海量數據的企業決策點挖掘方法，其特征在于，基于專有數據源和海量數據，對決策點分類模型進行動態調整的步驟，包括以下具體步驟：

獲取專有數據源以及關于企業的各類海量數據；

根據專有數據源以及關于企業的各類海量數據，動態記錄企業經營狀況的發展趨勢；

結合所述發展趨勢動態調整決策點分類模型。

5.根據權利要求4所述的基于海量數據的企業決策點挖掘方法，其特征在于，匹配調整后的決策點分類模型和企業經營的產品和服務，獲取企業決策點的步驟，包括以下具體步驟：

根據企業經營的產品和服務，分析并獲取企業當前的經營活動所處的企業子項；

根據企業子項在所述決策點分類模型內查詢對應的決策需求，獲取企業決策點。

6.基于海量數據的企業決策點挖掘系統，其特征在于，包括企業子項獲取單元、模型形成單元、調整單元以及決策點獲取單元；

所述企業子項獲取單元，用于對需要服務的企業進行分類和分層，獲取企業子項；

所述模型形成單元，用于結合企業業務特征，將所述企業子項與企業的各類決策需求關聯，形成決策點分類模型；

所述調整單元，用于基于專有數據源和海量數據，對決策點分類模型進行動態調整；

所述決策點獲取單元，用于匹配調整后的決策點分類模型和企業經營的產品和服務，獲取企業決策點。

7.根據權利要求6所述的基于海量數據的企業決策點挖掘系統，其特征在于，所述企業子項獲取單元包括企業獲取模塊以及分類分層模塊；

所述企業獲取模塊，用于獲取需要服務的已收錄企業；

所述分類分層模塊，用于按照經營對象或經營內容對所述企業的經營活動分類和分層，獲取企業子項。

8.根據權利要求6所述的基于海量數據的企業決策點挖掘系統，其特征在于，所述模型形成單元包括概率預測模塊以及整合模塊；

所述概率預測模塊，用于結合企業業務特征，預測所述企業子項與企業經營中面臨的各類決策需求匹配的概率；

所述整合模塊，用于結合企業經營中面臨的各類決策需求之間的關聯關系，整合所述企業子項以及所述概率，形成決策點分類模型。

9.根據權利要求6所述的基于海量數據的企業決策點挖掘系統，其特征在于，所述調整單元包括數據獲取模塊、記錄模塊以及動態調整模塊；

所述數據獲取模塊，用于獲取專有數據源以及關于企業的各類海量數據；

所述記錄模塊，用于根據專有數據源以及關于企業的各類海量數據，動態記錄企業經營狀況的發展趨勢；

所述動態調整模塊，用于結合所述發展趨勢動態調整決策點分類模型。

10.根據權利要求6所述的基于海量數據的企業決策點挖掘系統，其特征在于，所述決策點獲取單元包括分析獲取模塊以及查詢模塊；

所述分析獲取模塊，用于根據企業經營的產品和服務，分析并獲取企業當前的經營活動所處的企業子項；

所述查詢模塊，用于根據企業子項在所述決策點分類模型內查詢對應的決策需求，獲取企業決策點。