[發明專利]基于大數據分析技術的城市金融指數分析方法及裝置

在審

• 申請號: 201810563023.1
• 申請日: 2018-06-04
• 公開（公告）號: CN109063944A
• 公開（公告）日: 2018-12-21
• 發明（設計）人: 孫云洋;于上上;張鑫月
• 申請（專利權）人: 北京至信普林科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于大數據分析技術的城市金融指數分析方法及裝置，所述方法包括：獲取金融數據；將所述金融數據輸入預設的金融指數分析模型，以使金融指數分析模型對所述金融數據進行分析，并獲得城市金融指數分析結果。本發明實施例具有以下有益效果：根據預先構建的金融指數分析模型對所述金融數據進行分析，并獲得城市金融指數分析結果，可以獲得城市金融指數的準確分析結果，從而可以通過指數的分析結果，促進各城市金融業的發展。

技術領域

本發明涉及大數據領域，特別涉及一種基于大數據分析技術的城市金融指數分析方法及裝置。

背景技術

在傳統技術中，行業決策一般是通過業務驅動方式得以實現。目前，為了能提高金融科技發展研究專業性，金融科技領域的行業決策正在由業務驅動方式向數據驅動方式轉變。

為滿足數據驅動方式的要求，需要計算城市金融指數。城市金融指數作為一級指標，下設四大二級指標，分別是金融科技產業績效、金融科技機構實力、金融科技市場規模和金融科技生態環境。二級指標的權數再細分到三級指標。共包括十個以上三級指標。采用無量綱化法測算個體指標的指數，再進行加權，計算二級指標的指數，最后加權計算出總指數。

但每個城市的金融狀況不同，其中金融科技機構實力也不同，而且城市金融的指標在進行計算時，有的是正向指標，有的是負向(逆向)指標。正向指標數字越高，指數越低；負向指標值越高，指數越大。比如GDP總量是正向指標，總量越大，指數越高。但是PM2.5濃度是負向指標，值越高，指數越低。因此，如何能夠對城市金融指數進行準確分析關系到城市金融的發展。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例為解決背景技術中提出的至少一個技術問題，提供至少一種有益的選擇。

為了實現上述目的，本發明實施例提供了一種基于大數據分析技術的城市金融指數分析方法，包括：

獲取金融數據；

將所述金融數據輸入預設的金融指數分析模型，以使金融指數分析模型對所述金融數據進行分析，并獲得城市金融指數分析結果。

作為優選，將所述金融數據輸入預設的金融指數分析模型，以獲得城市金融指數分析結果之前，所述方法包括：

構建所述金融指數分析模型，以使得金融指數分析模型對所述金融數據進行分析。

作為優選，構建所述金融指數分析模型包括：

根據所述金融數據中的訓練數據及至少一個預設算法，構建至少一個金融指數分析模型；

根據所述金融數據中的測試數據，評估每個所述金融指數分析模型，根據評估結果，確定所述金融指數分析模型。

作為優選，根據所述金融數據中的訓練數據及至少一個預設算法，構建至少一個金融指數分析模型：

調整所述金融指數分析模型的參數；

確定所述參數對應的金融指數分析模型輸出的效果及性能；

選擇效果及性能符合要求的金融指數分析模型。

作為優選，根據所述金融數據中的測試數據，評估每個所述金融指數分析模型，根據評估結果，確定所述金融指數分析模型包括:

對所述金融指數分析模型進行交叉驗證；

計算每個所述金融指數分析模型的時間復雜度和空間復雜度；

選擇時間復雜度和空間復雜度超過預設閾值的金融指數分析模型。

作為優選，獲取金融數據包括：

采用網絡爬蟲技術，獲取互聯網上的金融數據；或者，

接收錄入的金融數據。