[發(fā)明專利]一種外貿(mào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)處理方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811561954.4
• 申請(qǐng)日: 2018-12-20
• 公開（公告）號(hào): CN109801098B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊曉霖;黃俊健;王曉佳;朱彬;嚴(yán)峰;紀(jì)曉陽(yáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東廣業(yè)開元科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/0201
• 分類號(hào): G06Q30/0201;G06Q30/0202;G06F16/35
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 胡輝

本發(fā)明公開了一種外貿(mào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)處理方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括從互聯(lián)網(wǎng)收集外貿(mào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)，計(jì)算數(shù)值類數(shù)據(jù)相應(yīng)的信心指數(shù)，計(jì)算文本類數(shù)據(jù)相應(yīng)的信心指數(shù)，計(jì)算綜合信心指數(shù)，根據(jù)綜合信心指數(shù)以及由收集到的數(shù)據(jù)計(jì)算得到的擴(kuò)散指數(shù)，計(jì)算外貿(mào)景氣先行指數(shù)和根據(jù)外貿(mào)景氣先行指數(shù)返回外貿(mào)運(yùn)行走勢(shì)評(píng)估結(jié)果等步驟。本發(fā)明通過(guò)采集多來(lái)源、多類型的數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)的時(shí)效性、多樣性與客觀性。本發(fā)明同時(shí)考慮了大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果和傳統(tǒng)計(jì)算模型的結(jié)果，因此能提供全面有效的客觀評(píng)價(jià)，能夠?yàn)橥赓Q(mào)市場(chǎng)分析提供有效的數(shù)據(jù)支撐。本發(fā)明廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種外貿(mào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)處理方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

術(shù)語(yǔ)解釋：

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)集數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┻^(guò)程、模式評(píng)估和知識(shí)表示等多個(gè)步驟環(huán)節(jié)于一體的、需要反復(fù)循環(huán)的數(shù)據(jù)處理過(guò)程，通過(guò)運(yùn)用關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類、預(yù)測(cè)、時(shí)序分析和偏差分析等不同功能的算法模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量實(shí)時(shí)的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值挖掘分析。

GMM算法：高斯模型就是用高斯概率密度函數(shù)(正態(tài)分布曲線)精確地量化事物，將一個(gè)事物分解為若干的基于高斯概率密度函數(shù)(正態(tài)分布曲線)形成的模型。

SVM算法：支持向量機(jī)(SVM)屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，可以分析數(shù)據(jù)，識(shí)別模式，用于分類和回歸分析。SVM是一種二類分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔較大的線性分類器，其學(xué)習(xí)策略便是間隔較大化，最終可轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸二次規(guī)劃問(wèn)題的求解回歸分析。

在外貿(mào)領(lǐng)域，企業(yè)和政府部門都希望對(duì)外貿(mào)運(yùn)行走勢(shì)進(jìn)行科學(xué)研判，從而進(jìn)行合理的產(chǎn)業(yè)布局和政策扶持。為了對(duì)市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)，現(xiàn)有技術(shù)普遍使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)市場(chǎng)運(yùn)行情況進(jìn)行量化，外貿(mào)景氣先行指數(shù)就是其中一個(gè)能夠客觀評(píng)價(jià)市場(chǎng)環(huán)境的指標(biāo)。但是現(xiàn)有技術(shù)主要是通過(guò)依賴企業(yè)主動(dòng)填報(bào)來(lái)收集數(shù)據(jù)，造成樣本量過(guò)小、主觀性過(guò)強(qiáng)、準(zhǔn)確性難以保證；同時(shí)現(xiàn)有技術(shù)所用的算法是擴(kuò)散指數(shù)算法或者其簡(jiǎn)單的衍生算法，只能反映上升或下降的方向及轉(zhuǎn)折位置，不能很好地反映出經(jīng)濟(jì)的上升和下降的程度，總而言之，現(xiàn)有技術(shù)具有很大的應(yīng)用局限性。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的目在于提供一種外貿(mào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)處理方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。

一方面，本發(fā)明包括一種外貿(mào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：

從互聯(lián)網(wǎng)收集外貿(mào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)；

根據(jù)來(lái)源和/或內(nèi)容相關(guān)性，將收集到的外貿(mào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)分別標(biāo)記為政府?dāng)?shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)；根據(jù)格式，將收集到的數(shù)據(jù)分別標(biāo)記為數(shù)值類數(shù)據(jù)和文本類數(shù)據(jù)；

對(duì)收集到的外貿(mào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

計(jì)算數(shù)值類數(shù)據(jù)相應(yīng)的信心指數(shù)；

計(jì)算文本類數(shù)據(jù)相應(yīng)的信心指數(shù)；

根據(jù)政府?dāng)?shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)相應(yīng)的信心指數(shù)，分別計(jì)算政府信心指數(shù)、行業(yè)信心指數(shù)和企業(yè)信心指數(shù)；

根據(jù)政府信心指數(shù)、行業(yè)信心指數(shù)和企業(yè)信心指數(shù)計(jì)算綜合信心指數(shù)；

根據(jù)綜合信心指數(shù)以及由收集到的數(shù)據(jù)計(jì)算得到的擴(kuò)散指數(shù)，計(jì)算外貿(mào)景氣先行指數(shù)；

根據(jù)外貿(mào)景氣先行指數(shù)返回外貿(mào)運(yùn)行走勢(shì)評(píng)估結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述對(duì)收集到的外貿(mào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理這一步驟，具體包括：

刪除空缺數(shù)據(jù)和瑕疵數(shù)據(jù)；

對(duì)具有相近來(lái)源、格式和特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中；

將具有相近格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換統(tǒng)一為相同的格式。

進(jìn)一步地，所述計(jì)算數(shù)值類數(shù)據(jù)相應(yīng)的信心指數(shù)這一步驟，具體包括：