[發明專利]一種多維度數據評估差異性的系統和方法

在審

• 申請號: 201910163348.5
• 申請日: 2019-03-05
• 公開（公告）號: CN109902110A
• 公開（公告）日: 2019-06-18
• 發明（設計）人: 張翀昊;柳岸敏;王艷雙;唐麗萍;王嵩
• 申請（專利權）人: 常州天正工業發展股份有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/248;G06Q50/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及一種多維度數據評估差異性的系統和方法，方法包括：步驟一、將多維度數據進行歸類劃分處理；步驟二、繪制所有二級個體的“二級個體單指標密度曲線”；步驟三、繪制所有二級個體的“二級個體多指標曲面”；步驟四、繪制“全集指標基準曲面”；步驟五、抽取擬合后的“二級個體單指標密度曲線”與“二級個體多指標曲面”的高度關聯指標集合；步驟六、抽取擬合后的“二級個體多指標曲面”與“全集指標基準曲面”上的高度關聯指標集合；步驟七、構建“個體評估指標曲面”；步驟八、構建“評估指標基準曲面”；步驟九、評估一級個體數據和全集數據的差異性。對多維度數據進行篩選分析，并評估一級個體數據和全集數據的差異性。

技術領域

本發明涉及數據分析的技術領域，尤其是涉及一種多維度數據評估差異性的系統和方法。

背景技術

在數據經濟時代，各行各業正以數據為核心，運用數據的特征去重塑自身模式。依據信息技術的新生產模式、交付方式、生活體驗和管理決策能力，我國目前已經逐漸形成“數據社會化”的雛形。所謂“數據社會化”，就是數據能夠平等地被社會各層面使用，它打破了現實中的物理疆界，滲透到社會每個角落。數據驅動虛擬世界與現實社會之間實現生態交互，讓社會資源能夠在同一平臺上被重新整合、共享、分析，最終實現其社會應用價值。

數據社會化過程中最核心內容就是數據。但數據源頭存在的采集場景割裂、最強相關數據稀缺、數據質量不高等種種問題，數據呈現高度離散化狀態，數據間聯合分析的實例較少，數據具有較強的隔離性，極大阻礙了大數據應用的發展與推進。本文認為造成上述問題主要有兩方面原因，一是對個體單元（如自然人、法人、企業、設備等）不同項點（如信用評估、價值評估、違約評估）的評估，缺乏較為統一的理論模型，無法將不同來源、多維度的數據進行有效的統一，二是由于個體單元的數據指標與數據量存在極大不均衡，無法進行等量數據評估；且數據總量越龐大，該不均衡性約明顯，因此對傳統的基于矢量工具的大樣本數據分析方法提出了嚴峻的挑戰。本文針對以上兩大問題，提出了一種對所有個體單元進行無差別對待的，評價單一個體數據和整體多維度數據之間差異性的方法，能夠用于評價例如個人信用度在社會整體信用度中的偏向性。

發明內容

本發明的其中一個目的是提供一種多維度數據評估差異性的方法。

本發明的上述發明目的是通過以下技術方案得以實現的：一種多維度數據評估差異性的方法，包括：

步驟一、將多維度數據進行歸類劃分處理；

將多維度數據按照數據來源個體的不同劃分一級個體，所有具有共性的一級個體歸為同一個二級個體，所有的二級個體整合作為全集；

并將相同個體的不同指標數據做劃分，并將所有指標數據根據相應數值在同指標數值中的占比通用化處理形成統一的指標密度；

步驟二、繪制所有二級個體的“二級個體單指標密度曲線”；

步驟三、根據“二級個體單指標密度曲線”繪制所有二級個體的“二級個體多指標曲面”；

步驟四、根據“二級個體多指標曲面”繪制“全集指標基準曲面”；

步驟五、抽取擬合后的“二級個體單指標密度曲線”與“二級個體多指標曲面”的高度關聯指標集合；

步驟六、抽取擬合后的“二級個體多指標曲面”與“全集指標基準曲面”上的高度關聯指標集合；

步驟七、構建“個體評估指標曲面”；

步驟八、構建“評估指標基準曲面”；

步驟九、評估一級個體數據和全集數據的差異性。

通過采用上述技術方案，對多維度數據進行篩選分析，并評估一級個體數據和全集數據的差異性。