[發明專利]一種基于大數據的行業對標分析方法

在審

• 申請號: 202010189437.X
• 申請日: 2020-03-18
• 公開（公告）號: CN111475701A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發明（設計）人: 陳緒龍;黃紅亮
• 申請（專利權）人: 安徽經邦軟件技術有限公司
• 主分類號: G06F16/951
• 分類號: G06F16/951;G06F16/9538;G06F9/54;G06F16/955
• 代理公司: 合肥方舟知識產權代理事務所(普通合伙) 34158
• 代理人: 劉躍

本發明涉及大數據處理技術領域，具體涉及一種基于大數據的行業對標分析方法，包括制定關鍵詞，將關鍵詞存儲在云端；檢索和查詢上述儲存在云端中的關鍵詞，并將檢索和查詢的結果放入隊列中；對上述隊列中的檢索和查詢的結果進行進一步檢索，將其中與行業對標主題最近的隊列調整至隊列前端；將上述進一步檢索后的隊列打包成數據包，并建立數據包的索引主題；上述數據包儲存至云端中，并對數據包進行釋放，釋放后的數據形成可視化圖表。本發明的有益效果：通過對關鍵詞的檢索和查詢，得到初步的檢索\查詢結果，再對得到的初步結果進行進一步檢索，從而提煉出與自身最為符合的檢索結果，簡化了大數據處理流程，效率較高。

技術領域

本發明涉及大數據處理技術領域，具體涉及一種基于大數據的行業對標分析方法。

背景技術

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，大數據時代，數據挖掘是主要關鍵工作。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程，也是一種決策支持過程。其主要基于人工智能，機器學習，模式學習，統計學等。通過對大數據高度自動化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式。

所謂“行業對標”就是對比本行業中的標桿企業，從標桿企業的大數據運營信息中，提取對自己有用的信息，同時通過對比，來尋找自身不足。

目前在進行行業對標時，由于對標體系缺乏針對性、大數據處理能力差等都影響了企業對“行業對標”的處理能力。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中存在的問題，提供一種基于大數據的行業對標分析方法，它可以實現至少一定程度上解決現有技術的問題。

為實現上述技術目的，達到上述技術效果，本發明是通過以下技術方案實現的：

一種基于大數據的行業對標分析方法，包括如下步驟：

1)制定關鍵詞，將關鍵詞存儲在云端；

2)檢索和查詢上述儲存在云端中的關鍵詞，并將檢索和查詢的結果放入隊列中；

3)對上述隊列中的檢索和查詢的結果進行進一步檢索，將其中與行業對標主題最近的隊列調整至隊列前端；

4)將上述進一步檢索后的隊列打包成數據包，并建立數據包的索引主題；

5)上述數據包儲存至云端中，并對數據包進行釋放，釋放后的數據形成可視化圖表。

作為如上所述技術方案的進一步優化，所述步驟1)中將關鍵詞按與行業對標主題相近度進行排列，所述步驟2)在檢索和查詢時，按與行業對標主題相近度最近的關鍵詞進行檢索和查詢。

作為如上所述技術方案的進一步優化，所述步驟1)中，儲存在所述云端上的關鍵詞由指定權限的管理人員進行修改。

作為如上所述技術方案的進一步優化，所述步驟2)中，通過爬蟲技術，將互聯網中與關鍵詞相關的鏈接URL進行抓取，并將抓取的URL放入隊列中。

作為如上所述技術方案的進一步優化，所述步驟2)中，依據與關鍵詞相近度來對檢索和查詢的結果進行排列并放入隊列中。

作為如上所述技術方案的進一步優化，所述步驟5)中，釋放后的數據形成word、Excell、PPT形式的圖表。