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申请/专利权人：大湾区科技创新服务中心(广州)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的企业评价方法和系统，属于数据处理技术领域。本发明解决了现有用户了解目标企业的信息较为片面的问题，通过采集目标企业的企业信息与经营数据，并对企业信息进行核对与分类统计，对目标企业的营业额、年产值增长值、研发投入资金、研发投入比例、目标企业完成项目金额进行计算；并将整理后的企业信息与经营数据进行分布式存储，基于关联分析法、序列模式分析法以及聚类分析法中的任一种方法对其进行分析，从而得到对目标企业的总体评价；再将总体评价展示于云平台，用户通过登录云平台查看目标企业的营业状况与员工评价，判断目标企业的信任度，从而为用户提供目标企业精准的信息实况。

主权项：1.一种基于大数据的企业评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集目标企业的企业信息与经营数据，以作为企业评价的大数据依据；S2、将收集的目标企业的企业信息与经营数据进行分类整理，由此获得目标企业整理后的原始数据；S3、将整理后的企业信息与经营数据进行统计与计算，由此获得目标企业的分类后的企业信息与经营数据；S4、将分类后的企业信息与经营数据进行分布式存储，并通过分析方法对目标企业的企业信息与经营数据进行分析，由此获得目标企业的信任度结果；将分类后的企业信息与经营数据进行分布式存储，并通过分析方法对目标企业的企业信息与经营数据进行分析，由此获得目标企业的信任度结果，包括：检测分类后的企业信息与经营数据的多个数据类型和数据格式；基于多个数据类型和数据格式将分类后的企业信息与经营数据进行分布式存储；获取每个类别的企业信息与经营数据中的样本数据，计算该类别的企业信息与经营数据中的样本数据的平均值；确定每个类别的企业信息与经营数据中的样本数据中各个数据项的偏差值，根据偏差值确定该类别的企业信息与经营数据中的样本数据的数据偏离度；根据每个类别的企业信息与经营数据中的样本数据的数据偏离度和该类别的企业信息与经营数据中的样本数据的平均值确定数据评估容忍值；根据每个类别的企业信息与经营数据中的样本数据的数据评估容忍值对该类别的企业信息与经营数据中的样本数据进行判断；根据判断结果将高于等于数据评估容忍值的第一数据项确认为高信任度数据，将低于数据评估容忍值的第二数据项确认为低信任度数据；将每个类别的企业信息与经营数据中的样本数据的高信任度数据进行整合和统计，获取整合结果；根据整合结果通过分析方法对每个类别的企业信息与经营数据中的样本数据的高信任度数据进行效益、诚信、产能、成本维度的评估，获取各维度的评估分值；根据每个类别的企业信息与经营数据中的样本数据的高信任度数据的各维度的评估分值以及维度的权值计算出该类别的企业信息与经营数据中的样本数据的高信任度数据的最终分值；根据每个类别的企业信息与经营数据中的样本数据的高信任度数据的最终分值确定目标企业的信任度；所述S4中将分类后的企业信息与经营数据进行分布式保存，具体为：通过关联分析法、序列模式分析法以及聚类分析法中的任一种方法对分布式存储的目标企业的企业信息与经营数据进行分析，得到对目标企业的总体评价；S5、将目标企业的信任度结果进行展示；还包括：获取多个企业评价指标以及每个企业评价指标的评价内容，根据所述评价内容确定每个企业评价指标的偏重点；根据每个企业评价指标的偏重点和目标企业的主营业务参数确定目标企业对于每个企业评价指标的匹配度；获取目标企业在每个企业评价指标的偏重点的相关业务的业务要求信息，根据所述业务要求信息确定对于企业评价指标的多个离散特征以及每个离散特征的标准值；获取每个企业评价指标在每个离散特征的当前评估值，根据每个用户在每个离散特征的当前评估值和对于企业评价指标的多个离散特征以及每个离散特征的标准值以及目标企业对于每个企业评价指标的匹配度计算出每个企业评价指标的推荐度指数： 其中，Fi表示为第i个企业评价指标的推荐度指数，Qi表示为目标企业对于第i个企业评价指标的匹配度，N表示为离散特征的数量，j表示为第j个离散特征，Pij表示为第i个企业评价指标在第j个离散特征的当前评估值，Psj表示为第j个离散特征的标准值，Di表示为第i个企业评价指标的主观因素影响因子，e表示为自然常数，取值为2.72，Si表示为第i个企业评价指标的通用性系数，通过历史评估情况确定，Ei表示为第i个企业评价指标的评价广泛性系数，通过该企业评价指标的评估数据类型确定，Ki表示为第i个企业评价指标的评价局限系数，通过第该企业评价指标的限定评价场景确定；根据每个企业评价指标的推荐度指数选择大于等于预设推荐度参考值的目标企业评价指标，将目标企业评价指标作为对目标企业进行评估的参考指标。

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