[发明专利]一种数据分析方法及装置

权利要求书

1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：

针对获得的每一个孵化机构的数据，基于第一预设的相关性分析法和第一预设的特征工程法，分别将相似度大于预设阈值的数据指标进行融合，获得融合后的各个聚合因子；

将所述各个聚合因子，分别归类到确定的各个分析维度中；

分别将归类到各个分析维度中的聚合因子进行归一化处理，并根据预设的各个分析维度的权重值，分别计算每一个孵化机构的排名等级。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别将相似度大于预设阈值的数据指标进行融合之前，进一步包括：

分别从每一个孵化机构的数据中提取出能够用于比对的特征，并针对定性的数据指标进行量化；

采用预设的筛选策略，筛选出符合所述预设的筛选策略的数据，并采用预设的比对法和分析相似观测值法，补充缺失的数据指标的取值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预设的相关性分析法，为Pearson相关性分析。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，分别将相似度大于预设阈值的数据指标进行融合，获得融合后的各个聚合因子，具体包括：

针对数量级大于预设值的数据指标，分别进行求导，并采用预设的运算方法，分别计算相似度大于预设值的数据指标的运算结果，获得融合后的各个聚合因子。

5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，将所述各个聚合因子，分别归类到确定的各个分析维度中，具体包括：

采用第二预设的相关性分析法和第二预设的特征工程法，将所述各个聚合因子分别归类到确定的各个分析维度中。

6.一种数据分析装置，其特征在于，包括：

融合单元，用于针对获得的每一个孵化机构的数据，基于第一预设的相关性分析法和第一预设的特征工程法，分别将相似度大于预设阈值的数据指标进行融合，获得融合后的各个聚合因子；

归类单元，用于将所述各个聚合因子，分别归类到确定的各个分析维度中；

计算单元，用于分别将归类到各个分析维度中的聚合因子进行归一化处理，并根据预设的各个分析维度的权重值，分别计算每一个孵化机构的排名等级。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，分别将相似度大于预设阈值的数据指标进行融合之前，进一步包括，预处理单元，用于：

分别从每一个孵化机构的数据中提取出能够用于比对的特征，并针对定性的数据指标进行量化；

采用预设的筛选策略，筛选出符合所述预设的筛选策略的数据，并采用预设的比对法和分析相似观测值法，补充缺失的数据指标的取值。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一预设的相关性分析法，为Pearson相关性分析。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，分别将相似度大于预设阈值的数据指标进行融合，获得融合后的各个聚合因子时，融合单元具体用于：

针对数量级大于预设值的数据指标，分别进行求导，并采用预设的运算方法，分别计算相似度大于预设值的数据指标的运算结果，获得融合后的各个聚合因子。

10.如权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，将所述各个聚合因子，分别归类到确定的各个分析维度中时，归类单元具体用于：

采用第二预设的相关性分析法和第二预设的特征工程法，将所述各个聚合因子分别归类到确定的各个分析维度中。