[发明专利]基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法,S1，采用AHP分析法建立综合评价模型；S2，动态采集制造业企业数据；S3，进行数据整理及校验；S4，依据S1步中建立的综合评价模型，对制造业企业进行综合评价。同时，本发明公开了一种基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价系统，包括模型创建模块、企业库模块、评价分析模块、项目库模块、惠企政策模块和系统管理模块；本发明优点在于利用大数据技术，结合当地的实际情况，利用AHP分析法快速创建科学、有效、可操作性强的制造业高质量发展综合评价模型，通过快速动态的采集相关企业数据，提高了对制造业企业高质量发展评价的速度和效率。

技术领域

本发明涉及制造业发展评价领域，尤其是涉及基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法和系统。

背景技术

目前，我国经济发展由高速增长阶段转向高质量发展阶段。高质量发展必须有一个适当的考核指标来进行评价，科学设置考核指标，是建设高质量考核评价体系的关键性、基础性工作，具有很强的指向性和针对性。但是，如何根据当地实际情况建立科学、有效、可操作性强的评价指标体系尚未有较好的方法和系统；同时如何快速的收集当地企业的相关数据并进行综合评价和分类也没有成熟的方法和系统。因此，创建制造业高质量发展综合评价模型，并能快速收集当地企业的相关数据并进行综合评价分类的方法和系统，是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法，本发明另一目的是提供实现该方法的系统。

为实现上述目的，本发明可采取下述技术方案：

本发明所述基于大数据技术的制造业高质量发展综合评价方法，包括下述步骤：

S1，采用AHP分析法建立综合评价模型；

S2，动态采集制造业企业数据；

S3，进行数据整理及校验；

S4，依据S1步中建立的综合评价模型，对制造业企业进行综合评价。

进一步的，S1中所述综合评价模型，包括多个评价指标、评价指标权重、评价指标基准值和影响因子。

进一步的，所述评价指标权重通过多元线性回归法计算得到。

进一步的，S1中综合评价模型建立过程中采用了AHP分析法，自动计算确定评价指标、评价指标权重和影响因子；同时也可根据当地的实际情况和相关部门的需求，对AHP分析法自动计算获得的评价指标、评价指标权重和影响因子进行微调，以使评价模型更贴合当地的实际情况。

进一步的，S2中所述的动态采集制造业企业数据, 包括单个企业填报、企业数据批量导入和工业互联网自动采集等方式；企业数据可采用xml文件格式，通过统一的接口上传，并可查询文件处理情况，进行上传批次管理和问题数据回滚。

进一步的，S3中所述的数据整理及校验，采用基于编程语言的反射技术和Python脚本技术进行数据清洗，利用SQL Server 2008R2数据库、ETL（英文Extract-Transform-Load的缩写，数据仓库技术）数据挖掘工具和关键字段分区存储数据的方式实现对分散、零乱、标准不统一的数据进行整理和校验。

进一步的，S4中所述的综合评价，依据S1步中建立的综合评价模型，分别计算每个企业的总得分Q；

所述总得分Q计算过程如下：

其中，为企业基础指标总分，为企业附加得分，为影响因子，为企业在该评价指标上所对应的数据，为该评价指标基础值，为该评价指标权重，为附加项得分，当该企业符合系统设置的附加项条件时，即获得系统设置的该附加项得分；n为评价指标的总数量，或附加项的总数量。