[发明专利]一种产业链优企数据处理方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种产业链优企数据处理方法、电子设备及存储介质，方法包括获取各个优企的特征数据，从中挑选出代表特征属性，特征数据包括特征属性，以及与特征属性相对应的特征属性值；分别计算各个优企的特征数据对于各个代表特征属性的包含程度值；建立三维坐标系，并且在三维坐标系上添加将各个优企的特征数据对于各个代表特征属性的包含程度值分别作为坐标值的坐标点，还对于坐标点进行聚类处理；针对三维坐标系上的各个类别中的坐标点，分别生成一个标准坐标点，并且分别根据不同的标准坐标点得到对于各个优企的特征数据的聚类标准，本发明能够实现对于各个优企的特征数据的自动聚类，而无需人工参与。

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种产业链优企数据处理方法、电子设备及存储介质。

背景技术

当前，在进行企业评估时往往需要提前获取企业所在产业链的优质高价值企业特征数据，通过将企业自身的特征数据与企业所在产业链的优质高价值企业特征数据进行比对，从而实现对于企业整体的评估，所在产业链的优质高价值企业特征数据一般都会包括多个优质高价值企业的特征数据，在开展企业评估之前，还需要对多个优质高价值企业的特征数据进行聚类处理，然而，现有技术中较多依靠人工聚类处理多个优质高价值企业的特征数据，导致不仅聚类处理的效率较低，而且聚类处理的人工成本较大，本发明提供一种产业链优企数据处理方法、电子设备及存储介质来解决上述技术问题。

发明内容

本发明根据各个优企的特征数据，从中确定出代表特征属性，并且计算各个优企的特征数据对于不同的代表特征属性的包含程度值，还基于各个包含程度值来生成对于各个优企的特征数据的聚类标准，本发明旨在实现对于各个优企的特征数据的自动聚类。

为了达到上述的发明目的，本发明给出如下所述的一种产业链优企数据处理方法，主要包括以下的步骤：

分别获取各个优企的特征数据，所述特征数据包括若干个特征属性，以及分别与每个所述特征属性相对应的特征属性值，并且对于各个优企的所述特征数据中的每个所述特征属性进行唯一顺序编号，同时还基于各个优企的所述特征数据，从中挑选出代表特征属性；

依据各个优企的所述特征数据和所述代表特征属性，分别计算各个优企的所述特征数据对于各个所述代表特征属性的包含程度值；

分别以所述特征数据对于各个所述代表特征属性的包含程度值建立X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴，以形成三维坐标系，并且在所述三维坐标系上，添加将各个优企的所述特征数据对于各个所述代表特征属性的包含程度值分别作为坐标值的坐标点，还对于坐标点进行聚类处理；

针对所述三维坐标系上的各个类别中的坐标点，分别生成一个标准坐标点，并且分别根据不同的标准坐标点得到对于各个优企的所述特征数据的聚类标准。

作为本发明的一种优选技术方案，基于各个优企的所述特征数据，从中挑选出若干个代表特征属性，包括如下的步骤：

以所述特征数据中的所述特征属性的编号建立横轴，同时以所述特征数据中的与所述特征属性相对应的所述特征属性值建立纵轴，以形成第一坐标系；

计算各个优企的所述特征数据中的与每个所述特征属性相对应的所述特征属性值的平均值，并且在所述第一坐标系上，添加分别以所述特征数据中的每个所述特征属性的编号作为横坐标，同时分别以与所述特征数据中的每个所述特征属性相对应的平均值作为纵坐标的若干个坐标点，还生成若干个坐标点的第一拟合曲线；

确定各个优企的所述特征数据中的与每个所述特征属性相对应的所述特征属性值和所述第一拟合曲线之间的偏离值超过预设的阈值并且偏离值最大的三个所述特征属性值，把与这三个所述特征属性值相对应的所述特征属性作为代表特征属性。

作为本发明的一种优选技术方案，分别计算各个优企的所述特征数据对于各个所述代表特征属性的包含程度值，包括如下的步骤：

分别以所述特征数据中的所述特征属性的编号建立横轴，同时分别以所述特征数据中的与所述特征属性相对应的所述特征属性值建立纵轴，形成若干个第二坐标系；