本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)分析方法及裝置。

背景技術(shù)：

目前，創(chuàng)業(yè)孵育趨勢越來越高科技化，對于孵化機(jī)構(gòu)，需要對各個(gè)孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行評選，了解其基本狀況，以便對各個(gè)孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行管理和指導(dǎo)。

現(xiàn)有技術(shù)中，針對孵化機(jī)構(gòu)的評選體系還沒有完整的確立，僅依賴于一些簡單的指標(biāo)，沒有有效的多維度分析方法，不能充分反映各個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的運(yùn)營情況，投資機(jī)構(gòu)選取項(xiàng)目還是偏向挑人，過程中很難避免主觀片面，效率也比較低，同時(shí)孵化機(jī)構(gòu)作為運(yùn)營主體也還未有多維度分析框架，政府部門也難以了解企業(yè)的情況和難處，施以輔助。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)分析方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中不能充分利用數(shù)據(jù)，對孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行有效分析評選的問題。

本發(fā)明實(shí)施例提供的具體技術(shù)方案如下：

一種數(shù)據(jù)分析方法，包括：

針對獲得的每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，基于第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第一預(yù)設(shè)的特征工程法，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子；

將所述各個(gè)聚合因子，分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中；

分別將歸類到各個(gè)分析維度中的聚合因子進(jìn)行歸一化處理，并根據(jù)預(yù)設(shè)的各個(gè)分析維度的權(quán)重值，分別計(jì)算每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的排名等級。

本發(fā)明實(shí)施例中，針對獲得的每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，基于第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第一預(yù)設(shè)的特征工程法，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子；將所述各個(gè)聚合因子，分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中；分別將歸類到各個(gè)分析維度中的聚合因子進(jìn)行歸一化處理，并根據(jù)預(yù)設(shè)的各個(gè)分析維度的權(quán)重值，分別計(jì)算每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的排名等級，這樣，能夠充分利用所有數(shù)據(jù)，考慮各方面的數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)評選體系，最終融合歸類到確定的幾個(gè)分析維度下，用客觀數(shù)字而非主觀對孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行評選，提高評選效率、保證客觀公正。

較佳的，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合之前，進(jìn)一步包括：

分別從每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)中提取出能夠用于比對的特征，并針對定性的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行量化；

采用預(yù)設(shè)的篩選策略，篩選出符合所述預(yù)設(shè)的篩選策略的數(shù)據(jù)，并采用預(yù)設(shè)的比對法和分析相似觀測值法，補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)指標(biāo)的取值。

較佳的，所述第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法，為pearson相關(guān)性分析。

較佳的，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子，具體包括：

針對數(shù)量級大于預(yù)設(shè)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)，分別進(jìn)行求導(dǎo)，并采用預(yù)設(shè)的運(yùn)算方法，分別計(jì)算相似度大于預(yù)設(shè)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)的運(yùn)算結(jié)果，獲得融合后的各個(gè)聚合因子。

較佳的，將所述各個(gè)聚合因子，分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中，具體包括：

采用第二預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第二預(yù)設(shè)的特征工程法，將所述各個(gè)聚合因子分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中。

一種數(shù)據(jù)分析裝置，包括：

融合單元，用于針對獲得的每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，基于第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第一預(yù)設(shè)的特征工程法，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子；

歸類單元，用于將所述各個(gè)聚合因子，分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中；

計(jì)算單元，用于分別將歸類到各個(gè)分析維度中的聚合因子進(jìn)行歸一化處理，并根據(jù)預(yù)設(shè)的各個(gè)分析維度的權(quán)重值，分別計(jì)算每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的排名等級。

本發(fā)明實(shí)施例中，針對獲得的每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，基于第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第一預(yù)設(shè)的特征工程法，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子；將所述各個(gè)聚合因子，分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中；分別將歸類到各個(gè)分析維度中的聚合因子進(jìn)行歸一化處理，并根據(jù)預(yù)設(shè)的各個(gè)分析維度的權(quán)重值，分別計(jì)算每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的排名等級，這樣，能夠充分利用所有數(shù)據(jù)，考慮各方面的數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)評選體系，最終融合歸類到確定的幾個(gè)分析維度下，用客觀數(shù)字而非主觀對孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行評選，提高評選效率、保證客觀公正。

較佳的，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合之前，進(jìn)一步包括，預(yù)處理單元，用于：

分別從每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)中提取出能夠用于比對的特征，并針對定性的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行量化；

采用預(yù)設(shè)的篩選策略，篩選出符合所述預(yù)設(shè)的篩選策略的數(shù)據(jù)，并采用預(yù)設(shè)的比對法和分析相似觀測值法，補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)指標(biāo)的取值。

較佳的，所述第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法，為pearson相關(guān)性分析。

較佳的，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子時(shí)，融合單元具體用于：

針對數(shù)量級大于預(yù)設(shè)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)，分別進(jìn)行求導(dǎo)，并采用預(yù)設(shè)的運(yùn)算方法，分別計(jì)算相似度大于預(yù)設(shè)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)的運(yùn)算結(jié)果，獲得融合后的各個(gè)聚合因子。

較佳的，將所述各個(gè)聚合因子，分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中時(shí)，歸類單元具體用于：

采用第二預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第二預(yù)設(shè)的特征工程法，將所述各個(gè)聚合因子分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例中，數(shù)據(jù)分析方法流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中，孵化器評選維度權(quán)重構(gòu)成示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中，孵化器評選的分析維度的構(gòu)成示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中，眾創(chuàng)空間評選維度權(quán)重構(gòu)成示意圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例中，眾創(chuàng)空間評選的分析維度的構(gòu)成示意圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例中，數(shù)據(jù)分析裝置結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，并不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中不能充分利用數(shù)據(jù)，對孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行有效分析評選的問題，本發(fā)明實(shí)施例中，針對獲得的每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，分別將相似度高的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，獲得融合后的聚合因子，并進(jìn)一步融合，將聚合因子歸類到確定的各個(gè)分析維度中，進(jìn)而進(jìn)行歸一化處理后，根據(jù)各個(gè)分析維度的權(quán)重值，分別計(jì)算每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的排名等級。

下面通過具體實(shí)施例對本發(fā)明方案進(jìn)行詳細(xì)描述，當(dāng)然，本發(fā)明并不限于以下實(shí)施例。

參閱圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例中，數(shù)據(jù)分析方法的具體流程如下：

步驟100：針對獲得的每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，基于第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第一預(yù)設(shè)的特征工程法，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子。

實(shí)際中，例如，孵化器、眾創(chuàng)空間中會(huì)包括多個(gè)孵化機(jī)構(gòu)，需要了解每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)和孵化器、眾創(chuàng)空間的運(yùn)營情況，但是，每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)可能有大量的不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)，包括定量的數(shù)據(jù)指標(biāo)和定性的數(shù)據(jù)指標(biāo)，現(xiàn)有技術(shù)中，每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)量比較大，并沒有有效地利用這所有的數(shù)據(jù)指標(biāo)，僅僅從單一的角度進(jìn)行比較，尤其是針對定性的數(shù)據(jù)指標(biāo)，沒有分析利用，沒有完整的評選體系，不能充分反映各個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的運(yùn)營情況。本發(fā)明實(shí)施例中，將定性的數(shù)據(jù)指標(biāo)量化，設(shè)計(jì)評選體系，確定多個(gè)評選分析維度，綜合所有數(shù)據(jù)指標(biāo)，從多個(gè)角度對孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行評選。

執(zhí)行步驟100時(shí)，具體包括：

首先，針對獲得的每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，采用第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第一預(yù)設(shè)的特征工程法，獲得相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

其中，第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法，例如為pearson相關(guān)性分析，本發(fā)明實(shí)施例中并不進(jìn)行限定，目的是為了將一些相似度高的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，減少最后用于評選的維度，便于對各個(gè)孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析比較。

然后，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子。

具體為：針對數(shù)量級大于預(yù)設(shè)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)分別進(jìn)行求導(dǎo)，并采用預(yù)設(shè)的運(yùn)算方法，分別計(jì)算相似度大于預(yù)設(shè)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)的運(yùn)算結(jié)果，獲得融合后的各個(gè)聚合因子。

其中，預(yù)設(shè)的運(yùn)算方法，例如為累加、相除或正規(guī)化處理等，可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇和設(shè)定，本發(fā)明實(shí)例中并不進(jìn)行限定，進(jìn)而可以根據(jù)預(yù)設(shè)的運(yùn)算方法，計(jì)算得到聚合因子的取值。

其中，聚合因子可以是根據(jù)特征工程法設(shè)計(jì)出的，也可以是用戶提前進(jìn)行定義的，也可以是兩者綜合的，較佳的，聚合因子的數(shù)目可以為幾十個(gè)，這樣，將大量的數(shù)據(jù)指標(biāo)融合為確定的少量的聚合因子，便于用戶使用和比較。

這樣，在融合過程中，將數(shù)量級大于預(yù)設(shè)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)的取值進(jìn)行求導(dǎo)，目的是為了避免極端值和分布不均勻的影響，再對求導(dǎo)后的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行歸一化，這樣可以在融合中不受原指標(biāo)數(shù)量級影響，創(chuàng)建可比性。

進(jìn)一步地，執(zhí)行步驟100之前，還包括：

首先，分別從每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)中提取出能夠用于比對的特征，并針對定性的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行量化。

例如，獲得眾創(chuàng)空間中近200個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)可能會(huì)有上百個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)，對于包含文字描述信息的數(shù)據(jù)或只有文字描述的數(shù)據(jù)，例如，孵化機(jī)構(gòu)的行業(yè)資質(zhì)、獲政策獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)據(jù)等，從中提取出有用的數(shù)字或者提取出可用的特征，即將原始數(shù)據(jù)拆分結(jié)構(gòu)化。

其中，對定性的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行量化時(shí)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)指標(biāo)的重要性、優(yōu)先級等制定相應(yīng)的量化規(guī)則，例如，對于各個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的行業(yè)資質(zhì)，獲得的原始數(shù)據(jù)中對行業(yè)資質(zhì)的描述僅是國家級，市級，區(qū)級三個(gè)等級，這樣，本發(fā)明實(shí)施例中，將這樣的定性數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，可以將國家級量化為4，市級量化為3，區(qū)級量化為2，沒有被國家，市，區(qū)級別認(rèn)可的量化為1，如此轉(zhuǎn)化為量化的數(shù)據(jù)指標(biāo)，便于后續(xù)進(jìn)行計(jì)算、使用和比較。

并且，在對每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，要保證數(shù)據(jù)的單位要統(tǒng)一，拆分?jǐn)?shù)據(jù)指標(biāo)時(shí)要保證相互之間的可比性。

然后，采用預(yù)設(shè)的篩選策略，篩選出符合所述預(yù)設(shè)的篩選策略的數(shù)據(jù)，并采用預(yù)設(shè)的比對法和分析相似觀測值法，補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)指標(biāo)的取值。

本發(fā)明實(shí)施例中，可以根據(jù)數(shù)據(jù)指標(biāo)的類型和取值，制定不同的篩選策略，從而排除一些極端值和異常值，例如，對應(yīng)孵化機(jī)構(gòu)的占地面積，根據(jù)對占地面積的理解，制定篩選策略，排除取值為負(fù)、過小或過大的值，避免其對之后計(jì)算的干擾，特別是整體得分的分布。

并且，對于某些孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，可能并沒有記錄該數(shù)據(jù)指標(biāo)的取值，這時(shí)，為了能夠?qū)λ械姆趸Y(jié)構(gòu)進(jìn)行正確的分析和評選，因此，可以對沒有取值的數(shù)據(jù)指標(biāo)補(bǔ)充其取值，在補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)時(shí)，要考慮臨界值、采用預(yù)設(shè)的比對法和分析相似觀測值，而不是簡單地使用中位數(shù)或平均值來補(bǔ)充，而是考慮整體的數(shù)值分布，從而進(jìn)一步提高補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

也就是說，獲得到各個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)后，先要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，處理為可計(jì)算、可使用、有可比性的數(shù)據(jù)指標(biāo)，便于之后進(jìn)行其它的分析計(jì)算。

步驟110：將所述各個(gè)聚合因子，分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中。

其中，上述各個(gè)分析維度，可以是用戶自定義的，也可以是根據(jù)特征工程法發(fā)現(xiàn)的特征，也可以是兩者的結(jié)合，較佳的，分析維度的數(shù)目可以為9個(gè)，本發(fā)明實(shí)施例中并不進(jìn)行限定，目的是為了從有限的分析維度，來綜合評選各個(gè)孵化機(jī)構(gòu)。

執(zhí)行步驟110時(shí)，具體包括：采用第二預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第二預(yù)設(shè)的特征工程法，將各個(gè)聚合因子分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中。

值得說明的是，執(zhí)行步驟110的過程實(shí)際上也是一個(gè)數(shù)據(jù)融合的過程，第二預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法與第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法可以是相同的，第二預(yù)設(shè)的特征工程法與第一預(yù)設(shè)的特征工程法也可以是相同的，本發(fā)明實(shí)施例中并不進(jìn)行限制，目的是將各個(gè)聚合因子融合為更少數(shù)目的分析維度，做為評估框架，更為符合和便于用戶進(jìn)行分析評選。

步驟120：分別將歸類到各個(gè)分析維度中的聚合因子進(jìn)行歸一化處理，并根據(jù)預(yù)設(shè)的各個(gè)分析維度的權(quán)重值，分別計(jì)算每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的排名等級。

執(zhí)行步驟120時(shí)，具體包括：

首先，分別將歸類到各個(gè)分析維度中的聚合因子進(jìn)行歸一化處理。

較佳的，歸一化處理后的各個(gè)聚合因子的取值為指數(shù)形式。

這樣，進(jìn)行歸一化處理后，使得各個(gè)分析維度下的數(shù)據(jù)具有可比性，即不再考慮數(shù)據(jù)代表的單位，而是直接以數(shù)值大小代表在某一分析維度下的強(qiáng)弱。

然后，根據(jù)預(yù)設(shè)的各個(gè)分析維度的權(quán)重值，分別計(jì)算每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的排名等級。

其中，各個(gè)分析維度的權(quán)重值，用戶可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行設(shè)置。

這樣，根據(jù)各個(gè)分析維度中的聚合因子的取值和權(quán)重值，計(jì)算出總分值，根據(jù)總分值，可以計(jì)算得到每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的排名等級，同時(shí)，也可以通過對不同分析維度下的分值，來篩選出某一分析維度下表現(xiàn)突出或者需要加強(qiáng)的孵化機(jī)構(gòu)，從而，能夠充分利用所有數(shù)據(jù)，用客觀數(shù)字而非主觀感覺對孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行評選，提高評選效率、保證客觀公正。

下面采用幾個(gè)具體的應(yīng)用場景對上述實(shí)施例作出進(jìn)一步詳細(xì)說明。

第一應(yīng)用場景：針對孵化器評選。

具體參閱圖2所示，為本發(fā)明實(shí)施例中，孵化器評選維度權(quán)重構(gòu)成示意圖。

例如，參閱圖3所示，為本發(fā)明實(shí)施例中，孵化器評選的分析維度的構(gòu)成示意圖。針對某個(gè)孵化器，確定其8個(gè)分析維度，分別為：整體運(yùn)營指數(shù)、帶動(dòng)就業(yè)指數(shù)、入駐企業(yè)競爭力指數(shù)、機(jī)構(gòu)區(qū)域擴(kuò)張指數(shù)、媒體關(guān)注指數(shù)、公司運(yùn)營指數(shù)、孵化優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目指數(shù)、受投資圈追捧指數(shù)。

首先，獲取到孵化器中每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)后，分別對每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括：拆分結(jié)構(gòu)化、量化、篩選和補(bǔ)充。

然后，將數(shù)據(jù)指標(biāo)融合為聚合因子，并歸類到上述8個(gè)分析維度中。

例如，圖2中的，孵化器收入、孵化器利潤、入駐企業(yè)、孵化器從業(yè)人數(shù)、在孵企業(yè)高新技術(shù)企業(yè)數(shù)、擴(kuò)張指數(shù)等，并且，圖2中列出的這多個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)，僅是一個(gè)舉例示意，當(dāng)然根據(jù)實(shí)際情況，獲得的數(shù)據(jù)指標(biāo)也是不同的，并且，圖2中不同數(shù)據(jù)指標(biāo)對應(yīng)的百分比為權(quán)重值，用戶也可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行設(shè)置。

從圖2中可知，獲得的原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量比較大，也會(huì)有很多數(shù)據(jù)指標(biāo)，并且對于某些數(shù)據(jù)無法直接用于后續(xù)的計(jì)算，因此，本發(fā)明實(shí)施例中，將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，進(jìn)行融合和歸類，進(jìn)而得到在確定的8個(gè)分析維度下取值，可以不僅分主題，還能綜合反映孵化機(jī)構(gòu)的運(yùn)營情況。

最后，根據(jù)各個(gè)分析維度的權(quán)重值，計(jì)算排名等級。

第二應(yīng)用場景：針對眾創(chuàng)空間評選。

具體參閱圖4所示，為本發(fā)明實(shí)施例中，眾創(chuàng)空間評選維度權(quán)重構(gòu)成示意圖。

例如，參閱圖5所示，為本發(fā)明實(shí)施例中，眾創(chuàng)空間評選的分析維度的構(gòu)成示意圖。針對某個(gè)眾創(chuàng)空間，確定其9個(gè)分析維度，分別為：整體運(yùn)營指數(shù)、帶動(dòng)就業(yè)指數(shù)、入駐企業(yè)競爭力指數(shù)、機(jī)構(gòu)區(qū)域擴(kuò)張指數(shù)、媒體關(guān)注指數(shù)、聯(lián)合辦公指數(shù)、培訓(xùn)輔導(dǎo)指數(shù)、受投資圈追捧指數(shù)、熱門行業(yè)覆蓋指數(shù)。

并且，圖4中也示例出多種不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)，例如眾創(chuàng)空間收入、入駐企業(yè)、入駐創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)、吸納社會(huì)就業(yè)數(shù)等，當(dāng)然也可以根據(jù)實(shí)際情況，獲得針對眾創(chuàng)空間不同的或更多的數(shù)據(jù)指標(biāo)，不同數(shù)據(jù)指標(biāo)對應(yīng)的百分比，用戶也可以進(jìn)行設(shè)置，本發(fā)明實(shí)施例中并不進(jìn)行限制。

這樣，可以對孵化器或眾創(chuàng)空間中的孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行評選，從量化的角度，客觀多維度分析衡量孵化機(jī)構(gòu)各方面的運(yùn)營情況，避免主觀模糊評價(jià)，提高評選效率和客觀性，并且快速篩選出總體或某方面表現(xiàn)突出的孵化機(jī)構(gòu)，同時(shí)能夠了解孵化機(jī)構(gòu)不足的發(fā)展方向，進(jìn)而有針對性的施以改善措施，通過加強(qiáng)合作，促進(jìn)孵化機(jī)構(gòu)的整體發(fā)展，對孵化機(jī)構(gòu)的管理和發(fā)展都具有很大的指導(dǎo)意義。

基于上述實(shí)施例，參閱圖6所示，本發(fā)明實(shí)施例中，數(shù)據(jù)分析裝置，具體包括：

融合單元60，用于針對獲得的每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，基于第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第一預(yù)設(shè)的特征工程法，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子；

歸類單元61，用于將所述各個(gè)聚合因子，分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中；

計(jì)算單元62，用于分別將歸類到各個(gè)分析維度中的聚合因子進(jìn)行歸一化處理，并根據(jù)預(yù)設(shè)的各個(gè)分析維度的權(quán)重值，分別計(jì)算每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的排名等級。

較佳的，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合之前，進(jìn)一步包括，預(yù)處理單元63，用于：

分別從每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)中提取出能夠用于比對的特征，并針對定性的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行量化；

采用預(yù)設(shè)的篩選策略，篩選出符合所述預(yù)設(shè)的篩選策略的數(shù)據(jù)，并采用預(yù)設(shè)的比對法和分析相似觀測值法，補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)指標(biāo)的取值。

較佳的，所述第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法，為pearson相關(guān)性分析。

較佳的，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子時(shí)，融合單元60具體用于：

針對數(shù)量級大于預(yù)設(shè)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)，分別進(jìn)行求導(dǎo)，并采用預(yù)設(shè)的運(yùn)算方法，分別計(jì)算相似度大于預(yù)設(shè)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)的運(yùn)算結(jié)果，獲得融合后的各個(gè)聚合因子。

較佳的，將所述各個(gè)聚合因子，分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中時(shí)，歸類單元61具體用于：

采用第二預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第二預(yù)設(shè)的特征工程法，將所述各個(gè)聚合因子分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中。

綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例中，針對獲得的每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，基于第一預(yù)設(shè)的相關(guān)性分析法和第一預(yù)設(shè)的特征工程法，分別將相似度大于預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合，獲得融合后的各個(gè)聚合因子；將所述各個(gè)聚合因子，分別歸類到確定的各個(gè)分析維度中；分別將歸類到各個(gè)分析維度中的聚合因子進(jìn)行歸一化處理，并根據(jù)預(yù)設(shè)的各個(gè)分析維度的權(quán)重值，分別計(jì)算每一個(gè)孵化機(jī)構(gòu)的排名等級，這樣，能夠充分利用所有數(shù)據(jù)，考慮各方面的數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)評選體系，最終融合歸類到確定的幾個(gè)分析維度下，用客觀數(shù)字而非主觀對孵化機(jī)構(gòu)進(jìn)行評選，提高評選效率、保證客觀公正。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實(shí)施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實(shí)施例、完全軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個(gè)或多個(gè)其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲(chǔ)介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲(chǔ)器、cd-rom、光學(xué)存儲(chǔ)器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計(jì)算機(jī)程序指令到通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)、嵌入式處理機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個(gè)機(jī)器，使得通過計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的裝置。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可存儲(chǔ)在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中，使得存儲(chǔ)在該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可裝載到計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的處理，從而在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實(shí)施例作出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實(shí)施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行各種改動(dòng)和變型而不脫離本發(fā)明實(shí)施例的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明實(shí)施例的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動(dòng)和變型在內(nèi)。