[发明专利]基于动态离散算法的高校核心业务指数打分系统和方法

权利要求书

1.一种基于大数据的高校核心业务指数打分方法，包括：

步骤1)将学校的核心业务进行量化并拆分成关键业务指标，并将每一个关键指标拆分成影响因子和影响事件；

将关键指标、因子、事件三个层次进行权重配比；

步骤2)获取输入的影响事件数据集，通过动态离散量化算法训练数据，动态生成打分标准；

步骤3)输入新的影响事件数据，并根据以上打分标准进行打分；

步骤4)根据所述影响事件的打分，根据以上权重配比，生成不同关键业务指标的分数，最终生成全校业务总指数。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的高校核心业务指数打分方法，其特征在于，步骤1)中，具体包括：

将学校的核心业务指标拆分成多个关键业务指标，并将每个指标下定义不同的影响因子；

依据自身学校的具体情况，将不同的指标和影响因子手动分配对应的权重比。

3.根据权利要求1或2所述的基于大数据的高校核心业务指数打分方法，其特征在于，步骤1)中，包括：将每个影响因子拆分正向和负向的不同的影响事件类型。

4.根据权利要求1或2所述的基于大数据的高校核心业务指数打分方法，其特征在于，步骤2)中，具体包括：

获取输入的事件数据集，该事件数据集中包括某一事件段内发生的影响事件以及次数；

根据事件数据的分布情况动态量化出不同的区间段，将同一个区间段的数据集作为一个指数衡量标准并量化成分数。

5.根据权利要求1或2所述的基于大数据的高校核心业务指数打分方法，其特征在于，步骤3)中，具体包括：

对动态输入的数据集，根据数据的分布情况动态量化出不同的区间段并给出对应打分。

6.根据权利要求1或2所述的基于大数据的高校核心业务指数打分方法，其特征在于，步骤4)中，具体包括：

事件次数生成的打分根据权重生成了因子的分数，因子分数又加权生成了关键业务指标分数，业务指标分数最终加权生成了全校的总指数。

7.一种基于大数据的高校核心业务指数打分系统，包括：

数据拆分单元，将学校的核心业务进行量化并拆分成关键业务指标，并将每一个关键指标拆分成影响因子和影响事件；

将关键指标、因子、事件三个层次进行权重配比；

数据训练单元，获取输入的影响事件数据集，通过动态离散量化算法训练数据，动态生成打分标准；

打分单元，输入新的影响事件数据，并根据以上打分标准进行打分；

指数生成单元，根据所述影响事件的打分，根据以上权重配比，生成不同关键业务指标的分数，最终生成全校业务总指数。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的高校核心业务指数打分系统，其特征在于，所述数据拆分单元，进一步用于：

将学校的核心业务指标拆分成多个关键业务指标，并将每个指标下定义不同的影响因子；

依据自身学校的具体情况，将不同的指标和影响因子手动分配对应的权重比。

9.根据权利要求7或8所述的基于大数据的高校核心业务指数打分系统，其特征在于，所述数据拆分单元，进一步用户将每个影响因子拆分正向和负向的不同的影响事件类型。

10.根据权利要求7或8所述的基于大数据的高校核心业务指数打分系统，其特征在于，所述数据训练单元，进一步用于：

获取输入的事件数据集，该事件数据集中包括某一事件段内发生的影响事件以及次数；

根据事件数据的分布情况动态量化出不同的区间段，将同一个区间段的数据集作为一个指数衡量标准并量化成分数。