[发明专利]创意能力数据化方法及系统

权利要求书

1.一种创意能力数据化方法，其特征在于，包括：

获取创意供应商源数据，将创意供应商源数据进行分解并存储，形成创意供应商的非标服务创意能力数据库；

根据创意供应商数据化维度，将非标服务创意能力数据库中的数据进行归类、整合和基础运算，并根据数据模型进行数据挖掘和分析，搭建非标服务创意能力评价模型；

根据非标服务创意能力评价模型，将待评价的创意供应商数据进行对应，计算出待评价的创意供应商的综合信用评分。

2.根据权利要求1所述的创意能力数据化方法，其特征在于，所述形成创意供应商的非标服务创意能力数据库，具体包括：

通过用户提供、人工沉淀、外部采集的方式获取创意供应商源数据，经过数据处理引擎的清洗、抽取和转换，将创意供应商源数据分解为基础数据、案例数据、业务数据和评价数据，并进行存储，形成创意供应商的非标服务创意能力数据库。

3.根据权利要求1所述的创意能力数据化方法，其特征在于，所述搭建非标服务创意能力评价模型，具体包括：

根据身份背景、创意能力、交易行为、承接规模和服务质量的创意供应商数据维度，将非标服务创意能力数据库中的数据进行归类、整合和基础运算，并根据创意供应商评分模型、创意供应商匹配模型、创意供应商画像/图谱模型和其他数据模型进行数据挖掘和分析，搭建非标服务创意能力评价模型。

4.根据权利要求1所述的创意能力数据化方法，其特征在于，所述计算出供应商的综合信用评分，具体包括：

根据非标服务创意能力评价模型，设定维度权重，并对待评价的创意供应商的数据进行对应，对创意供应商数据维度的每个源数据进行打分，从而计算出创意供应商的综合信用评分。

5.根据权利要求4所述的创意能力数据化方法，其特征在于，所述创意供应商的综合信用评分的计算方法为：

计算创意供应商数据维度中每个数据维度的得分，并将所有数据维度的得分相加；

其中，所述数据维度的得分为该数据维度中所有源数据的打分相加再乘以该数据维度对应的维度权重。

6.一种创意能力数据化系统，应用于智能终端上，其特征在于，包括：数据采集层、数据运算层和数据应用层；

在所述数据采用层中，设置数据获取方式和创意供应商数据库，其中所述数据获取方式包括用户提供、人工沉淀和外部采集；所述创意供应商云数据库基于基础数据、案例数据、业务数据和评价数据的维度来存储数据；

在所述数据运算层中，设置创意供应商数据化维度和数据模型，其中所述创意供应商数据化维度包括身份背景、创意能力、交易行为、承接规模和服务质量；所述数据模型包括创意供应商评分模型、创意供应商匹配模型、创意供应商画像/图谱模型和其他数据模型；

在所述数据应用层中，设置业务应用、创意供应商培养和平台创意供应商云管理。

7.根据权利要求6所述的创意能力数据化系统，其特征在于，所述用户提供方式获取的创意供应商源数据包括下面的一种或多种：创意方提供的基本资料、案例资料和交易信息；以及客户方提供的项目信息、交易信息和评价反馈；

所述人工沉淀方式获取的创意供应商源数据包括下面的一种或多种：业务方为客户方输入的业务数据，包括项目信息、交易信息和评价反馈；以及运营方输入的印象标签、案例标签和运营评分；

外部采集方式获取的创意供应商源数据包括下面的一种或多种：通过数据爬取获取的创意供应商数据、行业数据和品牌数据；以及通过外部合作获取的创意供应商数据、行业数据和品牌数据。

8.根据权利要求6所述的创意能力数据化系统，其特征在于，所述基础数据包括下面的一种或多种：服务类型、擅长风格、行业经验和获奖经历；

所述案例数据包括下面的一种或多种：案例类型、行业、品牌和规模；

所述业务数据包括下面的一种或多种：报价相关数据、项目金额数据、交易行为数据和价目表；

所述评价数据包括下面的一种或多种：客户评分、客户评价标签、运营评分和运营印象标签。