[发明专利]数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据分析方法，其特征在于，所述数据分析方法包括：

接收终端发送的数据分析请求，并基于所述数据分析请求中的待分析对象，获取对应的对象数据集，所述对象数据集至少包括对象内部画像数据和外部画像数据；

将对象内部画像数据和外部画像数据按照预设的筹资等级划分等级，得到至少一个数据子集，所述数据子集与所述待分析对象一一对应；

根据所述数据子集，计算所述待分析对象对应的最大筹资范围以及其资产的最大承受能力等级；

根据所述最大筹资范围以及其资产的最大承受能力等级，选择对应的模型训练算法；

根据所述模型训练算法对所述数据子集进行筹资预测的训练，得到筹资预测模型，并基于所述筹资预测模型对待预测对象进行生态均衡预测，输出筹资预测结果；

所述根据所述模型训练算法对所述数据子集进行筹资预测的训练，得到筹资预测模型，并基于所述筹资预测模型对待预测对象进行生态均衡预测，输出筹资预测结果包括：

当采用Light GBM模型的训练算法进行训练时，根据所述数据子集的等级划分结果匹配与所述数据子集的等级对应的Light GBM模型训练构架，并将所述数据子集输入至所述Light GBM模型训练构架中进行训练，得到所述筹资预测模型，其中，所述筹资预测模型为：

其中，Obj为所述筹资预测模型的输出结果，n1,y_i为画像数据进行规范化处理后的标签列的标签值，为y_i的估计值，f_t(x_t)=f(x)为画像数据中特征值的近似计算函数，f_t为特征值为x_t时的近似目标值，i为所述标签列的项数，x_t=x为y_i对应的特征值，t为所述特征值的项数，constant、L和Ω表示的是常数项；

获取待预测对象的内部画像数据和外部画像数据，并输入至所述筹资预测模型中，输出与所述待预测对象对应的筹资等级；

根据所述筹资等级，从预设的筹资等级与筹资评估报告的对应系表查询与之对应的筹资评估报告。

2.如权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，在所述基于所述数据分析请求中待分析对象，获取对应的对象数据集的步骤之后，还包括：

获取用于训练所述筹资预测模型所使用的数据集的数据格式，所述数据格式包括标签列、标签列的排序顺序和数据的存放位置；

根据所述数据格式对所述内部画像数据和外部画像数据中标签列按照所述排序顺序进行调整，并检测其中是否存在缺失或者冗余的标签列；

若所述外部画像数据和内部画像数据中存在缺失的标签列，则在所述内部画像数据和外部画像数据中对应的位置上增加缺失的标签列，并填充空白数据，以形成标准化的对象数据集；

若所述外部画像数据和内部画像数据中存在冗余的标签列，则将所述内部画像数据和外部画像数据中冗余的标签列及其对应的数据从数据集中删除或者屏蔽设置为无效，以形成标准化的对象数据集。

3.如权利要求2所述的数据分析方法，其特征在于，在所述将对象内部画像数据和外部画像数据按照预设的筹资等级划分等级，得至少一个数据子集之后，还包括：

通过预置的打分模型中的权重比系数，对所述数据子集进行打分，得到打分结果；

根据所述打分结果，对所述数据子集按照从大到小的顺序进行排序，并选择打分靠前的N个数据子集作为所述筹资预测模型训练的有效数据集，其中N≥1。

4.如权利要求1-3任一项所述的数据分析方法，其特征在于，在所述将对象内部画像数据和外部画像数据按照预设的筹资等级划分等级，得至少一个数据子集之后，还包括：

对所述数据子集进行特征分析，得到所述数据子集中各个数据相同的数据特征；

对所述数据特征进行特征衍化，得到与所述数据子集中的数据相似的数据，其中，所述特征衍化为对所述数据特征做进一步的细分或者是扩展相似特征。