[发明专利]数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种数据分析方法，包括：根据数据分析请求获取对象的内部画像数据和外部画像数据来进行等级划分，并计算出对象的最大筹资范围和资产承受能力等级，然后根据最大筹资范围和资产承受能力等级选择对应的模型训练算法进行筹资预测模型的训练，基于待预测对象的企业数据以及模型输出筹资预测结果。本发明还公开了一种数据分析装置、设备及计算机可读存储介质，本发明基于该筹资机制进行资金的筹划，从而避免了企业的盲目筹资规划而导致的筹资与收益不匹配的情况，同时基于企业内部和外部的数据来形成筹集规划，大大提高的系统在规划分析时的精准度，保证了企业筹资的最大利益，也提高了企业对扶贫筹资的积极性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着目前人工智能的不断发展，尤其是对于企业的数据统计和业务规划中，人工智能会给企业节省不少人力资源，而在目前的技术中，对于企业的规划分析的系统来说，由于系统是在企业的内部设置，并且要求数据的保密性，通常不能进行外网的连接，因此，系统在进行数据的分析时，其通常使用分析的数据是企业当年内部的历史数据来进行规划，并且还是收益数据，因为外部信息需要不断地从外部网络中导入，从而使得数据的更新并不及时，从而导致了分析的差异和不准确性；同时系统在分析时，也并没有过多的进行大规模的资产和最大能力的分析，这样就会导致了企业的自身规划会极容易走向两极化，要不就是过饱，要不就是过剩，而过饱会大大影响了企业的生存，而过剩会限制了企业的发展。

尤其是在企业需要进行筹资时，如果数据更新的不及时的话，会导致系统的分析不全面，容易出现分析由于企业自发展与资本的局限性，导致分析超过企业承受能力，从而造成规划的不精准。可见目前并没有形成一种高层级的筹资制度分析的系统和方法，使得数据分析的不准确性和效率低，使得筹资不能合理满足不同规模企业筹资对应的回馈机制，导致企业的运营不佳，给企业带来了较大的筹资风险，降低了企业筹资和收益匹配的可能性。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决由于现有的数据更新不及时而导致系统对企业筹资规划分析不准确的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种数据分析方法，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。

可选地，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时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；