[发明专利]数据资产的价值显示方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据资产的价值显示方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述数据资产对应的数据集，所述数据资产是以数据形式存在的资产；

调用数据资产分析模型，确定所述数据集的数据质量价值等级以及数据应用价值等级，所述数据资产分析模型是通过至少两个种类的数据量化指标来确定所述数据质量价值等级以及所述数据应用价值等级的计算模型；

根据所述数据质量价值等级以及所述数据应用价值等级，确定所述数据集的数据资产价值等级；

在用户界面中显示所述数据资产价值等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两个种类的数据量化指标包括：数据质量种类对应的质量量化指标，以及数据应用种类对应的应用量化指标；

所述确定所述数据集的数据质量价值等级以及数据应用价值等级，包括：

提取所述数据集中的数据；

根据所述质量量化指标确定所述数据的所述数据质量价值等级；以及，根据所述应用量化指标确定所述数据的所述数据应用价值等级。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述质量量化指标包括数据完整性、数据正确性、数据一致性以及数据重复性，所述质量量化指标对应有各自的质量量化标准；

所述根据所述质量量化指标确定所述数据的所述数据质量价值等级，包括：

根据所述质量量化标准，确定所述数据的完整性等级、正确性等级、一致性等级以及重复性等级，所述完整性等级是所述数据在所述数据完整性下的等级，所述正确性等级是所述数据在所述数据正确性下的等级，所述一致性等级是所述数据在所述数据一致性下的等级，所述重复性等级是所述数据在所述数据重复性下的等级；

根据所述完整性等级、所述正确性等级、所述一致性等级以及所述重复性等级，确定所述数据质量价值等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述质量量化标准，确定所述数据的完整性等级、正确性等级、一致性等级以及重复性等级，包括：

根据所述数据完整性对应的第一质量量化标准，确定所述完整性等级，所述第一质量量化标准用于指示所述完整性等级等于所述数据中的完整数据的数量与所述数据的总数量的比值乘以一百；

以及，根据所述数据正确性对应的第二质量量化标准，确定所述正确性等级，所述第二质量量化标准用于指示所述正确性等级等于所述数据中的正确数据的数量与所述数据的总数量的比值乘以一百；

以及，根据所述数据一致性对应的第三质量量化标准，确定所述一致性等级，所述第三质量量化标准用于指示所述一致性等级等于所述数据中的一致数据的数量与所述数据的总数量的比值乘以一百；

以及，根据所述数据重复性对应的第四质量量化标准，确定所述重复性等级，所述第四质量量化标准用于指示所述重复性等级等于一减去所述数据中的重复数据的数量与所述数据的总数量的比值再乘以一百。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在与，所述根据所述完整性等级、所述正确性等级、所述一致性等级以及所述重复性等级，确定所述数据质量价值等级，包括：

通过第一机器学习模型确定所述数据完整性对应的第一权重、所述数据正确性对应的第二权重、所述数据一致性对应的第三权重以及所述数据重复性对应的第四权重，所述第一机器学习模型是基于贝叶斯算法采用第一样本集训练得到的，所述第一样本集包括第一样本数据以及所述第一样本数据对应的，每两个所述质量量化指标之间的第一相对重要性，所述第一样本数据与所述数据包括相同的数据项；

根据所述完整性等级、所述正确性等级、所述一致性等级、所述重复性等级、所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重以及所述第四权重，确定所述数据质量价值等级。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取所述数据资产对应的数据集，包括：

通过主成分分析算法对所述数据资产对应的数据集降维，得到降维数据集；

获取所述降维数据集。