[发明专利]基于大数据挖掘的企业研发方向推荐方法

说明书

本发明属于研发方向技术领域，且公开了基于大数据挖掘的企业研发方向推荐方法，包括数据挖掘流程，所述数据挖掘流程：首先建立多个挖掘任务与初步目标，然后根据挖掘任务与初步目标通过多种信息收集方法进行信息收集，然后对收集的信息进行收纳，最后建立信息库、然后并对信息库中的信息进行信息分类。本发明通过关联分析、聚类分析和偏差分析对现有的数据进行细致的分析，从而可以快速的预测研发新产品之后的产品销售情况，并通过建立的多个挖掘任务与初步目标得到的预测结果，最终对新的研发方向进行从大到小的排列，然后使用者根据预测的结果，然后选择合适的新研发方向，从而减少多余的研发支出，提高研发的效率。

技术领域

本发明属于研发方向技术领域，具体为基于大数据挖掘的企业研发方向推荐方法。

背景技术

得益于计算机技术与网络技术的迅猛发展，使得互联网得到了飞速发展与广泛应用，使得网民的数量急剧增加，而随着互联网的快速发展，使得互联网上的每一个用户不仅是信息的获取者，同时也是信息的生产者；用户既是网站内容的浏览者，也是网站内容的制造者，从而使得数据内容已变成越来越丰富，也越来越广泛存在各行各业，因此数据已成为社会一个巨大的宝库，而从大量数据中提取有价值，将成为一个重要产业，因此数据挖掘成为公司研发方向的重要参考之一。

而大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程，其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大数据挖掘的企业研发方向推荐方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于大数据挖掘的企业研发方向推荐方法，包括数据挖掘流程，所述数据挖掘流程：首先建立多个挖掘任务与初步目标，然后根据挖掘任务与初步目标通过多种信息收集方法进行信息收集，然后对收集的信息进行收纳，最后建立信息库、然后并对信息库中的信息进行信息分类，从而方便之后的信息分析，然后通过关联分析、聚类分析和偏差分析对现有的数据进行细致的分析，从而可以快速的预测研发新产品之后的产品销售情况，并通过建立的多个挖掘任务与初步目标得到的预测结果(客户购买趋势的预测)，最终对新的研发方向进行从大到小的排列，然后使用者根据预测的结果，然后选择合适的新研发方向，当进行使用的时候，通过神经网络方法本身具有的良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，而通过遗传算法与其它算法进行配合与应用，决策树方法进行大规模的数据处理，通过粗集方法建立起类似二维关系表的信息表，从而方便使用者的查看，通过覆盖正例排斥反例方法对其中的特例进行识别区分和提取，通过统计分析方法对信息库中的信息进行分析。

优选地，所述信息收集包括有内部经营信息和外部环境信息，所述内部经营信息包括有往期经营策略、往期经营方法、往期销售趋势等，而外部环境信息包括有以往与现在市场的变化、以往销售客户偏好等方面的改变，当进行信息采集的时候，同时对外部环境信息和内部经营信息进行采集，从而方便之后的分析和预测。