[发明专利]企业稳定性预测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种企业稳定性预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收监控终端发送的企业稳定性监控指令，企业稳定性监控指令携带企业标识；根据企业标识获取多个类型标识的企业数据；获取预设的关键数据映射表，根据关键数据映射表对企业数据进行数据清洗，得到待分析数据；对待分析数据进行特征提取，得到目标数据特征；获取稳定性预测模型，将目标数据特征输入至稳定性预测模型，通过稳定性预测模型计算企业标识的当前稳定性评分和稳定性预测值，根据稳定性评分和稳定性预测值生成分析结果；将分析结果发送至监控终端。采用本方法能够有效对企业数据进行预测分析，从而有效地提高企业稳定性的预测准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种企业稳定性预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着城市化加速发展，智慧城市建设步伐的不断加快，基于信息化的智慧园区也应运而生。智慧园区是基于物联网、视频监控、人工智能、大数据等智能技术构建的智能化产业办公园区。智慧园区基于产业办公园区，对园区里面的人员、车辆、企业等提供智慧化服务，实现园区多场景下的智慧化管理，因此，出现了很多基于物联网的智慧园区管理系统。物联网与智能建筑的物理架构具有很多相似性，各个子系统相当于物联网的数据采集节点，利用物联网技术，将数据汇集到园区数据服务平台，由平台进行数据分析、处理，从而提供更有效的动态数据应用服务。

智慧园区等园区通常存在入驻企业流失率较高的问题，而很多智慧园区只注重建设开发，没有利用信息化数据有效地推动园区运营管理体系的智慧化，从而无法准确有效地对园区入驻企业流失率进行预测。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效对企业数据进行预测分析，从而有效地提高企业稳定性的预测准确率的企业稳定性预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种企业稳定性预测方法，所述方法包括：

接收监控终端发送的企业稳定性监控指令，所述企业稳定性监控指令携带企业标识；

根据所述企业标识获取多个类型标识的企业数据；

获取预设的关键数据映射表，根据所述关键数据映射表对所述企业数据进行数据清洗，得到待分析数据；

对所述待分析数据进行特征提取，得到目标数据特征；

获取稳定性预测模型，将所述目标数据特征输入至所述稳定性预测模型，通过所述稳定性预测模型计算所述企业标识的当前稳定性评分和稳定性预测值，根据所述稳定性评分和所述稳定性预测值生成分析结果；

将所述分析结果发送至所述监控终端。

在其中一个实施例中，所述企业数据包括类型标识，所述根据所述关键数据映射表对所述企业数据进行数据清洗，包括：根据类型标识获取对应的关键数据映射表；所述关键数据映射表包括关键字段标签；根据关键字段标签对所述类型标识的企业数据进行匹配；提取匹配度达到预设阈值的企业数据；利用提取的多个类型标识的企业数据生成待分析数据。

在其中一个实施例中，在获取预设的行为稳定性预测模型之前，还包括：获取多个企业数据，将所述多个企业数据生成对应的训练集数据和验证集数据；对所述训练集数据中的多个企业数据进行聚类分析，得到聚类结果；对所述聚类结果进行特征提取，提取出多个特征变量；对所述多个特征变量进行分析，得到多个类型标识的企业数据指标；获取预设的神经网络模型，通过所述神经网络模型根据企业数据指标对所述训练集数据进行训练，得到多个特征变量对应的特征维度值和权重，根据多个特征变量对应的特征维度值和权重构建初始分析模型；利用所述验证集数据对所述初始分析模型进行进一步训练和验证，直到所述验证集数据中满足预设阈值的数量达到预设比值时，则停止训练，得到所需的稳定性预测模型。