[发明专利]一种基于标准地址上实有人口、房屋以及单位数据分析的风险预估方法

说明书

本申请提供一种基于标准地址上实有人口、房屋以及单位数据分析的风险预估方法，通过获取待测地点的标准地址上实有人口、房屋以及单位数据以及生活服务数据，对标准地址上实有人口、房屋以及单位数据进行筛选，得到非结构化数据，将非结构化数据进行结构化处理，得到结构化数据，基于结构化处理后的标准地址上实有人口、房屋以及单位数据，结合生活服务数据建立所述待测地点预警模型，基于待测地点预警模型筛查风险地区数据，生成比对信息以及风险等级信息，并将比对信息以及风险等级信息发送至客户端的方法，推测标准地址信息内实际居住人口数，并针对超标人口进行等级划分，从而对位置风险作出预估。

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于标准地址上实有人口、房屋以及单位数据分析的风险预估方法。

背景技术

在实际工作中，基层工作人员在日常工作、走访、排查中，经常发现在登记的标准地址中，居住的实际人口往往与登记中的不相符，经常发现居民住宅商用等情况，一定程度上给片区治安带来潜在风险。因此需要对采集的标准地址上实有人口、房屋以及单位数据做进一步的判断与预估，以解决基层工作人员无法精准掌握预警研判的问题。

发明内容

本申请提供了一种基于标准地址上实有人口、房屋以及单位数据分析的风险预估方法，以解决基层工作人员无法精准掌握预警研判的问题。

一种基于标准地址上实有人口、房屋以及单位数据分析的风险预估方法，包括：

获取待测地点的标准地址上实有人口、房屋以及单位数据以及生活服务数据；

对所述标准地址上实有人口、房屋以及单位数据进行筛选，得到非结构化数据，将所述非结构化数据进行结构化处理，得到结构化数据；

基于结构化处理后的标准地址上实有人口、房屋以及单位数据，结合生活服务数据建立所述待测地点预警模型；

基于所述待测地点预警模型筛查风险地区数据；

生成比对信息以及风险等级信息，并将所述比对信息以及风险等级信息发送至客户端。

优选地，在对所述标准地址上实有人口、房屋以及单位数据进行筛选，得到非结构化数据，将所述非结构化数据进行结构化处理，得到结构化数据步骤中，还包括：

根据所述标准地址上实有人口、房屋以及单位数据筛选非结构化数据，半结构化数据，人口数据，房屋数据，单位数据；

对非结构化数据以及半结构化数据进行汇聚、清洗，得到标准地址数据；

对所述人口数据进行汇聚、清洗，得到实有人口数据；

对所述房屋数据进行汇聚、清洗，得到实有房屋数据；

对所述单位数据进行汇聚、清洗，得到实有单位数据。

优选地，在基于结构化处理后的标准地址上实有人口、房屋以及单位数据，结合生活服务数据建立所述待测地点预警模型步骤中，还包括：

获取所述生活服务数据的年度、季度以及月度数据；

基于层次分析法，对所述年度、季度以及月度数据进行分析；

设置模型风险等级阈值。

优选地，所述模型风险等级分为高、中、低、其他四类风险。

优选地，所述生活数据包括：水务数据，电力数据以及燃气数据。

优选地，一种基于标准地址上实有人口、房屋以及单位数据分析的风险预估方法，其特征在于，还包括：

将所述水务数据，电力数据以及燃气数据进行模块化处理；

基于Fabric构建模块化处理后的水务数据，电力数据以及燃气数据。