[发明专利]大学生创业数字化行为分析方法

权利要求书

1.大学生创业数字化行为分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，获取相应创业领域的历史创业数据，对所述历史创业数据进行分析处理，得到与所述创业领域相适应的若干创业模型；并根据所述创业领域的实时创业环境数据，对每个创业模型进行校验处理；

步骤S2，获取大学生在当前创业过程中的实际创业数据，根据所述实际创业数据，从所有创业模型中选择与大学生当前创业过程匹配的一个创业模型；利用选择的创业模型对所述实际创业数据进行分析处理，得到当前创业过程对应的预估创业营收结果；

步骤S3，获取当前创业过程经过预设时间段的实际创业营收结果，将所述预估创业营收结果与所述实际创业营收结果进行对比，判断当前创业过程是否满足预设创业支出与收入关系条件；

步骤S4，根据所述判断的结果，利用选择的创业模型对所述实际创业营收结果进行分析处理，确实当前创业过程存在的创业因素缺陷；根据所述创业因素缺陷，调整当前创业过程的创业因素。

2.如权利要求1所述的大学生创业数字化行为分析方法，其特征在于：在所述步骤S1中，获取相应创业领域的历史创业数据，对所述历史创业数据进行分析处理，得到与所述创业领域相适应的若干创业模型，包括：

根据相应创业领域的不同历史发展时期各自对应的时间范围，获取每个时间范围内关于相应创业领域的创业比赛的比赛数据记录；

对所述比赛数据记录进行分析处理，得到所述比赛数据记录包含的比赛数据种类数量以及每种比赛数据对应的数据记录频率；若所述比赛数据种类数量大于预设数量阈值以及所述数据记录频率大于预设频率阈值，则将对应的比赛数据记录确定为属于有效比赛数据记录，并将所有有效比赛数据记录包含的所有数据作为相应创业领域的历史创业数据；

对每一个有效比赛数据记录对应的历史创业数据输入到神经网络进行分析处理，得到每一个有效比赛数据记录相对应的创业模型，从而作为与所述创业领域相适应的若干创业模型。

3.如权利要求1所述的大学生创业数字化行为分析方法，其特征在于：在所述步骤S1中，根据所述创业领域的实时创业环境数据，对每个创业模型进行校验处理，包括：

获取所述创业领域的实时内在创业环境数据和实时外在创业环境数据；其中，所述实时内在创业环境数据包括所述创业领域在当前时期的创业主体数量和每个创业主体的营收数据；所述实时外在创业环境数据包括所述创业领域在当前时期的相关创业所需原材料的价格变动数据；

将所述实时内在创业环境数据和所述实时外在创业环境数据作为所述神经网络的输入信息，再利用所述神经网络对每个创业模型进行校验处理。

4.如权利要求1所述的大学生创业数字化行为分析方法，其特征在于：在所述步骤S2中，获取大学生在当前创业过程中的实际创业数据，根据所述实际创业数据，从所有创业模型中选择与大学生当前创业过程匹配的一个创业模型，包括：

获取大学生在当前创业过程中的实际创业起步资金数据、实际资金用途数据、实际创业规模数据和实际创业营收数据，以此作为所述实际创业数据；

确定所有创业模型各自对应的历史创业数据与所述实际创业数据之间的数据相似度，并选择具有最大数据相似度的创业模型作为与大学生当前创业过程匹配的一个创业模型。

5.如权利要求1所述的大学生创业数字化行为分析方法，其特征在于：

在所述步骤S2中，利用选择的创业模型对所述实际创业数据进行分析处理，得到当前创业过程对应的预估创业营收结果，包括：

对所述实际创业数据进行数据坏点剔除处理后，将经过处理的实际创业数据和选择的创业模型输入到所述神经网络，得到当前创业过程在未来一定时间段内的预估创业营收结果；其中，所述预估创业营收结果包括在未来一定时间段内的预估创业支出和创业收益。