[发明专利]基于海量数据的企业决策点挖掘方法及其系统在审
| 申请号： | 201710423122.5 | 申请日： | 2017-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN107193994A | 公开（公告）日： | 2017-09-22 |
| 发明（设计）人： | 李小强 | 申请（专利权）人： | 前海梧桐（深圳）数据有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所44242 | 代理人： | 冯筠 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及基于海量数据的企业决策点挖掘方法及其系统，该方法包括对需要服务的企业进行分类和分层，获取企业子项；结合企业业务特征，将企业子项与企业的各类决策需求关联，形成决策点分类模型；基于专有数据源和海量数据，对决策点分类模型进行动态调整；匹配调整后的决策点分类模型和企业经营的产品和服务，获取企业决策点。本发明实现海量数据与企业实际经营分析结合，为企业经营决策提供主动、动态和及时的数据支持，在一定程度上可以预测企业发展需求和经营变化，预测性和规范性分析多，提高对企业需求的把握准确度，使得决策准确，通过对不同行业领域企业的大数据分析和机器学习，决策点分类模型可以有效服务于各种类型的企业。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 海量 数据 企业 决策 挖掘 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
基于海量数据的企业决策点挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：对需要服务的企业进行分类和分层，获取企业子项；结合企业业务特征，将所述企业子项与企业的各类决策需求关联，形成决策点分类模型；基于专有数据源和海量数据，对决策点分类模型进行动态调整；匹配调整后的决策点分类模型和企业经营的产品和服务，获取企业决策点。
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