本申请涉及自然语言处理
技术领域：
，尤其涉及一种基于大数据的企业评价报告生成方法及装置。
背景技术：
：企业评价报告是通过对企业数据的收集、整理和研究而生成的用于呈现企业发展状况的报告材料。一份高质量的企业评价报告对评估企业的发展和企业风险具有重要作用，能够帮助企业决策者准确判断企业发展的所面临的形势，为决策者规划企业未来的发展方向提供决策依据。现有技术中的企业评价报告，受到数据处理能力等多种因素的限制，大多只是将企业发展的各个评价维度的数据进行罗列，而没有对数据进行深入分析，用户从每个评价维度的离散形态的数据中无法得到各种数据之间的联系或数据所呈现出的变化趋势等有价值的信息，从而，无法通过阅读企业评价报告而快速发现企业发展正在面临或即将出现的问题和风险，可见，这样的企业评价报告虽然通过各种数据展示了评价维度，但是对企业决策者来说，参考价值不高。因此如何能够提供一种高质量的企业评价报告，既能够展示企业数据，又能够通过多个评价维度对企业数据的深入地评价和分析，从而，帮助企业决策者发现企业发展正在面临或即将出现的问题和风险，并为企业决策者制定用以解决问题和规避风险的措施提供决策依据，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。技术实现要素：本申请实施例提供了一种基于大数据的企业评价报告生成方法及装置，以解决现有技术生成的企业评价报告无法对数据进行深入分析的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的企业评价报告生成方法，包括：实时采集目标企业的企业数据，并对采集到的所述企业数据进行结构化存储；将结构化存储的所述企业数据分配到预设的分组中，其中，每个分组对应一个评价维度；设置与每个所述分组中的所述企业数据相匹配的至少一个评价模版；当需要生成企业评价报告时，将目标企业的实时企业数据代入相匹配的所述评价模版中，以生成评价结果；将所述评价结果以预设格式进行汇总，生成企业评价报告。第二方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的企业评价报告生成装置，包括：数据采集模块，用于实时采集目标企业的企业数据，并对采集到的所述企业数据进行结构化存储；数据分组模块，用于将结构化存储的所述企业数据分配到预设的分组中，其中，每个分组对应一个评价维度；预分析模块，用于设置与每个所述分组中的所述企业数据相匹配的至少一个评价模版；分析模块，用于当需要生成企业评价报告时，将目标企业的实时企业数据代入相匹配的所述评价模版中，以生成评价结果；后处理模块，用于将所述评价结果以预设格式进行汇总，生成企业评价报告。由以上技术方案可知，本申请实施例提供了一种基于大数据的企业评价报告生成方法及装置。其中，所述方法包括：实时采集目标企业的企业数据，并对采集到的所述企业数据进行结构化存储；将结构化存储的所述企业数据分配到预设的分组中，其中，每个分组对应一个评价维度；设置与每个所述分组中的所述企业数据相匹配的至少一个评价模版；当需要生成企业评价报告时，将目标企业的实时企业数据代入相匹配的所述评价模版中，以生成评价结果；将所述评价结果以预设格式进行汇总，生成企业评价报告。本申请实施例提供的技术方案，实现了在生成企业评价报告时，根据企业数据的不同数据状态，利用评价模版生成评价内容，对企业发展状态的各项评价维度进行深入评价分析，使企业决策者能够通过评价报告中的评价内容，意识到或发现企业发展正在面临或即将出现的问题和风险，并为企业决策者制定用以解决问题和规避风险的措施提供决策依据。附图说明为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法的流程图；图2是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S110的流程图；图3是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S120的流程图；图4是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S130的流程图；图5是本申请另一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S130的流程图；图6是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S140的流程图；图7是本申请另一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S140的流程图；图8是本申请另一示例性实施例示出的企业评价报告中可视化图表的示意图；图9是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成装置的示意图。具体实施方式为了使本
技术领域：
的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。为了解决现有技术生成的企业评价报告无法对数据进行深入分析的问题，本申请提供了一种基于大数据的企业评价报告生成方法及装置。下面是本申请的方法实施例。图1是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法的流程图。该方法可以应用于PC(个人电脑)、平板电脑、手机和服务器等多种设备。参见图1所示，该方法可以包括以下步骤：步骤S110，实时采集目标企业的企业数据，并对采集到的所述企业数据进行结构化存储。本申请中，基本思路是可以从企业的官方渠道获取企业数据，例如企业的工商信息、企业上市后公开的财报、经营状况等数据；或者，通过互联网渠道采集企业数据，例如采集目标企业的对外投资信息、融资信息、诉讼信息、网络舆情、新闻报道等数据，然后，将获取到的各种形式的企业数据进行标准化处理，整理成结构化数据并存储。图2是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S110的流程图。如图2所示，在一种可选择的实施方式中，步骤S110可以包括以下步骤：步骤S111，利用爬虫系统从互联网中实时获取目标企业的线索数据。具体地，可以使用定向爬虫，精准地从目标网站中获取线索数据。根据期望获取的企业数据的内容，为定向爬虫配置匹配模版，然后释放到目标网站中，并使定向爬虫以定时或监控网页变化的方式，基于模版从网页中匹配出线索数据。例如：可以将定向爬虫释放到企业官方网站的新闻公告页面中，进而爬取有企业官方渠道发布线索数据，在定向爬虫的爬取策略上，可以使用定期唤醒和持续监控等方式。具体地，如果定向爬虫所在网页内容更新不频繁(一周或一个月仅更新几篇新闻公告)，那么就可以采用定期唤醒的方式，设置定向爬虫每周或每隔几天唤醒并爬取网页内容一次；如果定向爬虫所在网页内容更新频繁(一天更新多篇新闻公告)，那么为了及时获取企业最新的线索数据，可以采用持续监控的方式，即如果监控到网页内容改变，自动根据历史缓存比对网页改变前后的内容，并获取网页改变后新增的内容。此外，还可以使用分布式爬虫，并设置爬虫的抓取规则、解析规则和入库规则，从全网范围或预设的多个网站中爬取目标企业的线索数据。分布式爬虫由于爬取范围广泛，适用于爬取企业的舆情信息、负面信息等，这些信息虽然不是表征企业发展状况的权威数据，但是一定程度上能够反映出有关企业竞争形势或舆论形势的异动，对企业决策者来说也非常重要。步骤S112，对所述线索数据进行数据清洗。由于目标企业的线索数据的来源广泛，数据量大，这就避免不了采集到不完整数据、相互冲突的数据、不合法数据和重复数据，这些数据统称为“脏数据”，数据清洗的过程就是要按照一定的规则把“脏数据”洗掉。从而提高数据质量。具体地，对于不完整数据，可以通过联立多个数据进行组合的方式进行补全，例如：联立“企业总部位于北京市”和“公司坐落于朝阳区”可以获得“公司总部位于北京市朝阳区”；对于相互冲突的数据，可以通过定义数据来源权威性级别的方式，保留权威性最高的数据，从而保证数据的单一性，例如：如果从工商主管部门获取“企业注册资本为3000万元”，从非官方渠道获取“企业注册资本为500万元”，那么将保留“企业注册资本为3000万元”；对于不合法的数据，例如：企业注册时间2025-03-01(超过当前时间，显然是不合法的)，可以直接剔除该数据，或者在采集到的线索数据中搜寻替代结果；对于重复数据，可通过合并数据或保留最优数据的方式进行去重处理，从而保证数据的唯一性，例如：获取了企业注册时间为2012-03-13和2013年3月，那么通过保留最优数据的方式保留更详尽的企业注册时间，即：2012-03-13。步骤S113，对清洗后的所述线索数据进行语义分析，并根据语义分析结果从所述线索数据中提取数据字段。示例地，通过线索数据采集和数据清洗，我们获取到了一条线索数据：“广西XX房地产开发有限公司与浙江省XX建筑工程有限公司建设工程施工合同纠纷申请再审民事裁定书”，该线索数据是一条关于企业司法诉讼的信息，通过语义分析能够从中得到以下数据字段：诉讼主体A：广西XX房地产开发有限公司诉讼主体B：浙江省XX建筑工程有限公司案由：合同纠纷步骤S114，将所述数据字段存储在结构化数据表的对应字段空间中。结构化数据是指在数据库中以二维逻辑表来表现的数据，一个数据库中可以包含多张数据表，每个数据表中定义多个字段，并通过字段建立起多张数据表的联系。例如，可以对目标企业的司法诉讼数据建立一张数据表：步骤S120，将结构化存储的所述企业数据分配到预设的分组中，其中，每个分组对应一个评价维度。为了使本申请生成的企业评价报告能够完整地描述企业发展的全貌，本申请对企业数据预设了多个分组，其中，每个分组对应一个评价维度，并且，每个分组可以更进一步设置对应其评价维度下的多个评价项目。示例地，可对企业数据预设以下分组和评价项目：然后，基于预设的分组，在步骤S120中，可将步骤S110得到的结构化的企业数据分配到预设的分组中。图3是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S120的流程图。如图3所示，在一种可选择的实施方式中，步骤S120可以包括以下步骤：步骤S121，对每个分组设置提取对象。步骤S122，根据所述提取对象，从结构化的企业数据中提取与所述分组匹配的目标字段。步骤S123，将所述目标字段加入到对应的分组中。本申请中的提取对象可以是结构化的企业数据中的与该分组有关的字段，示例地，可对“司法诉讼分析”这个分组设置“被告”“原告”“案由”“被执行人”“涉案信息”等提取对象。在对分组设置好提取对象之后，可根据提取对象，从结构化的企业数据中提取与分组匹配的目标字段，示例地，根据“原告”可以从企业数据的数据表中提取到“广西XX房地产开发有限公司”，根据“被告”可以从企业数据表中提取到“浙江省XX建筑工程有限公司”。最后，将提取到的目标字段，加入到对应的分组中，从而使每个分组中的企业数据对应企业的一个评价维度，便于后续对企业数据的分析。步骤S130，设置与每个所述分组中的所述企业数据相匹配的至少一个评价模版。本申请中，数据状态具体可以包括各项企业数据的种类、数值、增长率和数据分布等内容，对于企业来说，数据状态不仅能够在不同的维度反映出企业的发展状况，还可以用来预测企业未来的发展趋势等。例如，从企业的融资状态中，可以看出投资人对企业的未来的发展前景是否认可，对企业的投资回报能力是否认可；从企业的专利数量和诉讼纠纷的种类和数量能够预测出企业未来发展所面临的法律风险。因此，基于企业数据的不同数据状态所反映出的不同的企业发展状况，本申请对不同的数据状态设置不同的评价模版。从而，在生成评价报告时，可以根据目标企业数据的实时数据状态匹配对应的评价模版，以生成评价结果。图4是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S130的流程图。如图4所示，在一种可选择的实施方式中，步骤S130可以包括以下步骤：步骤S131，获取与所述企业数据相匹配的宏观数据。步骤S132，根据所述宏观数据分析不同数据状态与每一种所述评价结果之间的对应关系。步骤S133，根据所述对应关系，对每一种数据状态设置相匹配的所述评价模版。为了帮助本领域普通技术人员进一步理解本申请的技术方案和思想，下面结合具体示例，对步骤S131～步骤S133的具体实现方式做出具体阐述说明。示例一：首先，在步骤S131中，为了设置与企业注册时间对应的评价模版，我们可以获取企业注册时间对应的宏观数据。具体地，根据“企业生命周期”理论，大部分企业都是经历：上升-高峰-平稳-低潮四个阶段，成立时间较短的企业大部分尚未进入稳定经营状态，风险较高，但上升空间较大，而成立年份较长的企业一般更为稳定。因此，基于上述示出的企业成立年限与企业发展阶段的对应关系，我们在前期可以对某个区域(例如中国境内)或行业(例如互联网行业)内大量企业成立年份数据进行描述性分析，以获取该区域或行业内所有企业成立时间的总体趋势和企业成立时间的分布状态。然后，在步骤S132中，根据“企业生命周期理论”，分析不同的企业注册时间与评价结果之间的对应关系，例如：对成立年限小于1年的企业，可以定义为初创企业，认为该企成立时间较短，可能存在经营风险；对于成立年限10年的企业，可以认为他属于低潮期，可能会存在由于路径依赖导致的管理、产品更新滞后的问题。最后，在步骤S133中，根据“企业生命周期”理论中企业成立年限与企业发展阶段的对应关系，将注册时间设置成多个评价区间，例如下表所示(以2018年12月31日作为当前时间)：注册时间成立年限发展阶段2018年1月1日～当前时间1年内上升期2013年1月1日～2017年12月31日1年～5年高峰期2008年1月1日～2012年12月31日5年～10年平稳期2007年12月31日以前10年以上低潮期进一步地，对每个评价区间设置评价模版，例如：上升期模版：“该企业注册于*年*月*日，注册时间不足1年，注册时间较短，可能存在经营风险”。高峰期模版：“该企业该注册于*年*月*日，已成立*年，正处于发展高峰期，企业的各项经营业务处于蓬勃发展的状态，但也要警惕企业战略决策方向对企业发展走向的影响”。平稳期模版：“该企业该注册于*年*月*日，已成立*年，正处于平稳期，企业盈利能力稳定，在行业内具有一定的市场地位，投资风险较小”。低潮期模版：“该企业注册于*年*月*日，已成立*年，企业成立时间超过全国*％的企业，运营相对稳定，但可能由于路径依赖导致的管理、产品更新滞后的问题”。示例二：首先，在步骤S131中，为了设置与企业注册地址对应的评价模版，可以统计一定区域(例如中国境内)内各个地区的行业发展情况(包括行业聚集程度、企业数量、GDP占比等)。然后，在步骤S132中，根据行业发展状况，分析企业的不同注册地址与评价结果之间的对应关系，例如：如果企业位于行业密集地区，同类企业数量众多，说明企业发展所处的大环境好，但企业面临的竞争压力也更大；如果企业位于行业欠发达地区，说明企业发展的大环境较差，可能无法享受行业聚集带来的更丰富的可用资源和利好政策，但企业在区域内面临的竞争压力也较小。最后，在步骤S133中，根据企业注册地址与评价结果之间的对应关系，设置一个对应于注册地址的评价模版，例如：北京市模版：“公司注册地位北京，在该地区共有1111111家从事软件和信息技术服务业的上市公司，全国13％的软件和信息技术服务业企业在北京地区，高于全国平均水平”。图5是本申请另一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S130的流程图。如图5所示，在一种可选择的实施方式中，步骤S130可以包括以下步骤：步骤S136，对所述分组中的所述企业数据进行分类，并根据分类结果确定第一类数据和第二类数据。步骤S137，设置与所述第一类数据和所述第二类数据相匹配的所述评价模版。为了帮助本领域普通技术人员进一步理解本申请的技术方案和思想，下面结合具体示例，对步骤S136～步骤S137的具体实现方式做出具体阐述说明。示例地，在“司法诉讼分析”的分组中，包含有评价项目“涉案信息”，在企业所有涉及的诉讼案件中，不同类别的案件产生的企业风险和对企业造成的影响会有不同，例如劳动合同纠纷对于企业运营来说风险较小，但股权纠纷、商业合同纠纷等案由对企业影响较大。基于上述客观事实，我们可以将对企业影响较大的案件数据归类为第一类数据，将影响较小的案件数据归类为第二类数据，例如：将股权纠纷、商业合同纠纷等归类为第一类数据，将劳动合同等其他纠纷归类为第二类数据然后，设置与第一类数据和第二类数据相匹配的评价模版。例如，根据示例中的第一类数据和第二类数据的划分方式，如果要在评价结果中有主次地表达出各种纠纷的数量(即风险大的案件数量单独展示，风险小的案件集中展示)，那么，训练模版可以设置为：“XX公司涉诉案件共*起，其中*起涉及商业合同纠纷，*起涉及股权纠纷，其他案件*起”。步骤S140，当需要生成企业评价报告时，将目标企业的实时企业数据代入相匹配的所述评价模版中，以生成评价结果。本申请中，基本思路是当需要生成企业评价报告时，首先，采集目标企业的实时企业数据，然后，对采集到的实时企业数据进行结构化处理并分配到预设的分组中(此过程参见步骤S110～步骤S120)，然后，将企业实时数据匹配给对应的评价模版，以生成评价结果。图6是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S140的流程图。如图6所示，在一种可选择的实施方式中，步骤S140可以包括以下步骤：步骤S141，获取与所述实时企业数据的数据状态相匹配的所述评价模版。本申请中，基本思路是：首先，采集目标企业的实时企业数据。示例地，采集到：XX股份有限公司是成立于2011年12月15日，坐落于北京市朝阳区，是一家从事软件和信息技术服务的上市公司。然后，对采集到的实时企业数据进行结构化处理并分配到预设的分组中。示例地，结构化处理后得到：企业名称注册时间注册地址行业XX股份有限公司2007/12/15北京市软件和信息技术服务根据结构化处理后得到的各字段，这些实时企业数能够匹配到“企业工商背景分析”的分组中。然后，根据这些实时企业数据的数据状态匹配评价模版。示例地，根据企业的注册时间，能够匹配到低潮期模版：“该企业注册于*年*月*日，已成立*年，企业成立时间超过全国*％的企业，运营相对稳定，但可能由于路径依赖导致的管理、产品更新滞后的问题”。通过企业的注册地址和行业，能够匹配到北京市模版：“公司注册地位北京，在该地区共有1111111家从事软件和信息技术服务业的上市公司，全国13％的软件和信息技术服务业企业在北京地区，高于全国平均水平”。步骤S142，将所述实时企业数据代入匹配到的所述评价模版中，以生成评价结果。示例地：针对“XX股份有限公司”将生成以下评价结果：该企业注册于2007年12月5日，已成立10年，企业成立时间超过全国60％的企业，运营相对稳定，但可能由于路径依赖导致的管理、产品更新滞后的问题。公司注册地位北京，在该地区共有1111111家从事软件和信息技术服务业的上市公司，全国13％的软件和信息技术服务业企业在北京地区，高于全国平均水平。图7是本申请另一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成方法步骤S140的流程图。如图7所示，在一种可选择的实施方式中，步骤S140可以包括以下步骤：步骤S146，从所述实时企业数据中获取所述第一类数据和所述第二类数据。步骤S147，将所述第一类数据和所述第二类数据代入相匹配的评价模版中，以生成评价结果。示例地，在“司法诉讼分析”的分组中，可以获取到公司涉诉案件的总数量、股权纠纷的数量和商业合同纠纷的数量(即第一类数据)、以及其他类型的案件数量(即第二雷数据，如：劳动合同纠纷等)，例如：涉诉案件的总数量股权纠纷的数量商业合同纠纷的数量其他类型的案件数量10514然后，将第一类数据和所述第二类数据代入相匹配的评价模版中，生成以下评价结果：“XX公司涉诉案件共10起，其中5起涉及商业合同纠纷，1起涉及股权纠纷，其他案件4起”。步骤S150，将所述评价结果以预设格式进行汇总，生成企业评价报告。本申请中，将所有的生成的评价结果按照其所属分组的顺序进行汇总和排版，从而生成企业评价报告，例如，评价报告可以为以下格式：“企业工商背景分析●该企业注册于2007年12月5日，已成立10年，企业成立时间超过全国60％的企业，运营相对稳定，但可能由于路径依赖导致的管理、产品更新滞后的问题。●公司注册地位北京，在该地区共有1111111家从事软件和信息技术服务业的上市公司，全国13％的软件和信息技术服务业企业在北京地区，高于全国平均水平。●……对外投资分析●公司对外投资共27笔，总共出自20667万元●其中对12家企业出资比例超过50％，是企业大股东●与其中6家被投资企业有三层以内关联关系●其中15家被投资企业成立年份小于3年●……”需要补充说明的是，由于存在着商业秘密的保护、企业信息获取渠道等因素的限制，我们获取到的企业数据很多时候会不完整，例如，会存在无法获取企业对外投资数据、融资历史数据等情况，这些无法获取到的数据会以空字段的形式存储在结构化的数据表中。为了能使本申请生成的企业评价报告能够对无法获取的企业数据进行有效地说明，在一种可选择的实施方式中，步骤S140还包括：步骤S201，如果所述实时企业数据中包含空字段，对所述空字段进行标记。示例地，如果企业的“高管持股比例”为空字段，那么，该空字段的标记可以为：高管持股比例丨unknown步骤S202，在所述评价结果中，对标记的所述空字段做出说明。本申请中，可以为每一个评价项目预设一个用于对空字段进行说明的评价模版，示例地：“该公司高管持股比例风险不详，请投资人注意潜在的投资风险”，然后，当实时企业数据中包含空字段时，使用预设的评价模版对标记的空字段做出说明。需要补充说明的是，由于企业评价报告中经常使用数值、百分比、增长率等数据来表达企业的发展状况，因此，为了使本申请生成的企业评价报告能够更直观地表达出上述数据以及数据之间的关系，在一种可选择的实施方式中，参见图8所示，步骤S150还包括：步骤S151，将所述评价结果转换成可视化图表，并添加到所述企业评价报告中。由以上技术方案可知，本申请实施例提供了一种基于大数据的企业评价报告生成方法。包括：实时采集目标企业的企业数据，并对采集到的所述企业数据进行结构化存储；将结构化存储的所述企业数据分配到预设的分组中，其中，每个分组对应一个评价维度；设置与每个所述分组中的所述企业数据相匹配的至少一个评价模版；当需要生成企业评价报告时，将目标企业的实时企业数据代入相匹配的所述评价模版中，以生成评价结果；将所述评价结果以预设格式进行汇总，生成企业评价报告。本申请实施例提供的技术方案，实现了在生成企业评价报告时，根据企业数据的不同数据状态，利用评价模版生成评价内容，对企业发展状态的各项评价维度进行深入评价分析，使企业决策者能够通过评价报告中的评价内容，意识到或发现企业发展正在面临或即将出现的问题和风险，并为企业决策者制定用以解决问题和规避风险的措施提供决策依据。下面是本申请的装置实施例，可用于执行本申请的方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。图9是本申请一示例性实施例示出的一种基于大数据的企业评价报告生成装置的示意图。该装置可以应用于PC(个人电脑)、平板电脑、手机和服务器等多种设备。参见图9所示，该装置可以包括：数据采集模块310，用于实时采集目标企业的企业数据，并对采集到的所述企业数据进行结构化存储；数据分组模块320，用于将结构化存储的所述企业数据分配到预设的分组中，其中，每个分组对应一个评价维度；预分析模块330，用于设置与每个所述分组中的所述企业数据相匹配的至少一个评价模版；分析模块340，用于当需要生成企业评价报告时，将目标企业的实时企业数据代入相匹配的所述评价模版中，以生成评价结果；后处理模块350，用于将所述评价结果以预设格式进行汇总，生成企业评价报告。由以上技术方案可知，本申请实施例提供了一种基于大数据的企业评价报告生成装置。用于：实时采集目标企业的企业数据，并对采集到的所述企业数据进行结构化存储；将结构化存储的所述企业数据分配到预设的分组中，其中，每个分组对应一个评价维度；设置与每个所述分组中的所述企业数据相匹配的至少一个评价模版；当需要生成企业评价报告时，将目标企业的实时企业数据代入相匹配的所述评价模版中，以生成评价结果；将所述评价结果以预设格式进行汇总，生成企业评价报告。本申请实施例提供的技术方案，实现了在生成企业评价报告时，根据企业数据的不同数据状态，利用评价模版生成评价内容，对企业发展状态的各项评价维度进行深入评价分析，使企业决策者能够通过评价报告中的评价内容，意识到或发现企业发展正在面临或即将出现的问题和风险，并为企业决策者制定用以解决问题和规避风险的措施提供决策依据。本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本
技术领域：
中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。当前第1页1 2 3