一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法与流程

1.本发明涉及数据处理、大数据分析技术领域，具体涉及一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法。


背景技术：

2.随着市场规模的不断扩大，企业的数据量也不断增多，及时获取每个企业的活跃程度，将对监督和管理市场环境起到至关重要的作用。现有技术中，可获取企业在近期因进行相关企业活动而产生的多维度的企业数据，并通过分析各个维度的企业数据，来对企业的活跃度进行评估。获取的企业数据的维度越多，则评估出企业的活跃度越准确，而企业数据的维度越少，则评估出企业的活跃度越不准确，然而，获取并分析多维度的企业明细数据一般是不可能的，因为涉及一些保密数据，各个企业一般是不想让别人知道的，从数据的源头上就可以知道对每个企业进行活跃度分析是难上加难；一套企业活跃度的指标体系，并不能适合每一个企业，在同一套指标体系下不同企业类型的企业活跃度可能差异会很大，这样对管理人员有效把控精准对象会产生一定的误判。
3.本发明提供了一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法，在数据获取困难的情况下，只用一个区域内部的一些统计数据即可，是该活跃度模型得以使用的前提，因此需要设计一整套关于区域活跃度的评价指标体系，重点考虑影响区企业域活跃度的工商信息指标、经营活动指标和金融信息指标等方面指标，并将这些指标融合了市场主体总量的区域面积参数，使得区域活跃度模型更合理。


技术实现要素：

4.为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法。
5.本发明的基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法，包括以下步骤：
6.s1、数据收集：采集区域内市场主体的统计信息；
7.s2、数据预处理：对步骤s1采集到的统计信息融合后进行数据清洗；
8.s3、构建区域活跃度指标体系：考量市场主体总量、区域面积对市场主体活跃度可能产生的影响；
9.s4、构建区域活跃度模型：定义一个函数sort()，对一组长度为10的一维数组进行排序赋值，同时定义第i(i＝1,2,..,n)个指标在第j(j＝1,2,..,m)个区域上的排名得分：
[0010][0011]
计算区域企业活跃度的得分：
[0012][0013]
其中，y
ras_j
表示区域j的活跃度得分；
[0014]
s5、分别对各区县的单个指标进行量化数值计算和评分，得出各区县的市场主体活跃度指标量化结果和活跃度排名定性结果。
[0015]
对本发明提供的一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法做进一步的改进，所述步骤s1中区域内市场主体的信息特征包括工商信息指标、经营信息指标和金融信息指标。
[0016]
对本发明提供的一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法做进一步的改进，所述工商信息指标包括新增注册比和新增注吊销比，所述经营信息指标包括融资比、上市比、招投标比、缴纳社保比和纳税比，所述金融信息指标包括银行开户比、银行新增开户比、银行流水比、银行放贷款比和银行开户同比增量比。
[0017]
对本发明提供的一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法做进一步的改进，所述步骤s3构建区域活跃度指标体系包括
①
在工商信息指标中，纳入了区域市场主体总量，将其用于指标计算；
②
在经营活动和金融信息指标中，纳入了区域面积等级，将其用于指标计算。
[0018]
对本发明提供的一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法做进一步的改进，所述步骤s3中的区域面积等级可以划分为至少3个等级：1级区域面积、2级区域面积和3级区域面积。
[0019]
对本发明提供的一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法做进一步的改进，所述1级区域面积指的是500平方公里以下的区域面积，所述2级区域面积指的是500-1000平方公里的区域面积，所述3级区域面积包括1000-1500平方公里。
[0020]
对本发明提供的一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法做进一步的改进，所述步骤s5中分别对各区县的单个指标进行量化数值计算和评分，并利用市场主体活跃度模型，得出各区县的市场主体活跃度指标量化结果和活跃度排名定性结果。
[0021]
借由上述方案，本发明至少具有以下优点：
[0022]
本发明建立的区域企业活跃度模型可以帮助政府部门对某一个区域内企业的活跃度状态，能够使管理人员直观、完整且精准的获得到所管理区域中各个企业的活跃度状态，从而能够帮助管理人员有效把控精准对象，提高企业管理的效率。
[0023]
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
[0024]
图1是本发明的基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法的流程图。
具体实施方式
[0025]
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0026]
多源异构数据融合指的是用于本发明中的数据来源多样，获取的数据结构也不一样，而且大多数数据是动态实时更新的，多源异构数据融合就是可以自动的将这些来源不同的数据可以快速的自动进行更新的流程，为后续处理和分析数据提供基础。
[0027]
实施例
[0028]
本发明提供的一种基于市场主体特征的区域活跃度模型建立方法，包括以下步骤：
[0029]
s1、数据收集：采集s市各区县企业的工商信息(新增注册数据、新增注吊销数据)、s市各区县企业的经营信息(融资数据、上市数据、招投标数据、社保缴纳数据、纳税数据)、s市各区县企业的金融信息(银行开户数据、新增开户数据、银行流水数据、银行放贷款数据)。
[0030]
s2、数据预测处理：对数据进行预处理操作，对于来源、结构等不同的数据进行融合操作，便于对数据的存储，为后续的区域活跃度模型计算提供数据基础；
[0031]
s3、构建如下表一所示的区域活跃度指标体系；
[0032]
表一 市场主体活跃度指标体系
[0033][0034]
s4、构建区域活跃度指标模型：
[0035]
1、在市场主体活跃度指标体系中，充分考虑了市场主体总量、区域面积对市场主体活跃度可能产生的影响。为消除数量级的差异，在工商信息指标中，纳入了区域市场主体总量，即s市各区县企业的总量，将其用于指标计算。在经营活动和金融信息指标中，我们纳入了s市各区县面积等级，将其用于指标计算。将s市各区县的区域面积等级划分为以下3个
等级：1级(500平方公里以下，取上限值500)、2级(500-1000平方公里，取上限值1000)、3级(1000-1500平方公里，取上限值1500)；
[0036]
2、利用一段时间内市场主体的注册、融资、招投标、银行开户等数据，构建了市场主体活跃度模型。该模型包括3个一级指标(工商信息指标、经营活动指标、金融信息指标)和12个二级指标(新增注册比、新增注吊销比、融资比、上市比、招投标比、缴纳社保比、纳税比、银行开户比、银行新增开户比、银行流水比、银行放贷款比、银行开户同比增量比)，其中，新增注吊销数据该指标为负向指标，才会出现sort()函数，i＝2时的取值情况，这里的j最大值取10，是以为s市为例，包含10个区县；倘若将该模型复制到其它城市时，j的最大值会有所改变；这个值一旦改变的化会导致模型的评分会出行大的波动。比如10个区域比较的话12个特征，最好的得分可能是120分，倘若是2个区县比较的话12个特征，最好的得分也只可能是24分，要说明的是，最终的得分仅作为活跃度排名的参考，市场主体活跃度模型以区域活跃度内排名为最终目标，分数只体现排名，并不能说明活跃度高低的具体情况，具体的指标如表一所示；
[0037]
3、定义一个sort()函数，对一组长度为10的一维数组进行排序赋值；同时定义x
ij
为第i(i＝1，2，...，12)个指标在第j(j＝1，2，...，10)个区域上的排名得分：
[0038][0039]
4、计算计算区域企业活跃度的得分：
[0040][0041]yras_j
表示区域j的活跃度得分。
[0042]
s5、依据指标计算规则，分别对s市各区县的单个指标进行量化数值计算和评分，并利用市场主体活跃度模型(regional activity score，ras)，分别计算s市各区县的新增注册比、新增注吊销比、融资比、上市比、招投标比、缴纳社保比、纳税比、银行开户比、银行新增开户比、银行流水比、银行放贷款比、银行开户同比增量比，计算出s市各区县的量化数值。同时，基于市场主体活跃度模型，得出各区县活跃度排名定性结果，见表二至表十三。
[0043]
表二 s市各区县企业新增注册比
[0044][0045]
表三 s市各区县企业新增注吊销比
[0046][0047]
表四 s市各区县企业融资比
[0048]
z市各区县a区b区c区d区e区f区g区h区i区j区融资企业数量204174105300162217292201113959
面积等级2级1级1级1级3级2级2级3级2级1级指标数值0.20400.34800.21000.60000.10800.21700.29200.13400.11301.9180评分58491673210
[0049]
表五 s市各区县企业上市比
[0050]
s市各区县a区b区c区d区e区f区g区h区i区j区上市企业数量1008973999011413310771128面积等级2级1级1级1级3级2级2级3级2级1级指标数值0.10000.17800.14600.19800.06000.11400.13300.07130.07100.2560评分48791563210
[0051]
图六 s市各区县企业招投标比
[0052]
s市各区县a区b区c区d区e区f区g区h区i区j区招投标企业数量5844406444953776570444688341482235297091面积等级2级1级1级1级3级2级2级3级2级1级指标数值5.84408.12808.99007.55203.80204.46808.34103.21463.529014.1820评分57963481210
[0053]
图七 s市各区县企业缴纳社保比
[0054]
z市各区县a区b区c区d区e区f区g区h区i区j区缴纳社保数量38113222952310118845237012789870601418701935137750面积等级2级1级1级1级3级2级2级3级2级1级指标数值38.113044.590046.202037.690015.800627.898070.601027.913319.351075.5000评分67851493210
[0055]
图八 s市各区县企业纳税比
[0056]
z市各区县a区b区c区d区e区f区g区h区i区j区纳税数量9799253993645354561471405554751672638706145759145990面积等级2级1级1级1级3级2级2级3级2级1级指标数值97.9920107.9860129.070091.228047.603355.4750167.263058.040745.7590491.9800评分67852394110
[0057]
图九 s市各区县银行开户企业数量
[0058]
z市各区县a区b区c区d区e区f区g区h区i区j区银行开户总数量105739625981048676388811804010676325673510106255297128082面积等级2级1级1级1级3级2级2级3级2级1级指标数值105.7390125.1960209.7340127.776078.6933106.7630256.735067.374655.2970256.1640评分46873592110
[0059]
图十 s市各区县企业新增开户比
[0060]
z市各区县a区b区c区d区e区f区g区h区i区j区银行新增开户数量67854390480159788709809614589710942349596面积等级2级1级1级1级3级2级2级3级2级1级指标数值6.78508.7809.602011.95605.80608.096014.58904.73934.234019.1920评分46783592110
[0061]
图十一 s市各区县企业银行流水比
[0062]
s市各区县a区b区c区d区e区f区g区h区i区j区银行流水户数659363970947088300297099941854142901420143097552116面积等级2级1级1级1级3级2级2级3级2级1级指标数值65.936079.418094.176060.058047.332741.8540142.901028.009330.9750104.2320
评分67854310129
[0063]
图十二 s市各区县企业银行放贷款比
[0064]
s市各区县a区b区c区d区e区f区g区h区i区j区银行放货款户数35412283167122938145430510963449928209323面积等级2级1级1级1级3级2级2级3级2级1级指标数值3.54104.56603.34204.58605.43004.305010.96302.99932.82018.6460评分46378592110
[0065]
图十三 s市各区县企业银行开户同比增量比
[0066][0067]
通过以上具体实施方式，通过以下改进可以获得有益技术效果：
[0068]
1、设计企业多源数据的融合模块；其中包括区域内的工商信息、经营活动和金融信息等子类的统计数据；
[0069]
2、设计评估区域活跃度的指标模型；
[0070]
3、对不同面积等级的区域统计数据进行规范化处理，让区域活跃度的评估结果处于同一维度；
[0071]
4、设计模区域活跃度模型的排序函数，和计算区域活跃度各个指标排序后的区域活跃度的整体得分情况，用于参与比较区域的企业活跃度。
[0072]
综上，本发明只需对现有的区域级别的企业统计数据进行获取，融合区域面积参数即可完成区域活跃度的评估；可以帮助政府部门对某一个区域内企业的活跃度状态的了解，并能够使管理人员直观、完整且精准的获得到所管理区域中各个企业的活跃度状态，从而能够帮助管理人员有效把控精准对象，提高企业管理的效率。
[0073]
以上仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。