基于产业地图的企业画像方法、系统、设备及介质技术方案

本申请提供一种基于产业地图的企业画像方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取企业标识信息，根据所述企业标识信息采集企业数据；所述企业数据包括工商信息、采购信息、生产信息、销售信息、财务信息、技术信息与公司治理信息；预处理所述企业数据中的结构化数据与非结构化数据，将所述非结构化数据转换为结构化数据，根据指标类型选择相应算法处理所述结构化数据得到指标分值；根据企业的指标分值生成所述企业的企业画像。本申请通过知识图谱嵌入和推理，提供专业的竞争分析和决策分析。对海量企业同步画像，打破传统企业画像立足于单一目标企业的模式，准确反映企业在不同区域市场中的表现差异，为用户提供了准确、专业和实用的企业画像。的企业画像。的企业画像。

【技术实现步骤摘要】
基于产业地图的企业画像方法、系统、设备及介质


[0001]本申请属于数据分析
，特别是涉及一种基于产业地图的企业画像方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着大数据信息时代的到来以及大数据处理技术的日益发展，从海量冗杂的企业活动数据中准确挖掘有价值的数据难度越来越大。而政府、咨询、银行、券商、会计师、律师、投资方、企业自身等行业对于企业360度全方位的信息需求也越来越大。包括发现和挖掘企业之间的关联关系，找寻未知关系以促进企业合作，识别企业资本行为，构造企业风险评估模型等等。
[0003]然而，现有企业画像方法大多聚焦于目标企业本身数据，即使运用了知识图谱的画像方法其关注重点仍是企业股权的上下穿透关系，缺少对可比企业的横向关注，更缺少将可比企业放在不同市场平台的比较以及深入行业的竞争分析。

技术实现思路

[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种基于产业地图的企业画像方法、系统、设备及介质，用于解决现有技术中无法在产业地图指定范围内对行业内企业同步画像的问题。
[0005]为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种基于产业地图的企业画像方法，包括：
[0006]步骤S1，获取企业标识信息，根据所述企业标识信息采集企业数据；所述企业数据包括工商信息、采购信息、生产信息、销售信息、财务信息、技术信息与公司治理信息；
[0007]步骤S2，预处理所述企业数据中的结构化数据与非结构化数据，将所述非结构化数据转换为结构化数据，根据指标类型选择相应算法处理所述结构化数据得到指标分值；
[0008]步骤S3，根据所述企业的指标分值生成所述企业的企业画像。
[0009]本申请的目的在于提供一种基于产业地图的企业画像系统，包括：
[0010]数据采集模块，用于获取企业标识信息，根据所述企业标识信息采集企业数据；所述企业数据包括工商信息、采购信息、生产信息、销售信息、财务信息、技术信息与公司治理信息；
[0011]数据处理模块，用于预处理所述企业数据中的结构化数据与非结构化数据，将所述非结构化数据转换为结构化数据，根据指标类型选择相应算法处理所述结构化数据得到指标分值；
[0012]画像生成模块，用根据所述企业的指标分值生成所述企业的企业画像。
[0013]本申请另一目的在于提供一种电子设备，包括：
[0014]一个或多个处理装置；
[0015]存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处
理装置执行，使得所述一个或多个处理装置执行所述基于产业地图的企业画像方法。
[0016]本申请还一目的在于提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述计算机执行所述基于产业地图的企业画像方法。
[0017]如上所述，本申请的基于产业地图的企业画像方法、系统、设备及介质，具有以下有益效果：
[0018]本申请通过在产业地图对海量企业同步画像，打破传统企业画像立足于单一目标企业的模式，通过采集多维度信息根据指标类型选择相应算法处理数据信息得到指标分值从而生成企业画像，为用户提供了准确、专业和实用的企业画像。
附图说明
[0019]图1显示为本申请提供的一种基于产业地图的企业画像方法流程图；
[0020]图2显示为本申请提供的一种基于产业地图的企业画像方法中步骤S2流程图；
[0021]图3显示为本申请提供的一种基于产业地图的企业画像方法中步骤S3流程图；
[0022]图4显示为本申请提供的一种基于产业地图的企业画像方法一实施例流程图；
[0023]图5显示为本申请提供的一种基于产业地图的企业画像方法中查看示意图；
[0024]图6显示为本申请提供的一种基于产业地图的企业画像方法一效果示意图；
[0025]图7显示为本申请提供的一种基于产业地图的企业画像方法另一效果示意图；
[0026]图8显示为本申请提供的一种基于产业地图的企业画像系统结构框图；
[0027]图9显示为本申请提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0029]需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本申请的基本构想，遂图式中仅显示与本申请中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
[0030]命名实体识别(NER)(也称为实体识别、实体分块和实体提取)是信息提取的一个子任务，旨在将文本中的命名实体定位并分类为预先定义的类别，如人员、组织、位置、时间表达式、数量、货币值、百分比等
[0031]文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。
[0032]请参阅图1，为本申请提供的一种基于产业地图的企业画像系统结构框图，包括：
[0033]步骤S1，获取企业标识信息，根据所述企业标识信息采集企业数据；所述企业数据包括工商信息、采购信息、生产信息、销售信息、财务信息、技术信息与公司治理信息；
[0034]其中，产业地图上的多个企业可以是所有企业，也可是指定区域范围内的部分企
业，在此不做限定；企业数据包括从工商信息、采购信息、生产信息、销售信息、财务信息、技术信息与公司治理信息等多个维度采集反映企业生产活动的信息，例如，所述工商信息包括以下画像元素：企业名称、企业类型、注册资本、经营范围、存续状态、成立年限。所述采购信息包括以下画像元素：主要供应商采购比例、进货网络迁徙图、原材料采购价格和数量等。所述生产信息包括以下画像元素：分品种的产品产能、产品产量、产品成本。所述销售信息包括以下画像元素：产品销量、销售收入、平均售价、主要客户销售占比、主营业务构成、销售网络迁徙图。所述财务信息包括以下画像元素：资产负债率、流动比率、三费比率、存货周转率、毛利率、ROE等关键财务指标。所述技术信息包括以下画像元素：能耗水平、研发投入、根据行业确定的技术经济指标。所述公司治理信息包括以下画像元素：股东份额、股权穿透、管理效率、重大事项、ESG评级等。
[0035]具体地，根据企业标识信息从采购、生产、制造与研发等多个维度获取企业数据，更加全面的采集信息可以真实反映出企业的真实状况，避免了数据遗漏的现象。
[0036]步骤S2，预处理所述企业数据中的结构化数据与非结构化数据，将所述非结构化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于产业地图的企业画像方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取企业标识信息，根据所述企业标识信息采集企业数据；所述企业数据包括工商信息、采购信息、生产信息、销售信息、财务信息、技术信息与公司治理信息；步骤S2，预处理所述企业数据中的结构化数据与非结构化数据，将所述非结构化数据转换为结构化数据，根据指标类型选择相应算法处理所述结构化数据得到指标分值；步骤S3，根据所述企业的指标分值生成所述企业的企业画像。2.根据权利要求1所述的基于产业地图的企业画像方法，其特征在于，所述步骤S2包括：利用Python预处理所述企业数据中的结构化数据与非结构化数据；利用命名实体识别技术提取所述非结构化数据中实体边界与实体类别得到文本实体；利用自然语言处理中的情感分析技术将所述文本实体转换为具有倾向性分值的结构化数据；根据指标的相应类型选择AHP法、delphi法或熵值法分别计算多个维度的指标；利用百分比法计算每个所述企业的指标分值。3.根据权利要求1所述的基于产业地图的企业画像方法，其特征在于，还包括：利用地域划分或自由绘制的方式在产业地图上指定区域以选择待做企业画像的企业范围和企业数量。4.根据权利要求3所述的基于产业地图的企业画像方法，其特征在于，所述步骤S3包括：将所述指标分值标注在产业地图上选定的区域范围内；利用选定的区域范围内样本总体修正该区域范围内所述指标分值；在所述区域范围内生成所述企业的企业画像，根据输入指令展示所述企业的画像结果。5.根据权利要求4所述的基于产业地图的企业画像方法，其特征在于，所述根据输入指令展示所述企业的画像结果的步骤，包括：当输入指令为单一指标时，根据所述产业地图上区域范围显示不同企业间的分布；当输入指令为单一企业时，根据所述单一企业的各项指标标识展示企业之间的知识图谱。6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：王庆，
申请(专利权)人：中冶赛迪技术研究中心有限公司，
类型：发明
国别省市：