【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据识别领域，更具体地涉及一种基于机器学习的创业综合数据分析系统。
技术介绍
1、机器学习是一种核心技术，它可以让计算机自动学习规律和趋势，并根据这些规律和趋势做出预测和判断，在商业大数据分析中，机器学习能够有效地处理和分析数据，基于机器学习的创业综合数据分析系统依靠机器学习算法和技术，对创业数据进行分析和建模，以提供有关创业决策的见解和预测，根据数据的特征和目标任务，从数据中学习模式和规律，用于建立预测模型或进行数据挖掘。
2、但是，传统的创业综合数据分析系统存在以下不足之处：人工处理占用时间和资源：传统的创业数据分析系统主要依赖人工处理和分析数据，需要大量时间和人力资源，且容易受限于人为主观因素；数据处理效率低：传统的创业数据分析系统在处理大规模数据时，由于人力有限，处理速度较慢，无法满足快速变化的商业环境和需求；依赖经验和主观判断：传统系统中的数据分析主要依赖分析人员的经验和主观判断，容易受到个人认知和偏见的影响，缺乏客观的数据支持；无法处理复杂模式与非线性关系：传统系统通常使用基于简单统计方法的分析技术，难以处理复杂模式和非线性关系，无法充分挖掘数据中的隐藏信息和趋势。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供了一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，以解决上述
技术介绍
中存在的问题。
2、本专利技术提供如下技术方案：一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，包括：数据采集模块、数据清洗模块、特征参数提取模块、市场信息
3、所述数据采集模块，包括市场数据采集单元、用户数据采集单元和公司数据采集单元，通过公开的数据集、开放平台的api接口、数据爬取工具收集与创业相关的公开数据，并将收集到的数据传输至数据清洗模块；
4、所述数据清洗模块，接收数据采集模块收集到的数据，对数据进行清洗和预处理，包括异常值处理、缺失值处理和数据标准化和归一化，并将清洗和预处理后的数据传输至特征参数提取模块；
5、所述特征参数提取模块，接收数据清洗模块清洗和预处理后的数据，根据分析目标提取特征参数，特征参数包括市场收益参数、用户行为参数和资产运行参数；
6、所述市场信息分析模块，基于特征参数提取模块提取的市场收益参数，通过收益计算数学模型计算得出市场收益系数，并将计算得出的市场收益系数传输至数据建模模块；
7、所述用户行为分析模块，基于特征参数提取模块提取的用户行为参数，通过用户行为分析数学模型计算得出用户行为系数，并将用户行为系数传输至数据建模模块；
8、所述财务状况分析模块，基于特征参数提取模块提取的资产运行参数，通过资产效益数学模型计算得出资产运行系数，并将计算得出的资产运行系数传输至数据建模模块；
9、所述数据建模模块，基于市场收益系数、用户行为系数和资产运行系数建立数学模型，计算得出创业过程综合风险指数，并将综合风险指数传输至评估优化模块；
10、所述评估优化模块，接收数据建模模块计算得出的综合风险指数，依据综合风险指数评估创业过程存在的风险，并测定风险等级，依据测定的风险等级对风险因素展开分析并制定优化策略。
11、优选的，所述数据采集模块中市场数据采集单元通过市场调研、行业报告和市场调查问卷的方式，收集市场信息，用户数据采集单元通过用户调研、用户访谈和用户行为分析工具的方式，收集用户的偏好、需求信息，公司数据采集单元通过财务报表、财务指标分析工具和会计软件的方式，收集企业的财务状况信息。
12、优选的，所述数据清洗模块中异常值处理表示检查数据中的异常值，包括极大值、极小值、缺失值以及错误值，并进行修正、填充或删除操作，缺失值处理表示检查数据中的缺失值，即数据缺失或未记录的情况，可以通过填充缺失值，包括使用均值、中位数、众数进行填充，或者通过插值方法进行数据恢复，数据标准化和归一化表示对数据进行标准化或归一化处理，消除不同数据之间的数值差异，使数据在相同的尺度上可比较。
13、优选的，所述特征参数提取模块中市场收益参数包括第t个月的总回报率、n个月的总回报率平均值和n个月的总投入资金额，用户行为参数包括第m个用户的用户行动力和m个用户的购买性数值，资产运行参数包括固定资产值、年收益额、收益年期以及折现率。
14、优选的，所述市场信息分析模块中计算得出的市场收益系数的计算步骤如下：
15、步骤s01：统计相同市场n个月的市场收益；
16、步骤s02：市场收益系数的计算公式为：其中ms表示市场收益系数，trt表示第t个月的总回报率，表示n个月的总回报率平均值，pr表示n个月的总投入资金。
17、优选的，所述用户行为分析模块中计算得出的用户行为系数的计算步骤如下：
18、步骤s01：对m个要确定其购买性的用户进行比较，确定其购买性数值aij；
19、步骤s02：建立购买性矩阵：其中am表示第m个用户的用户行动力，i，j＝1，2，...，m；
20、步骤s03：用户行为系数的计算公式为：其中pa表示用户行为系数，表示购买性矩阵的最大特征值。
21、优选的，所述财务状况分析模块中计算得出的资产运行系数的计算公式为：其中zp表示资产运行系数，dr表示固定资产值，a表示年收益额，y表示收益年期，x表示折现率。
22、优选的，所述数据建模模块中计算得出的创业过程综合风险指数的计算公式为：其中α表示综合风险指数，ms表示市场收益系数，pa表示用户行为系数，zp表示资产运行系数，ω1、ω2和ω3表示各系数所占权重。
23、优选的，所述评估优化模块中对综合风险指数进行数据分析，评估创业过程存在的风险，并测定风险等级，系统依据风险等级提供应对各风险等级的方案。
24、本专利技术的技术效果和优点：
25、本专利技术通过设有数据采集模块、数据清洗模块、特征参数提取模块、市场信息分析模块、用户行为分析模块、财务状况分析模块、数据建模模块，以及评估优化模块，数据采集模块，包括市场数据采集单元、用户数据采集单元和公司数据采集单元采集公开数据，数据清洗模块对数据进行清洗和预处理，特征参数提取模块根据分析目标提取特征参数，市场信息分析模块、用户行为分析模块、财务状况分析模块计算得出相关系数，数据建模模块建立数学模型并计算创业过程综合风险指数，评估优化模块评估创业过程存在的风险并制定优化策略，总之，一种基于机器学习的创业综合数据分析系统能够处理大规模数据，自动抽取特征并构建模型，无需人工干预，提高了效率和准确性，可以适应不同类型的创业数据，并根据数据的变化进行动态调整和优化，可以基于历史数据和模式识别，进行未来趋势和预测分析，为创业者提供决策依据。
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1.一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：包括：数据采集模块、数据清洗模块、特征参数提取模块、市场信息分析模块、用户行为分析模块、财务状况分析模块、数据建模模块，以及评估优化模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述数据采集模块中市场数据采集单元通过市场调研、行业报告和市场调查问卷的方式，收集市场信息，用户数据采集单元通过用户调研、用户访谈和用户行为分析工具的方式，收集用户的偏好、需求信息，公司数据采集单元通过财务报表、财务指标分析工具和会计软件的方式，收集企业的财务状况信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述数据清洗模块中异常值处理表示检查数据中的异常值，包括极大值、极小值、缺失值以及错误值，并进行修正、填充或删除操作，缺失值处理表示检查数据中的缺失值，即数据缺失或未记录的情况，可以通过填充缺失值，包括使用均值、中位数、众数进行填充，或者通过插值方法进行数据恢复，数据标准化和归一化表示对数据进行标准化或归一化处理，消除不同数据之间的数值差异，使数据
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述特征参数提取模块中市场收益参数包括第t个月的总回报率、n个月的总回报率平均值和n个月的总投入资金额，用户行为参数包括第m个用户的用户行动力和m个用户的购买性数值，资产运行参数包括固定资产值、年收益额、收益年期以及折现率。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述市场信息分析模块中计算得出的市场收益系数的计算步骤如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述用户行为分析模块中计算得出的用户行为系数的计算步骤如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述财务状况分析模块中计算得出的资产运行系数的计算公式为：其中Zp表示资产运行系数，Dr表示固定资产值，A表示年收益额，y表示收益年期，x表示折现率。
8.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述数据建模模块中计算得出的创业过程综合风险指数的计算公式为：其中α表示综合风险指数，Ms表示市场收益系数，Pa表示用户行为系数，Zp表示资产运行系数，ω1、ω2和ω3表示各系数所占权重。
9.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述评估优化模块中对综合风险指数进行数据分析，评估创业过程存在的风险，并测定风险等级，系统依据风险等级提供应对各风险等级的方案。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：包括：数据采集模块、数据清洗模块、特征参数提取模块、市场信息分析模块、用户行为分析模块、财务状况分析模块、数据建模模块，以及评估优化模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述数据采集模块中市场数据采集单元通过市场调研、行业报告和市场调查问卷的方式，收集市场信息，用户数据采集单元通过用户调研、用户访谈和用户行为分析工具的方式，收集用户的偏好、需求信息，公司数据采集单元通过财务报表、财务指标分析工具和会计软件的方式，收集企业的财务状况信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述数据清洗模块中异常值处理表示检查数据中的异常值，包括极大值、极小值、缺失值以及错误值，并进行修正、填充或删除操作，缺失值处理表示检查数据中的缺失值，即数据缺失或未记录的情况，可以通过填充缺失值，包括使用均值、中位数、众数进行填充，或者通过插值方法进行数据恢复，数据标准化和归一化表示对数据进行标准化或归一化处理，消除不同数据之间的数值差异，使数据在相同的尺度上可比较。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的创业综合数据分析系统，其特征在于：所述特征参数提取模块中市场收益参数包括第t个月的总回报率、n个月的总回报率平均...
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