【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及效率评价，尤其涉及基于大数据的科技项目评价方法及系统。
技术介绍
1、效率评价
涉及到一系列方法和工具，用于量化和分析项目的效率，以确定其资源利用的有效性和生产力。该领域广泛应用于工业、教育、医疗、政府及企业管理等多个行业，主要目的是通过数据分析和效率指标来评价操作的经济性和过程的优化程度，以明确资源配置的合理性，提高决策的科学性和项目的执行效率。
2、其中，科技项目评价方法是一种专门用于评估科技项目从概念到完成各阶段效率和效果的方法，旨在确定项目是否能够达到其既定目标，以及实施过程中资源的使用是否合理。科技项目评价的用途包括帮助项目管理者和决策者对项目的进展、风险和潜在价值进行定期检查，优化资源分配，提升项目成功率，以及支持未来项目规划和预算编制的决策过程。
3、传统方法在大数据环境下，数据索引和查询效率低下，无法满足实时数据分析的需求，传统方法缺乏动态适应能力，无法针对各种项目变更快速调整评估模型，使得风险预测不全面或不时效，影响了决策的科学性和项目管理的准确性，导致项目管理中出现资源浪费、项目延误甚至预算超支的问题，进而影响整个项目的投资效益和质量保证。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于大数据的科技项目评价方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于大数据的科技项目评价方法，包括以下步骤，
3、s1：基于初始化的科技项目数据库，收集现有项目的
4、s2：基于所述项目历史绩效库，运用随机森林算法选择数据中的关键绩效指标，构建风险预测模型，评估历史绩效与风险因素的关系，并整合多维风险数据，生成风险与绩效关联模型；
5、s3：将所述风险与绩效关联模型应用于新项目评估，使用支持矢量机，结合当前项目的情况，对新项目进行绩效与风险评估，分析项目的潜在风险点，并绘制风险分布图，得到风险评估指标；
6、s4：基于所述风险评估指标，进行项目决策分析，分析项目中潜在的风险控制过程，并实施项目资源配置调整，对资源与风险信息进行整合，得到项目调整提议。
7、本专利技术改进有，所述项目历史绩效库的获取步骤具体为：
8、s111：从初始化的科技项目数据库中提取历史执行数据，包括项目执行结果、质量等级和团队反馈信息，通过编码或标记对数据进行分类；
9、s112：应用mapreduce对收集的数据进行整理，通过map函数对每类数据进行处理和索引建立，再通过reduce函数对数据进行聚合处理，形成统一格式的中间数据集；
10、s113：汇总处理后的数据集，使用公式：
11、
12、确定差异数据类别对绩效评估的贡献权重，构建项目历史绩效库，其中x、y和z分别代表执行结果、质量等级与团队反馈的评分，wx、wy和wz为对应的权重系数，t为计算得出的绩效指标。
13、本专利技术改进有，所述关键绩效指标的选取步骤具体为：
14、s211：从所述项目历史绩效库中提取历史项目的绩效数据，包括项目执行结果、质量等级和团队反馈信息；
15、s212：对提取的数据进行统计分析，识别与项目成功或失败关联性关键的绩效数据点；
16、s213：通过分析结果，选择对项目风险有预测能力的绩效数据点视为关键绩效指标，并确定延期时间与成本超支为关键因素；
17、s214：对筛选的绩效数据点进行整合，使用公式：
18、
19、计算关键绩效指标集，其中，p代表项目延期指数，衡量项目是否按时完成的指标，q代表成本超支指数，衡量项目的成本管理效率，r是与p和q间的关系，优化两项指标在绩效评估中的影响力，s代表客户满意度，直接关联到客户对项目的满意程度，t和u分别代表团队满意度和供应链效率，平衡指标的影响力。
20、本专利技术改进有，所述风险预测模型的获取步骤具体为：
21、s221：从所述关键绩效指标中，选择与项目风险关联的指标，输入选定的关键指标构建模型，进行项目风险预测，使用公式：
22、ri＝a×kpi2+b×kpi+c
23、根据关键绩效指标的平方和线性组合计算风险指数，其中，ri代表风险指数，kpi代表关键绩效指标，a、b和c为模型调整参数；
24、s222：对历史项目数据进行测试，分析模型的预测结果与项目风险之间的关联性，并根据风险关联分析的结果，调整模型参数a、b和c，并得到风险预测模型。
25、本专利技术改进有，所述项目的潜在风险点的分析步骤具体为：
26、s311：收集当前项目的绩效数据，包括时间管理、成本控制和质量指标，识别与项目执行关联的模式和趋势；
27、s312：对收集的数据应用集合运算，识别数据中显示潜在问题的关键区域，包括延期趋势、预算超支或质量下降趋势，标识为潜在风险点；
28、s313：对识别的所述潜在风险点进行评估，使用公式：
29、
30、计算每个风险点的影响程度和发生概率，根据风险的历史数据和当前项目参数设定风险水平，其中，p1代表延期趋势值，表示项目延期的严重性，p1平方项表示延期风险的加速增长，p2代表预算超支值，关联到项目成本控制的效率，p3代表质量下降值，p4代表项目复杂性，w1、w2、w3和w4是参数权重，根据历史数据的影响分析调整。
31、本专利技术改进有，所述风险评估指标的获取步骤具体为：
32、s321：汇总每个所述项目的潜在风险点，包括风险发生频率和已经造成的影响；
33、s322：对每个风险点进行统计分析，根据风险的大小和频率计算每个风险点的风险影响值ri，根据项目历史数据和风险管理团队，为每个风险点分配一个关键性指数ii；
34、s323：结合每个风险点的影响值和关键性指数，使用公式：
35、
36、计算风险评估指标，其中，ri表示第i个风险点的风险影响值，通过对风险点关联数据的分析计算得出，ii是第i个风险点的关键性指数，根据历史数据确定，n是识别的风险点总数。
37、本专利技术改进有，所述风险控制过程的分析步骤具体为：
38、s411：利用所述风险评估指标对项目中的多种潜在风险进行分析，识别影响项目成功的关键风险点，并为每个风险点分配一个严重性评分sk，为每种控制过程分配预期效率ek；
39、s412：对控制过程进行成本效益分析，计算成本效益系数ck，验证控制过程在财务上的可行性，使用公式：
40、
41、计算控制过程的效果，根据结果调整或选择最优的风险控制过程，其中，sk代表第k个风险点的严重性，ek是对应风险点控制过程的预期效率，ck是成本效益系本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述项目历史绩效库的获取步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述关键绩效指标的选取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述风险预测模型的获取步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述项目的潜在风险点的分析步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述风险评估指标的获取步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述风险控制过程的分析步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述项目调整提议的获取步骤具体为：
9.基于大数据的科技项目评价系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的基于大数据的科技项目评价方法执行，所述系
...【技术特征摘要】
1.基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述项目历史绩效库的获取步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述关键绩效指标的选取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述风险预测模型的获取步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的科技项目评价方法，其特征在于，所述项目的潜在风险...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾超，
申请(专利权)人：北京华夏泰科技术开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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