【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及酒类企业征信评估领域，具体为一种酒类企业征信评估方法及其系统。
技术介绍
1、征信评估是对企业信用状况的全面评价，它涉及到企业的财务状况、市场表现、运营管理等多个方面，是金融机构、投资者以及合作伙伴进行决策的重要依据。
2、目前现有的酒类企业征信评估方法多依赖于人工分析和判断，这种方法不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致评估结果的准确性和客观性难以保证；同时，由于酒类市场的复杂性和多变性，传统方法往往难以及时捕捉市场动态和企业状况的变化，从而无法提供实时、准确的征信评估。为此，我们提出一种酒类企业征信评估方法及其系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种酒类企业征信评估方法及其系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种酒类企业征信评估方法，所述方法的步骤包括：
3、s1：数据收集，收集酒类企业数据，包括财务数据、市场数据和运营数据；
4、所述财务数据包括资产负债表中的总资产、总负债、所有者权益，利润表中的营业收入、营业成本、净利润，以及现金流量表中的经营活动现金流量、投资活动现金流量和筹资活动现金流量；
5、所述市场数据包括销售额、市场份额、客户满意度和品牌知名度；
6、所述运营数据包括生产效率数据、原材料和产成品的库存量、库存周转率、供应链管理情况和物流配送效率；
7、s2：数据预处理，对收集的数据进行清洗、标准
8、s3：数据集分割，将经过预处理的数据集分割为训练集、验证集以及测试集，其中训练集用于训练机器学习模型，验证集用于模型验证及优化，测试集则用于评估模型的泛化性能；
9、s4：选择机器学习模型，根据酒类企业征信评估的具体需求，选择一个适合的机器学习模型，该模型用于根据输入的企业相关数据预测其征信评估得分；
10、s5：初始化模型参数，为所选的机器学习模型设置初始参数，为模型训练做准备；
11、s6：模型训练，利用训练集数据训练所选的机器学习模型，通过优化算法不断调整模型参数，旨在最小化模型预测与实际征信评估结果之间的差异；
12、s7：模型验证与优化，利用验证集数据对训练后的模型进行验证，并根据验证结果对模型参数或结构进行调整；
13、s8：模型评估，利用测试集数据，通过设定的评估指标，对优化后的模型进行性能评估；
14、s9：模型保存与部署，将经过训练和验证的机器学习模型保存，并进行部署，通过该模型预测酒类企业的征信得分，以此得分评估企业的征信情况。
15、一种实现上述方法的酒类企业征信评估系统，包括数据收集层、数据处理层、机器学习层、评估应用层和用户交互层；
16、所述数据收集层用于收集酒类企业数据，包括财务数据、市场数据和运营数据；
17、所述数据处理层用于接收来自数据收集层的数据，并进行清洗、标准化和归一化处理；并对处理后的每条数据进行征信评分标记；
18、所述机器学习层用于利用机器学习模型，并结合数据处理层输出的数据，训练一个征信预测模型，所述征信预测模型用于根据企业的财务数据、市场数据和运营数据，预测企业的征信得分；
19、所述评估应用层用于利用机器学习层输出的征信评估结果生成评估报告；
20、所述用户交互层用于为用户提供与系统的交互界面，用户使用用户交互层输入酒类企业的相关数据，并获得系统返回的征信评估结果。
21、优选的，所述机器学习层采用线性回归算法构建征信预测模型，线性回归模型的预测函数为：
22、f(x)＝wtx+b
23、其中，w表示权重向量，是一个多维数组，其维度与特征数量相匹配；x表示输入特征向量，也是一个多维数组，包含了用于进行预测的所有特征值；wt表示权重向量的转置，即将w从列向量转换为行向量，以便与特征向量x进行点积运算；b表示截距，是模型的偏置项，表示当所有特征值为零时，模型的预测输出值；训练开始前为线性回归模型设定初始的权重和截距值，之后利用训练集中的酒类企业数据及其对应的征信评估结果，通过最小化预测值与实际值之间的均方误差，迭代更新线性回归模型的权重和截距参数，直至满足训练停止条件；最小化均方误差的计算公式为：
24、
25、其中，n是训练样本数量，yi是第i个样本的真实征信评估结果，xi是第i个样本的特征向量，mse是计算得到的最小化均方误差值。
26、优选的，所述数据处理层对数据进行清洗的方式为：首先，对收集的数据进行完整性检查，识别并移除包含缺失值或无效值的记录；接着，通过设定阈值和规则，识别并处理异常值，包括极大值、极小值不在合理范围内的数据，并选择删除、替换或插值的方式进行处理；对于重复记录或冗余数据，进行去重操作。
27、优选的，所述数据处理层对数据进行标准化的方式为：在数据清洗后，对数据进行标准化处理，通过减去均值并除以标准差的方式将数据按比例缩放，使之落入一个均值为0、标准差为1的分布区间。
28、优选的，所述评估应用层组接收来自机器学习层的征信评估结果，并结合企业基本信息，生成详细的征信评估报告；报告内容包括企业的总体征信得分和企业在财务、市场和运营各项评估指标中的得分情况。
29、优选的，所述用户交互层包括用户认证组件、数据输入组件、评估请求组件和结果展示组件；
30、所述用户认证组件负责用户的注册、登录及权限管理；
31、所述数据输入组件用于提供用户友好的界面，允许用户输入或上传酒类企业的数据；
32、所述评估请求组件用于用户提交征信评估请求；
33、所述结果展示组件用于以清晰、直观的方式展示征信评估结果；
34、交互流程包括：用户通过用户认证组件进行登录；利用数据输入组件输入或上传酒类企业数据；通过评估请求组件提交征信评估请求；结果展示组件向用户展示评估结果。
35、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
36、本专利技术通过采用机器学习模型进行征信评估，能够有效地减少人工分析和判断中的主观因素，从而提高评估结果的准确性和客观性，机器学习模型能够自动学习和识别数据中的潜在规律和模式，基于大量数据进行征信得分的预测，避免了人为干扰和误判。本专利技术能够实时收集和处理酒类企业的财务数据、市场数据和运营数据，通过机器学习模型进行快速预测，及时捕捉市场动态和企业状况的变化，使得征信评估不再局限于静态的历史数据，而是能够反映企业当前的实际情况，为金融机构、投资者以及合作伙伴提供更有价值的决策依据。
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1.一种酒类企业征信评估方法，其特征在于，所述方法的步骤包括：
2.一种实现权利要求1所述方法的酒类企业征信评估系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的酒类企业征信评估系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的酒类企业征信评估系统，其特征在于，所述数据处理层对数据进行清洗的方式为：首先，对收集的数据进行完整性检查，识别并移除包含缺失值或无效值的记录；接着，通过设定阈值和规则，识别并处理异常值，包括极大值、极小值不在合理范围内的数据，并选择删除、替换或插值的方式进行处理；对于重复记录或冗余数据，进行去重操作。
5.根据权利要求4所述的酒类企业征信评估系统，其特征在于，所述数据处理层对数据进行标准化的方式为：在数据清洗后，对数据进行标准化处理，通过减去均值并除以标准差的方式将数据按比例缩放，使之落入一个均值为0、标准差为1的分布区间。
6.根据权利要求5所述的酒类企业征信评估系统，其特征在于：所述评估应用层组接收来自机器学习层的征信评估结果，并结合企业基本信息，生成详细的征信评估报告；报告内容包括企业的总体征信得分和企
7.根据权利要求6所述的酒类企业征信评估系统，其特征在于：
...【技术特征摘要】
1.一种酒类企业征信评估方法，其特征在于，所述方法的步骤包括：
2.一种实现权利要求1所述方法的酒类企业征信评估系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的酒类企业征信评估系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的酒类企业征信评估系统，其特征在于，所述数据处理层对数据进行清洗的方式为：首先，对收集的数据进行完整性检查，识别并移除包含缺失值或无效值的记录；接着，通过设定阈值和规则，识别并处理异常值，包括极大值、极小值不在合理范围内的数据，并选择删除、替换或插值的方式进行处理；对于重复记录或冗余数据，进行去重操作。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：李彩娟，
申请(专利权)人：四川省天府优选品牌运营商业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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