【技术实现步骤摘要】
本申请涉及产业链，特别是涉及一种产业链质量评估方法、装置、设备、可读存储介质。
技术介绍
1、产业链通常是指从原料到消费者手中的整个产业链条，产业链的质量可以反映产业链的抗冲击能力，因此，需要对产业链的质量进行评估。
2、传统的评估方法，通常是根据灰色关联度分析方法或者多维金字塔模型对产业链的相关指标信息（如业务收入、税费总额、产权数量等）进行分析，从而得到产业链质量的评估结果。
3、但是，上述产业链质量评估方法存在评估灵活性差的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高评估灵活性的产业链质量评估方法、装置、设备、可读存储介质。
2、第一方面，本申请提供了一种产业链质量评估方法，包括：
3、获取目标产业链与预设时间段对应的指标数据，并获取目标产业链对应的目标事件的发生时间，发生时间处于预设时间段内；
4、根据发生时间以及指标数据，获取目标事件对目标产业链的目标影响量化数据；
5、根据目标影响量化数据，对目标产业链的质量进行评估。
6、上述实施例中，通过计算与指标数据对应的预设时间段内发生的目标事件对目标产业链的目标影响量化数据，从而根据目标影响量化数据对目标产业链的质量进行评估，无需如通过灰色关联度分析方法对产业链的质量进行评估时，需要基于主观预设的权重对相关指标信息进行分析，也无需如通过多维金字塔模型对产业链的质量进行评估时，需要不断对多维金字塔模型进行训练更新，本
7、在其中一个实施例中，根据发生时间以及指标数据，获取目标事件对目标产业链的目标影响量化数据，包括：
8、根据发生时间对指标数据进行特征提取，得到第一特征数据以及第二特征数据，第一特征数据对应的时间处于发生时间之前，第二特征数据对应的时间处于发生时间之后；
9、根据第一特征数据和第二特征数据，确定目标影响量化数据。
10、上述实施例中，根据发生时间对指标数据进行特征提取，得到发生时间之前的第一特征数据与发生时间之后的第二特征数据，并根据第一特征数据与第二特征数据确定目标影响量化数据，确定方式简单且灵活性更高。
11、在其中一个实施例中，指标数据的数量为多个，根据第一特征数据和第二特征数据，确定目标影响量化数据，包括：
12、针对每个指标数据，根据指标数据对应的第一特征数据和第二特征数据，确定指标数据对应的候选影响量化数据；
13、根据各候选影响量化数据确定目标影响量化数据。
14、上述实施例中，先针对每个指标数据确定候选影响量化数据，再根据各候选量化数据确定目标影响量化数据，确定过程更加细化，使得最终确定的目标影响量化数据更加准确。
15、在其中一个实施例中，根据指标数据对应的第一特征数据和第二特征数据，确定指标数据对应的候选影响量化数据，包括：
16、将第一特征数据和第二特征数据分别代入双重差分法模型，得到第一特征数据对应的第一影响量化数据以及第二特征数据对应的第二影响量化数据；
17、根据第一影响量化数据获取第一影响量化数据对应的第一显著性量化数据，并根据第二影响量化数据获取第二影响量化数据对应的第二显著性量化数据；
18、根据第一显著性量化数据与第二显著性量化数据之间的差值，获取候选影响量化数据。
19、上述实施例中，通过双重差分模型对第一特征数据与第二特征数据进行分析，分析过程更简单。
20、在其中一个实施例中，根据各候选影响量化数据确定目标影响量化数据，包括：
21、将各候选影响量化数据中最大的候选影响量化数据确定为目标影响量化数据。
22、上述实施例中，通过聚焦于目标影响量化数据最大的指标数据，可以简化分析过程，同时保持对整体变化的敏感性。
23、在其中一个实施例中，根据目标影响量化数据，对目标产业链的质量进行评估，包括：
24、根据目标影响量化数据的大小，确定目标产业链的质量评估结果，目标影响量化数据与目标产业链的质量负相关。
25、上述实施例中，通过目标影响量化数据的大小确定目标产业链的质量评估结果，评估过程简单，减少了计算资源的浪费。
26、在其中一个实施例中，指标数据的数量为多个，获取目标产业链与预设时间段对应的指标数据，包括：
27、获取多个初始指标数据；
28、对各初始指标数据进行预处理得到各指标数据，预处理至少包括一致化处理，一致化处理用于调整各初始指标数据的指标方向性保持一致。
29、上述实施例中，通过对未处理过的初始指标数据进行一致化处理，保证了指标数据的指标方向性的统一，提高了指标数据的数据质量。
30、第二方面，本申请还提供了一种产业链质量评估装置，包括：
31、获取模块，用于获取目标产业链与预设时间段对应的指标数据，并获取目标产业链对应的目标事件的发生时间，发生时间处于预设时间段内；
32、影响模块，用于根据发生时间以及指标数据，获取目标事件对目标产业链的目标影响量化数据；
33、评估模块，用于根据目标影响量化数据，对目标产业链的质量进行评估。
34、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。
35、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。
36、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。
37、上述产业链质量评估方法、装置、设备、可读存储介质，通过获取目标产业链与预设时间段对应的指标数据，并获取目标产业链对应的目标事件的发生时间，可以根据发生时间以及指标数据，获取目标事件对目标产业链的目标影响量化数据，并根据目标影响量化数据，对目标产业链的质量进行评估，其中，发生时间处于预设时间段内。这样，通过计算与指标数据对应的预设时间段内发生的目标事件对目标产业链的目标影响量化数据，从而根据目标影响量化数据对目标产业链的质量进行评估，无需如通过灰色关联度分析方法对产业链的质量进行评估时，需要基于主观预设的权重对相关指标信息进行分析，也无需如通过多维金字塔模型对产业链的质量进行评估时，需要不断对多维金字塔模型进行训练更新，本申请所提供的技术方案在对产业链质量进行评估时灵活性更高。
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1.一种产业链质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述发生时间以及所述指标数据，获取所述目标事件对所述目标产业链的目标影响量化数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指标数据的数量为多个，所述根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，确定所述目标影响量化数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述指标数据对应的所述第一特征数据和所述第二特征数据，确定所述指标数据对应的候选影响量化数据，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述候选影响量化数据确定所述目标影响量化数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标影响量化数据，对所述目标产业链的质量进行评估，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标数据的数量为多个，所述获取目标产业链与预设时间段对应的指标数据，包括：
8.一种产业链质量评估装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种产业链质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述发生时间以及所述指标数据，获取所述目标事件对所述目标产业链的目标影响量化数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指标数据的数量为多个，所述根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，确定所述目标影响量化数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述指标数据对应的所述第一特征数据和所述第二特征数据，确定所述指标数据对应的候选影响量化数据，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述候选影响量化数据确定所述目标影响量化数据，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑毅，雷金龙，廉继尧，张斯芸，苏艳萍，
申请(专利权)人：曙光云计算集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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