【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于人工智能的企业管理决策分析方法。
技术介绍
1、随着大数据技术的飞速发展，企业面临着前所未有的数据量和数据类型。这些数据涵盖了市场趋势、消费者行为、供应链状态等各个方面，为企业提供了丰富的决策依据。在这样的新形式下，传统的智能决策支持系统已经不能适应这种新的要求，迫切需要寻求新的理论、方法和技术，指导新一代智能决策支持系统的分析、设计与实施，为此人工智能技术涌现出来。
2、然而，现有的人工智能技术在企业管理决策方面依然存在很多不足：(1)人工智能技术的性能在很大程度上依赖于训练数据的质量和数量，如果数据存在偏差或质量不佳，ai的表现可能会受到影响，导致决策分析的不准确；(2)当前的ai模型通常是针对特定任务训练的，缺乏足够的泛化能力。当业务环境发生变化时，模型可能无法适应新的数据集或情境；(3)使用ai处理敏感数据时，数据的安全和隐私保护尤为重要，技术缺陷或不当操作可能导致数据泄露，引发严重后果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其能够。
2、本专利技术的技术方案为：
3、第一方面，本申请提供一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其包括以下步骤：
4、s1、从企业的数据库中收集历史相关数据，并对收集的数据进行数据处理后建立数据集；
5、s2、对数据集进行归一化处理，并将归一化后的数据集分为训练集和测试集；
6、s3
7、s4、利用测试集代入训练好的预测分析模型中对企业进行决策分析，输出最终分析结果。
8、进一步地，步骤s1中，上述历史相关数据包括企业的历史销售数据、客户反馈数据和市场趋势数据。
9、进一步地，步骤s1中，上述数据处理包括去除重复记录、纠正错误和填补缺失值。
10、进一步地，步骤s2中，上述对数据集进行归一化处理的过程包括：
11、通过动态计算数据集的分位数，实现动态调整数据集范围；
12、根据数据集范围动态选择最优的归一化算法。
13、进一步地，上述动态计算数据集的分位数的公式包括：
14、
15、式中，x'表示归一化数据，x表示数据集中的待处理数据，x5％和x95％分别表示数据集的5％和95％分位数。
16、进一步地，根据数据集范围动态选择最优的归一化算法时，若数据集接近正态分布时，则选择z-score归一化算法，其计算公式包括：
17、
18、式中，x'表示归一化数据，x表示数据集中的待处理数据，μ为原始数据的均值，k为整数，σ为原始数据的标准差，c表示偏差，t为自定义数据偏差阈值，n为样本数量，为样本均值，s为样本标准差，xi为第i个样本值。
19、进一步地，步骤s3中，上述xgboost模型的计算公式包括：
20、
21、式中，是对第i个样本的预测值，k为树的数量，ωk是第k棵树的权重，hk是第k棵树的预测函数，b表示偏置。
22、进一步地，步骤s4包括：
23、s41、通过将测试集的数据代入已训练好的预测分析模型中，以获得模型对测试集样本的预测结果；
24、s42、将预测结果与实际结果进行比较以得到比较结果；
25、s43、通过比较结果计算模型的准确性、精确度、召回率和f1分数的评估指标，以输出最终分析结果。
26、第二方面，本申请提供一种电子设备，包括：
27、存储器，用于存储一个或多个程序；
28、处理器；
29、当上述一个或多个程序被上述处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法。
30、第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法。
31、相对于现有技术，本专利技术至少具有如下优点或有益效果：
32、(1)本专利技术提供的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，通过提出数据动态归一化算法来自适应处理数据，可以消除数据之间的量纲差异，实现了对企业历史数据深入挖掘，提高了算法模型预测和分析的准确率，能够对企业的长期趋势进行分析，为企业决策提供了数据支持；
33、(2)本专利技术利用模型参数调优策略提高了算法模型预测和分析准确率，进一步实现了对企业管理服务需求的准确预测。
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1.一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，步骤S1中，所述历史相关数据包括企业的历史销售数据、客户反馈数据和市场趋势数据。
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，步骤S1中，所述数据处理包括去除重复记录、纠正错误和填补缺失值。
4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，步骤S2中，所述对数据集进行归一化处理的过程包括：
5.如权利要求4所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，所述动态计算数据集的分位数的公式包括：
6.如权利要求4所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，根据数据集范围动态选择最优的归一化算法时，若数据集接近正态分布时，则选择Z-score归一化算法，其计算公式包括：
7.如权利要求1所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，步骤S3中，所述XGBoost模型的计算公式包括：
8.如权利要求1所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，步骤S4包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
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，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，步骤s1中，所述历史相关数据包括企业的历史销售数据、客户反馈数据和市场趋势数据。
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，步骤s1中，所述数据处理包括去除重复记录、纠正错误和填补缺失值。
4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，步骤s2中，所述对数据集进行归一化处理的过程包括：
5.如权利要求4所述的一种基于人工智能的企业管理决策分析方法，其特征在于，所述动态计算数据集的分位数的公式包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：杨静，周玉清，段中超，陈博，雷鑫，黄煦育，李浩江，田琳，谢国鸿，
申请(专利权)人：国网思极飞天兰州云数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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