CN111539770B - 一种数据资产智能评估方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数据资产智能评估方法及***，其中，方法包括以下步骤：接收并存储需要进行价值评估的源数据；根据预设的评估维度中的评估指标得到所述源数据的不同维度的构成因素，所述评估维度包括数据维度以及数据共同体维度；构建并计算所述源数据的数据共同体维度对数据维度的影响关联系数；根据所述不同维度的构成因素和所述影响关联系数得到所述源数据资产表征。通过上述方法，从数据维度和数据共同体维度对单一或者多个源数据进行资产评估，该方法对数据的评估价值时效性强，且评估指标可由数据拥有方和数据制定方根据需求、使用环境自行设定，从而获得可信度高的数据资产评估价值，且可供市场供需双方进行交易度量。

Description

一种数据资产智能评估方法及***
技术领域
本发明属于计算机应用及金融创新应用领域，具体涉及一种数据资产智能评估方法及***。
背景技术
当前，世界已全面进入以大数据共享，信息***为特点的互联网信息时代，大量数据规范化的数据资产在国民经济生活中发挥的作用越来越大，比如有些数据资产能指导一个公司未来的研发、销售方向。但是由于同一行业内不同企业，其数据容量，信息维度，信息残缺度，以及该数据可挖掘的有效信息内容均不相同，如何通过一种价值模型来衡量企业数据资产的有效价值，成为近年来研究的热点。
现有评估数据资产模型，基本为单一变量，从数据结构本身权衡数据资产的价值。但是这样的评估方法脱离了现实数据的基础，对于数据资产使用者而言，数据资产的有效价值，不仅需要考虑数据本身的有效性，更需要考虑该数据资产潜在的价值；例如得到一个经济区的GDP数据，即使该GDP数据信息全面，得到的价值仍然很片面，没有参考性；如果增加载体对比，如该经济区、统一等级的其他经济区、该经济环比或同比GDP数据等，得到的数据价值定更精确、适用。潜在价值主要体现在该数据生成企业本身的价值，如净利润率，资产负债，创新能力，产业规模及行业市占率等。例如，某一企业所提供的数据资产其本身数据非常全面，结构完善，数据体量大，但是该企业可能本身存在经营状况差，无核心竞争力，创新能力不足的局面，那么其数据资产的有效性，可挖掘分析潜力并无优势。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的之一在于提供一种数据资产价值智能评估方法，减少现有评估方法得到的评估价值脱离实际基础，可信度不高的问题；从数据维度和数据共同体维度对单一源数据进行资产评估，得到信度高的数据资产评估价值。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种数据资产价值智能评估方法，包括以下步骤：
接收并存储需要进行价值评估的源数据；
根据预设的评估维度中的评估指标得到所述源数据的不同维度的构成因素，所述评估维度包括数据维度以及数据共同体维度；
构建并计算所述源数据的数据共同体维度对数据维度的影响关联系数；
根据所述不同维度的构成因素和所述影响关联系数得到所述源数据资产表征。
进一步地，所述源数据为多个数据维度构建成的数据资产。
进一步地，数据维度和数据共同体维度中的评估指标是预设的，包括对所述源数据本身的标注度量指标和自定义评估指标；其中，标注度量指标由国际组织、国内组织、企业制定，自定义评估指标由所述源数据拥有方、使用方自行添加。
进一步地，所述数据维度和数据共同体维度的评估指标分开存储在不同存储计算设备中；其中，所述数据维度的多个评估指标按顺序存在不同的存储计算设备中，所述数据共同体维度的多个评估指标按顺序存在不同的存储计算设备中。
进一步地，所述影响关联系数包括简单函数组合成的复杂函数；和/或，国际标准函数；和/或，自定义协议函数。
进一步地，本方法还包括步骤：根据所述源数据资产表征得到多个源数据组合成的数据资产的评估价值。
有鉴于此，本发明的目的之二在于提供一种数据资产价值智能评估***，构建数据维度和数据共同体维度，从而评估得到可信度高的数据资产评估价值。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种数据资产价值智能评估***，其特征在于，包括：
源数据收发模块，用于接收获取需要进行价值评估的源数据；
源数据存储模块，与所述源数据收发模块相连，用于存储所述源数据收发模块接收到的源数据；
数据资产模块，与所述源数据存储模块相连，用于根据预设数据维度的评估指标处理所述源数据计算得到数据资产价值；
数据共同体模块，与所述源数据存储模块相连，用于根据预设数据共同体维度的评估指标处理所述源数据计算得到实际数据资产价值；
评估模块，与所述数据资产模块、数据共同体模块相连，用于根据所述数据资产价值和所述实际数据资产价值构建影响关联系数，得到所述源数据的数据资产表征。
进一步地，数据维度和数据共同体维度中的评估指标是预设的，包括对所述源数据本身的标注度量指标和自定义评估指标；其中，标注度量指标由国际组织、国内组织、企业制定，自定义评估指标由所述源数据拥有方、使用方自行添加。
进一步地，所述数据维度和数据共同体维度的评估指标分开存储在不同存储计算设备中；其中，所述数据维度中的多个评估指标按顺序存在不同的存储计算设备中，所述数据共同体维度中的多个评估指标按顺序存在不同的存储计算设备中。
进一步地，所述影响关联系数包括简单函数组合成的复杂函数；和/或，国际标准函数；和/或，自定义协议函数。
进一步地，所述评估模块还可以根据得到的所述资产表征得到多个源数据组合成的数据资产的价值。
本发明有益效果
本发明提供一种数据资产智能评估方法，从数据维度和数据共同体维度对单一源数据进行资产评估，该方法对数据的评估价值时效性强，且评估指标可由数据拥有方和数据制定方根据需求、使用环境自行设定，从而获得可信度高的数据资产评估价值；且本方法突破传统数据资产仅仅对数据本身的评估，增加了数据资产载体，从数据资产共同体各维度例如实体资产角度计算虚拟源数据的影响，从而将数据资产价值评估做到更客观，更公平的目的；在此基础上，各数据提供方及使用方，在使用本方法时，在评估指标上对各自数据资产进行度量，从而实现数据资产价值的统一度量，可作为金融市场上交易的统一度量单位，标准化数据资产价值。与此同时，本发明还提供一种数据资产智能评估***。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明中的一种数据资产智能评估***的一实施例的功能模块示意图；
图2是本发明中的一种数据资产智能评估方法的一实施例的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
所举实施例是为了更好地对本发明进行说明，但并不是本发明的内容仅局限于所举实施例。所以熟悉本领域的技术人员根据上述发明内容对实施方案进行非本质的改进和调整，仍属于本发明的保护范围。
实施例1
参考图1为本发明一种数据资产智能评估***的一实施例的功能模块示意图。具体地，一种数据资产智能治理***，包括：
源数据收发模块1，用于接收获取需要进行价值评估的源数据；
在本实施例中，源数据为多个数据维度构建成的数据资产。
源数据存储模块2，与源数据收发模块1相连，用于存储源数据收发模块1接收到的源数据；
在本实施例中，源数据存储模块2中存储源数据，多个相同来源的源数据可组合成的数据总资产，该数据总资产可为一个企业或者机构所属的所有数据资产，也可为某一企业或者机构的一部分，或者某一组群所属的数据资产。
数据资产模块3，与源数据存储模块2相连，用于根据预设数据维度的评估指标处理源数据计算得到数据资产价值；
本实施例中，数据维度中的评估指标是预设的，也可以是标准的，类似与统一的国际标准，如评估包含GDP的数据资产价值时，使用行业标准的评估维度且具有多个，包括对源数据本身的标注度量指标和自定义评估指标，具体地，标注度量指标由包括但不限于国际组织，国内组织，企业或者机构制定，自定义评估指标由数据资产提供方或者评估方，自行增加，作为数据附加值或者数据资产数据可靠性验证或防伪验证指标。
在一具体实施例中，预设的数据维度中的评估指标包括数据完整度，数据大小，错值比例，数据时效性，数据敏感度，脱敏度，有效数据维度，数据授权期限，数据行业关联度，数据规范性等，在本实施例中，数据维度的多个评估指标按顺序存在数据资产模块3的不同存储计算设备中。
数据共同体模块4，与源数据存储模块2相连，用于根据预设数据共同体维度的评估指标处理源数据计算得到实际数据资产价值。
本实施例中，数据共同体维度中的评估指标是预设的，也可以是标准的，类似与统一的国际标准，如评估包含GDP的数据资产价值时，使用行业标准的评估维度，具有多个，包括对源数据本身的标注度量指标和自定义评估指标，具体地，标注度量指标由包括但不限于国际组织，国内组织，企业或者机构制定，自定义评估指标由数据资产提供方或者评估方，自行增加，作为数据附加值或者数据资产数据可靠性验证或防伪验证指标。
在一具体实施例中，预设的数据共同体维度中的评估指标包括利润率，固定资产规模，负债率，创新性(股市流动性)，政府政策支度，专利数量，高科技人才比例，自动化装备水平，数据存储规模，纳税金额等，在本实施例中，数据共同体维度的多个评估指标按顺序存在数据共同体模块4的不同存储计算设备中。
评估模块5，与数据资产模块、数据共同体模块相连，用于根据数据资产价值和实际数据资产价值构建影响关联系数，得到源数据的数据资产表征。
本实施例中，影响关联系数包括简单函数组合成的复杂函数；和/或，国际标准函数；和/或，自定义协议函数。
进一步地，当源数据收发模块1接收到对一个企业或者机构所属的所有数据总资产，或某一企业或者机构的一部分，或者某一组群所属的数据总资产，即多个单一数据资产，在本实施例中，评估模块5也可根据多个单一数据资产得到的多个一一对应的数据资产价值和实际数据资产价值通过对应的构建影响关联系数，最终得到多个源数据的数据资产表征。
实施例2
参考图2，为本发明一种数据资产智能评估方法的一实施例的流程示意图，具体地，基于实施例1的***，本实施例中提供一种数据资产智能评估方法，包括以下步骤：
S10：接收并存储需要进行价值评估的源数据；然后执行步骤S20；
在一具体实施例中，源数据为多个数据维度构建成的数据资产数据资产，多个相同来源的源数据可组合成的数据总资产，该数据总资产可为一个企业或者机构所属的所有数据资产，也可为某一企业或者机构的一部分，或者某一组群所属的数据资产，本实施例中的方法，先通过对数据总资产中的各单一数据资产的资产价值表征，最终得到该数据总资产的评估价值。
S20：根据预设的评估维度中的评估指标得到源数据的不同维度的构成因素；然后执行步骤S30；
本实施例中，评估维度包括数据维度以及数据共同体维度，数据维度和数据共同体维度中的评估指标是预设的，具有多个，包括对源数据本身的标注度量指标和自定义评估指标，具体地，标注度量指标由包括但不限于国际组织，国内组织，企业或者机构制定，自定义评估指标由数据资产提供方或者评估方，自行增加，作为数据附加值或者数据资产数据可靠性验证或防伪验证指标；根据数据维度得到的源数据构成因素即为实施例1中的数据资产价值，根据数据共同体维度得到的源数据构成因素则为实施例1中的实际数据资产价值。
在一实施例中，数据维度和数据共同体维度的评估指标分开存储在不同存储计算设备中；其中，数据维度的多个评估指标按顺序存在不同的存储计算设备中，数据共同体维度的多个评估指标按顺序存在不同的存储计算设备中，在一具体实施例中，预设的数据维度中的评估指标包括数据完整度，数据大小，数据时效性，数据敏感度，脱敏度，有效数据维度，数据授权期限，数据行业关联度，数据规范性等；预设的数据共同体维度中的评估指标包括利润率，固定资产规模，负债率，创新性(股市流动性)，政府政策支度，专利数量，高科技人才比例，自动化装备水平，数据存储规模，纳税金额等，具体地，将数据维度中标为M，将数据共同体维度标为N；其中，数据维度M中设有i个指标(i≥0)，Mi则为源数据的数据维度第i个评估指标；数据共同体维度N中设有j个指标，Nj则为源数据的数据共同体维度第j个评估指标(j≥0)，最后得到数据维度的构成因素为矩阵[M1,M2,M3,…,Mi，Mi+1]，数据共同体维度的构成因素为矩阵[N1,N2,N3,…,Nj，Nj+1]。
在本实施例中，对数据维度和数据共同体维度中的评估指标的数据化为设所有评估指标均为单一评估函数，其可为由不同简单函数通过一定组合而成的复杂函数，包括但不限于离散函数，连续函数，一(多)次函数，幂函数，三角函数等等；可为针对一特定指标定义的国家(国际)标准函数，也可为个人、企业或者机构，包括行业自定义协议函数；或是经验模型；例如，数据维度评估指标M1为评估数据完整度的指标，设字段数据量基数为a，缺失数量为b，设完整度为：
Figure BDA0002469313500000101
评估基数为A，作为Mi指标的基础值，则有：
Figure BDA0002469313500000102
其中，/>
Figure BDA0002469313500000103
该公式中A、a、b的取值可以自行设定，例如在一具体实施例中，A＝10，a＝10000，b＝50，则M1＝9.95，当然，该公式仅仅只是一个举例，也可为其它任何模型的函数。
S30：构建并计算源数据的数据共同体维度对数据维度的影响关联系数；然后执行步骤S40；
本实施例中，设数据共同体维度对数据维度的影响关联系数为Pk，N1为数据载体维度(实体资产即数据共同体维度)评估指标：利润率。通过近40个月历史数据，分析其月利润率可拟合成：
Figure BDA0002469313500000104
其中A为数据维度的评估基数，A＝10，B为当月银行基准利率4％，y为月利润率6.5％。通过计算N1＝7.8，本实施例中的影响关联系数包括：简单函数组合成的复杂函数；和/或，国际标准函数；和/或，自定义协议函数；和/或，经验模型，当然可以参考评估指标设定的单一评估函数进行计算，如M1的公式所示；具体地在一实施例中，当数据维度M为企业净利润率时，根据设定的单一评估函数计算得到N1的数据关联系数系数P1，相关性取100％；与企业规模N2相关性为P2，相关性取50％；依此类推。
S40:根据不同维度的构成因素和影响关联系数得到源数据资产表征；然后执行步骤S50；
在一实施例中，将一源数据的资产的价值评估设为Vk，根据步骤S20和步骤S30中得到的构成因素和影响关联系数得到Vk，在一具体实施例中：
Figure BDA0002469313500000111
A为数据维度的评估基数，M1、M2、M3…Mi为数据维度的构成因素，C为数据共同体维度的评估基数，M1、M2、M3…Mi分别为数据维度的i个评估指标，下标为其序号；C为数据共同体维度的评估基数；P1、P2、P3…Pi为i个关联系数对应的数值，下标为其序号；N1、N2、N3…Ni分别为数据共同体维度的i个评估指标，下标为其序号。
在一具体实施例中，A为10，C为1，计算各维度的评估指标和关联系数，得到具体的Vk值：
Figure BDA0002469313500000112
根据该源数据的Vk设定源数据资产的表征如下：
Figure BDA0002469313500000121
其中i,j,k≥1，P＞0。
S50：根据源数据资产表征得到多个源数据组合成的数据总资产的评估价值。
在一具体实施例中，对数据资产的价值评估并不面对一源数据(单一数据资产)，而是一个企业或者机构所属的所有数据总资产，也可为某一企业或者机构的一部分，或者某一组群所属的数据总资产，在本实施例中，使用步骤S10-S40的方法，得到多个源数据资产表征，最终得到数据总资产的评估价值。
在一实施例中，同一属性的数据总资产有k个单一数据资产(源数据)，源数据构建并计算k个源数据的数据共同体维度对数据维度的影响关联系数，设Vk为第k个源数据的价值评估，根据步骤S20，构建k个源数据的第i个数据维度指标MiPi，在一具体实施例中：
Figure BDA0002469313500000122
则k个源数据的数据维度所有评估指标可设为：
Figure BDA0002469313500000123
其中，单一MiPi数据存储在第i个独立计算机设备，MiPi之间通过关键字段进行连接，彼此独立。进一步，可基于MiPi通过分析、学习进行函数挖掘，从而确定Mi的评估函数模型，分析包括但不限于借助辅助工具的自动或者人工分析；学习包括但不限于AI，机器学习等学习手段。本实施例中，M的集合表征代表数据维度中从1到i个源数据的综合数据价值。例如，计算多个区中GDP数据的价值，区1政府数据价值M1，表示其GDP1；区2政府数据价值M2，表示其GDP2……区i政府数据价值Mi，表示其GDPi；通过上述步骤计算，可得到M1P1+…+MiPi表征从区1到i个GDP维度的综合数据价值。
同样的，使用相同方法得到k个源数据的数据共同体维度所有评估指标构成因素：
Figure BDA0002469313500000131
在另一具体实施例中，在步骤S40中得到一个源数据资产表征，根据该资产表征，设k个源数据的数据总资产的资产价值为V，V为：
Figure BDA0002469313500000132
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (8)

1.一种数据资产价值智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
接收并存储需要进行价值评估的源数据；
根据预设的评估维度中的评估指标得到所述源数据的不同维度的构成因素，所述评估维度包括数据维度以及数据共同体维度；
构建并计算所述源数据的数据共同体维度对数据维度的影响关联系数；
根据所述不同维度的构成因素和所述影响关联系数得到所述源数据资产表征；
所述构建并计算所述源数据的数据共同体维度对数据维度的影响关联系数，具体包括：
设数据共同体维度对数据维度的影响关联系数为Pk，N1为数据载体维度评估指标：利润率；
Figure FDA0004158245050000011
根据设定的单一评估函数计算得到N1的数据关联系数系数P1，相关性取100％；
所述数据维度和数据共同体维度的评估指标分开存储在不同存储计算设备中；其中，所述数据维度的多个评估指标按顺序存在不同的存储计算设备中，所述数据共同体维度的多个评估指标按顺序存在不同的存储运算设备存储计算设备中；数据维度的评估指标包括数据完整度、数据大小、数据时效性、数据敏感度、脱敏度、有效数据维度、数据授权期限、数据行业关联度和数据规范性；数据共同体维度的评估指标包括利润率、固定资产规模、负债率、创新性、政府政策支度、专利数量、高科技人才比例、自动化装备水平、数据存储规模和纳税金额。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述源数据为多个数据维度构建成的数据资产。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，数据维度和数据共同体维度中的评估指标是预设的，包括对所述源数据本身的标注度量指标和自定义评估指标；其中，标注度量指标由国际组织、国内组织、企业制定，自定义评估指标由所述源数据拥有方、使用方自行添加。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响关联系数包括：简单函数组合成的复杂函数；和/或，国际标准函数；和/或，自定义协议函数；和/或，经验模型。
5.根据权利要求1-4任一项所述的评估方法，其特征在于，还包括步骤：
根据所述源数据资产表征得到多个源数据组合成的数据总资产的评估价值。
6.一种数据资产价值智能评估***，其特征在于，包括：
源数据收发模块，用于接收获取需要进行价值评估的源数据；
源数据存储模块，与所述源数据收发模块相连，用于存储所述源数据收发模块接收到的源数据；
数据资产模块，与所述源数据存储模块相连，用于根据预设数据维度的评估指标处理所述源数据计算得到数据资产价值：
设数据共同体维度对数据维度的影响关联系数为Pk，N1为数据载体维度评估指标：利润率；
Figure FDA0004158245050000031
根据设定的单一评估函数计算得到N1的数据关联系数系数P1，相关性取100％；
数据共同体模块，与所述源数据存储模块相连，用于根据预设数据共同体维度的评估指标处理所述源数据计算得到实际数据资产价值；
评估模块，与所述数据资产模块、数据共同体模块相连，用于根据所述数据资产价值和所述实际数据资产价值构建影响关联系数，得到所述源数据的数据资产表征；
所述数据维度的评估指标和所述数据共同体维度的评估指标分开存储在存储运算设备存储计算设备；其中，所述数据维度中的多个评估指标按顺序存在不同存储运算设备存储计算设备，所述数据共同体维度中的多个评估指标按顺序存在不同的存储运算设备存储计算设备；数据维度的评估指标包括数据完整度、数据大小、数据时效性、数据敏感度、脱敏度、有效数据维度、数据授权期限、数据行业关联度和数据规范性；数据共同体维度的评估指标包括利润率、固定资产规模、负债率、创新性、政府政策支度、专利数量、高科技人才比例、自动化装备水平、数据存储规模和纳税金额。
7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，数据维度和数据共同体维度中的评估指标均为预设的，包括对所述源数据本身的标注度量指标和自定义评估指标；其中，所述标注度量指标由国际组织、国内组织、企业制定，自定义评估指标由所述源数据拥有方、使用方自行添加。
8.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述影响关联系数包括简单函数组合成的复杂函数；和/或，国际标准函数；和/或，自定义协议函数。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106845846A (zh) * 2017-01-23 2017-06-13 重庆邮电大学 大数据资产评估方法
CN107392664A (zh) * 2017-07-20 2017-11-24 西南财经大学 基于媒体信息张量监督学习的股票价格波动预测***及方法
CN108764707A (zh) * 2018-05-24 2018-11-06 国信优易数据有限公司 一种数据评估***以及方法
CN108804655A (zh) * 2018-06-07 2018-11-13 福建江夏学院 一种基于大数据的无形资产评估方法及***
CN109377058A (zh) * 2018-10-26 2019-02-22 中电科新型智慧城市研究院有限公司 基于逻辑回归模型的企业外迁风险评估方法
CN109615431A (zh) * 2018-12-13 2019-04-12 普元信息技术股份有限公司 大数据背景下实现数据资产感知及定价功能的***及其方法
CN110363645A (zh) * 2019-06-18 2019-10-22 深圳壹账通智能科技有限公司 资产数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110443486A (zh) * 2019-07-31 2019-11-12 中电科新型智慧城市研究院有限公司 一种基于市场主体感知的营商环境评价分析方法和***
CN110659926A (zh) * 2018-06-29 2020-01-07 国信优易数据有限公司 一种数据价值评估***以及方法
CN110766428A (zh) * 2018-07-25 2020-02-07 国信优易数据有限公司 一种数据价值评估***以及方法
CN110852634A (zh) * 2019-11-14 2020-02-28 启迪数华科技有限公司 数据存储方法及存储装置、服务器、可读存储介质、设备

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7702556B2 (en) * 2002-08-14 2010-04-20 Water Street Advisers, Inc. Process for the selection and evaluation of investment portfolio asset allocation strategies
US10754877B2 (en) * 2013-01-15 2020-08-25 Datorama Technologies, Ltd. System and method for providing big data analytics on dynamically-changing data models

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106845846A (zh) * 2017-01-23 2017-06-13 重庆邮电大学 大数据资产评估方法
CN107392664A (zh) * 2017-07-20 2017-11-24 西南财经大学 基于媒体信息张量监督学习的股票价格波动预测***及方法
CN108764707A (zh) * 2018-05-24 2018-11-06 国信优易数据有限公司 一种数据评估***以及方法
CN108804655A (zh) * 2018-06-07 2018-11-13 福建江夏学院 一种基于大数据的无形资产评估方法及***
CN110659926A (zh) * 2018-06-29 2020-01-07 国信优易数据有限公司 一种数据价值评估***以及方法
CN110766428A (zh) * 2018-07-25 2020-02-07 国信优易数据有限公司 一种数据价值评估***以及方法
CN109377058A (zh) * 2018-10-26 2019-02-22 中电科新型智慧城市研究院有限公司 基于逻辑回归模型的企业外迁风险评估方法
CN109615431A (zh) * 2018-12-13 2019-04-12 普元信息技术股份有限公司 大数据背景下实现数据资产感知及定价功能的***及其方法
CN110363645A (zh) * 2019-06-18 2019-10-22 深圳壹账通智能科技有限公司 资产数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110443486A (zh) * 2019-07-31 2019-11-12 中电科新型智慧城市研究院有限公司 一种基于市场主体感知的营商环境评价分析方法和***
CN110852634A (zh) * 2019-11-14 2020-02-28 启迪数华科技有限公司 数据存储方法及存储装置、服务器、可读存储介质、设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于一般灰数的灰色关联决策模型及其应用研究;蒋诗泉;基础科学(第01期);第1-157页 *
普惠金融发展评价及影响因素分析;龙云飞，王 丹;技术经济与管理研究;第82-85页 *

Also Published As

Publication number Publication date
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