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申请/专利权人：数据空间研究院
摘要：本发明属于大数据技术领域，尤其是一种面向企业营业收入预测评估的方法。本发明包括如下步骤：S1、构建企业营业收入的预测评估基础数据库，预测评估基础数据库包括企业基础信息数据库、企业投入产出数据库和企业外部环境数据库；S2、根据预测评估基础数据库提取的特征，构建用于企业营业收入分析的特征向量；S3、根据企业的实际营业收入，对企业营业收入进行分类；并选择机器学习分类算法构建企业营业收入的分类模型；S4、根据分类模型的分类结果和用于企业营业收入分析的特征向量，选择机器学习回归算法构建企业营业收入的预测模型。本发明融合多个机器学习算法来构建企业营业收入预测模型，具有更高的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种面向企业营业收入预测评估的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建企业营业收入的预测评估基础数据库，所述预测评估基础数据库包括企业基础信息数据库、企业投入产出数据库和企业外部环境数据库；S2、根据预测评估基础数据库提取的特征，构建用于企业营业收入分析的特征向量；S3、根据企业的实际营业收入，对企业营业收入进行分类；并选择机器学习分类算法构建企业营业收入的分类模型，所述分类模型的输入为用于企业营业收入分析的特征向量中的部分或全部特征，输出为企业营业收入的分类类别；S4、根据分类模型的分类结果和用于企业营业收入分析的特征向量，选择机器学习回归算法构建企业营业收入的预测模型，所述预测模型的输入为分类模型的分类结果和用于企业营业收入分析的特征向量，输出为企业营业收入的预测值；S5、对于待预测企业营业收入的企业即待预测企业，获取待预测企业的预测评估基础数据库，并构建用于企业营业收入分析的特征向量，先将特征向量中的部分或全部特征输入分类模型中获取分类结果，再将分类结果和特征向量输入预测模型中输出企业营业收入的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数据空间研究院 一种面向企业营业收入预测评估的方法
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