(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211080140.5 (22)申请日 2022.09.05 (71)申请人 山东省市场监管监测中心 地址 250000 山东省济南市历下区燕子山 路43号山东省市场监 督管理局 (72)发明人 周伟光　顾丽旺　王光昕　卢吉晓　 赵帅　阮洪新　潘岩　 (74)专利代理 机构 北京奇眸智达知识产权代理 有限公司 1 1861 专利代理师 徐秋韵 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 16/215(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) (54)发明名称 基于大数据的企业活跃度监测方法及系统 (57)摘要 本发明属于大数据技术领域， 公开了基于大 数据的企业活跃度监测方法及系统， 获取企业活 跃度测评资源分布以及市场监管部门基本数据； 确定业务逻辑和计算逻辑， 构建企业活跃度指标 模型； 处理指标中的异常值， 计算行业调节参数 和规模调节参数； 采用min ‑max标准化方法对调 节后的指标值进行归一化处理； 分别进行单个企 业活跃度测算以及总活跃度测算； 计算行业活跃 度以及其他维度活跃度， 确定活跃度等级。 本发 明通过对企业活跃度分析指标体系和算法模型 进行优化重构， 调整、 优化企业经营状态与企业 经营活动指标， 调整、 优化企业经营状态与企业 经营活动指标的计算权重， 丰富企业监管手段， 实现对企业 运行情况监测效率的提升 。 权利要求书3页 说明书17页 附图3页 CN 115147029 A 2022.10.04 CN 115147029 A 1.基于大数据的企业活跃度监测方法， 其特征在于， 所述基于大数据的企业活跃度监 测方法包括以下步骤： 步骤一， 获取企业活跃度测评资源分布以及市场监管部门基本数据； 步骤二， 确定业 务逻辑和计算逻辑， 并构建企业活跃度指标 数据模型； 步骤三， 处 理指标中的异常值， 并计算行业调节参数和规模调节参数； 步骤四， 采用mi n‑max标准化方法对调节后的指标值进行归一 化处理； 步骤五， 分别进行 单个企业活跃度测算以及总活跃度测算； 步骤六， 计算行业活跃度以及其 他维度活跃度， 确定活跃度等级。 2.如权利要求1所述基于大数据的企业活跃度监测方法， 其特征在于， 所述步骤一中的 企业基本属性数据包括企业状态、 行业门类、 注册资本、 企业年报数据， 年报状态、 纳税、 净 利润、 社会保险、 企业变更备案数据、 企业迁移数据、 企业注吊销数据、 企业投资人信息数 据、 企业分支机构数据、 动产抵押数据、 处罚数据和企业异常名录数据； 同时， 补 充引入外厅 局数据中的纳税数据、 社保缴存数据、 公积金缴存数据和互联网数据。 3.如权利要求1所述基于大数据的企业活跃度监测方法， 其特征在于， 所述步骤二中的 业务逻辑是业务数据的应用逻辑， 社保数据需明确社保缴存状态和缴费日期， 税务数据需 明确是否存在 纳税， 年报数据需 明确企业的年报时间， 在规定的时间内进行年报得分； 所述计算逻辑中计算判定体现在注吊销的判定、 新登记判定、 期末 实有企业数的处理、 活跃度计算时间段， 其中活跃度时间段计算 贯穿整个计算逻辑。 4.如权利要求1所述基于大数据的企业活跃度监测方法， 其特征在于， 所述步骤二中的 企业活跃度指标模型通过系列指标项评价企业的真实生产经营状况； 指标分配包括 企业属 性指标、 经 营状态指标和经 营活动指标三大类， 所述企业活跃度指标模型的构建包括： 1） 数据资源梳理； 2） 数据接入； 3） 数据处 理； 4） 数据存 储； 5） 活跃度模型。 5.如权利要求1所述基于大数据的企业活跃度监测方法， 其特征在于， 所述步骤三中的 指标中的异常值处 理包括： 将指标中数据高于平均值+1.5倍标准差的， 令其等于平均值+1.5倍标准差； 指标中数 据低于平均值 ‑1.5倍标准差的， 令其 等于平均值 ‑1.5倍标准差； 所述行业调节参数的计算包括： 企业的经营状态指标和社保缴存不受行业影响， 在指标中调节参数为1， 在其他指标上 行业调节参数的计算方式如下： 其中， 为指标均值， 为指标的行业均值。 6.如权利要求1所述基于大数据的企业活跃度监测方法， 其特征在于， 所述所述步骤四 中的归一 化处理包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115147029 A 2采用min‑max标准化方法对调节后的指标值进行归一化处理， 将指标值变换为0~100的 分值， 处理后的指标分值按照指标体系进行 单个企业活跃度计算； 其中, 为各企业的 中最小的值， 为各企业的 中最大的值。 7.如权利要求1所述基于大数据的企业活跃度监测方法， 其特征在于， 所述步骤五中的 单个企业活跃度测算包括： 计算企业个 体活跃度的方法如下： ； 其中， EA为单个企业的活跃度， 为该企业在第K个指标的值， K=1,2, …,17， 为第k 个指标 的权重。 8.如权利要求1所述基于大数据的企业活跃度监测方法， 其特征在于， 所述步骤六中的 行业活跃度的计算方法为： ； 其中， 为第i个行业 的活跃度， i=1,2, …,n， EA为单个企业的活跃度， 为第i个 行业的企业个数； 所述其他维度活跃度的计算方法为： 根据企业活跃度计算方法， 计算一定范围和维度 的企业活跃度， 包括区域活跃度和产业活跃度； 所述步骤六中的活跃度等级的确定包括： 根据单个企业活跃度得分设置非常活跃、 比 较活跃度、 一般活跃、 欠活跃和不活跃五个级别； 行业活跃度计算 流程包括数据汇聚整合、 数据清洗加工、 算法模型构建和实现。 9.一种应用 如权利要求1~8任意一项所述方法的基于大数据的企业活跃度监测系统， 其特征在于， 所述基于大 数据的企业活跃度监测系统包括： 数据获取模块， 用于获取企业活跃度测评资源分布以及市场监管部门基本数据； 模型构建模块， 用于确定业 务逻辑和计算逻辑， 构建企业活跃度指标模型； 异常值处 理模块， 用于处 理指标中的异常值， 并计算行业调节参数和规模调节参数； 指标归一化处理模块， 用于采用min ‑max标准化方法对调节后的指标值进行归一化处 理； 活跃度测算模块， 用于分别进行 单个企业活跃度测算以及总活跃度测算； 活跃度等级确定模块， 用于计算行业活跃度以及其 他维度活跃度， 确定活跃度等级。 10.一种计算机设备， 其特征在于， 所述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， 所述计算机程序被所述处理器执行时， 使得所述处理器执行如权利要 求1~8任意一项所述基于大 数据的企业活跃度监测方法的步骤。 11.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 存储有计算机程序， 所述计算机程序被处 理器执行时， 使得所述处理器执行如权利要求1~8任意一项所述基于大数据的企业活跃度 监测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115147029 A 3