本發明專利技術涉及數據分析技術領域，具體為一種基于大數據的創新成果評估系統，系統包括：數據捕捉模塊篩選企業科技創新項目的原始數據集，提取時間序列數據，區分為成本數據、創新項目里程碑日期、質量指標，計算多創新項目的成本變化率、項目進度偏差、質量變動指數，統計多指標的平均值與標準差，建立初步項目偏差分析。本發明專利技術中，通過精準分析科技項目的時間序列數據，對成本、進度和質量指標進行了監測和分析，時間序列分解和對季節性及趨勢偏差的獨立分析，提高了對項目周期性變化和長期發展趨勢的識別精度，能夠準確捕捉關鍵數據變動，促進科技進展中的關鍵變化點的精確定位和預測，大大增強了對研發成果的評估和優化效果。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據分析，尤其涉及一種基于大數據的創新成果評估系統。
技術介紹
1、數據分析
涵蓋了從基礎數據收集、存儲到高級數據處理和解析的各個方面。這一領域的關鍵任務是將大量復雜的數據轉化為有用的信息和洞見，從而支持決策過程。數據分析技術包括統計分析、機器學習、大數據技術和人工智能等，這些技術被廣泛應用于金融、醫療、市場研究、運營優化和更多其他領域。通過數據模型和算法，分析師可以識別趨勢、測試假設、預測市場行為和提升業務效率。隨著技術的進步，數據分析的方法和工具也在不斷地進化，越來越多地側重于實時數據處理和自動化決策支持系統的開發。
2、其中，創新成果評估系統是指一個利用數據分析技術來評定和優化創新活動成果的工具。此系統的主要用途是幫助企業或研究機構量化和評估他們的創新項目的效果，從而指導未來的研發投入和策略調整。通過分析從各種數據源收集的數據，該系統能夠提供關于項目表現、成本效益和市場反響的詳細分析，使決策者能夠更明智地選擇哪些創新繼續投資，哪些可能需要重新考慮。
3、現有技術在處理大規模和復雜數據集時往往局限于基本的數據收集和統計分析，難以實現數據變動的即時識別和深度解析。這導致在快速變化的市場條件下，傳統方法可能無法及時調整策略，進而影響項目的成本效益和市場響應。例如，未能準確分析數據中的季節性和長期趨勢變化可能導致市場需求的誤判。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的一種基于大數據的創新成果評估系統。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：一種基于大數據的創新成果評估系統包括：
3、數據捕捉模塊篩選企業科技項目的原始數據集，提取時間序列數據，區分為成本數據、項目里程碑日期、質量指標，計算多項目的成本變化率、項目進度偏差、質量變動指數，統計多指標的平均值與標準差，建立初步項目偏差分析；
4、模式識別模塊從所述初步項目偏差分析中提取標準偏差超出常規的數據項，對每個數據項執行時間序列分解，提取季節性和趨勢組件，對季節性偏差和趨勢偏差進行單獨分析，識別出與科技進展的時間節點對應的異常變化點，提取關鍵形態特征；
5、結果優化模塊對所述關鍵形態特征進行分析，確定數據偏差的累積效應，通過設定閾值分級，重新分類多數據項，調整每類數據的偏差界限，建立偏移動態預測分析結果；
6、報告生成模塊依據所述偏移動態預測分析結果，整合評估數據，進行包括項目健康度、風險評估、未來發展預測的項目多維評估，形成項目分析結果。
7、作為本專利技術的進一步方案，所述成本變化率的計算步驟具體為：
8、從企業科技項目的原始數據集中篩選成本數據，按照項目和時間序列進行分類，生成分類后的成本數據集；
9、利用所述分類后的成本數據集，計算每個時間點的成本總額，比較當前時間點成本與上一時間點成本，生成每個時間點的成本比較數據；
10、基于所述每個時間點的成本比較數據，采用公式：
11、
12、計算生成每個時間點的成本變化率；
13、其中，δci表示成本變化率，ci表示當前時間點的成本總額，ci-1表示上一個時間點的成本總額。
14、作為本專利技術的進一步方案，所述項目進度偏差的計算步驟具體為：
15、從企業科技項目的原始數據集中篩選項目里程碑日期信息，依據項目和時間序列進行數據分類，生成項目里程碑分類數據集；
16、利用所述項目里程碑分類數據集，計算每個項目的實際完成日期與預定完成日期之間的差異，生成每個項目的時間偏差數據；
17、從所述每個項目的時間偏差數據中，采用公式：
18、
19、計算生成項目進度偏差；
20、其中，pdev表示計算出的項目進度偏差百分比，tactual表示實際完成時間，tplanned表示預定完成時間。
21、作為本專利技術的進一步方案，所述質量變動指數的計算步驟具體為：
22、從企業科技項目的原始數據集中提取與項目質量關聯的指標，對數據進行按項目和時間序列的分類整理，生成分類后的質量指標數據集；
23、利用所述質量指標數據集，對每個時間點的數據進行統計分析，計算得到每個時間點的平均質量得分，生成每個時間點的平均質量得分數據；
24、根據所述每個時間點的平均質量得分數據，采用公式：
25、
26、計算生成質量變動指數；
27、其中，qindex表示質量變動指數，用于評估時間序列中質量得分的變化程度，qcurrent、qprevious分別表示當前和前一時間點的平均質量得分。
28、作為本專利技術的進一步方案，所述初步項目偏差分析的獲取步驟具體為：
29、整合所述成本變化率、所述項目進度偏差和所述質量變動指數，從多個數據源匯總指標，形成綜合性能指標數據集；
30、基于所述綜合性能指標數據集，對每個項目的關鍵性能指標進行權重分析，應用標準化處理保證每個指標比重匹配，計算加權平均得分，得到每個項目的綜合性能得分；
31、使用所述每個項目的綜合性能得分，采用公式：
32、dscore＝α·δci+β·pdev+γ·qindex
33、計算每個項目的偏差，建立初步項目偏差分析；
34、其中，dscore表示項目的綜合偏差得分，用于綜合評價項目的總體表現，α、β、γ分別是成本變化率、項目進度偏差和質量變動指數的權重，根據項目管理的重點進行調整以反映其對項目成功的關鍵性，δci、pdev、qindex分別代表從數據集中提取的成本變化率、項目進度偏差和質量變動指數。
35、作為本專利技術的進一步方案，所述關鍵形態特征的獲取步驟具體為：
36、篩選所述初步項目偏差分析中的數據項，計算每個數據項的標準偏差，與預設的閾值比較，識別標準偏差顯著超過閾值的數據項，生成標準偏差異常數據列表；
37、對所述標準偏差異常數據列表中識別的異常數據項進行時間序列分解，提取并分離每個數據項的季節性和趨勢組件，保證每個組件的獨立性，并生成分解后的季節性和趨勢數據；
38、應用統計模型分析所述分解后的季節性和趨勢數據，采用公式：
39、ai＝β·si+γ·ti
40、標識出關鍵的時間節點和異常變化點，生成異常變化分析結果；
41、其中，ai表示綜合的異常分析得分，用于量化異常程度，si、ti分別指季節性和趨勢組件的量化分數，β、γ是用于調整季節性和趨勢組件影響的系數，提供調整分析敏感度的手段；
42、從所述異常變化分析結果中，提取與科技進展的時間節點對應的關鍵形態特征。
43、作為本專利技術的進一步方案，所述偏移動態預測分析結果的獲取步驟具體為：
44、分析從所述關鍵形態特征中提取的數據，評估每個數據點的偏差累積效應，本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，
3.根據權利要求2所述的基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，所述項目進度偏差的計算步驟具體為：
4.根據權利要求3所述的基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，所述質量變動指數的計算步驟具體為：
5.根據權利要求4所述的基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，所述初步項目偏差分析的獲取步驟具體為：
6.根據權利要求5所述的基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，所述關鍵形態特征的獲取步驟具體為：
7.根據權利要求6所述的基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，所述偏移動態預測分析結果的獲取步驟具體為：
8.根據權利要求7所述的基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，所述項目分析結果的獲取步驟具體為：
【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，
3.根據權利要求2所述的基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，所述項目進度偏差的計算步驟具體為：
4.根據權利要求3所述的基于大數據的創新成果評估系統，其特征在于，所述質量變動指數的計算步驟具體為：
5.根據權利要求4所述的基于大數據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳澤加，易鵬飛，朱德財，
申請(專利權)人：深圳市沃呈網絡科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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