一种中心化创业企业用综合管理方法及系统

本发明涉及行政数据管理，尤其涉及一种中心化创业企业用综合管理方法及系统。

背景技术：

1、在现代商业环境中，中心化创业企业面临着日益复杂的管理挑战。随着信息技术的迅猛发展，企业管理的方式也在不断演变，尤其是创业企业需要在资源有限的情况下，实现高效的管理和运营，中心化式的管理方法能够分析中心化企业各个节点中的效益，通过中心化方式统一监管及优化各个企业节点带来的效益。然而，传统的中心化企业管理方法在面对日益增长的信息量和复杂的管理需求时，往往采用依赖于手工或半自动化的方式，未能精准分析各个企业节点中对企业的效益以及所需资源，无法高效实现中心化管理方式的作用，并且通过线性分析进行中心化管理，从而存在性能瓶颈以及缺乏动态管理性，使得中心化创业企业用综合管理效率较差。

技术实现思路

1、基于此，本发明提供一种中心化创业企业用综合管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种中心化创业企业用综合管理方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：根据预设的企业关联信息集成接口进行企业关联信息采集分析，生成企业关联信息数据，其中所述企业关联信息数据包括公域企业信息数据以及私域企业信息数据；

4、步骤s2：基于企业关联信息数据进行企业管理行为与企业管理效益的关联分析，生成企业管理行为效益数据；

5、步骤s3：提取企业关联信息数据的时间戳，利用企业关联信息数据的时间戳对企业管理行为效益数据进行时序数据整合，生成时序企业管理行为效益数据；基于时序企业管理行为效益数据进行异常企业管理行为效益趋势分析，生成异常企业管理行为效益趋势数据；根据异常企业管理行为效益趋势数据对企业管理行为效益数据进行有效企业管理行为效益数据分析，以得到有效企业管理行为效益数据；

6、步骤s4：基于transformer算法建立私域管理行为与公域用户转化效益的优化映射关系，以生成初始企业管理效益优化模型；根据有效企业管理行为效益数据对初始企业管理效益优化模型进行模型训练处理，生成企业管理效益优化模型；

7、步骤s5：获取中心化管理行为数据；基于企业管理效益优化模型对中心化管理行为数据进行中心化管理行为的资源配置智能优化处理，生成优化中心化管理行为数据，并将优化中心化管理行为数据传输至终端执行中心化创业企业用综合管理作业。

8、本发明通过预设企业关联信息集成接口，实现对不同来源的企业信息进行统一采集和分析，提高数据获取的效率和准确性，将企业关联信息数据区分为公域企业信息数据和私域企业信息数据，有助于分别处理公开和私密信息，确保数据安全性和管理的针对性，用综合数据分析方法，生成完整的企业关联信息数据，为后续步骤提供数据支持。通过关联分析方法，明确企业管理行为与管理效益之间的关系，识别高效的管理行为模式，反映了不同管理行为对企业效益的影响，为优化管理决策提供了数据依据。提取企业关联信息数据中的时间戳，进行时序数据整合，确保数据的时序一致性和完整性，通过对时序数据进行异常趋势分析，能够识别出管理过程中的异常情况，预防潜在风险，基于异常趋势数据对管理行为效益数据进行有效性分析，剔除异常数据，确保数据的准确性和可靠性。利用transformer算法建立私域管理行为与公域用户转化效益的优化映射关系，能够处理复杂的管理行为数据，提升模型的预测精度，基于有效的企业管理行为效益数据，进行模型训练，不断优化模型的参数，提高管理效益优化模型的准确性和有效性。收集中心化管理行为数据，确保数据的全面性和准确性，基于优化模型，对中心化管理行为数据进行资源配置智能优化，提升资源利用效率和管理效益，将优化后的中心化管理行为数据传输至终端执行中心化创业企业用综合管理作业，实现管理决策的落地和实施，提高企业整体运营效率。因此，本发明的中心化企业管理方法通过智能化技术处理日益增长的信息量和复杂的管理需求时，使得精准分析各个企业节点中对企业的效益以及所需资源，能够高效实现中心化管理方式的作用，并且通过机器学习算法模型以及考虑数据动态变化关系进行中心化管理，从而实现高效地中心化创业企业用综合管理。

9、优选地，步骤s1包括以下步骤：

10、步骤s11：根据预设的企业关联信息集成接口进行初步企业关联信息采集，生成初步企业关联信息数据；

11、步骤s12：对初步企业关联信息数据进行数据清洗，生成清洗企业关联信息数据；

12、步骤s13：对清洗企业关联信息数据进行数据解析，分别生成企业关联信息元数据标签以及企业关联内容信息数据；

13、步骤s14：对企业关联内容信息数据进行数据结构化转换，生成企业关联信息数据；

14、步骤s15：根据企业关联信息元数据标签对企业信息数据进行公域及私域的企业信息数据划分，分别生成公域企业信息数据以及私域企业信息数据。

15、本发明通过预设的企业关联信息集成接口进行信息采集，实现对多种来源的数据进行统一采集，确保数据采集的规范性和一致性。通过数据清洗，去除数据中的噪声和冗余信息，提高数据的质量和准确性，并且将初步企业关联信息数据进行标准化处理，确保数据格式的一致性，便于后续的解析和分析。对清洗后的企业关联信息数据进行解析，方便后续的数据管理和检索，从清洗后的数据中提取企业关联内容信息数据，保证数据的高质量和高利用率。将企业关联内容信息数据进行结构化转换，使其符合数据库或分析工具的要求，便于后续的数据存储和处理，通过结构化转换，确保数据格式的统一性，提高数据的可操作性和处理效率。根据企业关联信息元数据标签对企业信息数据进行公域及私域的分类管理，确保不同类型数据的独立性和安全性，将企业信息数据分别划分为公域企业信息数据和私域企业信息数据，有助于加强数据的安全管理，防止敏感信息的泄露，公域和私域数据的划分使得后续的分析和处理更加精细化和有针对性，提高分析结果的准确性和可靠性。

16、优选地，步骤s2包括以下步骤：

17、步骤s21：根据公域企业信息数据进行公域用户行为采集，生成公域用户行为数据；

18、步骤s22：通过归因算法对公域用户行为数据进行公域用户转化效益分析，生成公域用户转化效益数据；

19、步骤s23：根据自然语言技术对私域企业信息数据进行私域管理行为解析，生成私域管理行为数据；

20、步骤s24：根据私域管理行为数据以及公域用户转化效益数据进行企业的管理行为与管理效益关联分析，生成企业管理行为效益数据。

21、本发明根据公域企业信息数据进行用户行为采集，涵盖了广泛的用户行为数据，提高数据的全面性和代表性，确保数据的时效性和准确性。通过归因算法对公域用户行为数据进行分析，能够准确识别用户行为对转化效益的具体贡献，提高分析的精准度，生成公域用户转化效益数据，为评估用户行为的经济效益提供了可靠的数据支持，有助于优化市场策略和管理决策。利用自然语言处理技术对私域企业信息数据进行解析，能够处理非结构化的文本数据，提取有价值的管理行为信息，生成私域管理行为数据，帮助企业深入理解内部管理行为的具体表现和效果，为进一步优化管理流程提供依据。综合私域管理行为数据和公域用户转化效益数据，进行企业管理行为与管理效益的关联分析，识别出不同管理行为对企业管理效益的具体影响，为企业的整体管理效益评估和优化提供了量化的基础。

22、优选地，步骤s3包括以下步骤：

23、步骤s31：提取企业关联信息数据的时间戳，利用企业关联信息数据的时间戳对企业管理行为效益数据进行时序数据整合，生成时序企业管理行为效益数据；

24、步骤s32：对时序企业管理行为效益数据进行周期性划分，生成周期性企业管理行为效益数据；

25、步骤s33：根据周期性企业管理行为效益数据进行周期性趋势分析，生成周期性企业管理行为效益趋势数据；

26、步骤s34：对周期性企业管理行为效益趋势数据进行异常分析，生成异常企业管理行为效益趋势数据；

27、步骤s35：基于异常企业管理行为效益趋势数据对企业管理行为效益数据中的私域管理行为数据进行异常私域管理行为剔除，以得到有效企业管理行为效益数据。

28、本发明提取企业关联信息数据中的时间戳，确保每条数据记录的时间准确性，提高时序数据分析的精度，利用时间戳对企业管理行为效益数据进行时序数据整合，生成时序企业管理行为效益数据，有助于观察数据随时间变化的动态趋势。对时序企业管理行为效益数据进行周期性划分根据不同时间段（如月度、季度）进行数据的分组分析，提高数据的可读性和分析深度，通过周期性划分，能够更好地识别数据的周期性变化和动态趋势，为管理优化提供依据。根据周期性企业管理行为效益数据进行趋势分析，生成周期性企业管理行为效益趋势数据，识别长期和短期的管理效益变化趋势，通过趋势分析，将数据变化的趋势进行可视化展示，提高数据分析结果的直观性和易理解性。对周期性企业管理行为效益趋势数据进行异常分析，能够及时检测出数据中的异常点和异常趋势，为风险预警提供支持，有助于在早期阶段发现潜在问题，并采取相应的管理措施。基于异常企业管理行为效益趋势数据对企业管理行为效益数据中的私域管理行为数据进行异常剔除，确保私域管理行为数据的有效性，通过剔除异常私域管理行为数据，得到有效的企业管理行为效益数据，确保后续分析和中心化管理决策基于高质量的私域管理行为数据，提高分析结果的可信度。

29、优选地，步骤s4包括以下步骤：

30、步骤s41：基于transformer算法建立私域管理行为与公域用户转化效益的优化映射关系，以生成初始企业管理效益优化模型；

31、步骤s42：基于有效企业管理行为效益数据对初始企业管理效益优化模型进行多头注意力参数分析，生成多头注意力参数；

32、步骤s43：根据多头注意力参数对初始企业管理效益优化模型进行模型多头注意力机制调节分析，生成调节企业管理效益优化模型；

33、步骤s44：将有效企业管理行为效益数据传输至调节企业管理效益优化模型进行模型训练，生成企业管理效益优化模型。

34、本发明利用transformer算法建立私域管理行为与公域用户转化效益的优化映射关系，能够处理复杂的高维数据，提高模型的表达能力，以用于自动化地优化分析中心化管理行为。基于有效企业管理行为效益数据对初始企业管理效益优化模型进行多头注意力参数分析，能够同时关注不同数据特征，提高模型的注意力分配能力，为后续的模型调节和优化提供准确的参数依据，提高模型的灵活性和适应性。根据多头注意力参数对初始企业管理效益优化模型进行调节分析，优化多头注意力机制，生成调节后的企业管理效益优化模型，提高模型的适应性和预测能力。通过调节分析，实现对模型参数的动态调整，确保模型在不同数据场景下均能保持高效的性能。将有效企业管理行为效益数据传输至调节后的企业管理效益优化模型进行训练，确保模型训练基于高质量数据，提高模型的准确性和可靠性，不断优化企业管理效益优化模型，使其具备更强的预测和分析能力，为企业管理提供科学的决策支持。

35、优选地，步骤s42包括以下步骤：

36、步骤s421：对有效企业管理行为效益数据进行孤立私域行为效益特征分析，生成孤立私域行为效益特征数据；

37、步骤s422：根据孤立私域行为效益特征数据进行孤立私域行为增益效益分析，生成孤立私域行为增益效益数据；

38、步骤s423：根据孤立私域行为增益效益数据进行第一自注意力参数分析，生成第一自注意力参数；

39、步骤s424：根据孤立私域行为效益特征数据对有效企业管理行为效益数据进行孤立私域行为全局影响效益评估，生成孤立私域行为全局影响效益数据；

40、步骤s425：根据孤立私域行为全局影响效益数据进行第二自注意力参数分析，生成第二自注意力参数；

41、步骤s426：根据企业管理行为效益数据进行私域管理配置资源分析，生成私域管理配置资源数据；

42、步骤s427：根据私域管理配置资源数据以及孤立私域行为效益特征数据进行孤立私域行为风险评估，生成孤立私域行为风险评估数据；

43、步骤s428：根据孤立私域行为全局影响效益数据进行第三自注意力参数分析，生成第三自注意力参数；

44、步骤s429：根据第一自注意力参数、第二自注意力参数以及第三自注意力参数进行多头注意力参数分析，生成多头注意力参数。

45、本发明对有效企业管理行为效益数据进行孤立私域行为效益特征分析，有助于识别私域管理行为的关键特征，提供单独的私域管理行为对应的企业管理行为效益数据。根据孤立私域行为效益特征数据进行孤立私域行为增益效益分析，量化私域行为对企业整体效益的具体贡献，帮助企业识别高效管理行为。根据孤立私域行为增益效益数据进行第一自注意力参数分析，生成第一自注意力参数，通过自注意力机制优化，用于提升模型对私域行为特征的关注度和解析能力。根据孤立私域行为效益特征数据对有效企业管理行为效益数据进行孤立私域行为全局影响效益评估，全面评估私域行为对企业整体效益的长远影响，确保分析的全面性和深度。根据孤立私域行为全局影响效益数据进行第二自注意力参数分析，生成第二自注意力参数，进一步优化模型对全局效益的关注，提高预测准确性。根据企业管理行为效益数据进行私域管理配置资源分析，帮助企业合理分配资源，提升私域管理的整体效益。根据私域管理配置资源数据以及孤立私域行为效益特征数据进行孤立私域行为风险评估，有助于识别不同的私欲管理行为的潜在风险，制定有效的风险控制措施，确保管理行为的安全性和稳定性。根据孤立私域行为全局影响效益数据进行第三自注意力参数分析，生成第三自注意力参数，通过进一步的参数分析，优化模型的注意力机制，提高对复杂数据的处理能力。根据第一自注意力参数、第二自注意力参数以及第三自注意力参数进行多头注意力参数分析，通过多头注意力机制的综合优化，提升模型对多维度数据的解析能力，实现对企业管理行为和效益的精准预测和优化。

46、优选地，步骤s44包括以下步骤：

47、步骤s441：将有效企业管理行为效益数据传输至调节企业管理效益优化模型中的多头注意力参数进行多头注意力机制训练，生成多头注意力机制训练数据，并对多头注意力机制训练数据进行时序赋权处理，生成赋权多头注意力机制训练数据；

48、步骤s442：基于遗传算法对赋权多头注意力机制训练数据进行全局多头注意力机制优化训练，生成优化全局多头注意力机制数据；

49、步骤s443：根据优化全局多头注意力机制数据对调节企业管理效益优化模型进行模型超参数调节，生成企业管理效益优化模型。

50、本发明将有效企业管理行为效益数据传输至调节企业管理效益优化模型中的多头注意力参数进行训练，确保模型能够准确识别和学习企业管理行为的复杂特征。对多头注意力机制训练数据进行时序赋权处理，模型能够更好地捕捉数据中的时间依赖关系，提高时序数据的分析精度和模型的预测能力。基于遗传算法对赋权多头注意力机制训练数据进行全局多头注意力机制优化训练，生成优化全局多头注意力机制数据，遗传算法的应用能够在大规模数据中寻找最优解，提高模型的全局搜索能力和优化效果，快速优化多头注意力机制的参数，提高模型训练的效率和准确性。根据优化全局多头注意力机制数据对调节企业管理效益优化模型进行模型超参数调节，对模型进行精细调整，进一步提升模型的性能和稳定性，确保模型在不同场景和数据集上的适应性，提高模型的泛化能力和预测准确度。

51、优选地，步骤s5包括以下步骤：

52、步骤s51：获取中心化管理行为数据；

53、步骤s52：根据中心化管理行为数据进行中心化管理配置资源分析，生成中心化管理配置资源数据；

54、步骤s53：根据中心化管理行为数据进行中心化私域管理行为映射，生成中心化私域管理行为数据；

55、步骤s54：通过中心化管理配置资源数据对中心化私域管理行为数据进行中心化管理资源配置标识，生成标识中心化私域管理行为数据；

56、步骤s55：基于企业管理效益优化模型对标识中心化私域管理行为数据进行中心化私域管理行为的资源配置智能优化处理，生成优化中心化私域管理行为数据；

57、步骤s56：根据优化中心化私域管理行为数据进行中心化管理行为集成处理，生成优化中心化管理行为数据，并将优化中心化管理行为数据传输至终端执行中心化创业企业用综合管理作业。

58、本发明获取中心化管理行为数据，确保采集的数据覆盖所有关键管理行为，提高数据的完整性和代表性，实现对中心化管理行为数据的实时采集和更新，确保数据的时效性，便于及时分析和决策。根据中心化管理行为数据进行配置资源分析，生成中心化管理配置资源数据，采集中心化的管理配置资源总量有助于合理分析企业资源的分配，避免资源浪费和不足有。根据中心化管理行为数据进行私域管理行为映射，生成中心化私域管理行为数据，确保映射关系的准确性和关联性，将私域管理行为与中心化管理行为有机结合，提升管理行为的整体协调性和一致性。通过中心化管理配置资源数据对中心化私域管理行为数据进行资源配置标识，生成标识中心化私域管理行为数据，明确资源配置的具体目标和范围，精确标识资源配置，提高管理行为数据的可操作性和后续处理的效率。基于企业管理效益优化模型对标识中心化私域管理行为数据进行资源配置智能优化处理，利用企业管理效益优化模型提升资源配置效果，实现资源配置的最优解，提高管理效益，确保资源利用的最大化和效益的提升。根据优化中心化私域管理行为数据进行中心化管理行为集成处理，确保各项优化处理后的数据能够有效集成，提升数据的一致性和整体效益，将优化后的中心化管理行为数据传输至终端执行中心化创业企业用综合管理作业，实现管理优化的实际应用，提高企业的运营效率和管理水平。

59、优选地，步骤s5包括以下步骤：

60、步骤s551：基于企业管理效益优化模型对标识中心化私域管理行为数据进行中心化私域管理行为效率分析，生成中心化私域管理行为效率数据；

61、步骤s552：根据中心化私域管理行为效率数据对标识中心化私域管理行为数据中的中心化管理配置资源数据进行全局优化分析，生成全局优化中心化管理配置资源数据；

62、步骤s553：根据全局优化中心化管理配置资源数据对标识中心化私域管理行为数据进行中心化私域管理行为的资源配置优化，生成优化中心化私域管理行为数据。

63、本发明基于企业管理效益优化模型对标识中心化私域管理行为数据进行效率分析，能够准确识别和评估私域管理行为的效率，为后续优化提供科学依据，生成的中心化私域管理行为效率数据用于量化私域管理行为的效益，帮助企业识别高效管理行为，优化管理策略，提升整体运营效率。根据中心化私域管理行为效率数据，对标识中心化私域管理行为数据中的中心化管理配置资源数据进行全局优化分析，通过全局视角的优化分析，确保资源配置的全面性和合理性，全局优化分析有助于实现资源配置的整体平衡，避免资源的过度集中或分散，提升资源利用率和配置效益。根据全局优化中心化管理配置资源数据，对标识中心化私域管理行为数据进行资源配置优化，通过智能化的资源调配，确保每个私域管理行为所需资源的最优配置，提高资源利用效率，资源配置优化能够实现资源利用的最大化，提升私域管理行为对中心化企业的整体效益，确保企业管理的高效和可持续发展。

64、本说明书中提供一种中心化创业企业用综合管理系统，用于执行如上述所述的中心化创业企业用综合管理方法，该中心化创业企业用综合管理系统包括：

65、企业关联信息数据采集模块，用于根据预设的企业关联信息集成接口进行企业关联信息采集分析，生成企业关联信息数据，其中所述企业关联信息数据包括公域企业信息数据以及私域企业信息数据；

66、企业管理行为效益分析模块，用于根据企业关联信息数据进行企业管理行为与企业管理效益的关联分析，生成企业管理行为效益数据；

67、异常企业管理行为效益分析模块，用于提取企业关联信息数据的时间戳，利用企业关联信息数据的时间戳对企业管理行为效益数据进行时序数据整合，生成时序企业管理行为效益数据；根据时序企业管理行为效益数据进行异常企业管理行为效益趋势分析，生成异常企业管理行为效益趋势数据；根据异常企业管理行为效益趋势数据对企业管理行为效益数据进行有效企业管理行为效益数据分析，以得到有效企业管理行为效益数据；

68、企业管理效益优化模型构建模块，用于基于预设的transformer算法建立私域管理行为与公域用户转化效益的优化映射关系，以生成初始企业管理效益优化模型；根据有效企业管理行为效益数据对初始企业管理效益优化模型进行模型训练处理，生成企业管理效益优化模型；

69、中心化管理行为优化模块，用于获取中心化管理行为数据；基于企业管理效益优化模型对中心化管理行为数据进行中心化管理行为的资源配置智能优化处理，生成优化中心化管理行为数据，并将优化中心化管理行为数据传输至终端执行中心化创业企业用综合管理作业。

70、本技术有益效果在于，本发明通过预设的企业关联信息集成接口实现对多来源企业信息的统一采集，确保数据的全面性和一致性。基于详细的管理行为数据和用户转化效益数据，利用归因算法和自然语言处理技术，深入挖掘管理行为与效益之间的复杂关系，提供科学的管理优化依据，并且通过时序数据整合和周期性分析，识别管理效益的动态变化和趋势，及时发现异常，调整管理策略。利用transformer算法建立私域管理行为与公域用户转化效益的优化映射关系，确保模型的高效和精准，通过多头注意力机制和遗传算法优化，实现模型参数的动态调整和全局优化，提高模型的预测能力和适应性，以建立企业管理效益优化模型，用于进行中心化管理行为的智能资源配置优化，实现资源利用的最优解，最大化企业管理效益。通过全面的资源配置分析和智能优化处理，确保资源配置的合理性和高效性。避免资源浪费和不足，实现资源的最优分配和利用，实现对中心化管理行为的整体优化，提高企业的运营效率和管理水平。私域管理行为的效率分析、全局优化分析和资源配置优化，使得私域管理行为的高效管理，定量评估管理行为的效益，确保每个私域管理行为的资源配置合理，提升整体管理效益。系统化的数据处理和智能化的优化模型，为企业管理提供全面、精准的数据支持和科学的决策依据。提高管理行为的透明度和可控性，确保管理决策的科学性和有效性，实现通过中心化智能管理对企业管理效益的全面监控和优化，提高企业的整体竞争力和市场响应能力。