用于行业分析的模型训练方法、系统及装置与流程

本发明涉及行业分析，特别涉及一种用于行业分析的模型训练方法、系统及装置。

背景技术：

1、目前，行业分析是企业决策和战略规划的重要依据。 行业分析对于企业和投资者来说至关重要，它可以帮助我们了解行业的整体状况和发展趋势，从而做出明智的商业决策。以下是行业分析的几点重要性：

2、1. 指导战略制定：行业分析可以帮助企业制定正确的战略计划，明确目标市场和竞争对手，并评估行业内的机会和风险。

3、2. 确定投资策略：投资者可以使用行业分析来评估股票或其他资产的投资潜力，并决定是否购买、持有或卖出。

4、3. 改善竞争地位：行业分析可以帮助公司了解其竞争对手的优劣势，并采取措施以改善自己的竞争地位。

5、4. 促进创新和成长：行业分析可以帮助企业识别行业内的创新机会，并制定计划以促进创新和成长。

6、5. 指导资源分配：行业分析可以帮助企业确定资源的正确分配，以满足其战略目标和市场需求。

7、6. 预测市场变化：行业分析可以帮助企业预测市场趋势和变化，并帮助制定相应的商业策略。

8、7. 加强竞争力：行业分析可以帮助企业了解市场的需求和趋势，并开发出符合市场需求的产品和服务，从而增强其竞争力。

9、综上所述，行业分析是企业和个人做出明智的商业决策的重要工具，可以帮助我们了解行业的现状和未来发展方向，从而制定合适的商业策略。

10、但是，传统行业分析依赖于专家经验和定性数据，分析过程耗时且主观性强。随着大数据技术的发展，行业分析逐渐向数据驱动转型，但现有技术在处理大规模异构数据、实时分析和深度洞察方面仍存在局限。

11、因此，本发明提出用于行业分析的模型训练方法、系统及装置。

技术实现思路

1、本发明提供用于行业分析的模型训练方法、系统及装置，用以基于大数据处理分析行业数据，并结合人工智能算法进行模型训练，获得待分析行业的最优行业分析模型群，以便于为企业管理者提供精准的行业洞察和趋势预测。

2、本发明提供用于行业分析的模型训练方法，包括：

3、s1：采集待分析行业的大量目标样本公司群及每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息；

4、s2：基于每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，分析出每个目标样本公司群的整体绩效评估实例、行业竞争结构分析实例、行业生命周期阶段定位实例；

5、s3：将待分析行业的所有目标样本公司群中所有样本公司的关联信息及整体绩效评估实例、行业竞争结构分析实例、行业生命周期阶段定位实例当作训练样本，进行模型训练，获得待分析行业的最优行业分析模型群。

6、优选的，s1：采集待分析行业的大量目标样本公司群及每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，包括：

7、s101：采集分析范围内的大量上市公司所属的申万行业分类信息；

8、s102：基于所有上市公司所属的申万行业分类信息，对所有上市公司进行行业划分，获得属于待分析行业的所有样本公司，对属于待分析行业的所有样本公司进行均匀取样，获得待分析行业的大量目标样本公司群；

9、s103：采集每个目标样本公司群中每个样本公司的可爬取信息并汇总作为每个样本公司的关联信息。

10、优选的，s2：基于每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，分析出每个目标样本公司群的整体绩效评估实例、行业竞争结构分析实例、行业生命周期阶段定位实例，包括：

11、s201：基于每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，获得每个目标样本公司群的整体绩效评估实例；

12、s202：基于每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，刻画行业的市场格局和竞争程度，获得每个目标样本公司群的行业竞争结构分析实例；

13、s203：基于每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，生成每个目标样本公司群的行业规模指数的变化趋势曲线，基于每个目标样本公司群的行业规模指数的变化趋势曲线，获得每个目标样本公司群的行业生命周期阶段定位实例。

14、优选的，s202：基于每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，刻画行业的市场格局和竞争程度，获得每个目标样本公司群的行业竞争结构分析实例，包括：

15、基于每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，确定出每个样本公司提供的所有产品和所有服务以及所有服产品和所有服务之间的关联关系，并基于所有服产品和所有服务之间的关联关系生成每个样本公司的产品服务格局，其中，每个产品服务布局中包含至少一个产品服务关联网；

16、将每个目标样本公司群中所有样本公司的产品服务布局中的所有产品服务关联网进行去重，获得每个目标样本公司群的市场格局；

17、确定出每个样本公司的产品服务格局中每个产品服务关联网的中心产品或服务，并获取每个中心产品或服务与所属产品服务关联网中的其他产品或服务之间的所有关联关系的关联绩效赋能值；

18、基于每个中心产品或服务与所属产品服务关联网中的其他产品或服务之间的所有关联关系的关联绩效赋能值，对对应产品服务关联网中的所有关联关系进行绩效赋值，获得每个样本公司的产品服务绩效格局；

19、基于每个样本公司的产品服务绩效格局和每个目标样本公司群的市场格局，获得每个目标样本公司群的行业竞争结构分析实例。

20、优选的，基于每个样本公司的产品服务绩效格局和每个目标样本公司群的市场格局，获得每个目标样本公司群的行业竞争结构分析实例，包括：

21、将每个目标样本公司群的市场格局中的所有产品服务关联网中的每个产品或服务的出现频次，与每个目标样本公司群中的所有样本公司的产品服务绩效格局中的所有产品和服务的总出现频次之比，当作每个目标样本公司群的市场格局中每个产品或服务的集中度；

22、确定出每个目标样本公司群中所有样本公司的产品服务布局中的所有产品服务关联网中的所有重合产品或服务集；

23、计算出每个样本公司的产品服务绩效格局中每个产品服务关联网的总绩效赋能值；

24、基于每个重合产品或服务集中的每个产品或服务的集中度和每个产品服务关联网的总绩效赋能值，计算出每个产品或服务在对应重合产品或服务集中的竞争力占比；

25、基于每个重合产品或服务集中的所有产品或服务在对应重合产品或服务集中的竞争力占比，生成每个重合产品或服务集的竞争力饼图；

26、将每个目标样本公司群的所有重合产品或服务集的竞争力饼图，与对应目标样本公司群的市场格局中的对应产品或服务进行链接显示，获得每个目标样本公司群的行业竞争结构分析结果；

27、将每个目标样本公司群的行业竞争结构分析结果和行业竞争结构分析逻辑过程汇总当作每个目标样本公司群的行业竞争结构分析实例。

28、优选的，基于每个重合产品或服务集中的每个产品或服务的集中度和每个产品服务关联网的总绩效赋能值，计算出每个产品或服务在对应重合产品或服务集中的竞争力占比，包括：

29、将每个重合产品或服务集中的所有产品或服务所属的每个产品服务关联网的中心产品或服务的绩效赋能值和对应产品或服务与对应中心产品或服务之间的关联关系的关联绩效赋能值之和，与对应所属目标样本公司群的总绩效赋能值之比，当作对应产品或服务在对应所属目标样本公司群中的绩效权重；

30、将每个重合产品或服务集中的每个产品或服务在对应所属目标样本公司群中的绩效权重与对应产品或服务的集中度之积，当作对应产品或服务在对应重合产品或服务集中的竞争力占比。

31、优选的，s203：基于每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，生成每个目标样本公司群的行业规模指数的变化趋势曲线，基于每个目标样本公司群的行业规模指数的变化趋势曲线，获得每个目标样本公司群的行业生命周期阶段定位实例，包括：

32、基于每个目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，确定出每个目标样本公司群的所有行业历史规模指数；

33、按照时序将每个目标样本公司群的所有行业历史规模指数进行拟合，生成每个目标样本公司群的行业规模指数的变化趋势曲线；

34、基于每个目标样本公司群的行业规模指数的变化趋势曲线计算出每个目标样本公司群的行业规模的最新环比增长率；

35、基于每个目标样本公司群的行业规模的最新环比增长率，检索预设的环比增长率-行业成长阶段列表，确定出每个目标样本公司群的行业生命周期阶段定位结果；

36、将每个目标样本公司群的行业生命周期阶段定位结果和行业生命周期阶段定位逻辑过程汇总当作每个目标样本公司群的行业生命周期阶段定位实例。

37、优选的，s3：将待分析行业的所有目标样本公司群中所有样本公司的关联信息及整体绩效评估实例、行业竞争结构分析实例、行业生命周期阶段定位实例当作训练样本，进行模型训练，获得待分析行业的最优行业分析模型群，包括：

38、s301：将待分析行业的所有目标样本公司群中所有样本公司的关联信息及对应目标样本公司群的整体绩效评估实例分别当作训练样本中的模型输入量和模型输出量进行模型训练，获得行业整体绩效评估模型；

39、s302：将待分析行业的所有目标样本公司群中所有样本公司的关联信息及对应目标样本公司群的行业竞争结构分析实例分别当作训练样本中的模型输入量和模型输出量进行模型训练，获得行业竞争结构分析模型；

40、s303：将待分析行业的目标样本公司群中所有样本公司的关联信息及对应目标样本公司群的行业生命周期阶段定位实例分别当作训练样本中的模型输入量和模型输出量进行模型训练，获得行业生命周期阶段定位模型；

41、s304：将行业整体绩效评估模型、行业竞争结构分析模型、行业生命周期阶段定位模型汇总当作待分析行业的最优行业分析模型群。

42、本发明提供用于行业分析的模型训练系统，用于执行以上用于行业分析的模型训练方法，包括：

43、信息采集模块，用于采集待分析行业的目标样本公司群及目标样本公司群中每个样本公司的关联信息；

44、行业分析模块，用于基于每个行业的目标样本公司群中每个样本公司的关联信息，分析出每个行业的整体绩效评估实例、行业竞争结构分析实例、行业生命周期阶段定位实例；

45、模型训练模块，用于将待分析行业的目标样本公司群中所有样本公司的关联信息及整体绩效评估实例、行业竞争结构分析实例、行业生命周期阶段定位实例当作训练样本，进行模型训练，获得最优行业分析模型群。

46、本发明提供用于行业分析的模型训练装置，

47、包括处理器和存储设备；

48、存储设备用于存储指令；

49、当处理器执行指令时，实现如以上任一项所述的用于行业分析的模型训练方法。

50、本发明相对于现有技术产生的有益效果为：基于大数据处理分析行业数据，并结合人工智能算法进行模型训练，获得待分析行业的最优行业分析模型群，以便于为企业管理者提供精准的行业洞察和趋势预测。

51、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在本技术文件中所特别指出的结构来实现和获得。

52、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。