采集到的数据会经过一系列清洗、筛选和交互验证流程,以保证数据的质量和科学性。
1、权重分配
(1)政府官方数据:权重100%,作为数据验证的主要基准;(2)协会数据:权重80%,具有较高的行业代表性;(3)券商数据:权重70%,专业性强但可能存在商业利益影响;(4)第三方调研数据:权重50%,覆盖面广但数据来源存在不确定性;(5)媒体数据:权重35%,作为辅助信息;
2、层层验证
数据间进行纵向(上下游市场)市场验证和横向市场对比。构建基于深度学习的异常检测模型,剔除噪声数据。权重加权汇总,确保最终数据具有可靠的科学依据和一致性。
在面对无直接来源的数据时,智论产业研究院采用以下先进技术和方法,确保推算结果科学合理。
1、基于已有数据的智能推算
利用数据库模块(Database-A、B、C)中的历史数据,通过数据挖掘和机器学习算法(如随机森林、XGBoost)建立相关性模型。引入深度学习神经网络(如LSTM或Transformer)对时间序列数据进行建模和预测,推算出缺失值。
2、参考行业标准与惯例
结合行业标准、专家知识库(Knowledge Graph)和行业惯例,确保推算出的数据符合行业发展逻辑。通过对比同类企业的公开财报和市场动态,优化数据推算模型。
3、综合分析与验证
使用多维数据可视化技术(如Tableau或Power BI)对推算数据进行趋势分析和逻辑检查。构建多层验证体系包括:(1)历史趋势验证:确保推算数据符合历史趋势变化;(2)横向对比验证:与行业其他数据进行多维对比;(3)专家审查机制:结合行业专家反馈进行最终优化。