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申请/专利权人：有谦软联(北京)信息技术有限公司

摘要：本发明涉及数据分析技术领域，具体是一种多维数据综合分析的营商环境监测方法及系统，包括获取区域政府平台的审批服务数据和反映区域营商环境状态的时空特征数据；通过处理多源异构数据建立服务参数和时空特征数据之间的强关联规则；使用Prophet模型建立时间序列预测模型，构建营商环境监测指标及权重，并通过遗传算法优化权重；将优化后的指标输入TOPSIS模型，计算与最优和最劣参数的欧氏距离，确定相对接近度并发出第一预警；检测监测分数的异常点，并通过Shapley值分析识别关键影响因素发出第二预警。该方法能够有效地识别和预警营商环境的异常变化，提供科学决策支持并提高公共营商环境管理效率。

主权项：1.一种多维数据综合分析的营商环境监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取区域营商环境状态的多源异构数据，所述多源异构数据来自于区域政务平台的审批服务数据，审批服务数据的服务参数包括审批服务事项的审批名称、审批环节数量、审结时长和审批指南文本；所述多源异构数据还包括反映区域营商环境状态的时空特征数据，所述时空特征数据包括随时间变化的企业注册数量、企业注销数量、存续企业地理位置、存续企业经营纳税收入和存续企业员工社保缴纳数量；将获取的多源异构数据处理得到服务参数和时空特征数据内的参数之间的关联规则，并根据预设的关联阈值筛选得到服务参数和时空特征数据内的参数之间的强关联规则；根据时空特征数据和审批服务数据并结合强关联规则通过Prophet模型建立时空特征数据的时间序列预测模型；通过时间序列预测模型构建依赖多源异构数据的营商环境监测指标及对应的权重，通过遗传算法更新迭代权重；将更新迭代后的指标、指标对应的权重和当前审批服务数据输入TOPSIS模型，结合营商环境监测指标预先设定的最优参数和最劣参数计算当前审批服务数据与最优参数和最劣参数的欧氏距离；根据欧氏距离计算相对接近度，当相对接近度大于预设的接近度阈值则发出第一预警；通过营商环境监测指标及对应的权重得到营商环境监测分数，通过随机选择若干等长时段的营商环境监测分数生成的样本点子集和多源异构数据生成的特征子集构建多棵孤立树，计算样本点相对于孤立树集成的异常分数，通过预设的异常阈值筛选异常点并发出第二预警，提取异常点所在时间段的多源异构数据，通过Shapley值法分析多源异构数据中对异常点的贡献度并识别引起营商环境监测分数异常的审批服务数据中的服务参数。

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