本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析，尤其涉及一種在線產(chǎn)業(yè)分析大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、許多平臺處理動態(tài)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)時反應(yīng)遲緩，缺乏實時性，無法快速應(yīng)對多個異構(gòu)數(shù)據(jù)源的變化。其次，傳統(tǒng)的個性化推薦和預(yù)測方法往往不能深入挖掘產(chǎn)業(yè)鏈中的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致分析結(jié)果的精度和有效性受限。同時，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用面臨計算資源和模型復(fù)雜度的瓶頸，尤其在時空數(shù)據(jù)處理時效率低下。此外，現(xiàn)有平臺通常依賴單一層級分析，無法提供多粒度、跨區(qū)域的綜合性分析，限制了對產(chǎn)業(yè)整體趨勢和區(qū)域競爭的準(zhǔn)確判斷。這些不足促使產(chǎn)業(yè)分析平臺亟需采用更先進的技術(shù)以提升處理能力和分析深度。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種在線產(chǎn)業(yè)分析大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建方法，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種在線產(chǎn)業(yè)分析大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取企業(yè)信息和實時交通信息；對企業(yè)信息和實時交通信息進行ugc數(shù)據(jù)脫敏，并構(gòu)建在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集；

4、步驟s2：根據(jù)在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集進行文本語義解析數(shù)據(jù)生成；根據(jù)在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集進行坐標(biāo)偏差糾正，得到坐標(biāo)糾正數(shù)據(jù)；將文本語義解析數(shù)據(jù)和坐標(biāo)糾正數(shù)據(jù)進行產(chǎn)業(yè)時序預(yù)測推演，并構(gòu)建個性化模型，得到在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型；

5、步驟s3：通過在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型輸出產(chǎn)業(yè)個性化結(jié)果；利用產(chǎn)業(yè)個性化結(jié)果進行企業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析，得到產(chǎn)業(yè)圖神經(jīng)分析數(shù)據(jù)；利用產(chǎn)業(yè)圖神經(jīng)分析數(shù)據(jù)確定產(chǎn)業(yè)模型優(yōu)化超參數(shù)；基于產(chǎn)業(yè)模型優(yōu)化超參數(shù)對在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型進行模型超參數(shù)迭代，得到在線產(chǎn)業(yè)個性化分析模型；

6、步驟s4：根據(jù)在線產(chǎn)業(yè)個性化分析模型進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成；利用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建分析知識圖譜，并上傳至云平臺存儲。

7、本發(fā)明的有益效果在于，通過獲取企業(yè)信息和實時交通信息，并對ugc數(shù)據(jù)進行脫敏處理，生成在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集。在數(shù)據(jù)層面，通過數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)降低了企業(yè)隱私泄露的風(fēng)險，同時保留了數(shù)據(jù)的有效信息，有助于后續(xù)的分析與建模。隨后，利用文本語義解析生成產(chǎn)業(yè)相關(guān)的語義數(shù)據(jù)，并基于實時交通數(shù)據(jù)進行坐標(biāo)偏差糾正，以提升地理信息的準(zhǔn)確性。在時序預(yù)測推演過程中，結(jié)合語義解析數(shù)據(jù)和修正后的地理數(shù)據(jù)，進一步構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型。通過該過程，模型具備了更強的時空感知能力，能夠準(zhǔn)確捕捉企業(yè)活動的時序規(guī)律。在產(chǎn)業(yè)個性化分析階段，通過產(chǎn)業(yè)個性化結(jié)果進行企業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（gnn）挖掘企業(yè)之間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系。該方法有效降低了產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)分析中的信息孤島效應(yīng)，并通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化增強了分析的深度和廣度。進一步利用圖神經(jīng)分析數(shù)據(jù)確定產(chǎn)業(yè)模型的優(yōu)化超參數(shù)，實施超參數(shù)迭代優(yōu)化，不僅提高了模型的穩(wěn)定性，還顯著增強了產(chǎn)業(yè)分析的精度和泛化能力。最終，本發(fā)明通過產(chǎn)業(yè)個性化分析模型生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，構(gòu)建出完整的分析知識圖譜。該圖譜在云平臺存儲后，可為產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)提供實時更新的產(chǎn)業(yè)關(guān)系信息，實現(xiàn)信息共享和智能化決策支持。知識圖譜的動態(tài)更新能力確保了數(shù)據(jù)的時效性，增強了企業(yè)在市場競爭中的應(yīng)變能力。因此，本發(fā)明通過產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)脫敏、時序推演、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析和超參數(shù)優(yōu)化等步驟，解決了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)分析中數(shù)據(jù)安全性低、分析精度不足以及模型泛化能力差的問題，提高了產(chǎn)業(yè)分析的準(zhǔn)確性和決策效率。

8、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：獲取企業(yè)基礎(chǔ)信息和實時交通信息；

10、步驟s12：對企業(yè)基礎(chǔ)信息進行產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系篩選，并剔除空白數(shù)據(jù)，得到企業(yè)整合數(shù)據(jù)；對實時交通信息進行通勤時圈分析數(shù)據(jù)生成；

11、步驟s13：根據(jù)企業(yè)整合數(shù)據(jù)和通勤時圈分析數(shù)據(jù)進行ugc數(shù)據(jù)脫敏，并構(gòu)建在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集。

12、本發(fā)明通過獲取企業(yè)權(quán)威信息和實時交通信息，形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源。企業(yè)權(quán)威信息提供了企業(yè)的經(jīng)營狀況、產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系及上下游協(xié)作數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的真實性和完整性；實時交通信息則反映了交通流量、出行模式及區(qū)域通勤特征，為后續(xù)的區(qū)域性產(chǎn)業(yè)分析提供了時空動態(tài)信息。在數(shù)據(jù)層面，通過對企業(yè)權(quán)威信息進行產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系篩選，有效剔除了冗余和無效信息，減少了數(shù)據(jù)噪聲，同時保留了對產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系解析具有高價值的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。篩選過程采用產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系映射和數(shù)據(jù)篩查算法，通過識別企業(yè)之間的交易鏈條、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)及協(xié)作關(guān)系，確保企業(yè)權(quán)威整合數(shù)據(jù)具有較高的準(zhǔn)確性和關(guān)聯(lián)性。在實時交通信息的處理過程中，利用通勤時圈分析方法，將交通數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)與周邊區(qū)域的人流、物流等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。通過劃分通勤圈層，分析不同時間段的交通負(fù)荷及出行行為特征，生成通勤時圈分析數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)不僅反映了企業(yè)所在區(qū)域的交通通達性，還揭示了區(qū)域經(jīng)濟活動的動態(tài)變化，為后續(xù)的區(qū)域產(chǎn)業(yè)活力分析提供了時序性支持。在ugc數(shù)據(jù)脫敏環(huán)節(jié)，基于企業(yè)權(quán)威整合數(shù)據(jù)和通勤時圈分析數(shù)據(jù)進行用戶生成內(nèi)容（ugc）的隱私保護。通過應(yīng)用差分隱私、哈希加密和數(shù)據(jù)去標(biāo)識化等技術(shù)，有效規(guī)避了數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，同時保留了數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征和行為模式。脫敏后的數(shù)據(jù)集保留了企業(yè)位置分布、交通關(guān)聯(lián)特性及產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系等核心信息，同時滿足數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性要求。最終構(gòu)建的在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集實現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的融合與規(guī)范化處理，為后續(xù)的個性化分析、產(chǎn)業(yè)預(yù)測和優(yōu)化提供了可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

13、優(yōu)選的，步驟s1中所述的ugc數(shù)據(jù)脫敏包括：

14、根據(jù)企業(yè)整合數(shù)據(jù)進行企業(yè)用戶數(shù)據(jù)提??；

15、根據(jù)通勤時圈分析數(shù)據(jù)進行用戶軌跡信息數(shù)據(jù)提取；

16、將企業(yè)用戶數(shù)據(jù)生成和進行標(biāo)識符匿名化，其中匿名化密鑰范圍為128-256位，得到在線產(chǎn)業(yè)標(biāo)識符匿名化數(shù)據(jù)；

17、將用戶軌跡信息數(shù)據(jù)進行區(qū)域范圍泛化，得到在線地域泛化數(shù)據(jù)；

18、將企業(yè)用戶數(shù)據(jù)生成和用戶軌跡信息數(shù)據(jù)進行敏感字段哈希化，得到在線產(chǎn)業(yè)敏感字段數(shù)據(jù)；

19、將在線產(chǎn)業(yè)標(biāo)識符匿名化數(shù)據(jù)、在線地域泛化數(shù)據(jù)和在線產(chǎn)業(yè)敏感字段數(shù)據(jù)多源數(shù)據(jù)融合，并構(gòu)建融合數(shù)據(jù)集，得到在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集。

20、本發(fā)明通過企業(yè)權(quán)威整合數(shù)據(jù)和通勤時圈分析數(shù)據(jù)的雙向提取，形成企業(yè)用戶數(shù)據(jù)和用戶軌跡信息數(shù)據(jù)。企業(yè)用戶數(shù)據(jù)包含企業(yè)的基礎(chǔ)信息、經(jīng)營狀態(tài)和產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系，有助于描繪企業(yè)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)；用戶軌跡信息數(shù)據(jù)則基于交通出行特征，展現(xiàn)了用戶在特定區(qū)域內(nèi)的動態(tài)活動，反映了區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟活力和交通流量分布。在數(shù)據(jù)層面，通過標(biāo)識符匿名化技術(shù)對企業(yè)用戶數(shù)據(jù)進行保護，采用128-256位的匿名化密鑰確保數(shù)據(jù)在加密后的安全性，同時去除了數(shù)據(jù)中的直接身份標(biāo)識，降低了隱私泄露風(fēng)險。匿名化后的在線產(chǎn)業(yè)標(biāo)識符數(shù)據(jù)仍保留了企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)特性，使后續(xù)的產(chǎn)業(yè)鏈分析和商業(yè)關(guān)系挖掘得以繼續(xù)進行。在用戶軌跡信息數(shù)據(jù)處理中，通過區(qū)域范圍泛化技術(shù)對用戶位置數(shù)據(jù)進行模糊化處理，將精確的地理坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為區(qū)域級別的位置表示，形成在線地域泛化數(shù)據(jù)。該技術(shù)有效保護了用戶隱私，避免了精確位置的暴露，同時仍能支持基于宏觀區(qū)域的出行模式分析和交通行為研究。此外，對企業(yè)用戶數(shù)據(jù)和用戶軌跡信息數(shù)據(jù)中的敏感字段（如用戶身份信息、企業(yè)特定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等）進行哈?；幚?，形成在線產(chǎn)業(yè)敏感字段數(shù)據(jù)。哈?；ㄟ^不可逆的加密算法對敏感數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，確保即使在數(shù)據(jù)泄露的情況下，攻擊者也無法還原原始數(shù)據(jù)。最終，通過對在線產(chǎn)業(yè)標(biāo)識符匿名化數(shù)據(jù)、在線地域泛化數(shù)據(jù)和在線產(chǎn)業(yè)敏感字段數(shù)據(jù)的多源數(shù)據(jù)融合，形成統(tǒng)一的融合數(shù)據(jù)集，即在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集。多源數(shù)據(jù)融合采用特征對齊和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，解決了數(shù)據(jù)異構(gòu)性和格式不統(tǒng)一的問題，確保不同數(shù)據(jù)源的信息能夠在同一數(shù)據(jù)空間中進行關(guān)聯(lián)分析。融合數(shù)據(jù)集為后續(xù)的產(chǎn)業(yè)分析、趨勢預(yù)測和商業(yè)策略制定提供了完整且安全的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時在數(shù)據(jù)安全性、隱私保護和數(shù)據(jù)完整性之間實現(xiàn)了良好的平衡。

21、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

22、步驟s21：根據(jù)在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集進行文本語義解析數(shù)據(jù)生成；

23、步驟s22：根據(jù)在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集進行坐標(biāo)偏差糾正，當(dāng)gps坐標(biāo)偏差大于或等于50m時，進行poi空間校正，得到坐標(biāo)糾正數(shù)據(jù)；

24、步驟s23：將文本語義解析數(shù)據(jù)和坐標(biāo)糾正數(shù)據(jù)進行區(qū)域周環(huán)比交通時空特征提取，并進行時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)構(gòu)建；

25、步驟s24：基于時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)進行個性化模型構(gòu)建，得到在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型。

26、本發(fā)明通過基于在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集執(zhí)行文本語義解析、坐標(biāo)偏差糾正、區(qū)域交通時空特征提取和時序預(yù)測推演，逐步形成在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型。在數(shù)據(jù)層面，通過文本語義解析數(shù)據(jù)生成步驟，有效挖掘企業(yè)信息、用戶評價、產(chǎn)業(yè)政策等文本數(shù)據(jù)中的隱含關(guān)系。通過自然語言處理技術(shù)，對復(fù)雜的行業(yè)術(shù)語和語義結(jié)構(gòu)進行解析，提取實體關(guān)系、情感傾向和主題信息，形成具有產(chǎn)業(yè)屬性的文本語義解析數(shù)據(jù)。該過程確保了文本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換，便于后續(xù)的關(guān)聯(lián)分析和模型構(gòu)建。在坐標(biāo)偏差糾正階段，本發(fā)明針對gps坐標(biāo)數(shù)據(jù)中的誤差，采用空間校正技術(shù)，確保位置數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。當(dāng)gps坐標(biāo)偏差大于或等于50m時，通過poi（point?of?interest）空間校正方法，對比歷史定位數(shù)據(jù)、地圖基準(zhǔn)數(shù)據(jù)和交通節(jié)點信息，對偏移位置進行動態(tài)校正，生成高精度的坐標(biāo)糾正數(shù)據(jù)。該過程提升了空間數(shù)據(jù)的可靠性，有助于在后續(xù)的時空特征提取中準(zhǔn)確定位企業(yè)和用戶的地理位置。在區(qū)域周環(huán)比交通時空特征提取過程中，利用文本語義解析數(shù)據(jù)和坐標(biāo)糾正數(shù)據(jù)，進行空間位置關(guān)聯(lián)分析和時間序列特征提取。通過對區(qū)域內(nèi)不同時段的交通流量、出行需求和通勤模式進行環(huán)比分析，識別交通異常波動和通勤規(guī)律，生成全面的時空特征數(shù)據(jù)。結(jié)合時間序列建模方法，進一步構(gòu)建時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)，有效刻畫交通演變趨勢和產(chǎn)業(yè)活動變化，為后續(xù)的個性化分析提供動態(tài)的時序支持。最終，基于時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)構(gòu)建在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型。模型在充分利用空間、時間和文本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過多維特征嵌入和動態(tài)參數(shù)調(diào)整，形成個性化的產(chǎn)業(yè)分析視角。模型能夠針對特定企業(yè)或區(qū)域的產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢進行精準(zhǔn)推演，為企業(yè)提供定制化的決策支持。

27、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

28、步驟s21：根據(jù)在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集進行文本語義解析數(shù)據(jù)生成；

29、步驟s22：根據(jù)在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集進行坐標(biāo)偏差糾正，當(dāng)gps坐標(biāo)偏差大于或等于50m時，進行poi空間校正，得到坐標(biāo)糾正數(shù)據(jù)；

30、步驟s23：將文本語義解析數(shù)據(jù)和坐標(biāo)糾正數(shù)據(jù)進行區(qū)域周環(huán)比交通時空特征提取，并進行時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)構(gòu)建；

31、步驟s24：基于時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)進行個性化模型構(gòu)建，得到在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型。

32、本發(fā)明通過基于在線產(chǎn)業(yè)預(yù)處理數(shù)據(jù)集的文本語義解析、坐標(biāo)偏差糾正、交通時空特征提取和時序預(yù)測推演，逐步形成在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型。在數(shù)據(jù)層面，文本語義解析數(shù)據(jù)生成過程采用自然語言處理技術(shù)，對企業(yè)數(shù)據(jù)、用戶評價、行業(yè)資訊等文本信息進行深度解析，提取關(guān)鍵信息和產(chǎn)業(yè)相關(guān)的語義特征。通過分詞、實體識別、依存關(guān)系分析和情感分類等技術(shù)手段，生成具有上下文關(guān)系的文本語義解析數(shù)據(jù)。這一過程將非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化信息，為后續(xù)的時空特征提取和預(yù)測推演提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在坐標(biāo)偏差糾正環(huán)節(jié)，本發(fā)明針對gps數(shù)據(jù)的定位誤差問題，設(shè)置了50m的偏差閾值，并引入poi（point?of?interest）空間校正技術(shù)。通過對比企業(yè)地址、道路節(jié)點、交通樞紐等空間特征信息，對存在顯著偏移的坐標(biāo)進行修正，生成坐標(biāo)糾正數(shù)據(jù)。該過程提升了地理位置信息的準(zhǔn)確性，確?？臻g特征提取的可靠性。同時，坐標(biāo)校正數(shù)據(jù)的精度優(yōu)化為區(qū)域交通時空特征的分析提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在區(qū)域周環(huán)比交通時空特征提取過程中，文本語義解析數(shù)據(jù)和坐標(biāo)糾正數(shù)據(jù)被進一步融合。通過構(gòu)建時間序列模型，對特定區(qū)域在不同時段的交通流量、出行需求和企業(yè)通勤數(shù)據(jù)進行分析。環(huán)比分析方法用于識別區(qū)域交通變化的短期趨勢和周期性波動，提取時空特征中的異常模式和關(guān)鍵影響因素。此外，結(jié)合歷史交通數(shù)據(jù)和企業(yè)運營數(shù)據(jù)，建立時序預(yù)測推演模型，對未來的交通狀況和產(chǎn)業(yè)活動趨勢進行推測。推演數(shù)據(jù)不僅提供了企業(yè)發(fā)展趨勢的量化信息，還為城市交通規(guī)劃和區(qū)域產(chǎn)業(yè)政策提供了參考。最終，通過基于時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)構(gòu)建在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型。模型在多源數(shù)據(jù)特征的基礎(chǔ)上，利用自適應(yīng)參數(shù)優(yōu)化和多維特征融合技術(shù)，形成針對不同產(chǎn)業(yè)場景的個性化分析結(jié)果。該模型能夠根據(jù)不同區(qū)域和企業(yè)的實際情況，動態(tài)調(diào)整分析策略，實現(xiàn)精細(xì)化的產(chǎn)業(yè)趨勢預(yù)測和商業(yè)決策支持。

33、優(yōu)選的，步驟s2中所述的個性化模型構(gòu)建包括：

34、根據(jù)時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)進行個性化目標(biāo)指數(shù)設(shè)置，其中個性化目標(biāo)指數(shù)包括宏觀擁堵指數(shù)和客源分布指數(shù)；

35、根據(jù)時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)進行模型初始參數(shù)設(shè)置；

36、利用預(yù)設(shè)的時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)對宏觀擁堵指數(shù)進行區(qū)域-產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)分析，并用客源分布指數(shù)進行客源poi軌跡解析，得到模型初始構(gòu)建數(shù)據(jù)；

37、將模型初始構(gòu)建數(shù)據(jù)進行模型框架構(gòu)建，并進行損失函數(shù)賦予，得到在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型。

38、本發(fā)明通過時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)進行個性化目標(biāo)指數(shù)設(shè)置、初始參數(shù)設(shè)定、區(qū)域-產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)分析和模型構(gòu)建，形成在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型。在數(shù)據(jù)層面，首先基于時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)提取交通流量、出行規(guī)律、商圈活躍度等時間序列特征，設(shè)置宏觀擁堵指數(shù)和客源分布指數(shù)等個性化目標(biāo)指數(shù)。宏觀擁堵指數(shù)通過分析不同區(qū)域的交通擁堵狀況，量化區(qū)域交通壓力，反映城市交通網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載水平；客源分布指數(shù)則基于用戶出行軌跡和消費行為數(shù)據(jù)，刻畫目標(biāo)區(qū)域的客源流動特征，為商業(yè)選址、客群定位和市場需求預(yù)測提供數(shù)據(jù)支持。在模型初始參數(shù)設(shè)置階段，利用時序預(yù)測推演數(shù)據(jù)的趨勢特征，對模型參數(shù)進行動態(tài)賦值。具體包括學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)、卷積核大小等，確保模型初始狀態(tài)具有良好的收斂性和泛化能力。參數(shù)設(shè)置過程采用自適應(yīng)調(diào)整策略，根據(jù)目標(biāo)指數(shù)的波動情況優(yōu)化初始參數(shù)，從而增強模型對不同區(qū)域和行業(yè)場景的適應(yīng)性。區(qū)域-產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)分析通過時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)（st-gcn）進行實現(xiàn)。宏觀擁堵指數(shù)作為區(qū)域交通壓力的表征量，經(jīng)過圖卷積網(wǎng)絡(luò)的空間依賴建模，形成區(qū)域交通狀態(tài)的空間關(guān)聯(lián)圖?？驮捶植贾笖?shù)進一步用于poi軌跡解析，結(jié)合時間序列特征，追蹤用戶在特定區(qū)域的活動軌跡。通過跨區(qū)域的時空關(guān)聯(lián)分析，識別出產(chǎn)業(yè)活動的核心區(qū)域和產(chǎn)業(yè)鏈上下游的關(guān)聯(lián)關(guān)系，得到模型初始構(gòu)建數(shù)據(jù)。這種基于圖網(wǎng)絡(luò)的分析方式有效捕捉了空間結(jié)構(gòu)中的非線性關(guān)聯(lián)，同時減少了噪聲干擾，提升了區(qū)域產(chǎn)業(yè)關(guān)系識別的精度。在模型框架構(gòu)建環(huán)節(jié)，模型初始構(gòu)建數(shù)據(jù)被用于搭建包括特征提取層、圖卷積層和時序預(yù)測層的多層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。損失函數(shù)賦予過程中，結(jié)合客源分布指數(shù)和宏觀擁堵指數(shù)，采用加權(quán)損失函數(shù)，平衡不同目標(biāo)的優(yōu)化需求。此方法在兼顧區(qū)域交通壓力和市場需求分布的同時，優(yōu)化了模型的收斂速度和預(yù)測精度。

39、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

40、步驟s31：通過在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型輸出產(chǎn)業(yè)個性化結(jié)果；利用產(chǎn)業(yè)個性化結(jié)果進行企業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析，得到產(chǎn)業(yè)圖神經(jīng)分析數(shù)據(jù)；

41、步驟s32：利用產(chǎn)業(yè)圖神經(jīng)分析數(shù)據(jù)進行用戶留存率與任務(wù)完成度比值驗證，并確定產(chǎn)業(yè)模型優(yōu)化超參數(shù)；

42、步驟s33：基于產(chǎn)業(yè)模型優(yōu)化超參數(shù)對在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型進行模型超參數(shù)迭代，得到在線產(chǎn)業(yè)個性化分析模型。

43、本發(fā)明通過在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型輸出產(chǎn)業(yè)個性化結(jié)果，并在此基礎(chǔ)上進行企業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析、模型優(yōu)化超參數(shù)驗證及超參數(shù)迭代，從而構(gòu)建在線產(chǎn)業(yè)個性化分析模型。在數(shù)據(jù)層面，首先通過產(chǎn)業(yè)個性化結(jié)果提取企業(yè)的經(jīng)營特征、市場表現(xiàn)和用戶行為模式等多維度數(shù)據(jù)。該結(jié)果能夠反映區(qū)域內(nèi)企業(yè)的市場定位、競爭關(guān)系和潛在合作機會。通過將這些數(shù)據(jù)輸入至企業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析模塊，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（graph?neural?network,gnn）對企業(yè)間的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)、供應(yīng)鏈關(guān)系和行業(yè)競爭格局進行建模，形成產(chǎn)業(yè)圖神經(jīng)分析數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)有效捕捉了企業(yè)間的非線性關(guān)聯(lián)關(guān)系，彌補了傳統(tǒng)基于線性分析的不足。在用戶留存率與任務(wù)完成度比值驗證環(huán)節(jié)，通過對用戶行為數(shù)據(jù)的追蹤和分析，量化用戶的長期活躍度和任務(wù)完成情況。用戶留存率反映了企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的市場吸引力，而任務(wù)完成度比值則衡量了用戶在平臺上的交互深度和目標(biāo)達成情況。基于產(chǎn)業(yè)圖神經(jīng)分析數(shù)據(jù)，進一步分析企業(yè)在用戶轉(zhuǎn)化路徑中的表現(xiàn)，從數(shù)據(jù)層面識別影響用戶留存和任務(wù)完成的關(guān)鍵因素。通過多維特征的交叉驗證，確保優(yōu)化超參數(shù)的選擇具有更強的魯棒性和適應(yīng)性。在模型超參數(shù)迭代階段，利用驗證結(jié)果對模型的學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)、節(jié)點特征維度、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)等關(guān)鍵超參數(shù)進行動態(tài)調(diào)整。迭代過程中，采用貝葉斯優(yōu)化、網(wǎng)格搜索或自適應(yīng)梯度調(diào)整等方法，確保模型在不同場景下的最優(yōu)性能。通過不斷優(yōu)化模型的參數(shù)配置，提升模型對復(fù)雜產(chǎn)業(yè)關(guān)系的表征能力和預(yù)測精度。最終形成的在線產(chǎn)業(yè)個性化分析模型具備更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。該模型不僅能夠為企業(yè)提供個性化的市場洞察，還可在動態(tài)產(chǎn)業(yè)環(huán)境下進行實時優(yōu)化調(diào)整。其數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化方式有效規(guī)避了傳統(tǒng)模型依賴靜態(tài)參數(shù)設(shè)置的局限性，確保分析結(jié)果在不同場景下具有較高的適用性和決策參考價值。

44、優(yōu)選的，步驟s3中所述的企業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析包括：

45、利用產(chǎn)業(yè)個性化輸出結(jié)果進行多粒度結(jié)果渲染綜合數(shù)據(jù)生成，其中多粒度結(jié)果渲染綜合數(shù)據(jù)包括宏觀層渲染數(shù)據(jù)、中觀層渲染數(shù)據(jù)；

46、根據(jù)產(chǎn)業(yè)個性化輸出結(jié)果進行交通流量-企業(yè)密度提取，并進行區(qū)域柵格化渲染，柵格大小范圍為100m-1000m，得到宏觀層渲染數(shù)據(jù)；

47、根據(jù)產(chǎn)業(yè)個性化輸出結(jié)果進行集群耦合，得到企業(yè)集群耦合指數(shù)；利用企業(yè)集群耦合指數(shù)對產(chǎn)業(yè)個性化輸出結(jié)果進行耦合關(guān)聯(lián)，并進行路網(wǎng)渲染，得到中觀層渲染數(shù)據(jù)。

48、本發(fā)明通過利用產(chǎn)業(yè)個性化輸出結(jié)果進行多粒度結(jié)果渲染綜合數(shù)據(jù)生成，形成宏觀層渲染數(shù)據(jù)和中觀層渲染數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)層面，首先基于產(chǎn)業(yè)個性化輸出結(jié)果提取交通流量與企業(yè)密度特征。交通流量數(shù)據(jù)包括區(qū)域內(nèi)道路通行狀況、車輛行駛速度和出行量分布等信息，企業(yè)密度數(shù)據(jù)則基于企業(yè)的空間分布、行業(yè)類型和市場活動強度進行計算。通過將這些數(shù)據(jù)映射到空間坐標(biāo)系中，形成交通流量-企業(yè)密度特征矩陣，并采用區(qū)域柵格化渲染方法對數(shù)據(jù)進行空間可視化。柵格大小范圍設(shè)置在100m至1000m之間，以適配不同尺度下的分析需求。小尺度柵格用于精細(xì)化的城市交通管理與企業(yè)布局優(yōu)化，而大尺度柵格則適用于區(qū)域經(jīng)濟宏觀分析與產(chǎn)業(yè)政策評估。柵格化渲染不僅直觀展示了交通流量和企業(yè)分布的空間關(guān)系，還揭示了城市功能區(qū)的交通壓力和產(chǎn)業(yè)集聚程度，為交通規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)布局提供了決策依據(jù)。在中觀層渲染數(shù)據(jù)生成過程中，通過對企業(yè)集群進行集群耦合分析，計算企業(yè)集群耦合指數(shù)。該指數(shù)通過衡量企業(yè)間的空間鄰近性、行業(yè)關(guān)聯(lián)性和協(xié)同合作程度，量化企業(yè)集群的內(nèi)在聯(lián)系強度。數(shù)據(jù)層面上，集群耦合指數(shù)的計算采用多維特征融合，包括企業(yè)地理位置、產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系、供需匹配程度等。進一步利用企業(yè)集群耦合指數(shù)對產(chǎn)業(yè)個性化輸出結(jié)果進行耦合關(guān)聯(lián)分析，構(gòu)建企業(yè)集群關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上，通過路網(wǎng)渲染技術(shù)，對企業(yè)集群之間的空間連接和交通網(wǎng)絡(luò)進行可視化。路網(wǎng)渲染不僅體現(xiàn)了企業(yè)之間的實際通勤和物流路徑，還揭示了產(chǎn)業(yè)集群對交通基礎(chǔ)設(shè)施的依賴程度，為優(yōu)化交通網(wǎng)絡(luò)和促進產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展提供了數(shù)據(jù)支持。最終生成的宏觀層和中觀層渲染數(shù)據(jù)具備多粒度的空間表達能力。在宏觀層面，政府和規(guī)劃機構(gòu)可直觀了解區(qū)域內(nèi)的交通壓力、企業(yè)分布和經(jīng)濟活動強度，輔助制定區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展策略。在中觀層面，企業(yè)和投資者可識別潛在的產(chǎn)業(yè)合作機會，評估企業(yè)集群的競爭優(yōu)勢和協(xié)同效應(yīng)，優(yōu)化資源配置和經(jīng)營策略。

49、優(yōu)選的，步驟s32包括以下步驟：

50、步驟s321：利用產(chǎn)業(yè)圖神經(jīng)分析數(shù)據(jù)進行用戶留存率分析，得到企業(yè)用戶留存率數(shù)據(jù)；

51、步驟s322：根據(jù)企業(yè)用戶留存率數(shù)據(jù)進行企業(yè)供應(yīng)鏈依賴檢測，得到企業(yè)用戶-供應(yīng)鏈分析數(shù)據(jù)；

52、步驟s323：將企業(yè)用戶-供應(yīng)鏈分析數(shù)據(jù)進行完成度分析，并進行比值驗證，得到企業(yè)用戶-供應(yīng)鏈-完成度數(shù)據(jù)；

53、步驟s324：基于在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型對企業(yè)用戶-供應(yīng)鏈-完成度數(shù)據(jù)進行超參數(shù)生成，得到產(chǎn)業(yè)模型優(yōu)化超參數(shù)。

54、本發(fā)明通過基于產(chǎn)業(yè)圖神經(jīng)分析數(shù)據(jù)進行用戶留存率分析、供應(yīng)鏈依賴檢測、完成度分析和超參數(shù)生成，形成產(chǎn)業(yè)模型優(yōu)化超參數(shù)。在數(shù)據(jù)層面，首先利用產(chǎn)業(yè)圖神經(jīng)分析數(shù)據(jù)對用戶留存率進行分析，提取企業(yè)用戶的活躍行為、消費頻率、交易記錄等關(guān)鍵特征。通過計算用戶在特定時間周期內(nèi)的持續(xù)活躍率和復(fù)購率，生成企業(yè)用戶留存率數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)有效反映了企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的市場認(rèn)可度和用戶忠誠度，為企業(yè)評估用戶粘性和市場競爭力提供了可靠的量化依據(jù)。在企業(yè)供應(yīng)鏈依賴檢測階段，利用企業(yè)用戶留存率數(shù)據(jù)對企業(yè)在供應(yīng)鏈中的地位和依賴關(guān)系進行分析。數(shù)據(jù)層面上，供應(yīng)鏈依賴檢測基于多維數(shù)據(jù)特征，包括企業(yè)的原材料采購量、訂單履約率、物流時間以及上下游企業(yè)的交易強度等。通過關(guān)聯(lián)分析方法，量化企業(yè)對特定供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的依賴程度，并識別存在的供應(yīng)鏈脆弱性。企業(yè)用戶-供應(yīng)鏈分析數(shù)據(jù)的生成不僅揭示了企業(yè)在供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的角色，還為供應(yīng)鏈優(yōu)化和風(fēng)險預(yù)警提供了數(shù)據(jù)支持。在完成度分析和比值驗證階段，將企業(yè)用戶-供應(yīng)鏈分析數(shù)據(jù)進一步用于衡量企業(yè)在供應(yīng)鏈協(xié)作中的任務(wù)完成度。通過分析企業(yè)的訂單執(zhí)行率、交付及時率和生產(chǎn)計劃達成率等指標(biāo)，形成企業(yè)用戶-供應(yīng)鏈-完成度數(shù)據(jù)。比值驗證過程則通過計算用戶留存率與任務(wù)完成度的比值，檢測企業(yè)在市場需求響應(yīng)和供應(yīng)鏈協(xié)同中的表現(xiàn)。若比值異常波動，表明企業(yè)在供應(yīng)鏈管理或客戶關(guān)系維護方面存在問題。該過程為企業(yè)提供了直觀的績效評估數(shù)據(jù)，便于及時調(diào)整經(jīng)營策略。在超參數(shù)生成階段，基于在線產(chǎn)業(yè)個性化初步分析模型對企業(yè)用戶-供應(yīng)鏈-完成度數(shù)據(jù)進行建模。通過多輪參數(shù)優(yōu)化和自適應(yīng)學(xué)習(xí)，生成產(chǎn)業(yè)模型優(yōu)化超參數(shù)。這些超參數(shù)包括學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)等，能夠動態(tài)調(diào)整模型的訓(xùn)練策略和預(yù)測精度。通過超參數(shù)生成過程，模型的適應(yīng)性和泛化能力得到顯著提升，使其在不同產(chǎn)業(yè)場景下均能保持較高的分析準(zhǔn)確性。

55、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

56、步驟s41：根據(jù)在線產(chǎn)業(yè)個性化分析模型進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提??；

57、步驟s42：利用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建分析知識圖譜，并進行產(chǎn)業(yè)置信度參數(shù)設(shè)置，得到產(chǎn)業(yè)分析綜合數(shù)據(jù)；

58、步驟s43：將產(chǎn)業(yè)分析綜合數(shù)據(jù)上傳至云平臺進行存儲。

59、本發(fā)明通過基于在線產(chǎn)業(yè)個性化分析模型進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取、分析知識圖譜構(gòu)建和產(chǎn)業(yè)置信度參數(shù)設(shè)置，最終形成產(chǎn)業(yè)分析綜合數(shù)據(jù)并上傳至云平臺存儲。在數(shù)據(jù)層面，首先通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取過程，將模型輸出的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換和整理，形成便于分析的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式。提取的數(shù)據(jù)包括企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系數(shù)據(jù)和市場動態(tài)數(shù)據(jù)等多維度信息。通過特征映射、實體關(guān)系抽取和異常檢測等技術(shù)手段，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的生成不僅為后續(xù)分析提供了高質(zhì)量的輸入，還有效解決了傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中信息冗余和噪聲過多的問題。在知識圖譜構(gòu)建階段，利用提取的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成企業(yè)實體、產(chǎn)業(yè)鏈節(jié)點、市場趨勢節(jié)點等多類型節(jié)點，并基于圖關(guān)系建模構(gòu)建產(chǎn)業(yè)分析知識圖譜。數(shù)據(jù)層面上，通過關(guān)系推理和多跳路徑分析，識別企業(yè)之間的合作關(guān)系、供應(yīng)鏈依賴關(guān)系以及市場競爭格局。進一步利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（gnn）進行特征嵌入和節(jié)點分類，實現(xiàn)對產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系的動態(tài)追蹤。知識圖譜的構(gòu)建不僅提供了企業(yè)與產(chǎn)業(yè)環(huán)境的直觀視圖，還為復(fù)雜產(chǎn)業(yè)問題的因果分析和趨勢預(yù)測提供了數(shù)據(jù)支持。在產(chǎn)業(yè)置信度參數(shù)設(shè)置過程中，通過對知識圖譜中的節(jié)點和邊進行置信度計算，衡量數(shù)據(jù)的可信度和模型輸出結(jié)果的可靠性。數(shù)據(jù)層面上，置信度參數(shù)的計算綜合考慮數(shù)據(jù)源的權(quán)威性、數(shù)據(jù)更新頻率和歷史驗證結(jié)果等因素。采用貝葉斯推斷、置信區(qū)間估計等方法，對產(chǎn)業(yè)分析結(jié)果進行不確定性量化。置信度參數(shù)的設(shè)置確保了產(chǎn)業(yè)分析綜合數(shù)據(jù)在決策支持中的可靠性，有效降低了數(shù)據(jù)噪聲和誤判的風(fēng)險。最終生成的產(chǎn)業(yè)分析綜合數(shù)據(jù)被上傳至云平臺進行存儲。云平臺具備分布式存儲架構(gòu)和高效的檢索機制，能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和可用性。在數(shù)據(jù)層面，存儲過程包括數(shù)據(jù)去重、分區(qū)存儲和多副本備份等環(huán)節(jié)，進一步提升了數(shù)據(jù)存儲的效率和可靠性。同時，通過云平臺的計算資源，用戶可進行實時查詢、動態(tài)分析和多維度挖掘，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)分析結(jié)果的廣泛應(yīng)用。

60、優(yōu)選的，步驟s42包括以下步驟：

61、步驟s421：利用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建分析知識圖譜；

62、步驟s422：基于分析知識圖譜進行產(chǎn)業(yè)置信度參數(shù)設(shè)置；

63、步驟s423：利用產(chǎn)業(yè)置信度參數(shù)對分析知識圖譜進行熱力圖確認(rèn)，并進行熱力圖綜合分析，得到產(chǎn)業(yè)分析綜合數(shù)據(jù)。

64、本發(fā)明通過基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建分析知識圖譜、進行產(chǎn)業(yè)置信度參數(shù)設(shè)置和熱力圖確認(rèn)，最終形成產(chǎn)業(yè)分析綜合數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)層面，首先，利用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建分析知識圖譜，將不同來源和類型的企業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)、市場行為等信息通過實體關(guān)系圖進行聯(lián)結(jié)。這一過程涉及對企業(yè)間的合作關(guān)系、上下游供應(yīng)鏈關(guān)系、市場趨勢和競爭格局的建模。通過圖算法和自然語言處理技術(shù)，進一步將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為可分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使得產(chǎn)業(yè)鏈中的各類節(jié)點和邊在圖譜中得到明確標(biāo)注，從而為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策支持奠定了基礎(chǔ)。該知識圖譜不僅直觀展示了產(chǎn)業(yè)鏈中各個環(huán)節(jié)的相互關(guān)系，還能為復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)問題提供深入的多維度解析。接下來，基于構(gòu)建的知識圖譜進行產(chǎn)業(yè)置信度參數(shù)設(shè)置。置信度參數(shù)設(shè)置在數(shù)據(jù)層面上涉及對產(chǎn)業(yè)圖譜中每個節(jié)點和邊進行可信度評估。通過對數(shù)據(jù)源的權(quán)重、歷史驗證、數(shù)據(jù)來源的準(zhǔn)確性等因素進行加權(quán)計算，生成每個節(jié)點的置信度值。數(shù)據(jù)層面，置信度的計算利用了貝葉斯推斷、加權(quán)平均等方法，從而確保了數(shù)據(jù)的可靠性和模型輸出結(jié)果的精度。產(chǎn)業(yè)置信度參數(shù)的設(shè)置不僅為后續(xù)分析提供了數(shù)據(jù)的可靠性評估，還能有效地減少模型推理過程中的誤差，提升預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。在熱力圖確認(rèn)階段，利用產(chǎn)業(yè)置信度參數(shù)對分析知識圖譜進行熱力圖生成。熱力圖通過空間分布分析，將產(chǎn)業(yè)鏈中不同區(qū)域、企業(yè)和市場表現(xiàn)的關(guān)鍵特征可視化，使得產(chǎn)業(yè)行為和趨勢的變化更加直觀。通過熱力圖綜合分析，可以識別出產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)鍵節(jié)點、瓶頸區(qū)域和潛在風(fēng)險點。數(shù)據(jù)層面，熱力圖的生成依賴于對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的聚類分析、數(shù)值化處理以及熱力映射算法的應(yīng)用，從而將復(fù)雜的數(shù)據(jù)通過顏色的漸變表示出來，幫助決策者快速識別高風(fēng)險區(qū)域和優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域。最終，得到的產(chǎn)業(yè)分析綜合數(shù)據(jù)為產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化、調(diào)整和預(yù)測提供了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持。