本技术提供一种基于多层次分析的数据资产评估方法及系统,涉及数据处理技术领域,所述方法包括:设定遗传算法的初始种群,每个个体代表一种数据处理参数组合,其中,数据处理参数组合为数据应用得分中的权重系数的组合;根据数据应用得分计算个体的适应度;根据个体的适应度,选择对应的个体进入下一代;对选中的个体进行交叉和变异操作,以生成新的个体,重复进行选择、交叉和变异操作,直到满足终止条件,以得到对应的优化后的参数;根据质量分析得分和最终的数据应用得分,计算区域指数。本发明可以提高处理准确性。
背景技术
在停车数据资产处理的实践中,传统方法有的存在一些局限性,这些局限性影响了数据资产价值的准确处理与高效利用。
具体来说,一些传统方法有的主要侧重于数据质量的处理,如数据的完整性、准确性和一致性,却忽视了数据在实际应用中的效果与潜力。例如,高质量的数据在处理停车位分配等方面具有较大的价值,但这一点在传统处理体系中有的并未得到充分体现。
此外,传统方法有的还未能全面考虑数据的多维度特性,包括数据的使用频率、覆盖范围和实时性等关键因素。这些因素对于处理数据在快速响应市场变化、支持实时决策等方面的能力至关重要。因此,即使某些数据在质量上略有瑕疵,但如果其具备高频率更新、广泛覆盖和实时反馈等特点,依然能够为带来商业价值。然而,传统处理方法在这一方面的缺失,导致了许多有价值的数据资源被低估或忽视。
实现思路