基于多元线性回归的银行网点选址方法及装置与流程

技术特征：
1.一种基于多元线性回归的银行网点选址方法，其特征在于，包括：采集多个影响因素的数据信息；对采集的数据信息进行分析，确定各个影响因素对银行网点选址的影响因子；根据各个影响因素的数据信息及对应的影响因子，构建多元线性回归模型；基于所述多元线性回归模型，确定银行网点的选址信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多元线性回归模型，确定银行网点的选址信息，包括：获取发生变化的影响因素；根据发生变化的影响因素，对所述多元线性回归模型进行参数调整；根据参数调整后的多元线性回归模型，确定银行网点的选址信息。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述多元线性回归模型，确定银行网点的选址信息之后，所述方法还包括：根据各个影响因素的数据信息，确定银行网点的基础设施资源配置信息。4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述多元线性回归模型为：y＝β0 β1x1 β2x2 β3x3 ... β
n
x
n
；其中，y表示银行网点的业务效率；β0,β1,β2,β3,...,β
n
表示影响因素；x1,x2,x3,...,x
n
表示影响因子。5.一种基于多元线性回归的银行网点选址装置，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集多个影响因素的数据信息；数据分析模块，用于对采集的数据信息进行分析，确定各个影响因素对银行网点选址的影响因子；模型构建模块，用于根据各个影响因素的数据信息及对应的影响因子，构建多元线性回归模型；网点选址模块，用于基于所述多元线性回归模型，确定银行网点的选址信息。6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述网点选址模块具体包括：影响因素监测单元，用于获取发生变化的影响因素；模型调整单元，用于根据发生变化的影响因素，对所述多元线性回归模型进行参数调整；网点选址单元，用于根据参数调整后的多元线性回归模型，确定银行网点的选址信息。7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：网点资源配置模块，用于根据各个影响因素的数据信息，确定银行网点的基础设施资源配置信息。8.如权利要求5至7任一项所述的装置，其特征在于，所述多元线性回归模型为：y＝β0 β1x1 β2x2 β3x3 ... β
n
x
n
；其中，y表示银行网点的业务效率；β0,β1,β2,β3,...,β
n
表示影响因素；x1,x2,x3,...,x
n
表示影响因子。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述基于多元线性回归的银行网点选址方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4任一项所述基于多元线性回归的银行网点选址方法的计算机程序。

技术总结
本发明公开了一种基于多元线性回归的银行网点选址方法及装置，涉及大数据技术领域，该方法包括：采集多个影响因素的数据信息；对采集的数据信息进行分析，确定各个影响因素对银行网点选址的影响因子；根据各个影响因素的数据信息及对应的影响因子，构建多元线性回归模型；基于多元线性回归模型，确定银行网点的选址信息。本发明根据影响银行网点选址的多个因素，构建多元线性回归模型，进而根据构建的多元线性回归模型，评估备选网点的优劣，为银行网点的科学选址提供理论依据。行网点的科学选址提供理论依据。行网点的科学选址提供理论依据。


技术研发人员：康占春
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：2021.08.24
技术公布日：2021/11/5