一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法及系统与流程

1.本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法及系统。


背景技术：

2.产业数字化是数字生产力与经济发展新动能的重要来源。某一区域的产业发展离不开对其产业的数字化分析，推动数字化的产业互补，有利于该区域的全方位发展，促进区域经济的高速发展。
3.然而现有技术中存在大多对某一产业内部进行数字化分析，无法实现各产业链条之间的优势互补，造成长板与短板之间的巨大参差，使得区域经济难以协调发展的技术问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法及系统，用以解决现有技术中的大多对某一产业内部进行数字化分析，无法实现各产业链条之间的优势互补，造成长板与短板之间的巨大参差，使得区域经济难以协调发展的技术问题。
5.鉴于上述问题，本发明提供了一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法及系统。
6.第一方面，本发明提供了一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法，所述方法通过一种基于区域协同的数据经济产业智能分析系统实现，其中，所述方法包括：基于大数据，采集获得目标区域的经济产业发展态势；对所述经济产业发展态势进行纵向的数据拆分，获得所述目标区域的三阶发展产业；对所述经济产业发展态势进行横向的数据解分，获得所述目标区域的五项产业发展特征；基于所述五项产业发展特征，分别对所述三阶发展产业中的各阶发展产业进行特征类比融合，获得各阶产业发展特征集合；基于所述各阶产业发展特征集合，搭建所述目标区域的经济产业数字化分析平台；基于所述经济产业数字化分析平台，对所述各阶产业发展特征集合进行错位的协同关联分析，获得第一分析结果，对所述目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。
7.另一方面，本发明还提供了一种基于区域协同的数据经济产业智能分析系统，用于执行如第一方面所述的一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法，其中，所述系统包括：第一采集单元，所述第一采集单元用于基于大数据，采集获得目标区域的经济产业发展态势；第一拆分单元，所述第一拆分单元用于对所述经济产业发展态势进行纵向的数据拆分，获得所述目标区域的三阶发展产业；第一解分单元，所述第一解分单元用于对所述经济产业发展态势进行横向的数据解分，获得所述目标区域的五项产业发展特征；第一融合单元，所述第一融合单元用于基于所述五项产业发展特征，分别对所述三阶发展产业中的各阶发展产业进行特征类比融合，获得各阶产业发展特征集合；第一搭建单元，所述第一搭建单元用于基于所述各阶产业发展特征集合，搭建所述目标区域的经济产业数字化分析
平台；第一分析单元，所述第一分析单元用于基于所述经济产业数字化分析平台，对所述各阶产业发展特征集合进行错位的协同关联分析，获得第一分析结果，对所述目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。
8.第三方面，本发明还提供了一种基于区域协同的数据经济产业智能分析系统，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，其中，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
9.第四方面，一种电子设备，其中，包括处理器和存储器；
10.该存储器，用于存储；
11.该处理器，用于通过调用，执行上述第一方面中任一项所述的方法。
12.第五方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
13.本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
14.通过采集获得目标区域的经济产业发展态势；对其进行纵向的数据拆分，获得三阶发展产业；对其进行横向的数据解分，获得五项产业发展特征；基于五项产业发展特征，分别对三阶发展产业中的各阶发展产业进行特征类比融合，获得各阶产业发展特征集合，基于此搭建经济产业数字化分析平台，对各阶产业发展特征集合进行错位的协同关联分析，对目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。通过对某一区域的各个产业链条之间进行错位的协同关联分析，达到了缩短该区域产业发展的长板与短板之间的参差，实现区域经济的协调发展，进而推动区域产业数字化转型的技术效果。
15.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
17.图1为本发明一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法的流程示意图；
18.图2为本发明一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法中分别对所述三阶发展产业中的各阶发展产业进行特征类比融合的流程示意图；
19.图3为本发明一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法中搭建所述目标区域的经济产业数字化分析平台的流程示意图；
20.图4为本发明一种基于区域协同的数据经济产业智能分析系统的结构示意图；
21.图5为本发明示例性电子设备的结构示意图。
22.附图标记说明：
23.第一采集单元11，第一拆分单元12，第一解分单元13，第一融合单元14，第一搭建单元15，第一分析单元16，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。
具体实施方式
24.本发明通过提供一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法及系统，解决了现有技术中大多对某一产业内部进行数字化分析，无法实现各产业链条之间的优势互补，造成长板与短板之间的巨大参差，使得区域经济难以协调发展的技术问题。通过对某一区域的各个产业链条之间进行错位的协同关联分析，达到了缩短该区域产业发展的长板与短板之间的参差，实现区域经济的协调发展，进而推动区域产业数字化转型的技术效果。
25.本发明技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
26.下面，将参考附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部。
27.本发明提供了一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法，所述方法应用于一种基于区域协同的数据经济产业智能分析系统，其中，所述方法包括：基于大数据，采集获得目标区域的经济产业发展态势；对所述经济产业发展态势进行纵向的数据拆分，获得所述目标区域的三阶发展产业；对所述经济产业发展态势进行横向的数据解分，获得所述目标区域的五项产业发展特征；基于所述五项产业发展特征，分别对所述三阶发展产业中的各阶发展产业进行特征类比融合，获得各阶产业发展特征集合；基于所述各阶产业发展特征集合，搭建所述目标区域的经济产业数字化分析平台；基于所述经济产业数字化分析平台，对所述各阶产业发展特征集合进行错位的协同关联分析，获得第一分析结果，对所述目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。
28.在介绍了本发明基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本发明的各种非限制性的实施方式。
29.实施例一
30.请参阅附图1，本发明提供了一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法，其中，所述方法应用于一种基于区域协同的数据经济产业智能分析系统，所述方法具体包括如下步骤：
31.步骤s100：基于大数据，采集获得目标区域的经济产业发展态势；
32.具体而言，产业数字化是数字生产力与经济发展新动能的重要来源。某一区域的产业发展离不开对其产业的数字化分析，推动数字化的产业互补，有利于该区域的全方位发展，促进区域经济的高速发展。然而现有的大多对某一产业内部进行数字化分析，无法实现各产业链条之间的优势互补，造成长板与短板之间的巨大参差，使得区域经济难以协调发展。
33.为了解决此类问题，本技术提出了一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法，通过对某一区域的各个产业链条之间进行错位的协同关联分析，使得缩短该区域产业发展的长板与短板之间的参差，实现区域经济的协调发展。具体的，所述目标区域即为需要进行经济产业的智能分析的区域，常见的包括某一省级、某一市级、某一乡镇级等，在此以某一乡镇级为例进行说明，所述经济产业发展态势包括该乡镇级的所有在发展产业的经营
状况。
34.步骤s200：对所述经济产业发展态势进行纵向的数据拆分，获得所述目标区域的三阶发展产业；
35.步骤s300：对所述经济产业发展态势进行横向的数据解分，获得所述目标区域的五项产业发展特征；
36.具体而言，在获得所述经济产业发展态势之后，需要对其进行不同维度的数据拆分，具体的，可将所述经济产业发展态势进行纵向的数据拆分，获得所述目标区域的三阶发展产业，其中，纵向的数据拆分即为针对不同在发展产业的性质对其进行划分，所述三阶发展产业大的可分为农业、工业以及服务业等；同时，还可将所述经济产业发展态势进行横向的数据解分，其中，横向的数据解分即为针对各个在发展行业的不同发展特征对其进行划分，所述五项产业发展特征包括发展现状、发展基数、发展潜力等特征。根据所述三阶发展产业和所述五项发展产业，便于对该区域的产业发展进行协调的智能分析。
37.步骤s400：基于所述五项产业发展特征，分别对所述三阶发展产业中的各阶发展产业进行特征类比融合，获得各阶产业发展特征集合；
38.进一步的，如图2所示，步骤s400包括：
39.步骤s410：根据所述三阶发展产业，获得所述目标区域的第一发展产业、第二发展产业和第三发展产业；
40.步骤s420：根据所述五项产业发展特征，获得所述目标区域的产业发展的第一发展特征、第二发展特征、第三发展特征、第四发展特征和第五发展特征；
41.步骤s430：基于所述五项产业发展特征，对所述第一发展产业进行特征类比融合，获得第一产业发展特征集合；
42.步骤s440：基于所述五项产业发展特征，对所述第二发展产业进行特征类比融合，获得第二产业发展特征集合；
43.步骤s450：基于所述五项产业发展特征，对所述第三发展产业进行特征类比融合，获得第三产业发展特征集合。
44.具体而言，所述三阶发展产业包括第一发展产业、第二发展产业和第三发展产业，其中，所述第一发展产业指代为农业，所述第二发展产业指代为工业，所述第三发展产业指代为服务业，同时，所述五项产业发展特征包括第一发展特征、第二发展特征、第三发展特征、第四发展特征和第五发展特征，其中，所述第一发展特征可类比为产业位势特征，表征了产业发展的基本态势，所述第二发展特征可类比为融合度特征，表征了产业发展与该区域的融合适配度，适配度越高，发展越顺利，所述第三发展特征可类比为集聚度特征，表征了经营该产业的所有企业的聚集性，当分布较为集中时，竞争越大，所述第四发展特征可类比为发展潜力特征，表征了产业发展的潜力，与当时政策导向性呈一定关联，所述第五发展特征可类比为完整度特征，表征了产业发展链条是否完整。
45.进而，根据产业位势特征、融合度特征、集聚度特征、发展潜力特征以及完整度特征，对该区域的农业进行类比融合，可获得农业在上述五方面的发展现状，即为所述第一产业发展特征集合；以此类推，获得工业在上述五方面的发展现状，即为所述第二产业发展特征集合，获得服务业在上述五方面的发展现状，即为所述第三产业发展特征集合，进而所述各阶产业发展特征集合即为所述上述产业发展的特征集合，可基于此对该区域的经济产业
进行数字化分析。
46.步骤s500：基于所述各阶产业发展特征集合，搭建所述目标区域的经济产业数字化分析平台；
47.进一步的，如图3所示，步骤s500包括：
48.步骤s510：对所述第一产业发展特征集合进行数据转换，获得所述第一发展产业的第一发展态势雷达图；
49.步骤s520：对所述第二产业发展特征集合进行数据转换，获得所述第二发展产业的第二发展态势雷达图；
50.步骤s530：对所述第三产业发展特征结合进行数据转换，获得所述第三发展产业的第三发展态势雷达图；
51.步骤540：基于所述第一发展态势雷达图和所述第三发展态势雷达图，创建第一协同关联分析模型；
52.步骤s550：基于所述第二发展态势雷达图和所述第三发展态势雷达图，创建第二协同关联分析模型；
53.步骤s560：根据所述第一协同关联分析模型和所述第二协同关联分析模型，搭建所述经济产业数字化分析平台。
54.具体而言，在对该区域的经济产业进行数字化分析时，具体的，可对所述第一产业发展特征集合进行数据转换，获得所述第一发展产业的第一发展态势雷达图，换言之，即对农业在上述五方面的发展现状进行数据转换，即将数据转换为可视化的雷达图，便于进行产业的数字化分析，其中，所述第一发展态势雷达图表征了农业的发展态势，具体的，所述第一发展态势雷达图包含五个轮廓端点，它们分别代表了产业位势特征、融合度特征、集聚度特征、发展潜力特征以及完整度特征这五个发展特征，进而将农业发展现状表示在编辑好的雷达图上，形成所述第一发展态势雷达图。
55.同理，将工业发展现状表示在编辑好的雷达图上，形成所述第二发展态势雷达图，将服务业发展现状表示在编辑好的雷达图上，形成所述第三发展态势雷达图。在构建好雷达图之后，需要基于此进行关联分析，一般的，由于农业和工业的发展较为单一，而服务业的发展较为广泛，均有涉猎到农业和工业，因此，可分别对农业和服务业、工业和服务业进行协同关联分析。
56.具体的，可基于所述第一发展态势雷达图和所述第三发展态势雷达图，创建第一协同关联分析模型，所述第一协同关联分析模型可对农业发展特征和服务业发展特征之间进行协同关联分析。示例性的，当该区域的气候温度适宜种植咖啡豆，而该区域多种植茶叶，同时，由于该区域交通不便，使得种植好的茶叶无法进行及时售卖，说明该区域的农业发展存在发展融合度的局限性、发展潜力的局限性以及发展完整度的局限性，相反，如果将茶叶种植更换为咖啡豆种植，不仅可以种植出品种优良的咖啡豆，同时，还可在该区域大力发展咖啡文化，使得对应的服务业大力发展，促进当地经济协同发展。
57.同理，基于所述第二发展态势雷达图和所述第三发展态势雷达图，创建第二协同关联分析模型，所述第二协同关联分析模型可对工业发展特征和服务业发展特征之间进行协同关联分析。进而，可根据所述第一协同关联分析模型和所述第二协同关联分析模型，搭建所述经济产业数字化分析平台，实现对该区域的经济产业进行数字化分析。
58.步骤s600：基于所述经济产业数字化分析平台，对所述各阶产业发展特征集合进行错位的协同关联分析，获得第一分析结果，对所述目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。
59.进一步的，步骤s600包括步骤s610：
60.步骤s611：基于所述第一发展特征，获得所述第一发展态势雷达图中对应的数值a1和所述第三发展态势雷达图中对应的数值c1；
61.步骤s612：将所述数值a1和所述数值c1输入所述第一协同关联分析模型进行评估，获得第一关联度值；
62.步骤s613：基于所述第二发展特征，获得所述第一发展态势雷达图中对应的数值a2和所述第三发展态势雷达图中对应的数值c2；
63.步骤s614：将所述数值a2和所述数值c2输入所述第一协同关联分析模型进行评估，获得第二关联度值；
64.步骤s615：以此类推，获得所述第三发展特征对应的第三关联度值、所述第四发展特征对应的第四关联度值以及所述第五发展特征对应的第五关联度值。
65.进一步的，步骤s600还包括步骤s620：
66.步骤s621：基于所述第一发展特征，获得所述第二发展态势雷达图中对应的数值b1和所述第三发展态势雷达图中对应的数值c1；
67.步骤s622：将所述数值b1和所述数值c1输入所述第二协同关联分析模型进行评估，获得第六关联度值；
68.步骤s623：基于所述第二发展特征，获得所述第二发展态势雷达图中对应的数值b2和所述第三发展态势雷达图中对应的数值c2；
69.步骤s624：将所述数值b2和所述数值c2输入所述第二协同关联分析模型进行评估，获得第七关联度值；
70.步骤s625：以此类推，获得所述第三发展特征对应的第八关联度值、所述第四发展特征对应的第九关联度值以及所述第五发展特征对应的第十关联度值。
71.具体而言，在搭建好所述经济产业数字化分析平台之后，可对所述各阶产业发展特征集合进行错位的协同关联分析，所述第一分析结果即为协同关联的分析结果，最终根据分析结果，对目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。
72.具体的，基于所述第一发展特征，获得所述第一发展态势雷达图中对应的数值a1和所述第三发展态势雷达图中对应的数值c1，其中，所述数值a1指代了农业发展态势图中的农业发展位势特征值，所述数值c1指代了服务业发展态势图中的服务业发展位势特征值，进而将所述数值a1和所述数值c1输入所述第一协同关联分析模型进行评估，因所述第一协同关联分析模型可对农业发展特征和服务业发展特征之间进行协同关联分析，因此，通过对所述数值a1和所述数值c1进行协同关联分析，可获得两者之间的关联度大小，即所述第一关联度值。示例性的，如果农业发展态势图中的农业发展位势特征值较大，即农业发展较为广泛较为成熟，同时，服务业发展态势图中的服务业发展位势特征值同样较大，说明了该区域的服务业发展较为成熟，且服务业发展中的与农业相关的服务行业占据较大规模，由此衍生的农家乐等服务行业的繁荣发展，进而，所述第一关联度值即表征了该区域的农业发展和服务业发展的产业位势之间关联度较大。
73.同理，所述数值a2指代了农业发展态势图中的农业发展融合度特征值，所述数值c2指代了服务业发展态势图中的服务业发展融合度特征值，所述第二关联度表征了该区域的农业发展和服务业发展的发展融合度的关联度值。以此类推，所述第三关联度值表征了该区域的农业发展和服务业发展的发展集聚度的关联度值；所述第四关联度值表征了该区域的农业发展和服务业发展的发展潜力的关联度值，所述第五关联度值表征了该区域的农业发展和服务业发展的发展完整度的关联度值。
74.在对农业和服务业进行关联度分析之后，还可以同样方法对工业和服务业进行协同关联分析。具体的，基于所述第一发展特征，获得所述第二发展态势雷达图中对应的数值b1和所述第三发展态势雷达图中对应的数值c1，其中，所述数值b1指代了工业发展态势图中的工业发展位势特征值，所述数值c1指代了服务业发展态势图中的服务业发展位势特征值，进而将所述数值b1和所述数值c1输入所述第二协同关联分析模型进行评估，因为所述第二协同关联分析模型可对工业发展特征和服务业发展特征之间进行协同关联分析，因此，所述第六关联度值表征了该区域的工业发展和服务业发展的产业位势之间的关联度值。
75.同理，所述数值b2指代了工业发展态势图中的工业发展融合度特征值，所述数值c2指代了服务业发展态势图中的服务业发展融合度特征值，所述第七关联度表征了该区域的工业发展和服务业发展的产业融合度之间的关联度值。以此类推，所述第八关联度值表征了该区域的工业发展和服务业发展的产业集聚度之间的关联度值；所述第九关联度值表征了该区域的工业发展和服务业发展的产业发展潜力之间的关联度值；所述第十关联度值表征了该区域的工业发展和服务业发展的产业完整度之间的关联度值。通过上述获得10项关联度值，可实现对所述目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。
76.进一步的，步骤s600还包括步骤s630：
77.步骤s631：对所述第一关联度值和所述第六关联度值进行错位分析，获得第一优选关联度值；
78.步骤s632：对所述第二关联度值和所述第七关联度值进行错位分析，获得第二优选关联度值；
79.步骤s633：对所述第三关联度值和所述第八关联度值进行错位分析，获得第三优选关联度值；
80.步骤s634：对所述第四关联度值和所述第九关联度值进行错位分析，获得第四优选关联度值；
81.步骤s635：对所述第五关联度值和所述第十关联度值进行错位分析，获得第五优选关联度值。
82.步骤s636：根据所述第一优选关联度值、所述第二优选关联度值、所诉第三优选关联度值、所述第四优选关联度值和所述第五优选关联度值，对所述目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。
83.具体而言，在获得上述10项关联度值之后，由于前五项表征的该区域农业和服务业之间的特征关联度，后五项表征的是工业和服务业之间的特征关联度，都含有服务业，因此，可对前五项和后五项进行单项的错位分析。
84.具体的，对所述第一关联度值和所述第六关联度值进行错位分析，即对该区域的
农业发展和服务业发展的产业位势之间的关联度值、该区域的工业发展和服务业发展的产业位势之间的关联度值进行错位分析，评估哪个关联度值较大，则说明对应的产业和服务业之间的产业位置适配度较高，将对应的关联度值较大的标记为所述第一优选关联度值。
85.同理，所述第二优选关联度值标记的是该区域的农业发展和服务业发展的发展融合度的关联度值、该区域的工业发展和服务业发展的产业融合度之间的关联度值中的较大关联值；所述第三优选关联度值标记的是该区域的农业发展和服务业发展的发展集聚度的关联度值、该区域的工业发展和服务业发展的产业集聚度之间的关联度值中的较大关联值；所述第四优选关联度值标记的是该区域的农业发展和服务业发展的发展潜力的关联度值、该区域的工业发展和服务业发展的产业发展潜力之间的关联度值中的较大关联值；所述第五优选关联度值标记的是该区域的农业发展和服务业发展的发展完整度的关联度值、该区域的工业发展和服务业发展的产业完整度之间的关联度值中的较大关联值。
86.进而，可根据所述第一优选关联度值对与其比较的较小的关联度值所对应的产业特征进行优势互补，以此类推，直至对所述目标区域的经济产业发展链条进行优势互补，其中，经济产业发展链条包含了各阶发展产业中的各项产业发展特征，使得缩短该区域产业发展的长板与短板之间的参差，实现区域经济的协调发展。
87.综上所述，本发明所提供的一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法具有如下技术效果：
88.通过采集获得目标区域的经济产业发展态势；对其进行纵向的数据拆分，获得三阶发展产业；对其进行横向的数据解分，获得五项产业发展特征；基于五项产业发展特征，分别对三阶发展产业中的各阶发展产业进行特征类比融合，获得各阶产业发展特征集合，基于此搭建经济产业数字化分析平台，对各阶产业发展特征集合进行错位的协同关联分析，对目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。通过对某一区域的各个产业链条之间进行错位的协同关联分析，达到了缩短该区域产业发展的长板与短板之间的参差，实现区域经济的协调发展，进而推动区域产业数字化转型的技术效果。
89.实施例二
90.基于与前述实施例中一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法，同样发明构思，本发明还提供了一种基于区域协同的数据经济产业智能分析系统，请参阅附图4，所述系统包括：
91.第一采集单元11，所述第一采集单元11用于基于大数据，采集获得目标区域的经济产业发展态势；
92.第一拆分单元12，所述第一拆分单元12用于对所述经济产业发展态势进行纵向的数据拆分，获得所述目标区域的三阶发展产业；
93.第一解分单元13，所述第一解分单元13用于对所述经济产业发展态势进行横向的数据解分，获得所述目标区域的五项产业发展特征；
94.第一融合单元14，所述第一融合单元14用于基于所述五项产业发展特征，分别对所述三阶发展产业中的各阶发展产业进行特征类比融合，获得各阶产业发展特征集合；
95.第一搭建单元15，所述第一搭建单元15用于基于所述各阶产业发展特征集合，搭建所述目标区域的经济产业数字化分析平台；
96.第一分析单元16，所述第一分析单元16用于基于所述经济产业数字化分析平台，
对所述各阶产业发展特征集合进行错位的协同关联分析，获得第一分析结果，对所述目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。
97.进一步的，所述系统还包括：
98.第一获得单元，所述第一获得单元用于根据所述三阶发展产业，获得所述目标区域的第一发展产业、第二发展产业和第三发展产业；
99.第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述五项产业发展特征，获得所述目标区域的产业发展的第一发展特征、第二发展特征、第三发展特征、第四发展特征和第五发展特征；
100.第三获得单元，所述第三获得单元用于基于所述五项产业发展特征，对所述第一发展产业进行特征类比融合，获得第一产业发展特征集合；
101.第四获得单元，所述第四获得单元用于基于所述五项产业发展特征，对所述第二发展产业进行特征类比融合，获得第二产业发展特征集合；
102.第五获得单元，所述第五获得单元用于基于所述五项产业发展特征，对所述第三发展产业进行特征类比融合，获得第三产业发展特征集合。
103.进一步的，所述系统还包括：
104.第一转换单元，所述第一转换单元用于对所述第一产业发展特征集合进行数据转换，获得所述第一发展产业的第一发展态势雷达图；
105.第二转换单元，所述第二转换单元用于对所述第二产业发展特征集合进行数据转换，获得所述第二发展产业的第二发展态势雷达图；
106.第三转换单元，所述第三转换单元用于对所述第三产业发展特征结合进行数据转换，获得所述第三发展产业的第三发展态势雷达图；
107.第一创建单元，所述第一创建单元用于基于所述第一发展态势雷达图和所述第三发展态势雷达图，创建第一协同关联分析模型；
108.第二创建单元，所述第二创建单元用于基于所述第二发展态势雷达图和所述第三发展态势雷达图，创建第二协同关联分析模型；
109.第二搭建单元，所述第二搭建单元用于根据所述第一协同关联分析模型和所述第二协同关联分析模型，搭建所述经济产业数字化分析平台。
110.进一步的，所述系统还包括：
111.第六获得单元，所述第六获得单元用于基于所述第一发展特征，获得所述第一发展态势雷达图中对应的数值a1和所述第三发展态势雷达图中对应的数值c1；
112.第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述数值a1和所述数值c1输入所述第一协同关联分析模型进行评估，获得第一关联度值；
113.第七获得单元，所述第七获得单元用于a2和所述第三发展态势雷达图中对应的数值c2；
114.第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述数值a2和所述数值c2输入所述第一协同关联分析模型进行评估，获得第二关联度值；
115.第八获得单元，所述第八获得单元用于以此类推，获得所述第三发展特征对应的第三关联度值、所述第四发展特征对应的第四关联度值以及所述第五发展特征对应的第五关联度值。
116.进一步的，所述系统还包括：
117.第九获得单元，所述第九获得单元用于基于所述第一发展特征，获得所述第二发展态势雷达图中对应的数值b1和所述第三发展态势雷达图中对应的数值c1；
118.第三输入单元，所述第三输入单元用于将所述数值b1和所述数值c1输入所述第二协同关联分析模型进行评估，获得第六关联度值；
119.第十获得单元，所述第十获得单元用于基于所述第二发展特征，获得所述第二发展态势雷达图中对应的数值b2和所述第三发展态势雷达图中对应的数值c2；
120.第四输入单元，所述第四输入单元用于将所述数值b2和所述数值c2输入所述第二协同关联分析模型进行评估，获得第七关联度值；
121.第十一获得单元，所述第十一获得单元用于以此类推，获得所述第三发展特征对应的第八关联度值、所述第四发展特征对应的第九关联度值以及所述第五发展特征对应的第十关联度值。
122.进一步的，所述系统还包括：
123.第二分析单元，所述第二分析单元用于对所述第一关联度值和所述第六关联度值进行错位分析，获得第一优选关联度值；
124.第三分析单元，所述第三分析单元用于对所述第二关联度值和所述第七关联度值进行错位分析，获得第二优选关联度值；
125.第四分析单元，所述第四分析单元用于对所述第三关联度值和所述第八关联度值进行错位分析，获得第三优选关联度值；
126.第五分析单元，所述第五分析单元用于对所述第四关联度值和所述第九关联度值进行错位分析，获得第四优选关联度值；
127.第六分析单元，所述第六分析单元用于对所述第五关联度值和所述第十关联度值进行错位分析，获得第五优选关联度值。
128.进一步的，所述系统还包括：
129.第一互补单元，所述第一互补单元用于根据所述第一优选关联度值、所述第二优选关联度值、所诉第三优选关联度值、所述第四优选关联度值和所述第五优选关联度值，对所述目标区域的经济产业发展链条进行优势互补。
130.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，前述图1实施例一中的一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法和具体实例同样适用于本实施例的一种基于区域协同的数据经济产业智能分析系统，通过前述对一种基于区域协同的数据经济产业智能分析方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于区域协同的数据经济产业智能分析系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
131.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
rom)、光学存储器等各种可以存储程序代码的介质。
144.本发明是参照本发明的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
145.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
146.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。
147.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。