© 2023-2026 上海数据发展科技有限责任公司 版权所有
沪ICP备17003045号-15沪公网安备31010402336585号
杭州企泰安全科技有限公司
企业杭州企泰安全科技有限公司围绕相关业务开展运营。面向安全生产服务效能评估、隐患治理数据化等领域提供数据服务，开放企业厂区安全隐患排查治理分析数据（安全生产服务效能评估、隐患治理数据化），支撑业务分析与决策支撑。
安全生产服务效能评估隐患治理数据化安全生产隐患
数据集列表
安全生产服务资源负载问数垂类大模型语料数据
本数据集面向安全生产服务领域的资源负载智能分析场景，依托公司在提供第三方安全生产服务过程中积累的数据，构建覆盖人员负载、区域负载、服务类型负载、时间负载四大分析层的Text-to-SQL训练语料。行业痛点包括：安全生产服务人员负载不均无法量化、区域服务资源分配缺乏数据支撑、服务类型处理压力差异大、项目到期集中导致调度困难。通过自然语言问数方式，大模型可自动将业务问题转化为标准SQL并返回结构化结果，辅助资源调度专员快速掌握负载分布、识别资源瓶颈、优化人员配置。数据集支持跨行业复用，适用于BERT-SafetyResourceLoad等垂类大模型的问数能力训练，提升模型对安全生产服务行业资源负载语义的理解与SQL生成准确率。基于三维度交叉去重机制（问数需求+企业名称+负责人）构建训练语料，对语义等价查询进行合并，确保同一企业同一负责人的问数需求唯一。引入资源负载逻辑校验规则：校验服务次数是否为负值、完成率是否超出合理范围、待处理量与总量是否矛盾等异常数据，对跨字段矛盾记录进行清洗。建立分层分类体系（人员负载层/区域负载层/服务类型负载层/时间负载层），将原始问数需求按分析维度自动归类，便于模型分阶段学习。人员负载层聚焦负责人的项目数、完成率、利用率与负载排名；区域负载层聚焦区域项目分布、人员配置与区域负载指数；服务类型负载层聚焦各服务类型的项目量、处理压力与积压率；时间负载层聚焦活跃项目数、即将到期项目与年度负载趋势。各层核心指标通过派生计算生成：完成率由已服务与总服务次数的关联关系计算得出，积压率通过待处理量与总量的对比关系生成，负载排名通过项目数与合同金额的综合排序生成，负载档次按项目数量区间进行多档划分。采用IsolationForest算法识别项目数、完成率等数值型字段的异常离群点，对超出行业合理阈值的样本进行隔离。实施滑动窗口更新机制+模糊语义测试+应用-反馈-优化闭环：每季度基于新增项目数据迭代语料，人工构造模糊负载表达与边界条件作为测试样本，测试模型鲁棒性并持续优化。由资深资源调度分析师对SQL生成结果进行人工核验，重点验证负载统计、完成率计算、区域配置分析的准确性。所有指标字段均通过原始数据派生计算，算法规则与数据表字段一一对应，确保训练语料的可解释性与可追溯性。数据预处理阶段对时间异常记录进行过滤，对服务次数等关键数值字段进行合理范围校验与修正，保证数据质量符合模型训练要求。企业名称与负责人姓名采用前三字加星号方式脱敏，SQL语句中的企业名称与负责人姓名进行脱敏处理，结果输出保留原始数值，在保护隐私的同时保留数据结构与查询逻辑的训练价值。
本语料不与其他业务域问数语料合并训练，而是作为独立数据集单独构建与更新。原因在于资源负载问数在指标口径、聚合粒度与SQL生成模式上自成体系，若与通用或他域语料混合会稀释资源负载语义、削弱模型对负载问题的专注度与生成准确率；单独成集便于针对负载指标定向标注、校验与迭代，提升垂类模型在资源负载问数任务上的稳定性与可维护性。同时资源负载分析是公司对外提供的具体市场化应用模块，具有独立的运营与授权需求，独立登记便于该模块的合规流转与价值保护
浙江省数据知识产权登记平台2026-11-10 更新00
安全生产服务资源负载问数垂类大模型语料数据
本数据集面向安全生产服务领域的资源负载智能分析场景，依托公司在提供第三方安全生产服务过程中积累的数据，构建覆盖人员负载、区域负载、服务类型负载、时间负载四大分析层的Text-to-SQL训练语料。行业痛点包括：安全生产服务人员负载不均无法量化、区域服务资源分配缺乏数据支撑、服务类型处理压力差异大、项目到期集中导致调度困难。通过自然语言问数方式，大模型可自动将业务问题转化为标准SQL并返回结构化结果，辅助资源调度专员快速掌握负载分布、识别资源瓶颈、优化人员配置。数据集支持跨行业复用，适用于BERT-SafetyResourceLoad等垂类大模型的问数能力训练，提升模型对安全生产服务行业资源负载语义的理解与SQL生成准确率。
浙江省数据知识产权登记平台2026-10-27 更新40
企业安全服务季节性需求预测分析数据
本数据来源于公司进行安全生产业务中服务订单历史数据采集，采集范围涵盖服务类型、签约时间、合同金额、所属区域等多维度核心数据，时间跨度覆盖2018年至2025年。
通过构建"季节性订单指数-季节性金额指数-需求稳定性指数"三维季节性需求预测模型与等级标注，将各服务类型的月度需求分为旺季/平季/淡季三级，支撑产能规划、人员配置与营销资源优化决策。
该数据集解决安全服务行业需求波动大、旺季产能不足、淡季资源闲置、营销投放无数据支撑等核心痛点，帮助服务机构从"经验预判"转向"数据预测"。
同时，该数据集的时间序列特征工程体系与季节性标注规范经过标准化处理，可为B2B服务领域的智能需求预测AI模型提供结构化训练样本。该预测体系可横向复用至咨询、维保、检测认证、零售供应链等受季节性波动影响的领域，为全行业建立统一的需求预测评估标准。本数据来源于公司进行安全生产业务中服务订单历史数据采集，对原始数据通过标准化清洗、过滤剔除无效、冗余信息后开展深度加工处理，形成规范可用数据。
全年月均订单数 = 同服务类型同统计年份所有月份订单数的算术平均值。
全年月均金额_元 = 同服务类型同统计年份所有月份合同金额的算术平均值。
季节性订单指数 = 订单数 / 全年月均订单数。
订单指数评分 = 季节性订单指数：≥1.3=5分，≥1.1且<1.3=4分，≥0.9且<1.1=3分，≥0.7且<0.9=2分，<0.7=1分。
季节性金额指数 = 合同金额_元 / 全年月均金额_元。
金额指数评分 = 季节性金额指数：≥1.3=5分，≥1.1且<1.3=4分，≥0.9且<1.1=3分，≥0.7且<0.9=2分，<0.7=1分。
需求变异系数 = 该服务类型各月份订单数标准差 / 全年月均订单数。
稳定性评分 = 需求变异系数：≤0.15=5分，≤0.25=4分，≤0.35=3分，≤0.5=2分，>0.5=1分。
综合评分 = 订单指数评分 × 0.4 + 金额指数评分 × 0.35 + 稳定性评分 × 0.25。
需求季节等级 = 综合评分：≥4=旺季，≥2.5且<4=平季，<2.5=淡季。
季节性需求预测指数_% = 综合评分 / 5 × 100。
权重分配依据时间序列分析理论及需求预测管理规范要求：订单指数评分权重40%因其为需求波动的核心判定指标，金额指数评分权重35%反映收入季节性波动程度，稳定性评分权重25%综合考量需求可预测性与波动控制能力。
浙江省数据知识产权登记平台2026-10-19 更新40
安全生产服务客户结构问数垂类大模型语料数据
本数据专为训练安全生产服务行业客户结构分析领域垂类大语言模型而构建。当前安全生产服务企业客户结构数据分散在各合同记录中，客户类型和层级划分依赖人工经验判断，管理层难以快速获取客户结构全貌；客户集中度和依赖度分析缺乏量化模型，业务部门无法及时识别大客户依赖风险和结构失衡问题；客户多样性和覆盖度评估需要跨维度数据关联，决策层难以自主进行结构健康度研判。本数据采用Text-to-SQL技术路径，围绕安全生产服务客户结构信息表设计多种查询场景，覆盖客户类型分布、层级划分、集中度评估、依赖度分析、多样性指数、健康度评分等场景，生成高质量问题-SQL-结果三元组训练语料。企业可基于本语料适配自身客户结构数据表结构，快速启用文字转SQL功能复用。本数据作为稀缺垂直领域语料，对推动安全生产服务行业客户结构精细化管理提供有力支撑。数据来源与清洗：本语料来源于企业安全生产服务业务过程中形成并经脱敏处理的结构化数据，数据来源合法合规。对原始数据进行合法性校验后，剔除其中的重复、无效、缺失及矛盾样本，统一字段格式与取值口径，对异常取值进行修正与标准化处理，并按业务口径对数据要素进行归类整理，确保语料内容来源清晰、结构规范、质量可靠，为后续语义加工奠定基础。
问数场景梳理与语义体系构建：围绕客户结构分析的核心业务问数需求，从客户类型分布、层级结构、集中度与依赖度、多样性及健康度等多个维度系统梳理问数场景，对问数语义进行结构化提取与归类，明确每类问数所需的数据要素、计算口径与查询逻辑，并针对容易混淆的问法进行语义消歧处理，形成层次清晰、覆盖全面的语义体系，实现问数需求与语料内容的有效映射。
语料构建与核验：基于语义体系，结合真实业务问法与表达习惯，生成问题-查询-结果三元组语料，并进行结构化标注与规范整理，形成统一的语料格式。组织业务与数据专业人员对语料进行联合核验，重点检查问法表达是否自然、查询逻辑是否准确、结果是否正确，对不达标的语料及时修正或补充，并抽样复核整体语料的一致性，确保语料内容准确、可用、与业务实际高度吻合。
语料迭代优化：建立语料库持续更新与闭环迭代机制，将新产生的业务问数及优化后的查询逻辑定期补充入库，依据应用反馈定位薄弱环节，对覆盖不足的问数场景进行定向扩充，并结合业务发展对已有语料进行动态校准与更新，持续提升语料的覆盖度、多样性与质量，保障语料库的长效价值与持续可用性。
语料分开单独训练模型说明： 本语料聚焦安全生产服务客户结构分析这一单一业务主题，语料内容维度、问数语义与查询逻辑均围绕客户结构分析专项场景展开，与其他主题语料差异明显、各自独立。若与多主题语料合并训练，会稀释客户结构分析这一专项语义特征，削弱模型在该场景下的理解与生成精度。将本语料独立成库并单独训练，可集中强化模型对客户结构分析专属问法与查询逻辑的掌握，形成与通用模型显著差异化的专项能力，同时能提升语料的针对性、可复用性与市场化流转价值，也能为同类业务场景提供可迁移的语义基础，具有明确的创新价值与独立保护需求，故本语料单独登记。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-21 更新70
企业安全服务季节性需求预测分析数据
本数据来源于公司进行安全生产业务中服务订单历史数据采集，采集范围涵盖服务类型、签约时间、合同金额、所属区域等多维度核心数据，时间跨度覆盖2018年至2025年。
通过构建"季节性订单指数-季节性金额指数-需求稳定性指数"三维季节性需求预测模型与等级标注，将各服务类型的月度需求分为旺季/平季/淡季三级，支撑产能规划、人员配置与营销资源优化决策。
该数据集解决安全服务行业需求波动大、旺季产能不足、淡季资源闲置、营销投放无数据支撑等核心痛点，帮助服务机构从"经验预判"转向"数据预测"。
同时，该数据集的时间序列特征工程体系与季节性标注规范经过标准化处理，可为B2B服务领域的智能需求预测AI模型提供结构化训练样本。该预测体系可横向复用至咨询、维保、检测认证、零售供应链等受季节性波动影响的领域，为全行业建立统一的需求预测评估标准。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-20 更新80
安全生产服务合同签约问数垂类大模型语料数据
本数据专为训练安全生产服务行业合同签约管理领域垂类大语言模型而构建。当前安全生产服务行业签约数据主要依赖人工录入台账管理，跨区域签约数据分散在各区域业务人员手中，管理人员难以实时掌握各区域签约进展与金额分布进行对比决策。普通业务人员缺乏SQL技能，无法自主查询特定区域或服务项目的签约统计，每次数据查询需提交技术部门排队等待，响应滞后影响签约趋势异常的及时处置。不同区域签约数据格式不统一、服务项目分类标准存在差异，给跨区域横向对比和年度趋势分析带来困难。本数据产品采用Text-to-SQL技术路径，围绕安全生产服务合同签约信息表设计35种典型查询场景，覆盖签约统计查询、区域对比分析、服务项目分析、签约人分析、时间趋势分析、金额阈值查询、排名查询、同比增长分析等场景，生成高质量的问题-SQL-结果三元组训练语料。企业可基于本语料数据的"指标名称""问题查询"等字段内容，适配自身合同签约数据表结构，快速启用文字转SQL功能进行复用。本数据产品作为稀缺的、高质量的安全生产行业垂直领域语料，对推动安全生产服务行业签约管理智能化发展提供了有力支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2026-11-06 更新10
安全服务产品化成熟度分析数据
本数据来源于公司对于第三方企业安全生产服务中产生的业务数据采集，采集范围涵盖服务合同记录、客户规模分布、合同金额、服务类型结构、区域覆盖、企业编号等多维度核心数据。
通过构建"标准化-规模化-价格稳定-市场渗透"四维产品化成熟度评估模型与服务产品化等级标注，将服务产品分为核心产品/规模产品/专业产品/潜力产品四级：核心产品实施资源深耕+品牌溢价策略；规模产品实施流程标准化+快速复制策略；专业产品实施技术壁垒+高附加值策略；潜力产品实施观察评估+试点验证策略。
该数据集解决安全生产服务行业服务产品化程度缺乏量化标准、产品定价凭经验、服务标准化程度参差不齐、市场拓展决策无数据支撑等核心痛点，帮助安全服务机构从"服务同质化"转向"产品差异化"，提升服务产品市场竞争力。
同时，该数据集的产品化特征工程体系与成熟度等级标注规范经过标准化处理，可为服务产品定价AI模型、智能产品推荐模型、市场渗透预测模型提供结构化训练样本。该评估体系可横向复用至咨询服务、教育培训、技术服务、检测认证等领域，为全行业建立统一的服务产品化成熟度评估标准。本数据来源于公司对于第三方企业安全生产服务中产生的业务数据采集，对原始数据通过标准化清洗、过滤剔除无效、冗余信息后开展深度加工处理，形成规范可用数据。
企业编号 = SHA256(同一组合下所有企业名称排序拼接字符串)取前16位。
变异系数 = IF(N2=0,0,ROUND(标准差合同金额 （元）/ 平均合同金额（元）,4))。
价格集中度 = IF(L2=0,1,ROUND(平均合同金额（元） / 中位数合同金额（元）,4))。
标准化评分 = 标准化评分 = 价格集中度：=1=5 分，≤1.05 且＞1 或者＜1=4 分，≤1.1 且＞1.05=3 分，≤1.2 且＞1.1=2 分，>1.2=1 分（价格集中度以 R=1（价格完全一致）为最优基准，评分按偏离最优值的幅度分档，凡比值落在 1±0.05 邻域内、无论偏离方向（大于 1 的轻微分散，还是数据异常所致的小于 1，因其均不构成明显价格分散）都属 "高度集中、接近完全一致" 档，故统一计 4 分）。
规模化评分 = 合同数量：≥10=5分，≥5且＜10=4分，≥3且＜5=3分，≥2且＜3=2分，<2=1分。
价格稳定评分 = 1/（1+变异系数）=比值：=1=5分，≥0.9且＜1=4分，≥0.8且＜0.9=3分，≥0.6且＜0.8=2分，<0.6=1分。
市场渗透评分 = 客户数量：≥10=5分，≥6且＜10=4分，≥4且＜6=3分，≥2且＜4=2分，<2=1分。
综合评分 = 标准化评分×0.25 + 规模化评分×0.25 + 价格稳定评分×0.25 + 市场渗透评分×0.25。
产品化等级 = 综合评分：≥4=核心产品，≥3且＜4=规模产品，≥2且＜3=专业产品，<2.0=潜力产品。
权重分配：四个维度构成产品化评价的完整闭环：先有规范标准（定义），再有交付规模（复制），然后形成稳定价格（定价），最后获得市场渗透验证（推广） 。任一环节薄弱，整体产品化程度都会受限。因此等权设计是对"产品化四要素同等重要"这一内在逻辑的直接回应，也与服务产品化实践中"木桶效应"的观察一致，产品化水平由最短的那块板决定。
浙江省数据知识产权登记平台2026-10-19 更新30
安全生产服务进度监控问数垂类大模型语料数据
二、应用场景
本数据专为训练安全生产服务行业进度监控领域垂类大语言模型而构建。当前安全生产服务行业服务进度数据散落在各合同记录中，完成率统计和进度状态跟踪依赖人工逐条核查，管理人员难以快速获取服务执行全貌；进度延迟预警和执行节奏分析缺乏量化指标，业务部门无法及时识别滞后服务和逾期风险；进度趋势研判和计划遵从度评估需要专业SQL技能，决策层难以自主获取多维进度洞察。本数据采用Text-to-SQL技术路径，围绕安全生产服务进度监控信息表设计多种查询场景，覆盖完成率统计、进度状态分布、执行节奏分析、延迟预警、风险等级评估、计划遵从度等场景，生成高质量问题-SQL-结果三元组训练语料。企业可基于本语料适配自身服务进度数据表结构，快速启用文字转SQL功能复用。本数据作为稀缺垂直领域语料，对推动安全生产服务行业进度精细化管理提供有力支撑。
数据清洗与标准化：本语料来源于企业安全生产服务进度监控业务过程中形成并经脱敏处理的结构化数据，数据来源合法合规。对原始语料进行识别与比对，剔除其中重复、缺失及违反进度逻辑的样本，统一时间格式、进度状态及风险等级等取值口径，并对关键字段按业务规则进行补全与规范整理，确保语料内容准确、规范、可直接用于模型训练。
问数场景梳理与语义体系构建：围绕服务进度监控的核心问数需求，从进度统计、状态分析、延迟预警、风险评估、执行节奏等多个维度系统梳理问数场景，对问数语义进行结构化提取与归类，明确每类问数所需的数据要素与查询逻辑，并针对口径相近的问法进行语义区分，形成层次清晰、覆盖全面的语义体系，实现问数需求与语料内容的有效映射。
语料构建与核验：基于语义体系，结合真实业务问法与表达习惯，生成问题-查询-结果三元组语料，并进行结构化标注与规范整理，形成统一的语料格式。组织业务与数据专业人员对语料进行联合核验，重点检查问法表达是否自然、查询逻辑是否准确、结果是否正确，对不达标的语料及时修正或补充，并抽样复核整体语料的一致性，确保语料内容准确、可用、与业务实际高度吻合。
语料迭代优化：建立语料库持续更新与闭环迭代机制，将新产生的业务问数及优化后的查询逻辑定期补充入库，依据应用反馈定位薄弱环节，对覆盖不足的问数场景进行定向扩充，并结合业务发展对已有语料进行动态校准与更新，持续提升语料的覆盖度、多样性与质量，保障语料库的长效价值与持续可用性。
语料分开单独训练模型说明： 本语料聚焦安全生产服务进度监控这一单一业务主题，语料内容维度、问数语义与查询逻辑均围绕进度监控专项场景展开，与其他主题语料差异明显、各自独立。若与多主题语料合并训练，会稀释进度监控这一专项语义特征，削弱模型在该场景下的理解与生成精度。将本语料独立成库并单独训练，可集中强化模型对进度监控专属问法与查询逻辑的掌握，形成与通用模型显著差异化的专项能力，同时能提升语料的针对性、可复用性与市场化流转价值，也能为同类业务场景提供可迁移的语义基础，具有明确的创新价值与独立保护需求，故本语料单独登记。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-21 更新60
安全服务产品化成熟度分析数据
本数据来源于公司对于第三方企业安全生产服务中产生的业务数据采集，采集范围涵盖服务合同记录、客户规模分布、合同金额、服务类型结构、区域覆盖、企业编号等多维度核心数据。
通过构建"标准化-规模化-价格稳定-市场渗透"四维产品化成熟度评估模型与服务产品化等级标注，将服务产品分为核心产品/规模产品/专业产品/潜力产品四级：核心产品实施资源深耕+品牌溢价策略；规模产品实施流程标准化+快速复制策略；专业产品实施技术壁垒+高附加值策略；潜力产品实施观察评估+试点验证策略。
该数据集解决安全生产服务行业服务产品化程度缺乏量化标准、产品定价凭经验、服务标准化程度参差不齐、市场拓展决策无数据支撑等核心痛点，帮助安全服务机构从"服务同质化"转向"产品差异化"，提升服务产品市场竞争力。
同时，该数据集的产品化特征工程体系与成熟度等级标注规范经过标准化处理，可为服务产品定价AI模型、智能产品推荐模型、市场渗透预测模型提供结构化训练样本。该评估体系可横向复用至咨询服务、教育培训、技术服务、检测认证等领域，为全行业建立统一的服务产品化成熟度评估标准。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-20 更新70
安全生产服务区域市场问数垂类大模型语料数据
本数据专为训练安全生产服务行业区域市场管理领域垂类大语言模型而构建。当前安全生产服务行业区域市场数据分散在各业务系统中，跨区域客户规模和市场潜力对比效率低下；客户类型与新老客户结构分析依赖专业SQL技能，市场人员无法自主查询区域市场概况。本数据采用Text-to-SQL技术路径，围绕安全生产服务区域市场表设计32种查询场景，覆盖区域客户统计、合同金额分析、客户类型分布、市场排名、年度增长趋势、市场细分等场景，生成高质量问题-SQL-结果三元组训练语料。企业可基于本语料适配自身区域市场数据表结构，快速启用文字转SQL功能复用。本数据作为稀缺垂直领域语料，对推动安全生产服务行业区域市场精细化管理提供有力支撑。数据清洗与标准化：本语料来源于企业安全生产服务区域市场业务过程中形成并经脱敏处理的结构化数据，数据来源合法合规。对原始语料进行识别与比对，剔除其中重复、缺失及违反区域市场逻辑的样本，统一时间格式、客户类型及区域层级等取值口径，并对关键字段按业务规则进行补全与规范整理，确保语料内容准确、规范、可直接用于模型训练。
问数场景梳理与语义体系构建：围绕区域市场分析的核心问数需求，从区域统计、金额分析、客户类型、市场排名、趋势分析等多个维度系统梳理问数场景，对问数语义进行结构化提取与归类，明确每类问数所需的数据要素与查询逻辑，并针对口径相近的问法进行语义区分，形成层次清晰、覆盖全面的语义体系，实现问数需求与语料内容的有效映射。
语料构建与核验：基于语义体系，结合真实业务问法与表达习惯，生成问题-查询-结果三元组语料，并进行结构化标注与规范整理，形成统一的语料格式。组织业务与数据专业人员对语料进行联合核验，重点检查问法表达是否自然、查询逻辑是否准确、结果是否正确，对不达标的语料及时修正或补充，并抽样复核整体语料的一致性，确保语料内容准确、可用、与业务实际高度吻合。
语料迭代优化：建立语料库持续更新与闭环迭代机制，将新产生的业务问数及优化后的查询逻辑定期补充入库，依据应用反馈定位薄弱环节，对覆盖不足的问数场景进行定向扩充，并结合业务发展对已有语料进行动态校准与更新，持续提升语料的覆盖度、多样性与质量，保障语料库的长效价值与持续可用性。
语料分开单独训练模型说明： 本语料聚焦安全生产服务区域市场分析这一单一业务主题，语料内容维度、问数语义与查询逻辑均围绕区域市场分析专项场景展开，与其他主题语料差异明显、各自独立。若与多主题语料合并训练，会稀释区域市场分析这一专项语义特征，削弱模型在该场景下的理解与生成精度。将本语料独立成库并单独训练，可集中强化模型对区域市场分析专属问法与查询逻辑的掌握，形成与通用模型显著差异化的专项能力，同时能提升语料的针对性、可复用性与市场化流转价值，也能为同类业务场景提供可迁移的语义基础，具有明确的创新价值与独立保护需求。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-17 更新80