数据处理方法及装置与流程

本申请涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术：

目前测试不同用户对价格敏感性的方法主要是通过问卷调查的方式(包括纸质或电子)，来收集不同用户对不同价格的满意/接受程度的打分，并基于打分量表进行分析制定价格。

但是，目前对价格敏感性的测试方法具有下述缺点：第一，对问卷设计要求高，要求问题有针对但无偏颇；第二，收集的是问卷数据，与真实环境的一致性有待验证；第三，分析方法简单，测试粒度粗。

由此可见，针对目前的技术，测试过程主观性强，并且测试效率和准确性较低。

技术实现要素：

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本申请的第一个目的在于提出一种数据处理方法，该方法实现了对价格敏感性的精细化测试，以及客观性分析，提高测试效率和准确性。

本申请的第二个目的在于提出一种数据处理装置。

为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种数据处理方法，包括：遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集；根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，依次检测所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异；根据具有最大差异的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。

本申请实施例的数据处理方法，通过遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一 测试用户集和第二测试用户集；根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，依次检测所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异；根据具有最大差异的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。由此，实现了对价格敏感性的精细化测试，以及客观性分析，提高测试效率和准确性。

为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种数据处理装置，包括：分割模块，用于遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集；检测模块，用于根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，依次检测所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异；处理模块，用于根据具有最大差异的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。

本申请实施例的数据处理装置，通过分割模块遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集；通过检测模块根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，依次检测所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异；通过处理模块根据具有最大差异的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。由此，实现了对价格敏感性的精细化测试，以及客观性分析，提高测试效率和准确性。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本申请一个实施例的数据处理方法的流程图；

图2为测试用户决策树生长示意图；

图3是本申请另一个实施例的数据处理方法的流程图；

图4是本申请一个实施例的数据处理装置的结构示意图；

图5是本申请另一个实施例的数据处理装置的结构示意图；

图6是本申请另一个实施例的数据处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的数据处理方法及装置。

图1是本申请一个实施例的数据处理方法的流程图。

如图1所示，该数据处理方法包括：

步骤101，遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集。

具体来说，为了测试不同用户对不同价格数据的敏感程度，预先设置多个测试指标以及与每个测试指标对应的多个测试分割点，需要解释的是，测试指标用于检测影响用户对价格数据敏感的原因，测试分割点用于检测对价格数据敏感程度不同的不同群体。需要注意的是，测试指标和测试分割点的类型很多，可以视不同的测试场景和测试对象进行选取，本实施例对此不作限制。

遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集。需要注意的是，测试用户的数量可以视具体的测试场景进行设置与调整。为了更清楚的说明对测试用户的分割，举例说明如下：

为了测试不同用户对产品A的不同价格的敏感程度，预先设置有100测试指标以及与每个测试指标对应的多个测试分割点、例如：

当测试指标为年龄时，对应的多个测试分割点分别为：20岁、30岁、40岁、50岁；

当测试指标为地域时，对应的多个测试分割点分别为：一线城市、二线城市、三线城市；

当测试指标为收入时，对应的多个测试分割点分别为：5000/月、1000/月、15000/月、20000/月；等等。

首先，根据年龄这一测试指标以测试分割点20岁对所有的测试用户进行分割，划分为20岁以上的第一测试用户集，以及20岁以下的第二测试用户集；

然后，根据年龄这一测试指标以测试分割点30岁对所有的测试用户进行分割，划分为30岁以上的第一测试用户集，以及30岁以下的第二测试用户集；

根据年龄这一测试指标分割完成后，再根据地域这一测试指标分割在预设的多个测试 分割点将所有的测试用户分割为第一测试用户集和第二测试用户集。以此类推，遍历所有预设的测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点。

步骤102，根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，依次检测所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异。

为了检测不同用户对测试产品的不同价格数据的敏感程度，预先为每个测试用户随机分配价格数据，并获取每个测试用户对该价格数据反馈的响应数据。其中，测试用户反馈的响应数据主要包括是否响应以及使用情况等。举例说明：

在一次产品运营活动中，针对某产品A，给不同的测试用户随机分配不同的折扣卡(3折4折5这……9折等)，针对客户的响应情况以及产品使用情况，可以建立模型判断其对价格的敏感性。

根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，依次检测根据不同测试指标的不同测试分割点分割的第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异。

其中，检测第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异的方式很多，可以根据应用需要进行选择，例如：均值比较显著性差异检测、邹氏检测(chow test)显著性差异检测、方差齐性检验(SPSS)等等。

需要注意的是，由于不同的差异性检测方法，导致第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异的判断指标也不同。例如：

针对邹氏检测(chow test)方式，获取的是截距差异(F值)，如果截距差异(F值)大于预设阈值，则第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度具有显著差异；否则，如果截距差异(F值)小于预设阈值，不具有显著差异。

步骤103，根据具有最大差异的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。

具体地，根据检测结果，筛选出具有差异的第一测试用户集和第二测试用户集，并确定差异最大的第一测试用户集和第二测试用户集。

若获知根据测试指标N以测试分割点M划分的第一测试用户集和第二测试用户集之间具有的差异为最大值，则根据测试指标N以测试分割点M将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。从而可以获知根据测试指标N在测试分割点M分割出来的第一用户子集和第二用户子集之间对价格数据的敏感度具有显著差异。

本申请实施例的数据处理方法，首先遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集；然后根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，依次检测所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异；根据具有最大差异的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。由此，实现了对价格敏感性的精细化测试，以及客观性分析，提高测试效率和准确性。

进一步地，基于上述实施例，该数据处理方法还包括：

遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，循环对所述子树的每个用户子集进行分割和检测，直到所分割的第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度不具有差异，则停止树生长。

具体地，参照上述步骤101至步骤103的具体实施方式，遍历所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，循环对所分叉子树中的每个用户子集进行分割和检测，直到所分割的第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度不具有差异，则停止树生长。

进一步地，基于上述实施例，该数据处理方法还包括：

确定每个用户子集对价格数据的敏感度；

将敏感度相同的用户子集进行合并处理。

具体地，按照不同的测试指标和测试分割点将测试用户逐层分为对价格数据敏感度具有显著差异的用户子集。每个用户子集对价格数据的敏感度不同，通过量化的数据处理手段确定每个用户子集对价格数据的敏感度。

由于步骤102中提到由于检测第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异的方式很多，例如：均值比较显著性差异检测、邹氏检测(chow test)显著性差异检测、方差齐性检验(SPSS)等等。因此，确定每个用户子集对价格数据的敏感度的处理方式也很多，以邹氏检测(chow test)显著性差异检测为例，可以通过线性回归处理后的斜率大小来确定每个用户子集对价格数据的敏感度，斜率越大，敏感度越高。

当确定完决策树中每个用户子集对价格数据的敏感度之后，将敏感度相同的用户子集进行合并处理。进而可以获取具有相同敏感特征的用户群体，以便进行后续的研究分析。

图2为测试用户决策树生长示意图，参见图2，以所有测试用户为根的决策树按照步骤101至步骤103的处理方法生长出三层子树，按照不同的测试指标和测试分割点将测试用户逐层分为对价格数据敏感度具有显著差异的用户子集。然后确定了每个用户子集对应 的敏感度，并且将敏感度相同的用户子集进行合并处理。

基于上述实施例，由于步骤102中提到由于检测第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异的方式很多，例如：均值比较显著性差异检测、邹氏检测(chow test)显著性差异检测、方差齐性检验(SPSS)等等。因此，为了更加清楚的说明决策树中每个用户子集的生长过程，以及对每个用户子集敏感度的确定过程，以图3所示的以邹氏检测(chow test)显著性差异检测为例进行说明：

图3是本申请另一个实施例的数据处理方法的流程图。

如图3所示，该数据处理方法可以包括以下步骤：

步骤201，遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集。

本实施例中步骤201的实施过程可以参见图1所示实施例中的步骤101，此处不再赘述。

步骤202，根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，采用邹检测Chow Test依次对所有测试用户、所述第一测试用户集和所述第二测试用户集进行线性回归处理获取截距差异(F值)。

具体地，本实施例应用邹检测(Chow Test)检测第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异。邹检测(Chow Test)可以利用预设的线性回归模型测试两组不同数据的线性回归系数是否相等，以检验两者之间的显著差异性结构是否存在。

根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，采用邹检测Chow Test依次对所有测试用户、所述第一测试用户集和所述第二测试用户集进行线性回归处理获取截距差异(F值)。其中，截距差异(F值)反映第一测试用户集和第二测试用户集之间的拟合度。

步骤203，根据截距差异(F值)和预设阈值确定所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异。

如果截距差异(F值)大于预设阈值，则确定第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度具有差异；如果截距差异(F值)小于预设阈值，则确定第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度不具有差异。

步骤204，根据大于阈值的最大截距差异(F值)对应的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。

比较所有大于预设阈值的截距差异(F值)，获取截距差异(F值)的最大值。根据与最大值的截距差异(F值)对应的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。例如，图2所示中的测试指标1，测试分割点K1，根据测试指标1和测试分割点K1将测试用户分为：测试指标1大于K1的第一用户子集和测试指标1小于K1的第二用户子集。

步骤205，遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，循环对所述子树的每个用户子集进行分割和检测，直到所分割的第一测试用户集和第二测试用户集的截距差异(F值)小于阈值，则停止树生长。

本步骤中为遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，循环对子树的每个用户子集进行分割和检测，处理过程如上所述，此处不再赘述。

步骤206，根据每个用户子集中的测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，获取每个用户子集经过线性回归处理后的斜率；

步骤207，根据预设的斜率区间与敏感度的对应关系，确定与每个用户子集的斜率对应的敏感度。

具体地，根据每个用户子集中的测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，获取每个用户子集经过线性回归处理后的斜率。

查询预设的斜率区间与敏感度的对应关系，确定与每个用户子集的斜率对应的敏感度。斜率越大，说明敏感度越高。

步骤208，将敏感度相同的用户子集进行合并处理。

本申请实施例的数据处理方法，首先遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集；然后根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，采用邹检测Chow Test依次对所有测试用户、所述第一测试用户集和所述第二测试用户集进行线性回归处理获取截距差异(F值)；根据截距差异(F值)和预设阈值确定所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异，根据大于阈值的最大截距差异(F值)对应的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树，对子树循环遍历，直到树停止生长。由此，实现了对价格敏感性的精细化测试，以及客观性的量化分析，提高测试效率和准确性。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种数据处理装置。

图4是本申请一个实施例的数据处理装置的结构示意图。

如图4所示，该数据处理装置包括：

分割模块11，用于遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集；

检测模块12，用于根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，依次检测所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异；

处理模块13，用于根据具有最大差异的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。

需要说明的是，前述对数据处理方法实施例的解释说明也适用于该实施例的数据处理装置，此处不再赘述。

本申请实施例的数据处理装置，首先遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集；然后根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，依次检测所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异；根据具有最大差异的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树。由此，实现了对价格敏感性的精细化测试，以及客观性分析，提高测试效率和准确性。

图5是本申请另一个实施例的数据处理装置的结构示意图，如图5所示，基于图4所示实施例，还包括：

循环模块14，用于遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，循环对所述子树的每个用户子集进行分割和检测，直到所分割的第一测试用户集和第二测试用户集对价格数据的敏感度不具有差异，则停止树生长。

进一步地，还包括：

确定模块15，用于确定每个用户子集对价格数据的敏感度；

合并模块16，用于将敏感度相同的用户子集进行合并处理。

需要说明的是，前述对数据处理方法实施例的解释说明也适用于该实施例的数据处理装置，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图6是本申请另一个实施例的数据处理装置的结构示意图，如图6所示，基于图5所示实施例为例，所述检测模块12，包括：

第一获取单元121，用于根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，采用邹检测Chow Test依次对所有测试用户、所述第一测试用户集和所述第二测试用户集进行线性回归处理获取截距差异(F值)；

比较单元122，用于根据截距差异(F值)和预设阈值确定所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异。

所述确定模块15，包括：

第二获取单元151，用于根据每个用户子集中的测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，获取每个用户子集经过线性回归处理后的斜率；

映射单元152，用于根据预设的斜率区间与敏感度的对应关系，确定与每个用户子集的斜率对应的敏感度。

需要说明的是，前述对数据处理方法实施例的解释说明也适用于该实施例的数据处理装置，其实现原理类似，此处不再赘述。

本申请实施例的数据处理装置，首先遍历预设的所有测试指标以及与每个测试指标对应的所有测试分割点，依次以每个测试指标的每个测试分割点，将所有测试用户分为第一测试用户集和第二测试用户集；然后根据每个测试用户预先获取的价格数据和反馈的响应数据，采用邹检测Chow Test依次对所有测试用户、所述第一测试用户集和所述第二测试用户集进行线性回归处理获取截距差异(F值)；根据截距差异(F值)和预设阈值确定所述第一测试用户集和所述第二测试用户集对价格数据的敏感度是否具有差异，根据大于阈值的最大截距差异(F值)对应的第一测试用户集和第二测试用户集的测试指标和测试分割点，将以所有测试用户为根的决策树进行二分叉，生成包括第一用户子集和第二用户子集的子树，对子树循环遍历，直到树停止生长。由此，实现了对价格敏感性的精细化测试，以及客观性的量化分析，提高测试效率和准确性。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中， 该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个代理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。