一种基于标签的数据分析方法及分析系统与流程

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于标签的数据分析方法及分析系统。

背景技术

目前，利用标签技术对互联网等企业实现客户维护和推广工作提供便利，已经得到了越来越广泛的应用。传统的标签数据分析方法存在数据分析不准确的问题，不能很好的提供数据支持，因此需要适时的引入一种标签数据分析方法，以推动标签技术的应用。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述的技术问题，提供一种基于标签的数据分析方法及分析系统。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于标签的数据分析方法，包括以下步骤：

根据区域分类预先设定各个维度属性的权重系数；

根据指标分类将用户划分为若干个客户群；

接收目标用户的用户属性信息，并基于所述用户属性信息计算目标用户与某个客户群的相似度；

比较所述相似度与预设阈值的关系，确定目标用户的优先等级；

根据目标用户的优先等级输出与之匹配的策略信息。

在使用过程中，该分析方法首先预存不同维度属性的权重系数并划分不同类型的客户群，而后将目标用户的相关属性信息输入并通过比对和计算确定该目标客户与某个或某些客户群的相似度，也就是确认该目标客户可能属于某个或某些客户群的可能性的大小；而后将得到的相似度与预设阈值相比较，并根据比较结果确定目标用户的优先等级，例如当相似度大于预设阈值时确定为中等优先级，当相似度大于预设阈值的1.5倍时为高等优先级等；最后根据目标用于所处的优先等级以及其所在的客户群类型，输出与之相匹配的策略信息，即可根据输出的策略信息有针对性地对该客户进行推送或跟进。这样，该基于标签的数据分析方法通过计算用户的优先等级，为企业制定战略方针提供较为准确的数据支持，判断确定企业潜在客户，并且提高了数据利用效率。

进一步地，在根据区域分类预先设定各个维度属性的权重系数的操作中，所述维度属性至少包括对应城市的第一权重系数和对应平台的第二权重系统。

进一步地，在根据指标分类将用户划分为若干个客户群的操作中，划分成的所述客户群至少包括投诉客户群和推广客户群。

进一步地，所述基于所述用户属性信息计算目标用户与某个客户群的相似度的操作，包括通过以下公式计算相似度：p＝n×kx；

其中，p为目标用户属于某个客户群的相似度；

n为目标用户针对该客户群对应操作属性下的点击量；

kx为维度属性对应的权重系数。

本发明还提供一种基于标签的数据分析系统，包括：

权重设定模块，用于根据区域分类预先设定各个维度属性的权重系数；

客户群划分模块，用于根据指标分类将用户划分为若干个客户群；

相似度计算模块，用于接收目标用户的用户属性信息，并基于所述用户属性信息计算目标用户与某个客户群的相似度；

优先级确定模块，用于比较所述相似度与预设阈值的关系，以确定目标用户的优先等级；

策略输出模块，用于根据目标用户的优先等级输出与之匹配的策略信息。

进一步地，所述维度属性至少包括对应城市的第一权重系数和对应平台的第二权重系统。

进一步地，所述客户群划分模块中划分成的所述客户群至少包括投诉客户群和推广客户群。

进一步地，所述相似度计算模块内预存有公式p＝n×kx，以计算相似度；

其中，p为目标用户属于某个客户群的相似度；

n为目标用户针对该客户群对应操作属性下的点击量；

kx为维度属性对应的权重系数。

本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。

附图说明

图1为本发明所提供的基于标签的数据分析方法一种具体实施方式的流程图；

图2为本发明所提供的基于标签的数据分析系统一种具体实施方式的结构示意图。

附图标记说明：

1000-基于标签的数据分析系统

100-权重设定模块

200-客户群划分模块

300-相似度计算模块

400-优先级确定模块

500-策略输出模块

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

请参考图1，图1为本发明所提供的基于标签的数据分析方法一种具体实施方式的流程图。

在一种具体实施方式中，本发明提供的基于标签的数据分析方法包括以下步骤：

s1：根据区域分类预先设定各个维度属性的权重系数；该维度属性可以有多种划分方式，例如按照城市等级划分，一线城市权重系数为k11，二线城市权重系数为k12，三四线城市为k13等；或者按照预设城市群划分，预存重点城市，重点城市权重系数为k11'，其他城市权重系数为k12'等；还或者按照城市和平台划分，例如对应城市的第一权重系数为k1，对应平台的第二权重系统为k2。

s2：根据指标分类将用户划分为若干个客户群；例如，将客户群划分为投诉客户群和推广客户群等。

s3：接收目标用户的用户属性信息，并基于所述用户属性信息计算目标用户与某个客户群的相似度；该相似度为通过公式：p＝n×kx计算得到的相似度；

其中，p为目标用户属于某个客户群的相似度；

n为目标用户针对该客户群对应操作属性下的点击量；

kx为维度属性对应的权重系数。

s4：比较所述相似度与预设阈值的关系，确定目标用户的优先等级；例如当相似度大于预设阈值时确定为中等优先级，当相似度大于预设阈值的1.5倍时为高等优先级等。

s5：根据目标用户的优先等级输出与之匹配的策略信息；通过相似度计算公式计算目标用户属于某个客户群的相似度，若判断该目标用户为企业潜在客户，则据此制定相应的销售策略；若判断该目标用户对企业服务要求高，则据此制定相应的服务策略。

在使用过程中，该分析方法首先预存不同维度属性的权重系数并划分不同类型的客户群，而后将目标用户的相关属性信息输入并通过比对和计算确定该目标客户与某个或某些客户群的相似度，也就是确认该目标客户可能属于某个或某些客户群的可能性的大小；而后将得到的相似度与预设阈值相比较，并根据比较结果确定目标用户的优先等级；最后根据目标用于所处的优先等级以及其所在的客户群类型，输出与之相匹配的策略信息，即可根据输出的策略信息有针对性地对该客户进行推送或跟进。这样，该基于标签的数据分析方法通过计算用户的优先等级，为企业制定战略方针提供较为准确的数据支持，判断确定企业潜在客户，并且提高了数据利用效率。

除了上述数据分析方法，本发明还提供一种基于该数据分析方法的数据分析系统1000，如图2所示，该系统包括权重设定模块100、客户群划分模块200、相似度计算模块300、优先级确定模块400和策略输出模块500。

其中，权重设定模块100用于根据区域分类预先设定各个维度属性的权重系数；该维度属性可以有多种划分方式，例如按照城市等级划分，一线城市权重系数为k11，二线城市权重系数为k12，三四线城市为k13等；或者按照预设城市群划分，预存重点城市，重点城市权重系数为k11'，其他城市权重系数为k12'等；还或者按照城市和平台划分，例如对应城市的第一权重系数为k1，对应平台的第二权重系统为k2。

客户群划分模块200用于根据指标分类将用户划分为若干个客户群；例如，将客户群划分为投诉客户群和推广客户群等。

相似度计算模块300用于接收目标用户的用户属性信息，并基于所述用户属性信息计算目标用户与某个客户群的相似度；该相似度为通过公式：p＝n×kx计算得到的相似度；

其中，p为目标用户属于某个客户群的相似度；

n为目标用户针对该客户群对应操作属性下的点击量；

kx为维度属性对应的权重系数。

优先级确定模块400用于比较所述相似度与预设阈值的关系，以确定目标用户的优先等级；例如当相似度大于预设阈值时确定为中等优先级，当相似度大于预设阈值的1.5倍时为高等优先级等。

策略输出模块500，用于根据目标用户的优先等级输出与之匹配的策略信息；通过相似度计算公式计算目标用户属于某个客户群的相似度，若判断该目标用户为企业潜在客户，则据此制定相应的销售策略；若判断该目标用户对企业服务要求高，则据此制定相应的服务策略。。

在使用过程中，该分析方法首先预存不同维度属性的权重系数并划分不同类型的客户群，而后将目标用户的相关属性信息输入并通过比对和计算确定该目标客户与某个或某些客户群的相似度，也就是确认该目标客户可能属于某个或某些客户群的可能性的大小；而后将得到的相似度与预设阈值相比较，并根据比较结果确定目标用户的优先等级；最后根据目标用于所处的优先等级以及其所在的客户群类型，输出与之相匹配的策略信息，即可根据输出的策略信息有针对性地对该客户进行推送或跟进。这样，该基于标签的数据分析方法通过计算用户的优先等级，为企业制定战略方针提供较为准确的数据支持，判断确定企业潜在客户，并且提高了数据利用效率。

综上，本发明所提供的数据分析方法和分析系统中，画像标签包括了维度指标关系和用户属性信息，预先设置各个维度属性的权重系数(比如，维度属性为城市的权重系数为k1，维度属性为平台的权重系数为k2，。。。。。)；根据指标分类将用户划分为若干个客户群，比如投诉客户群、推广客户群；根据用户属性信息计算目标用户的属于某个客户群的相似度，比如目标用户张三通过androidapp提交投诉工单次数n次，通过预设的计算公式和维度属性为平台的权重系数k2计算目标用户属于该投诉客户群的相似度p，p＝n*k2，根据p与预设阈值的关系，则确定目标用户的优先等级；根据确定的用户优先等级，制定相应的策略，比如说，步骤3中举例的确定的用户优先等级，判断该用户对企业服务要求比较高，可以针对性的制定对应策略，又比如，如果是推广客户群，通过预设公式计算用户属于该群的相似度，判断该用户为企业潜在客户，同样的可据此制定相应的销售策略。

从而通过计算用户的优先等级，为企业制定战略方针提供较为准确的数据支持，判断确定企业潜在客户，并且通过本方法还可提高数据利用效率。

本申请实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意方法实施例的步骤。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行以实现上述任意方法实施例的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。