本发明涉及一种消费者行为分析管理系统及其分析方法。
背景技术：
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目前，传统的营销面对消费者的信息数据缺少分析客户需求的工具和方法，无法把握客户的实际需求，抓不住客户的消费兴趣点，因此需要动用大量的人力和财力对客户群进行海量的宣传投放才能达到营销目的，大大增加了营销的成本，给销售工作带来困难。
技术实现要素：
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本发明提供了一种消费者行为分析管理系统及其分析方法，它设计合理，通过对消费者信息进行分析，确定消费者的性别、年龄、媒体偏好、电商偏好等信息，通过建立标签模型对消费者进行贴标签，使得消费者能够准确简便的了解该消费者的消费兴趣点，在营销的过程中进行有效的推送产品，大大降低了营销成本，给销售工作带来方便，解决了现有技术中存在的问题。
本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：
一种消费者行为分析管理系统，包括后台服务模块、分析服务模块、前台服务模块和集群监控模块；
所述后台服务模块的功能为建立标签模型；
所述分析服务模块的功能为对从社交网络所获得的消费者资源进行分析，通过后台服务模块所建立的标签模型对消费者进行贴标签，所述消费者资源为消费者访问网络的URL地址信息；
所述前台服务模块用于向消费者提供经过分析服务模块分析后的结果；
所述集群监控用于监控后台服务模块、分析服务模块和前台服务模块是否正常工作。
所述后台服务模块包括类别管理模块、行业标签分类模块、人群标签管理模块、媒体标签管理模块和人群库管理模块；
所述类别管理模块包括人群分类模块和媒体分类模块，人群分类模块用于对人群进行分类，媒体分类模块用于对媒体进行分类；
所述行业标签分类模块用于对行业进行分类；
所述人群标签管理模块用于通过人群分类模块和行业标签分类模块建立人群与行业关联关系模型；
所述媒体标签管理模块用于通过媒体分类模块和行业标签分类模块建立媒体与行业关联关系模型；
所述人群库管理模块用于修改可能有误的标签。
所述分析服务模块包括加载模块、分析模块和存储模块；
所述加载模块用于将从社交网络所获得的消费者资源加载到HIVE仓库，采用HIVE调用Hadoop的M/R程序清洗一次数据放置HDFS文件系统中；
所述分析模块的功能为采用后台服务模块所建立的标签模型对消费者资源进行分析；
存储模块用于存储通过分析模块分析后的结果。
一种消费者行为分析管理系统的分析方法，包括以下步骤：
S1：从社交网络获取消费者资源；
S2：建立标签模型；
S3：根据标签模型对消费者资源进行分析，给消费者添加相应的标签，所述消费者资源为消费者访问网络的URL地址信息；
S4：将分析结果进行输出。
在S2中，所述标签模型包括人群与行业关联关系模型和媒体与行业关联关系模型，人群与行业关联关系模型能够添加消费者的人群分类标签和消费者的行业标签，媒体与行业关联关系模型能够添加媒体的媒体分类标签和媒体的行业标签。
在S3中对消费者资源进行分析规则和添加标签规则为：
(1)通过消费者资源直接获取消费者性别和年龄或通过消费者访问网络的URL地址判断消费者的性别和年龄，通过人群与行业关联模型对消费者添加人群分类标签和行业标签；
(2)通过消费者访问的IP地址确定该消费者的所属城市；
(3)通过消费者访问的URL地址点击量确定该消费者的媒体偏好，通过媒体与行业关联关系模型对媒体添加媒体分类标签和行业标签；
(4)通过消费者访问的URL地址确定该消费者的电商偏好；
(5)通过消费者访问时间来确定该消费者的上网时间偏好和睡眠习惯。
本发明采用上述结构，通过对消费者信息进行分析，确定消费者的性别、年龄、媒体偏好、电商偏好等信息，通过建立标签模型对消费者进行贴标签，使得消费者能够准确简便的了解该消费者的消费兴趣点，在营销的过程中进行有效的推送产品，大大降低了营销成本，给销售工作带来方便。
具体实施方式：
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，对本发明进行详细阐述。
一种消费者行为分析管理系统，包括后台服务模块、分析服务模块、前台服务模块和集群监控模块；
所述后台服务模块的功能为建立标签模型；
所述分析服务模块的功能为对从社交网络所获得的消费者资源进行分析，通过后台服务模块所建立的标签模型对消费者进行贴标签，所述消费者资源为消费者访问网络的URL地址信息；
所述前台服务模块用于向消费者提供经过分析服务模块分析后的结果；
所述集群监控用于监控后台服务模块、分析服务模块和前台服务模块是否正常工作。
所述后台服务模块包括类别管理模块、行业标签分类模块、人群标签管理模块、媒体标签管理模块和人群库管理模块；
所述类别管理模块包括人群分类模块和媒体分类模块，人群分类模块用于对人群进行分类，媒体分类模块用于对媒体进行分类；
所述行业标签分类模块用于对行业进行分类；
所述人群标签分类模块用于通过人群分类模块和行业标签分类模块建立人群与行业关联关系模型；
所述媒体标签管理模块用于通过媒体分类模块和行业标签分类模块建立媒体与行业关联关系模型；
所述人群库管理模块用于修改可能有误的标签。
所述分析服务模块包括加载模块、分析模块和存储模块；
所述加载模块用于将从社交网络所获得的消费者资源加载到HIVE仓库，采用HIVE调用Hadoop的M/R程序清洗一次数据放置HDFS文件系统中；
所述分析模块的功能为采用后台服务模块所建立的标签模型对消费者资源进行分析；
存储模块用于存储通过分析模块分析后的结果。
一种消费者行为分析管理系统的分析方法，包括以下步骤：
S1：从社交网络获取消费者资源；
S2：建立标签模型；
S3：根据标签模型对消费者资源进行分析，给消费者添加相应的标签，所述消费者资源为消费者访问网络的URL地址信息；
S4：将分析结果进行输出。
在S2中，所述标签模型包括人群与行业关联关系模型和媒体与行业关联关系模型，人群与行业关联关系模型能够添加消费者的人群分类标签和消费者的行业标签，媒体与行业关联关系模型能够添加媒体的媒体分类标签和媒体的行业标签。
在S3中对消费者资源进行分析规则和添加标签规则为：
(1)通过消费者资源直接获取消费者性别和年龄或通过消费者访问网络的URL地址判断消费者的性别和年龄，通过人群与行业关联模型对消费者添加人群分类标签和行业标签；
(2)通过消费者访问的IP地址确定该消费者的所属城市；
(3)通过消费者访问的URL地址点击量确定该消费者的媒体偏好，通过媒体与行业关联关系模型对媒体添加媒体分类标签和行业标签；
(4)通过消费者访问的URL地址确定该消费者的电商偏好；
(5)通过消费者访问时间来确定该消费者的上网时间偏好和睡眠习惯。
社交网络获得消费者记录加载到HIVE仓库，采用HIVE调用Hadoop的M/R程序清洗一次数据放置HDFS文件系统中。再用Hadoop的M/R程序以及算法从第一次清洗的结果数据中分析消费者行为。例如：性别标签判定：当消费者资源中不存在消费者的性别年龄等记录时，通过其浏览记录进行分析，如该消费者经常浏览女性化妆品和裙装服装商品，根据后台建立的人群与行业关联关系模型和媒体与行业关联关系模型与算法判定该消费者为女性的比重，比如该消费者比重为0.6，则男的可能性比重1-0.6＝0.4，结果因为女性比重比男性可能性比重大，所以给该消费者贴女性标签；所属城市标签判定：通过该消费者经常或偶尔上网ip判断消费者所属城市比重；上网时间偏好：将上网时间分为0-3，3-6,6-9,9-12，12-15,15-18,18-21,21-24八个时段，如果该消费者每天在9-12上网比较频繁，确定该消费者上网时间偏好为9-12。对于消费者的分析还可以包括消费者的媒体偏好、电商偏好、APP偏好、消费水平、工资水平、从事行业等信息。
已贴标签的消费者信息存储在存储模块中，当用户采用本系统进行查看时，通过前台服务模块可以查看单个消费者的相关信息，该消费者的电商偏好、APP偏好、上网偏好、睡眠偏好等；也可以上传部分消费者，查看这部分消费者的相关信息，例如查看这部分消费者的电商偏好前十个电商，每个电商用户比例；查看这部分消费者的前十个APP偏好，每个APP用户比例；这部分人中的男女比例，地域情况等。以便指导用户的营销策略。
上述具体实施方式不能作为对本发明保护范围的限制，对于本技术领域的技术人员来说，对本发明实施方式所做出的任何替代改进或变换均落在本发明的保护范围内。
本发明未详述之处，均为本技术领域技术人员的公知技术。