技术特征：
1.一种银行用户忠诚度数据分析方法，其特征在于，包括：预先根据历史银行用户涵盖的年龄段、地域信息，配置每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值和在各地域信息下的第二权重值；其中，所述忠诚度数据分析指标包括下述至少一种：用户进银行网点次数、用户存款信息、用户登录手机银行次数、用户每月银行流水信息、用户理财产品购买信息；获取银行用户的地域信息、年龄信息、以及各忠诚度数据分析指标对应的数值；根据银行用户的地域信息、年龄信息、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值和在各地域信息下的第二权重值，确定银行用户的各忠诚度数据分析指标的第三权重值；根据银行用户的各忠诚度数据分析指标对应的数值、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标的忠诚度划分阈值，确定银行用户在各忠诚度数据分析指标下的忠诚度值；根据银行用户的各忠诚度数据分析指标的第三权重值、以及银行用户在各忠诚度数据分析指标下的忠诚度值，得到银行用户的忠诚度数据分析结果。2.如权利要求1所述的银行用户忠诚度数据分析方法，其特征在于，根据银行用户的地域信息、年龄信息、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值和在各地域信息下的第二权重值，确定银行用户的各忠诚度数据分析指标的第三权重值，包括：预先根据银行用户涵盖的年龄段和地域信息生成决策树；所述决策树用于对用户的年龄信息和地域信息进行分类；根据预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值和在各地域信息下的第二权重值，确定在每一叶子节点下各忠诚度数据分析指标的第三权重值；根据所述决策树、银行用户的地域信息、年龄信息，确定所述银行用户对应的叶子节点；根据银行用户对应的叶子节点、以及每一叶子节点下各忠诚度数据分析指标的第三权重值，得到用户的各忠诚度数据分析指标的第三权重值。3.如权利要求1所述的银行用户忠诚度数据分析方法，其特征在于，根据银行用户的地域信息、年龄信息、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值和在各地域信息下的第二权重值，确定银行用户的各忠诚度数据分析指标的第三权重值，包括：根据银行用户的年龄信息、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值，确定所述银行用户的各忠诚度数据分析指标的第一权重值；根据银行用户的地域信息、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各地域信息下的第二权重值，确定所述银行用户的各忠诚度数据分析指标的第二权重值；针对所述银行用户的每个忠诚度数据分析指标：将该忠诚度数据分析指标的第一权重值和第二权重值相乘，得到银行用户的该忠诚度数据分析指标的第三权重值。4.如权利要求1所述的银行用户忠诚度数据分析方法，其特征在于，根据银行用户的各忠诚度数据分析指标对应的数值、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标的忠诚度划分阈值，确定银行用户在各忠诚度数据分析指标下的忠诚度值，包括：
预先配置每一忠诚度数据分析指标的忠诚度划分阈值、以及每一划分范围对应的忠诚度值；根据银行用户的各忠诚度数据分析指标对应的数值、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标的忠诚度划分阈值，确定银行用户的各忠诚度指标分别对应的划分范围；根据银行用户的各忠诚度指标分别对应的划分范围、以及预先配置的每一划分范围对应的忠诚度值，确定银行用户在各忠诚度数据分析指标下的忠诚度值。5.如权利要求1所述的银行用户忠诚度数据分析方法，其特征在于，根据银行用户的各忠诚度数据分析指标的第三权重值、以及银行用户在各忠诚度数据分析指标下的忠诚度值，得到银行用户的忠诚度数据分析结果，包括：计算银行用户的每一忠诚度数据分析指标的第三权重值和该忠诚度数据分析指标的忠诚度值的乘积；将银行用户的每一忠诚度数据分析指标对应的乘积相加得到所述银行用户的忠诚度数据分析结果。6.一种银行用户忠诚度数据分析装置，其特征在于，包括：配置模块，用于预先根据历史银行用户涵盖的年龄段、地域信息，配置每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值和在各地域信息下的第二权重值；其中，所述忠诚度数据分析指标包括下述至少一种：用户进银行网点次数、用户存款信息、用户登录手机银行次数、用户每月银行流水信息、用户理财产品购买信息；信息获取模块，用于获取银行用户的地域信息、年龄信息、以及各忠诚度数据分析指标对应的数值；第一处理模块，用于根据银行用户的地域信息、年龄信息、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值和在各地域信息下的第二权重值，确定银行用户的各忠诚度数据分析指标的第三权重值；第二处理模块，用于根据银行用户的各忠诚度数据分析指标对应的数值、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标的忠诚度划分阈值，确定银行用户在各忠诚度数据分析指标下的忠诚度值；第三处理模块，用于根据银行用户的各忠诚度数据分析指标的第三权重值、以及银行用户在各忠诚度数据分析指标下的忠诚度值，得到银行用户的忠诚度数据分析结果。7.如权利要求6所述的银行用户忠诚度数据分析装置，其特征在于，第一处理模块，具体用于预先根据银行用户涵盖的年龄段和地域信息生成决策树；所述决策树用于对用户的年龄信息和地域信息进行分类；根据预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值和在各地域信息下的第二权重值，确定在每一叶子节点下各忠诚度数据分析指标的第三权重值；根据所述决策树、银行用户的地域信息、年龄信息，确定所述银行用户对应的叶子节点；根据银行用户对应的叶子节点、以及每一叶子节点下各忠诚度数据分析指标的第三权重值。8.如权利要求6所述的银行用户忠诚度数据分析装置，其特征在于，第一处理模块，具体用于根据银行用户的年龄信息、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下
的第一权重值，确定所述银行用户的各忠诚度数据分析指标的第一权重值；根据银行用户的地域信息、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各地域信息下的第二权重值，确定所述银行用户的各忠诚度数据分析指标的第二权重值；针对所述银行用户的每个忠诚度数据分析指标：将该忠诚度数据分析指标的第一权重值和第二权重值相乘，得到银行用户的该忠诚度数据分析指标的第三权重值。9.如权利要求6所述的银行用户忠诚度数据分析装置，其特征在于，第二处理模块，具体用于预先配置每一忠诚度数据分析指标的忠诚度划分阈值、以及每一划分范围对应的忠诚度值；根据银行用户的各忠诚度数据分析指标对应的数值、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标的忠诚度划分阈值，确定银行用户的各忠诚度指标分别对应的划分范围；根据银行用户的各忠诚度指标分别对应的划分范围、以及预先配置的每一划分范围对应的忠诚度值，确定银行用户在各忠诚度数据分析指标下的忠诚度值。10.如权利要求6所述的银行用户忠诚度数据分析装置，其特征在于，第三处理模块，具体用于计算银行用户的每一忠诚度数据分析指标的第三权重值和该忠诚度数据分析指标的忠诚度值的乘积；将银行用户的每一忠诚度数据分析指标对应的乘积相加得到所述银行用户的忠诚度数据分析结果。11.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一所述方法。12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一所述方法。13.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一所述方法。
技术总结
本发明公开了一种银行用户忠诚度数据分析方法及装置，涉及金融技术领域；其中该方法包括：预先配置每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值和在各地域信息下的第二权重值；根据银行用户的地域信息、年龄信息、以及预先配置的每一忠诚度数据分析指标在各年龄段下的第一权重值和在各地域信息下的第二权重值，确定银行用户的各忠诚度数据分析指标的第三权重值；根据银行用户的各忠诚度数据分析指标对应的数值、预先配置的每一忠诚度数据分析指标的忠诚度划分阈值，确定银行用户在各忠诚度数据分析指标下的忠诚度值；根据各第三权重值、以及各忠诚度值，得到银行用户的忠诚度数据分析结果。本发明可以提高用户的忠诚度数据分析结果的准确性。数据分析结果的准确性。数据分析结果的准确性。
技术研发人员：党娜 刘洋 李昊
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：2022.04.19
技术公布日：2022/7/5