[發明專利]數據處理方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201811446323.8
• 申請日: 2018-11-29
• 公開（公告）號: CN109559172A
• 公開（公告）日: 2019-04-02
• 發明（設計）人: 霍海龍;龐丹;張雪媛
• 申請（專利權）人: 北京車聯天下信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 郭新娟

1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：

獲取多個客戶樣本的歷史行為特征；

將多個客戶樣本的歷史行為特征進行分箱，得到不同客戶樣本類型分別對應的歷史行為特征；

將每種客戶樣本類型對應的歷史行為特征作為用于訓練客戶流失模型的一個輸入特征，將每種客戶樣本類型對應的客戶流失概率作為用于訓練客戶流失模型的一個輸出特征，訓練所述客戶流失模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取多個客戶樣本的歷史行為特征之后，將多個客戶樣本的歷史行為特征進行分箱之前，還包括：

計算獲取的每個客戶樣本的歷史行為特征與其它多個客戶樣本的歷史行為特征的相關性；

剔除與其它多個客戶樣本的歷史行為特征的相關性低于第一預設閾值的客戶樣本的歷史行為特征。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將多個客戶樣本的歷史行為特征進行分箱，包括：

根據每個客戶樣本的歷史行為特征對客戶流失概率的影響度，和多個客戶樣本的歷史行為特征的數量，確定每個客戶樣本的歷史行為特征的信息增益率；

在所述信息增益率小于第二預設閾值的情況下，對對應的客戶樣本的歷史行為特征進行等距分割。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據以下步驟計算獲取的每個客戶樣本的歷史行為特征與其它多個客戶樣本的歷史行為特征的相關性：

根據獲取的多個客戶樣本的歷史行為特征的數量，和每個客戶樣本的歷史行為特征與客戶流失概率之間的關系類型，確定回歸方程；

利用所述回歸方程，計算獲取的每個客戶樣本的歷史行為特征與其它多個客戶樣本的歷史行為特征的相關性。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史行為特征包括：車輛狀態特征、消費情況特征和行駛軌跡特征。

6.一種數據處理裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取多個客戶樣本的歷史行為特征和每種歷史行為特征對應的客戶流失概率；

分箱模塊，用于將多個客戶樣本的歷史行為特征進行分箱，得到不同客戶樣本類型分別對應的歷史行為特征；

客戶流失模型，使用每種客戶樣本類型對應的歷史行為特征作為用于訓練客戶流失模型的一個輸入特征，每種客戶樣本類型對應的客戶流失概率作為用于訓練客戶流失模型的一個輸出特征，進行訓練。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述分箱模塊，具體用于：

根據每個客戶樣本的歷史行為特征對客戶流失概率的影響度，和多個客戶樣本的歷史行為特征的數量，確定每個客戶樣本的歷史行為特征的信息增益率；

在所述信息增益率小于第二預設閾值的情況下，對對應的客戶樣本的歷史行為特征進行等距分割。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括：

特征篩選模塊，用于在所述獲取多個客戶樣本的歷史行為特征之后，將多個客戶樣本的歷史行為特征進行分箱之前，計算獲取的每個客戶樣本的歷史行為特征與其它多個客戶樣本的歷史行為特征的相關性，并剔除與其它多個客戶樣本的歷史行為特征的相關性低于第一預設閾值的客戶樣本的歷史行為特征。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執行的機器可讀指令，當電子設備運行時，所述處理器與所述存儲器之間通過總線通信，所述機器可讀指令被所述處理器執行時執行如權利要求1至5任一所述的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器運行時執行如權利要求1至5任一所述的方法的步驟。