[發明專利]一種基于大數據任意客群多維度實時聚類分析的方法

在審

• 申請號: 201811485143.0
• 申請日: 2018-12-06
• 公開（公告）號: CN109710820A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 饒翔;李紅穎
• 申請（專利權）人: 南京安訊科技有限責任公司
• 主分類號: G06F16/904
• 分類號: G06F16/904;G06F16/903;G06K9/62
• 代理公司: 北京五月天專利商標代理有限公司 11294
• 代理人: 吳寶泰

1.一種基于大數據任意客群多維度實時聚類分析的方法，其特征在于,包括如下步驟：

步驟1：針對數據源進行預處理，對數據進行標簽并進行可視化配置；

步驟2：針對標簽后的數據進行分析維度配置；

步驟3：確定分析維度的分析指標和需實時分析的目標客群；根據分析指標和目標客群進行聚類分析計算，并將分析結果進行可視化顯示。

2.根據權利要求1所述的基于大數據任意客群多維度實時聚類分析的方法，其特征在于：步驟1中，所說數據源采用SparkSQL分布式集群存儲，根據業務需求目標對數據源進行獲取。

3.根據權利要求1所述的基于大數據任意客群多維度實時聚類分析的方法，其特征在于：所說數據源包括對接企業用戶基礎信息、消費行為數據、流失行為數據、營銷數據。

4.根據權利要求1所述的基于大數據任意客群多維度實時聚類分析的方法，其特征在于：步驟1中，對數據源進行預處理包括數據清洗和數據標簽。

5.根據權利要求1所述的基于大數據任意客群多維度實時聚類分析的方法，其特征在于：步驟2中，分析維度配置包括標簽分層可視化配置、定向分析維度可視化配置、子定向分析維度可視化配置。

6.根據權利要求5所述的基于大數據任意客群多維度實時聚類分析的方法，其特征在于：步驟2中，標簽分層可視化配置為，對連續性數字型數據進行分層枚舉配置。

7.根據權利要求6所述的基于大數據任意客群多維度實時聚類分析的方法，其特征在于：步驟2中，定向分析維度包括地域分析、流失預測、消費特征、營銷轉化，子定向分析維度包括對定向分析維度每個指標的支持次數值、用戶數、累計值、均值。

8.根據權利要求1所述的基于大數據任意客群多維度實時聚類分析的方法，其特征在于：步驟3中，聚類分析計算通過后臺計算層實現，計算層采用分布式SparkSQL計算層。

9.根據權利要求1所述的基于大數據任意客群多維度實時聚類分析的方法，其特征在于：步驟3中，需實時分析的目標客群數據可通過本地系統導入。