[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及計算機存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011194738.8
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112308419A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 于翠翠
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/02;G06F16/215;G06F16/25;G06F16/28;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 44287
• 代理人: 張志江

本發(fā)明涉及金融科技(Fintech)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)處理方法，該方法包括：根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)需求采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)源中多個客戶的初始數(shù)據(jù)，并對各初始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析處理，以獲取各客戶的多個指標屬性數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)的聚類模型對各所述客戶進行客戶分群處理，以獲取各所述客戶對應(yīng)的客戶群組，根據(jù)各所述指標屬性數(shù)據(jù)確定各所述客戶群組的群組類型；根據(jù)各所述群組類型確定所述數(shù)據(jù)需求對應(yīng)的目標客戶群組，基于預(yù)設(shè)的線性回歸方程對所述目標客戶群組進行線性回歸運算，根據(jù)所述線性回歸運算的運算結(jié)果確定所述數(shù)據(jù)需求對應(yīng)的目標客戶。本發(fā)明還公開了一種數(shù)據(jù)處理裝置、設(shè)備和一種計算機存儲介質(zhì)。本發(fā)明提高了篩選目標客戶的準確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及金融科技(Fintech)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及計算機存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，越來越多的技術(shù)(大數(shù)據(jù)、分布式、區(qū)塊鏈Blockchain、人工智能等)應(yīng)用在金融領(lǐng)域，傳統(tǒng)金融業(yè)正在逐步向金融科技(Fintech)轉(zhuǎn)變，但由于金融行業(yè)的安全性、實時性要求，也對大數(shù)據(jù)技術(shù)提出了更高的要求。目前傳統(tǒng)的營銷方案中，是通過根據(jù)客戶的注冊時間，存款金額，貸款額度，貸款金額等進行人工篩選，即通過客戶的行為數(shù)據(jù)，硬件設(shè)備等進行客戶群篩選，但是此方案無法對客戶進行預(yù)測性的分析，只能依賴客戶已有的信息進行客群組裝，其精確度較低，并且由于是采用傳統(tǒng)的手工篩選客戶，無法感知客戶的異常行為，只能人工監(jiān)控處理，其計算得到的結(jié)果的準確性較低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提出一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及計算機存儲介質(zhì)，旨在解決如何提高篩選目標客戶的準確性的技術(shù)問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)處理方法，所述數(shù)據(jù)處理方法包括如下步驟：

根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)需求采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)源中多個客戶的初始數(shù)據(jù)，并對各所述初始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析處理，以獲取各所述客戶的多個指標屬性數(shù)據(jù)；

根據(jù)預(yù)設(shè)的聚類模型對各所述客戶進行客戶分群處理，以獲取各所述客戶對應(yīng)的客戶群組，根據(jù)各所述指標屬性數(shù)據(jù)確定各所述客戶群組的群組類型；

根據(jù)各所述群組類型確定所述數(shù)據(jù)需求對應(yīng)的目標客戶群組，基于預(yù)設(shè)的線性回歸方程對所述目標客戶群組進行線性回歸運算，根據(jù)所述線性回歸運算的運算結(jié)果確定所述數(shù)據(jù)需求對應(yīng)的目標客戶。

可選地，根據(jù)各所述指標屬性數(shù)據(jù)確定各所述客戶群組的群組類型的步驟，包括：

依次遍歷各所述客戶群組，根據(jù)各所述指標屬性數(shù)據(jù)確定遍歷的客戶群組中所有客戶對應(yīng)的目標指標屬性數(shù)據(jù)，對各所述目標指標屬性數(shù)據(jù)進行特征分析，基于所述特征分析的分析結(jié)果確定遍歷的客戶群組的群組類型。

可選地，對各所述目標指標屬性數(shù)據(jù)進行特征分析，基于所述特征分析的分析結(jié)果確定遍歷的客戶群組的群組類型的步驟，包括：

根據(jù)各所述目標指標屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型對各所述目標指標屬性數(shù)據(jù)進行分類，根據(jù)所述分類結(jié)果對屬于同一數(shù)據(jù)類型的各所述目標指標屬性數(shù)據(jù)進行特征分析，以獲取分析結(jié)果；

獲取各所述目標指標屬性數(shù)據(jù)對應(yīng)的分析結(jié)果，根據(jù)各所述分析結(jié)果確定遍歷的客戶群組的群組類型。

可選地，數(shù)據(jù)分析處理包括數(shù)據(jù)清洗，所述對各所述初始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析處理，以獲取各所述客戶的多個指標屬性數(shù)據(jù)的步驟，包括：

基于所述數(shù)據(jù)需求對各所述初始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，以獲取多個屬性數(shù)據(jù)；

基于預(yù)設(shè)的分類原則將各所述屬性數(shù)據(jù)劃分為多個指標屬性數(shù)據(jù)。

可選地，基于預(yù)設(shè)的分類原則將各所述屬性數(shù)據(jù)劃分為多個指標屬性數(shù)據(jù)的步驟之前，包括：