[發明專利]可視化展示方法、系統及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011386790.3
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112508074A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 劉穎麒;林家瑋
• 申請（專利權）人: 深圳市飛泉云數據服務有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 深圳市恒程創新知識產權代理有限公司 44542
• 代理人: 劉冰

1.一種可視化展示方法，其特征在于，所述可視化展示方法包括以下步驟：

獲取不同客戶對應的特征數據，以所述特征性數據作為不同客戶對應的樣本數據；

對不同客戶對應的所述樣本數據進行聚類分析，獲得不同客戶對應的聚類分析結果，所述聚類分析結果為不同所述樣本數據的客戶所屬的客戶類別；

根據所述聚類分析結果和所述樣本數據構成的訓練集，運用所述訓練集訓練決策樹，并對運用所述訓練集訓練的決策樹進行可視化展示，使所述樣本數據的聚類分析操作可視化。

2.如權利要求1所述的可視化展示方法，其特征在于，所述運用所述訓練集訓練決策樹的步驟包括：

將所述訓練集中的樣本數據作為所述決策樹的輸入，將所述訓練集中的聚類分析結果作為所述決策樹的輸出，訓練決策樹。

3.如權利要求2所述的可視化展示方法，其特征在于，所述對運用所述訓練集訓練的決策樹進行可視化展示的步驟包括：

遍歷運用所述訓練集訓練的決策樹，獲取所述決策樹中從輸入到輸出的每一條決策路徑，并獲取所述決策樹中每一個節點的顯示輸出信息；

根據所獲取的每一條決策路徑和每一個節點的顯示輸出信息對所述決策樹進行可視化展示。

4.如權利要求1所述的可視化展示方法，其特征在于，所述特征數據包括多個特征對應的數據，所述對運用所述訓練集訓練的決策樹進行可視化展示，使所述樣本數據的聚類分析操作可視化的步驟之后，包括：

計算不同特征對應的特征參數，所述特征參數為表征不同特征的重要性的參數；

將決策樹中不同特征對應的特征參數進行可視化展示；

根據所展示的特征參數從所述多個特征中確定目標特征，以基于所述目標特征對應的聚類分析結果制定業務策略。

5.如權利要求4所述的可視化展示方法，其特征在于，所述計算不同特征對應的特征參數的步驟之后，所述方法還包括：

依據所述特征參數確定不同特征對應的重要等級；

對不同特征對應的重要等級進行可視化展示，以按照所展示的重要等級為不同類別客戶制定相應的業務策略。

6.如權利要求1所述的可視化展示方法，其特征在于，所述對不同客戶對應的所述樣本數據進行聚類分析，獲得不同客戶對應的聚類分析結果的步驟包括：

對所述樣本數據進行數據清洗，得到清洗后的目標樣本數據；

采用預設分層算法確定所述聚類分析模型的分層數量；

按照所述分層數量，對不同客戶對應的所述目標樣本數據進行聚類分析，獲得不同客戶對應的聚類分析結果。

7.如權利要求6所述的可視化展示方法，其特征在于，所述對所述樣本數據進行數據清洗的步驟包括：

確定所述樣本數據中不同類型數據對應的特征標簽，并確定業務類型；

依據所述特征標簽從所述樣本數據中篩選出與所述業務類型匹配的樣本數據，對所述業務類型對應的樣本數據進行數據清洗。

8.如權利要求6所述的可視化展示方法，其特征在于，所述對所述樣本數據進行數據清洗的步驟包括：

獲取不同特征之間的關聯度數據；

依據所述關聯度數據從所述樣本數據中篩選出相互獨立的樣本數據；

對篩選出的相互獨立的樣本數據進行數據清洗。

9.一種可視化展示系統，其特征在于，所述可視化展示系統包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的可視化展示程序，所述處理器執行所述可視化展示程序時實現權利要求1-8中任一項所述的可視化展示方法的步驟。

10.一種可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質上存儲有可視化展示程序，所述可視化展示程序被處理器執行時實現如權利要求1-8中任一項所述的可視化展示方法的步驟。