[發明專利]一種客戶屬性分析方法

在審

• 申請號: 202110171315.2
• 申請日: 2021-02-04
• 公開（公告）號: CN112905951A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 夏國恩;彭偉;柯利佳
• 申請（專利權）人: 廣西智匯佳人力資源有限公司
• 主分類號: G06F17/11
• 分類號: G06F17/11;G06Q30/02;G06Q50/30
• 代理公司: 昆明人從眾知識產權代理有限公司 53204
• 代理人: 周宇

1.一種客戶屬性分析方法，其特征在于，包括：

通過預測模型，獲取客戶數據的損失函數值、復雜度和屬性維度；

根據所述屬性維度獲取所述客戶數據中不同的特征數據子集，為每個所述特征數據子集添加對應的模型解釋標簽；

根據所述損失函數值、所述復雜度和所述模型解釋標簽獲得所述客戶數據的滿意評價結果。

2.根據權利要求1所述的客戶屬性分析方法，其特征在于，獲取所述客戶數據的損失函數值，滿足如下公式：

s_m＝(E_max-E)/(E_max-E_min)；

E＝P₁*L₁*T₁+P₂*L₂*T₂；

其中，所述P₁為所述客戶數據中正類占比，所述P₂為所述客戶數據中負類占比，所述L₁為將一個正類客戶數據錯分為負類所造成的損失，所述L₂為將一個負類客戶數據錯分為正類所造成的損失，所述T₁為第一類錯誤率，所述T₂為第二類錯誤率，所述第一類錯誤為將流失客戶判別為非流失客戶；所述第二類錯誤為將非流失客戶判別為流失客戶。

3.根據權利要求2所述的客戶屬性分析方法，其特征在于，獲取所述客戶數據的復雜度，滿足如下公式：

s_c＝g(c)＝(C_max-C)/(C_max-C_min),s_c∈[0,1]

其中，當C＝C_max時，則s_c＝1；g(c)為復雜度函數，所述C_min為復雜度的最小值，所述C_max為復雜度的最大值。

4.根據權利要求3所述的客戶屬性分析方法，其特征在于，獲取所述客戶數據的屬性維度，滿足如下公式：

s_d＝f(d)＝(d_max-d)/(d_max-d_min),s_d∈[0,1]

其中，所述f(d)為屬性維度函數，所述d_max為所述客戶數據的屬性維度最大值，所述d_min為提取屬性集的客戶數據的屬性維度最小值數，若d_min＝d_max則令s_d＝1。

5.根據權利要求4所述的客戶屬性分析方法，其特征在于，獲取所述客戶數據的滿意評價結果，滿足如下公式：

Φ(s_d,s_c,s_m)＝(w_ds_d+w_cs_c+w_ms_m)/(w_d+w_c+w_m)

其中，所述w_d為所述s_d的加權系數，所述w_c為所述s_c的加權系數，所述w_m為所述s_m的加權系數。

6.根據權利要求5所述的客戶屬性分析方法，其特征在于，所述根據所述損失函數值、所述復雜度和所述模型解釋標簽獲得所述客戶數據的滿意評價結果，包括：

將每個所述特征數據子集對應的模型解釋標簽和每個所述特征數據子集對應的滿意評價結果建立對應關系。