[發明專利]基于大數據的網點客流量分析方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202111150209.2
• 申請日: 2021-09-29
• 公開（公告）號: CN113822723A
• 公開（公告）日: 2021-12-21
• 發明（設計）人: 杜志亮
• 申請（專利權）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明涉及人工智能技術，揭露了一種基于大數據的網點客流量分析方法，包括：對預設網點在歷史不同時間段的客流量進行函數擬合；獲取預設網點在歷史不同時間段的客戶預約數量以及客戶履約數量并生成履約率矩陣；對履約率矩陣進行特征提取，得到履約率特征；根據擬合函數計算得到預設時間段的預測客流量，并利用履約率特征對預測客流量進行調整，得到調整后的預測客流量；獲取預設的天氣權重，根據天氣權重對調整后的預測客流量進行權重計算，得到標準客流量。此外，本發明還涉及區塊鏈技術，客流量的數據可存儲于區塊鏈的節點。本發明還提出一種基于大數據的網點客流量分析裝置、電子設備以及存儲介質。本發明可以提高進行客流量分析精確度。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種基于大數據的網點客流量分析方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

傳統情況下，對于一個企業或公司對外提供客戶服務的網點而言，需要根據客流量對該網點的業務人員的數量進行配置，以便于該網點可及時接待所有的客戶，但客流量被很多外界因素所影響，因此，對網點的客流量進行分析成為了人們關注的重點。

現有的客流量分析方法多為基于歷史客流量數據的分析，即通過對歷史的客流量大小進行分析，以此來判斷客流量的變化趨勢，進而實現對未來時間的客流量預測。但該方法中，僅考慮到的客流量大小的變化趨勢，沒有考慮到可能會對客流量產生影響的其他外界因素，因此僅利用歷史客流量大小對未來客流量進行分析，會導致分析結果的不精確。

發明內容

本發明提供一種基于大數據的網點客流量分析方法、裝置及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于解決進行客流量分析的精確度較低的問題。

為實現上述目的，本發明提供的一種基于大數據的網點客流量分析方法，包括：

獲取預設網點在歷史不同時間段的客流量，對所述客流量進行函數擬合，得到擬合函數；

獲取所述預設網點在所述歷史不同時間段的客戶預約數量以及客戶履約數量，根據所述客戶預約數量和所述客戶履約數量生成履約率矩陣；

對所述履約率矩陣進行特征提取，得到履約率特征；

根據所述擬合函數計算得到預設時間段的預測客流量，并利用所述履約率特征對所述預測客流量進行調整，得到調整后的預測客流量；

獲取預設的天氣權重，根據所述天氣權重對所述調整后的預測客流量進行權重計算，得到標準客流量。

可選地，所述對所述客流量進行函數擬合，得到擬合函數，包括：

將所述歷史不同時間段的客流量映射至預先構建的坐標系中，得到所述預設網點在歷史不同時間段的客流量坐標；

利用預設的初始函數計算每一個所述客流量坐標的擬合坐標；

計算所述擬合坐標與所述客流量坐標之間的差異值；

判斷所述差異值是否小于預設差異閾值；

當所述差異值大于或等于所述預設差異閾值，根據所述差異值對所述初始函數的參數進行調整，并返回利用預設的初始函數計算每一個所述客流量坐標的擬合坐標的步驟；

當所述差異值小于所述預設差異閾值，確定此時的初始函數為擬合函數。

可選地，所述根據所述客戶預約數量和所述客戶履約數量生成履約率矩陣，包括：

構建空白矩陣；

從所述多個預設權益中逐個選取其中一個權益為目標權益；

根據所述客戶預約數量和所述客戶履約數量計算得到履約率；

將所述履約率作為元素填充至所述空白矩陣中，得到履約率矩陣。