[發明專利]一種基于Python的客戶數據監控方法與系統

在審

• 申請號: 202111369764.4
• 申請日: 2021-11-18
• 公開（公告）號: CN114281902A
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發明（設計）人: 楊紫鑫
• 申請（專利權）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/2455;G06F16/2453;G06F16/242;G06F16/23;G06F16/9537
• 代理公司: 濟南誠智商標專利事務所有限公司 37105
• 代理人: 李偉偉

1.一種基于Python的客戶數據監控方法，其特征在于，所述方法包括以下操作：

輸入基本質量數據信息表，通過pandas模塊和pymysql模塊將基本質量數據信息表自動匯總和篩查，整理為關系型數據表；

根據不同物料以及不同屬性的要求，利用pandas模塊針對關系型數據表計算每個屬性的目標值，輸出目標報表；

根據目標報表自動監控預警數據指標異常。

2.根據權利要求1所述的一種基于Python的客戶數據監控方法，其特征在于，所述自動匯總和篩查具體包括：

利用pandas模塊將數據表轉換成DataFrame數據表，針對不同的物料，按照需求的屬性設置不同的關鍵字表，利用pandas模塊對原始數據表進行數據篩查，根據關鍵字表提取出每種物料的關鍵屬性，通過pymysql模塊將獲取到的數據整理為關系型數據表，并按照物料類型日期進行保存。

3.根據權利要求1所述的一種基于Python的客戶數據監控方法，其特征在于，所述目標值包括整機故障率、部件故障率以及DOA。

4.根據權利要求1所述的一種基于Python的客戶數據監控方法，其特征在于，所述目標值的計算采用pandas模塊中的loc函數完成。

5.根據權利要求1所述的一種基于Python的客戶數據監控方法，其特征在于，所述根據目標報表自動監控預警數據指標異常具體包括：

對單一客戶每月的故障率進行比對，有明顯升高的月份進行標紅預警；

對單一客戶每月的部件故障率進行比對，有明顯數量異常的部件進行標紅預警；

對各客戶部件故障率進行比對，識別在市場端表現中部件故障率較高的部件類別；

對出現異常DOA的客戶作標紅預警。

6.根據權利要求1所述的一種基于Python的客戶數據監控方法，其特征在于，所述關系型數據表按照日期保存在對應物料的數據庫中，當單個物料數據庫中數據表積累到定值時，利用numpy模塊和matplotlib模塊畫出對應物料的柱狀圖和折線圖。

7.一種基于Python的客戶數據監控系統，其特征在于，所述系統包括：

數據表轉換模塊，用于輸入基本質量數據信息表，通過pandas模塊和pymysql模塊將基本質量數據信息表自動匯總和篩查，整理為關系型數據表；

目標報表輸出模塊，用于根據不同物料以及不同屬性的要求，利用pandas模塊針對關系型數據表計算每個屬性的目標值，輸出目標報表；

自動監控模塊，用于根據目標報表自動監控預警數據指標異常。

8.根據權利要求7所述的一種基于Python的客戶數據監控系統，其特征在于，所述目標值包括整機故障率、部件故障率以及DOA。

9.根據權利要求7所述的一種基于Python的客戶數據監控系統，其特征在于，所述目標值的計算采用pandas模塊中的loc函數完成。

10.根據權利要求7所述的一種基于Python的客戶數據監控系統，其特征在于，所述關系型數據表按照日期保存在對應物料的數據庫中，當單個物料數據庫中數據表積累到定值時，利用numpy模塊和matplotlib模塊畫出對應物料的柱狀圖和折線圖。