A prediction method of web users based on information including: the control unit set: the objective and subjective event boundary event boundary events, time interval, event duration; the control unit to obtain objective events and user data table based on the new control unit; obtaining subjective events and user table based on new data were established through data processing; unit: the new model of the relationship between the subjective and the establishment of new events and user model of the relationship between objective events and user data; through the prediction unit to establish objective events and user relations, new events and new relationships for the user subjective factor prediction model, prediction model based on the number of new users of the website. The invention is to establish the relation model according to the first preset time subjective events and objective events, to predict the new users in the influence of subjective and objective events event number, in order to more accurately predict the number of new users, provide accurate basis for website operators business strategy.
【技术实现步骤摘要】
一种基于网站用户的信息预测方法
本专利技术涉及本专利技术涉及数据处理
,尤其涉及一种基于网站用户的信息预测方法。
技术介绍
随着进入移动互联网时代的到来,信息更新迭代的时间逐渐缩短,要想在行业中处于不败之地必须有把握市场方向的能力,即预测能力。古人在当时科学依据较少的情况下,以经验来对某一个即将发生的事情进行预判断,但是这种完全凭借经验的判断很难称其为“预测”,因为其完全没有一个相对标准的依据。比如现在从事网站运营业务的团队,不能有效的预测未来一段时间新用户注册量,就很难掌握网站运营的业务方向,一旦行业方向发生转向,运营团队再去改变运营方向,就很难再跟上行业的发展,甚至被整个行业抛弃。但是现在市场上公开的准确度较高并且操作相对简单的预测模型基本上没有。本专利技术不仅很好的解决了预测问题,而且填补了预测网站用户注册量的空白。
技术实现思路
下面描述的一种预测网站新增用户数的模型有效的解决了上面所述的问题。本专利技术公开一种基于网站用户的信息预测方法。包括:步骤1:通过控制单元设定:客观事件边界、主观事件边界、事件发生时间间隔、事件影响持续时间。步骤2:基于控制单元获取客观事件和用户新增数据表;步骤3:基于控制单元获取主观事件和用户新增数据表;步骤4:通过数据处理单元分别建立:1、客观事件和用户新增关系的模型;2、建立主观事件和用户新增关系的模型;步骤5:通过数据预测单元建立以客观事件和用户新增关系、主观事件和用户新增关系为因子的预测模型,基于模型预测网站新增用户数。步骤6:通过数据分析单元对比网站预测增长的用户数和实际增长的用户数,基于对比结果,排除干扰预 ...
【技术保护点】
一种基于网站用户的信息预测方法,其特征在于,包括:步骤1:通过控制单元设定相关参数:客观事件边界、主观事件边界、事件发生时间间隔、事件影响持续时间;步骤2:基于控制单元获取客观事件和用户新增数据表;步骤3:基于控制单元获取主观事件和用户新增数据表;步骤4:通过数据处理单元分别建立:客观事件和用户新增关系的模型和建立主观事件和用户新增关系的模型;步骤5:通过数据预测单元建立以客观事件和用户新增关系、主观事件和用户新增关系为因子的预测模型,基于模型预测网站新增用户数;步骤6:通过数据分析单元对比网站预测增长的用户数和实际增长的用户数,基于对比结果,排除干扰预测的客观事件和主观事件,并且实时调整对应的事件发生时间间隔、事件影响持续时间等设置,进而实现模型的自我优化和更新。
【技术特征摘要】
1.一种基于网站用户的信息预测方法,其特征在于,包括:步骤1:通过控制单元设定相关参数:客观事件边界、主观事件边界、事件发生时间间隔、事件影响持续时间;步骤2:基于控制单元获取客观事件和用户新增数据表;步骤3:基于控制单元获取主观事件和用户新增数据表;步骤4:通过数据处理单元分别建立:客观事件和用户新增关系的模型和建立主观事件和用户新增关系的模型;步骤5:通过数据预测单元建立以客观事件和用户新增关系、主观事件和用户新增关系为因子的预测模型,基于模型预测网站新增用户数;步骤6:通过数据分析单元对比网站预测增长的用户数和实际增长的用户数,基于对比结果,排除干扰预测的客观事件和主观事件,并且实时调整对应的事件发生时间间隔、事件影响持续时间等设置,进而实现模型的自我优化和更新。2.如权利要求1所述的一种基于网站用户的信息预测方法,其特征在于:其中,所述的控制单元设定相关参数具体包含:步骤101:定义客观事件边界:即定义影响网站用户增长的客观事件发生列表,并且基于网站运营随时保持更新(本发明所指的客观事件均为影响本网站的客观事件,如果事件发生时间间隔内没有任何外部客观事件发生也算一种客观事件,如:网站服务群体是否放假、影响网站业务的政策发布更新等);步骤102:定义主观事件边界:即定义影响网站注册的主观事件发生列表(本发明所指的主观事件均为影响本网站的主观事件,如:网站版本更新、网站内容模块更新、网站业务信息推送等事件);步骤103:定义事件发生时间间隔:即如果长时间没有发生外部...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱涛,何立伟,赵西法,
申请(专利权)人:政和科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:山东,37
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