基于大数据的数据挖掘方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于大数据的数据挖掘方法，该方法包括：获取已购买指定业务的客户的第一订单数据集合，基于预设的客户分类规则将该第一订单数据集合中各科的订单数据划分为多个第二子订单数据集合，并根据预置的模糊数据挖掘算法分别对该多个第二子订单数据集合进行数据挖掘，得到多个第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征。本发明专利技术还公开了一种基于大数据的数据挖掘装置，能够有效的实现对大数据的处理，并从大数据中提取基于客户分类规则划分的各第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征，能够为保险公司提供制定公司管理及销售策略的参考及便于发展更多的客户。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大数据分析领域，尤其涉及一种基于大数据的数据挖掘方法及装置。
技术介绍
由于保险业的服务性及其产品的特殊性，使得客户对于保险公司来说显得尤为重要，客户就是保险公司的生存之本，随着购买保险的客户越来越多，保险公司中数据库中保存的数据也越来愈多，形成大数据，且大数据中包含大量有效信息，且可以指导保险公司实现诸如价格设定、客户管理等等工作。然而，目前，并没有一种有效的方式能够从大数据中提取客户模式特征。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于大数据的数据挖掘方法及装置，旨在解决现有技术中不存在有效的能够从大数据中提取客户模式特征的方案的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于大数据的数据挖掘方法，所述方法包括：获取已购买指定业务的客户的第一订单数据集合；基于预设的客户分类规则将所述第一订单数据集合中各客户的订单数据划分为多个第二子订单数据集合；根据预置的模糊数据挖掘算法分别对多个所述第二子订单数据集合进行数据挖掘，得到多个所述第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征。优选地，所述基于预设的客户分类规则将所述客户的订单数据划分为多个订单集合，包括：提取所述第一订单数据集合中各客户的购买次数、向其他客户推荐成功次数及购买总额；基于所述第一订单数据集合中各客户的购买次数、向其他客户推荐成功次数、购买总额、及预先设置的各参数的权重系数计算所述第一订单数据集合中各客户的权重值；基于预先设置的权重区间及所述各客户的权重值，将所述第一订单数据集合中各客户的订单数据划分至多个所述第二子订单数据集合中。优选地，所述获取已购买指定业务的客户的第一订单数据集合的步骤包括：从数据库中获取已购买指定业务的所有客户的订单数据；对所述所有客户的订单数据进行数据清洗，得到所述第一订单数据集合。优选地，所述根据预置的模糊数据挖掘算法分别对多个所述第二子订单数据集合进行数据挖掘，得到多个所述第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征，包括：对于任意一个第二子订单数据集合，按照如下方式得到每一个第二子订单数据集合对应的客户模式特征：从所述第二子订单数据集合包含的各客户的订单数据中提取至少一个指定类型的客户参数值，构成所述第二子订单数据集合的第一矩阵；对所述第二子订单数据集合的第一矩阵进行归一化处理，得到所述第二子订单数据的第二矩阵；基于预先设置的模糊数据挖掘算法对所述第二矩阵进行数据挖掘，得到所述第二子订单数据集合对应的客户模式特征。优选地，所述基于预先设置的模糊数据挖掘算法对所述第二矩阵进行数据挖掘，得到所述第二子订单数据集合对应的客户模式特征，包括：利用模糊数据挖掘算法中的最大最小算法得到所述第二矩阵的模糊相似矩阵；利用最大树算法对所述模糊相似矩阵进行聚类分析处理，得到最大树，所述最大树即为所述第二子订单数据集合对应的客户模式特征。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种基于大数据的数据挖掘装置，所述装置包括：获取模块，用于获取已购买指定业务的客户的第一订单数据集合；划分模块，用于基于预设的客户分类规则将所述第一订单数据集合中各客户的订单数据划分为多个第二子订单数据集合；挖掘模块，用于根据预置的模糊数据挖掘算法分别对多个所述第二子订单数据集合进行数据挖掘，得到多个所述第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征。优选地，所述划分模块包括：提取模块，用于提取所述第一订单数据集合中各客户的购买次数、向其他客户推荐成功次数及购买总额；第一计算模块，用于基于所述第一订单数据集合中各客户的购买次数、向其他客户推荐成功次数、购买总额、及预先设置的各参数的权重系数计算所述第一订单数据集合中各客户的权重值；数据划分模块，用于基于预先设置的权重区间及所述各客户的权重值，将所述第一订单数据集合中各客户的订单数据划分至多个所述第二子订单数据集合中。优选地，所述获取模块包括：数据获取模块，用于从数据库中获取已购买指定业务的所有客户的订单数据；清洗模块，用于对所述所有客户的订单数据进行数据清洗，得到所述第一订单数据集合。优选地，对于任意一个第二子订单数据集合，所述挖掘模块包括：参数提取模块，用于从所述第二子订单数据集合包含的各客户的订单数据中提取至少一个指定类型的客户参数值，构成所述第二子订单数据集合的第一矩阵；归一化模块，用于对所述第二子订单数据集合的第一矩阵进行归一化处理，得到所述第二子订单数据的第二矩阵；数据挖掘模块，用于基于预先设置的模糊数据挖掘算法对所述第二矩阵进行数据挖掘，得到所述第二子订单数据集合对应的客户模式特征。优选地，所述数据挖掘模块包括：第二计算模块，用于利用模糊数据挖掘算法中的最大最小算法得到所述第二矩阵的模糊相似矩阵；第三计算模块，用于利用最大树算法对所述模糊相似矩阵进行聚类分析处理，得到最大树，所述最大树即为所述第二子订单数据集合对应的客户模式特征。本专利技术提供一种基于大数据的数据挖掘方法，该方法包括：获取已购买指定业务的客户的第一订单数据集合，基于预设的客户分类规则将该第一订单数据集合中各科的订单数据划分为多个第二子订单数据集合，并根据预置的模糊数据挖掘算法分别对该多个第二子订单数据集合进行数据挖掘，得到多个第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征，通过上述方式，能够有效的实现对大数据的处理，并从大数据中提取基于客户分类规则划分的各第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征，能够为保险公司提供制定公司管理及销售策略的参考及便于发展更多的客户。附图说明图1为本专利技术第一实施例中基于大数据的数据挖掘方法的流程示意图；图2为本专利技术图1所示第一实施例中步骤102的细化步骤的流程示意图；图3为本专利技术图1所示第一实施例中步骤101的细化步骤的流程示意图；图4为本专利技术图1所示第一实施例中步骤103的细化步骤的流程示意图；图5为图4所示实施例中步骤403的细化步骤的流程示意图；图6为本专利技术第二实施例中基于大数据的数据挖掘装置的功能模块的示意图；图7为本专利技术图6所示第二实施例中划分模块602的细化功能模块的示意图；图8为本专利技术图6所示第二实施例中获取模块601的细化功能模块的示意图；图9为本专利技术图6所示第二实施例中挖掘模块603的细化功能模块的示意图；图10为本专利技术图8所示实施例中数据挖掘模块803的细化功能模块的示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。由于现有技术中没有一种有效的方式能够从大数据中提取客户模式特征，导致保险公司无法基于已购买保险的客户的客户模式特征指定更优的管理策略和销售策略，未发挥大数据的作用。为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于大数据的数据挖掘方法，能够有效的实现对大数据的处理，并从大数据中提取基于客户分类规则划分的各第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征，能够为保险公司提供制定公司管理及销售策略的参考及便于发展更多的客户。请参阅图1，为本专利技术第一实施例中一种基于大数据的数据挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：步骤101、获取已购买指定业务的客户的第一订单数据集合；在本专利技术实施例中，保险公司都设置由其对应的服务器，且在该本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大数据的数据挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：获取已购买指定业务的客户的第一订单数据集合；基于预设的客户分类规则将所述第一订单数据集合中各客户的订单数据划分为多个第二子订单数据集合；根据预置的模糊数据挖掘算法分别对多个所述第二子订单数据集合进行数据挖掘，得到多个所述第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的数据挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：获取已购买指定业务的客户的第一订单数据集合；基于预设的客户分类规则将所述第一订单数据集合中各客户的订单数据划分为多个第二子订单数据集合；根据预置的模糊数据挖掘算法分别对多个所述第二子订单数据集合进行数据挖掘，得到多个所述第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的客户分类规则将所述客户的订单数据划分为多个订单集合，包括：提取所述第一订单数据集合中各客户的购买次数、向其他客户推荐成功次数及购买总额；基于所述第一订单数据集合中各客户的购买次数、向其他客户推荐成功次数、购买总额、及预先设置的各参数的权重系数计算所述第一订单数据集合中各客户的权重值；基于预先设置的权重区间及所述各客户的权重值，将所述第一订单数据集合中各客户的订单数据划分至多个所述第二子订单数据集合中。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取已购买指定业务的客户的第一订单数据集合的步骤包括：从数据库中获取已购买指定业务的所有客户的订单数据；对所述所有客户的订单数据进行数据清洗，得到所述第一订单数据集合。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据预置的模糊数据挖掘算法分别对多个所述第二子订单数据集合进行数据挖掘，得到多个所述第二子订单数据集合分别对应的客户模式特征，包括：对于任意一个第二子订单数据集合，按照如下方式得到每一个第二子订单数据集合对应的客户模式特征：从所述第二子订单数据集合包含的各客户的订单数据中提取至少一个指定类型的客户参数值，构成所述第二子订单数据集合的第一矩阵；对所述第二子订单数据集合的第一矩阵进行归一化处理，得到所述第二子订单数据的第二矩阵；基于预先设置的模糊数据挖掘算法对所述第二矩阵进行数据挖掘，得到所述第二子订单数据集合对应的客户模式特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于预先设置的模糊数据挖掘算法对所述第二矩阵进行数据挖掘，得到所述第二子订单数据集合对应的客户模式特征，包括：利用模糊数据挖掘算法中的最大最小算法得到所述第二矩阵的模糊相似矩阵；利用最大树算法对所述模糊相似矩阵进行聚类分...

【专利技术属性】
技术研发人员：张锐，
申请(专利权)人：深圳市永兴元科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44