购车线索交易转化的预估方法和预估装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种购车线索交易转化的预估方法和预估装置，该预估方法包括：对用户购车线索数据和用户购车行为数据进行预处理，以构造可用数据；根据所述可用数据进行原始特征的提取，并确定每一特征分类下的原始特征数据的特征分类相关度；根据所述特征分类相关度对所述原始特征数据进行选择，以获取训练特征数据；根据所述训练特征数据构建预估模型；根据所述预估模型对待预估的用户购车线索数据进行交易转化的预估。本发明专利技术的技术方案通过预估模型实现对购车线索交易转化的自动化分类；降低对购车线索交易转化分类所花费的人力和时间成本；同时提高购车线索交易转化的效率和准确率。

A prediction method and prediction device for the transformation of car purchase clue transaction

The present invention provides a method for the estimation of Car Buying clues transaction conversion and estimation device, including the prediction methods: user data and user behavior Car Buying clues Car Buying data pretreatment, to construct the available data; extracting the original feature according to the available data, and determine the original feature data of each feature classification under the feature classification correlation; according to the classification of relevance of the original feature data are selected to obtain the training data; according to the features of training data to build the prediction model according to the prediction of the estimated data; user model to estimate the Car Buying clues to trade transformation. The technical scheme of the invention realizes automatic classification of car buying clue transaction through prediction model, reduces manpower and time cost for converting and classifying car buying clues transaction, and improves the efficiency and accuracy of vehicle purchase clue transaction transformation.

【技术实现步骤摘要】
购车线索交易转化的预估方法和预估装置
本专利技术涉及数据挖掘领域，具体而言，本专利技术涉及一种购车线索交易转化的预估方法和预估装置。
技术介绍
近来，我国汽车销量正在缓慢增长，面对我国车市整体增速缓慢的局面，我国的汽车销售行业竞争也愈演愈烈，在如此激烈的市场竞争环境中，如何针对购车线索精确制定营销方案成为关键。目前，我国汽车行业中的购车线索数量非常庞大，就近年购车线索数量已经突破几千万条；但是，其中大多数购车线索的利用率都很低；为了提高购车线索的利用率，需靠人工跟踪购车线索并确定该购车线索是否实现了交易转化；但对于大量的购车线索数据，人工跟踪购车线索有很大的不确定性，还会耗费大量的人力和时间的成本，且覆盖率不高。
技术实现思路
为克服上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，特提出以下技术方案：本专利技术的实施例提出了一种购车线索交易转化的预估方法，包括：对用户购车线索数据和用户购车行为数据进行预处理，以构造可用数据；根据可用数据进行原始特征的提取，并确定每一特征分类下的原始特征数据的特征分类相关度；根据特征分类相关度对原始特征数据进行选择，以获取训练特征数据；根据训练特征数据构建预估本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种购车线索交易转化的预估方法，其特征在于，包括：对用户购车线索数据和用户购车行为数据进行预处理，以构造可用数据；根据所述可用数据进行原始特征的提取，并确定每一特征分类下的原始特征数据的特征分类相关度；根据所述特征分类相关度对所述原始特征数据进行选择，以获取训练特征数据；根据所述训练特征数据构建预估模型；根据所述预估模型对待预估的用户购车线索数据进行交易转化的预估。

【技术特征摘要】
1.一种购车线索交易转化的预估方法，其特征在于，包括：对用户购车线索数据和用户购车行为数据进行预处理，以构造可用数据；根据所述可用数据进行原始特征的提取，并确定每一特征分类下的原始特征数据的特征分类相关度；根据所述特征分类相关度对所述原始特征数据进行选择，以获取训练特征数据；根据所述训练特征数据构建预估模型；根据所述预估模型对待预估的用户购车线索数据进行交易转化的预估。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据购车交易业务类型，将所述用户购车线索数据分类为实现交易转化的用户购车线索数据和未实现交易转化的用户购车线索数据；其中，根据所述训练特征数据构建预估模型，包括：基于对用户购车线索数据的转化分类结果，确定获取到的训练特征数据相应的转化类别；根据所述训练特征数据，并结合与所述训练特征数据相应的转化类别，来构建预估模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征分类相关度对所述原始特征数据进行选择，以获取训练特征数据，包括：选取特征分类相关度大于预定的相关度阈值的所述每一特征分类下的原始特征数据作为所述训练特征数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：对获取到的所述训练特征数据进行去重以及数据平衡化处理。5.一种购车线索交易转...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯存跃，宋丹丹，李斌，
申请(专利权)人：北京易车互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11