基于数据处理的精准营销方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于数据处理的精准营销方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：根据历史客户数据的属性构建数据空间立方体；将数据空间立方体划分成多个子数据单元；获得子数据单元中的全部正数据单元；确定全部正数据单元所在的高维数据空间，确定与高维数据空间对应的客户群体。采用本方案提高了金融业务的营销精准度，降低了金融业务营销的人力资源和费用的消耗，有效避免了高质量客户的流失。

【技术实现步骤摘要】
基于数据处理的精准营销方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及大数据营销
，尤其涉及一种基于数据处理的精准营销方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
精准营销的概念在1999年由美国的莱斯特·伟门(LesterWunderman)提出，是一种以消费者的行为为基础、精细划分客户的归属类别、力求最大业务收益的方法。目前金融产品的营销方式，主要依靠金融业务人员的经验或直觉来进行决策。以电话营销为例，银行的业务人员通常根据自己对业务的理解和对不同客户群体的直观感觉，来确定待营销的客户群体。这种营销方式存在如下缺陷：1、业务人员仅凭个人的经验、理解和直觉进行营销的准确率通常比较低；2、大量的人力资源和费用，被消耗在无效的营销对象上；3、容易流失潜在的高质量客户群。
技术实现思路
为解决相关技术问题，本专利技术实施例提供一种基于数据处理的精准营销方法、装置、设备及存储介质，提高了金融业务的营销精准度，降低了金融业务营销的人力资源和费用的消耗。为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于数据处理的精准营销方法，包括：根据历史客户数据的属性构建数据空间立方体；将所述数据空间立方体划分成多个子数据单元；获得所述子数据单元中的全部正数据单元；确定所述全部正数据单元所在的高维数据空间，确定与所述高维数据空间对应的客户群体。第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于数据处理的精准营销装置，包括：数据空间立方体构建模块，用于根据历史客户数据的属性构建数据空间立方体；数据空间立方体划分模块，用于将所述数据空间立方体划分成多个子数据单元；正数据单元获得模块，用于获得所述子数据单元中的全部正数据单元；客户群体确定模块，用于确定所述全部正数据单元所在的高维数据空间，确定与所述高维数据空间对应的客户群体。第三方面，本专利技术实施例提供了一种设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术任一实施例所提供的基于数据处理的精准营销方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术任一实施例所提供的基于数据处理的精准营销方法。本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果：本专利技术实施例提供一种基于数据处理的精准营销方法、装置、设备及存储介质，本方案基于历史客户数据的属性构建数据空间立方体，按一定的规则将数据空间立方体划分成多个子数据单元，获得其中全部的正数据单元，并确定全部的正数据单元所在的高维数据空间，以及该高维数据空间所对应的客户群体，该客户群体即为相应金融业务的营销对象；采用本方案提高了金融业务的营销精准度，降低了金融业务营销的人力资源和费用的消耗，有效避免了高质量客户的流失。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对本专利技术实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本专利技术实施例的内容和这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种基于数据处理的精准营销方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的另一种基于数据处理的精准营销方法的流程示意图；图3是图2中S220的一种可选实施方式的流程示意图；图4是本专利技术实施例提供的另一种基于数据处理的精准营销方法的流程示意图；图5是本专利技术实施例提供的另一种基于数据处理的精准营销方法的流程示意图；图6是图1中S130的一种可选实施方式的流程示意图；图7是本专利技术实施例提供的一种基于数据处理的精准营销装置的架构示意图；图8是本专利技术实施例提供的一种设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施例的技术方案作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参考图1，本实施例提供的一种基于数据处理的精准营销方法，适用于银行等金融企业为相应金融业务确定客户群体的场景，该方法可以由基于数据处理的精确营销装置来执行，该装置由软件和/或硬件实现，一般配置于服务器、个人电脑等设备上。如图1所示，本实施例提供的具体方案如下：S110、根据历史客户数据的属性构建数据空间立方体。在一个实施例中，历史客户数据是指金融业务(如银行的理财产品)的历史营销数据，每一个历史客户数据中均包含相应客户的职业、学历、年龄、性别、收入等属性信息，还相应记录有该客户营销成功或营销失败的信息，通常一个历史客户数据中均包含的属性信息有非常多。以各条属性为坐标轴建立多维坐标系，根据各条属性的属性值在多维坐标系中构建数据空间立方体。S120、将数据空间立方体划分成多个子数据单元。S130、获得子数据单元中的全部正数据单元。在一个实施例中，按照设定规则对数据空间立方体划分成多个子数据单元，子数据单元又可以进一步分为四类：只包含正样本数据的正数据单元，只包含负样本数据的负数据单元，既包含正样本数据又包含负样本数据的混合数据单元，以及不包含任何数据的空数据单元；其中，混合数据单元按照一定的规则最终可以划分成正数据单元和/或负数据单元，正样本数据是指记录有营销成功信息的历史客户数据，负样本数据是指记录有营销失败信息的历史客户数据。因此，子数据单元最终可以分为正数据单元、负数据单元和空数据单元三类，本实施例的技术方案中，对负数据单元和空数据单元作丢弃处理。S140、确定全部正数据单元所在的高维数据空间，确定与高维数据空间对应的客户群体。示例性的，高维数据空间由数据空间立方体划分出的全部正数据单元构成，即高维数据空间不包含任何负数据单元或空数据单元。高维数据空间中各条历史客户数据对应的客户的集合，即为该高维数据空间所对应的客户群体，这个客户群体就是当前金融业务精确营销的对象。金融企业以该客户群体作为精确营销的对象，从而提高营销效率，减少消耗在无效营销上的营销费用。综上，本实施例的技术方案基于历史客户数据的属性构建数据空间立方体，按一定的规则将数据空间立方体划分成多个子数据单元，获得其中全部的正数据单元，并确定全部的正数据单元所在的高维数据空间，以及该高维数据空间所对应的客户群体，该客户群体即为相应金融业务的营销对象；采用本方案提高了金融业务的营销精准度，降低了金融业务营销的人力资源和费用的消耗，有效避免了高质量客户的流失。请参考图2和图3，在上述实施例的基础上，可选的，所述根据历史客户数据的属性构建数据空间立方体，包括：从历史客户数据中选取第一设定比例的数据作为目标数据；对目标数据进行预处理，获得预处理数据；根据预处理数据的属性构建数据空间立方体。进一步的，所述对目标数据进行预处理，获得预处理数据，包括：将目标数据的非数值属性的属性值转化为相应数值；修正目标数据的异常属性值和缺失属性值；采用主成分分析法将目标数据的属性维度进行降维；分别对降维后各属性维度的属性值进行归一化处理，获得预处理数据。由此，通过选取部分历史客户数本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数据处理的精准营销方法，其特征在于，包括：根据历史客户数据的属性构建数据空间立方体；将所述数据空间立方体划分成多个子数据单元；获得所述子数据单元中的全部正数据单元；确定所述全部正数据单元所在的高维数据空间，确定与所述高维数据空间对应的客户群体。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据处理的精准营销方法，其特征在于，包括：根据历史客户数据的属性构建数据空间立方体；将所述数据空间立方体划分成多个子数据单元；获得所述子数据单元中的全部正数据单元；确定所述全部正数据单元所在的高维数据空间，确定与所述高维数据空间对应的客户群体。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据历史客户数据的属性构建数据空间立方体，包括：从所述历史客户数据中选取第一设定比例的数据作为目标数据；对所述目标数据进行预处理，获得预处理数据；根据所述预处理数据的属性构建数据空间立方体。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标数据进行预处理，获得预处理数据，包括：将所述目标数据的非数值属性的属性值转化为相应数值；修正所述目标数据的异常属性值和缺失属性值；采用主成分分析法将所述目标数据的属性维度进行降维；分别对降维后各属性维度的属性值进行归一化处理，获得预处理数据。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述数据空间立方体划分成多个子数据单元，包括：分别将所述数据空间立方体的各条边长进行等量划分，获得多个子数据单元。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述子数据单元中的全部正数据单元，包括：根据所述子数据单元中的数据信息，对所述子数据单元进行分类，获得正数据单元、负数据单元、混合数据单元和空数据单元；若所述混合数据单元中正样本数据的正样本比例不小于第二设定比例，则判定所述混合数据单元为正数据单元；若所述混合数据单元的所述正样本比例大于第三设定比例且小于所述第二设定比例，则划分所述混合数据单元，获得正数据单元和/或负数据单元。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述划分所述混合数据单元，获得正数据单元和/或负数据单元，包括：判断所述混合数据单元的体积是否大于设定体积阈值；若是...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢开斌，高昊江，
申请(专利权)人：京北方信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11