一种数据处理方法及终端设备技术

本发明专利技术公开了一种数据处理方法及终端设备，所述方法包括以下步骤：S1：获取用户信息，聚类，计算机程序通过计算相似度，并将相似度大于设定阈值的未购买用户信息，标记为第一数据；S2：获取历史金融产品以及所推金融产品的信息，计算机程序计算相似度，并将相似度大于设定阈值的购买历史金融产品且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第二数据；S3：计算机程序在数据库内筛选出持有金融产品的用户信息，将其持有的金融产品与所推金融产品进行关联，筛选出关联度大于设定阈值且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第三数据；S4：计算机程序将上述得到的第一数据、第二数据以及第三数据进行合并去重，得到最终的数据信息。

A data processing method and terminal equipment

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法及终端设备
本专利技术涉及一种数据处理方法，涉及金融营销领域，具体涉及一种基于多维混合算法的数据处理方法以及终端设备。
技术介绍
随着市场经济发展以及人们理财意识的普遍提高，各大金融机构客户数量急剧增加，如何稳定老客户，吸引新客户成为关键问题，基于所推金融产品挖掘潜在客群受到金融机构的关注。因此各大金融机构提出各种策略，推出众多金融产品，基于金融产品的特点，挖掘潜在客群势在必行。基于项目实践经验，如果将现有经典的单一推荐算法使用于金融机构的产品推荐方案中，一方面计算量比较大，导致推荐效率低下；另一方面，基于经典的单一的推荐方法，导致挖掘潜在客群不够充分。针对此，提出一种数据处理方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种数据处理方法，其通过结合数据库以及数据处理模块，从多个维度进行综合计算和数据处理，得出最终的数据信息。为了实现上述任务，本专利技术采用以下技术方案：一种数据处理方法，包括以下步骤：S1：获取数据库内的用户信息，计算机程序根据用户是否购买金融产品进行聚类，聚类后，计算机程序通过计算购买用户和未购买用户之间的特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的未购买用户信息，标记为第一数据；S2：获取数据库内历史金融产品以及所推金融产品的信息，计算机程序通过金融产品之间特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的购买历史金融产品且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第二数据；S3：计算机程序在数据库内筛选出持有金融产品的用户信息，将其持有的金融产品与所推金融产品进行关联，筛选出关联度大于设定阈值且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第三数据；S4：计算机程序将上述得到的第一数据、第二数据以及第三数据进行合并去重，得到最终的数据信息。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤S1中的用户信息包括用户ID、用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息。作为本专利技术的进一步改进，所述特征参数具体通过为计算机程序通过用户ID、用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息建立的用户宽表。作为本专利技术的进一步改进，所述用户宽表的建立具体为：计算机程序将用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息通过用户ID进行关联，形成用户宽表。作为本专利技术的进一步改进，还包括用户宽表的补充，所述补充具体为：将用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息中缺失的信息采用数值0或1进行补充。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤S1中聚类具体是利用Kohonen算法建模，对用户进行聚类。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤S2之前还包括金融产品特征表的构建，所述金融产品宽表包括历史金融产品特征表以及所推金融产品特征表，且计算机程序通过金融产品特征表之间的特征参数计算两者的相似度。作为本专利技术的进一步改进，所述金融产品特征表包括金融产品的产品类型、购买条件、产品特点以及适用人群。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤S3具体为：计算机程序在数据库内筛选出持有金融产品的用户信息，将其持有的金融产品与所推金融产品进行支持度与置信度的关联，筛选出关联度大于设定阈值且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第三数据。本专利技术还公开了一种终端设备，包括存储器以及处理器，所述处理器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如下步骤：S1：获取数据库内的用户信息，计算机程序根据用户是否购买金融产品进行聚类，聚类后，计算机程序通过计算购买用户和未购买用户之间的特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的未购买用户信息，标记为第一数据；S2：获取数据库内历史金融产品以及所推金融产品的信息，计算机程序通过金融产品之间特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的购买历史金融产品且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第二数据；S3：计算机程序在数据库内筛选出持有金融产品的用户信息，将其持有的金融产品与所推金融产品进行关联，筛选出关联度大于设定阈值且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第三数据；S4：计算机程序将上述得到的第一数据、第二数据以及第三数据进行合并去重，得到最终的数据信息。本专利技术与现有技术相比具有以下技术特点:1、本专利技术提供的数据处理方法，基于项目实践经验，从不同的角度、不同的方法，挖掘潜在客群，首先对用户进行聚类，相比于单一基于用户相似性金融产品推荐，其计算量更小、效率更高；同时后期通过从历史金融产品的购买用户以及历史金融产品与所推金融产品的关联度等不同角度、不同方法的混合推荐算法相较于单一的基于产品相似性推荐算法或基于客户相似性推荐算法，其挖掘潜在客群更充分、更精准；2、由于挖掘潜在客群更加充分、精准度更高，金融机构客户经理在实施精准营销时，能够更具有针对性的制定营销策略，提高营销效果，增加金融机构收益。附图说明图1为本专利技术提供的实施例1中的流程图；图2为本专利技术提供的实施例2中的流程图；图3为本专利技术提供的实施例2中的局部流程图之一；图4为本专利技术提供的实施例2中的局部流程图之二；图5为本专利技术提供的实施例2中的局部流程图之三。具体实施方式下面结合附图以及具体实施方式，对于本专利技术进行进一步的阐述。实施例1参照附图1所示，本专利技术中的数据处理方法，包括以下步骤：S1：获取数据库内的用户信息，计算机程序根据用户是否购买金融产品进行聚类，聚类后，计算机程序通过计算购买用户和未购买用户之间的特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的未购买用户信息，标记为第一数据；具体地，用户信息包括用户ID、用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息。本实施例中，特征参数具体通过为计算机程序通过用户ID、用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息建立的用户宽表。通过建立用户宽表，能够及时获得更多的用户信息，进而数据处理时，数据信息更全面。用户宽表的建立具体为：计算机程序将用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息通过用户ID进行关联，形成用户宽表。关联后，每个用户的ID对应其相应的交易信息、资产信息以及持有金融产品信息，方便查找。还包括用户宽表的补充，所述补充具体为：将用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息中缺失的信息采用数值0或1进行补充。补充用户宽表，避免因数据缺失造成的数据运算问题。聚类具体是利用Kohonen算法建模，对用户进行聚类。S2：获取数据库内历史金融产品以及所推金融产品的信息，计算机程序通过金融产品之间特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的购买历史金融产品且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第二数据；具体地，所述步骤S2之前还包括金融产品特征表的构建，所述金融产本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取数据库内的用户信息，计算机程序根据用户是否购买金融产品进行聚类，聚类后，计算机程序通过计算购买用户和未购买用户之间的特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的未购买用户信息，标记为第一数据；/nS2：获取数据库内历史金融产品以及所推金融产品的信息，计算机程序通过金融产品之间特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的购买历史金融产品且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第二数据；/nS3：计算机程序在数据库内筛选出持有金融产品的用户信息，将其持有的金融产品与所推金融产品进行关联，筛选出关联度大于设定阈值且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第三数据；/nS4：计算机程序将上述得到的第一数据、第二数据以及第三数据进行合并去重，得到最终的数据信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取数据库内的用户信息，计算机程序根据用户是否购买金融产品进行聚类，聚类后，计算机程序通过计算购买用户和未购买用户之间的特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的未购买用户信息，标记为第一数据；
S2：获取数据库内历史金融产品以及所推金融产品的信息，计算机程序通过金融产品之间特征参数计算两者的相似度，并将相似度大于设定阈值的购买历史金融产品且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第二数据；
S3：计算机程序在数据库内筛选出持有金融产品的用户信息，将其持有的金融产品与所推金融产品进行关联，筛选出关联度大于设定阈值且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第三数据；
S4：计算机程序将上述得到的第一数据、第二数据以及第三数据进行合并去重，得到最终的数据信息。


2.根据权利要求1所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1中的用户信息包括用户ID、用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息。


3.根据权利要求2所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述特征参数具体通过为计算机程序通过用户ID、用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息建立的用户宽表。


4.根据权利要求3所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述用户宽表的建立具体为：
计算机程序将用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息通过用户ID进行关联，形成用户宽表。


5.根据权利要求4所述的一种数据处理方法，其特征在于，还包括用户宽表的补充，所述补充具体为：
将用户交易信息、用户资产信息以及用户持有金融产品信息中缺失的信息采用数值0或1进行补充。


6.根据权利要求1所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1中...

【专利技术属性】
技术研发人员：李炜，李挺，崔文豪，
申请(专利权)人：上海琢学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31