客户画像构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种客户画像构建方法及装置，涉及数据处理领域。该客户画像构建方法，包括：获取目标对象的多个数据信息，每个数据信息包括：多个数据维度，每个数据维度包括一个或多个子标签。分别计算各子标签的信息价值IV值，根据各子标签的IV值，选择符合预设条件的数据维度作为入模标签。根据入模标签计算子标签评分，并根据子标签评分分别构建优质客户画像和劣质客户画像。实现了可以根据子标签评分来构建优质客户画像和劣质客户画像，以进一步实现对目标群体进行精准的业务推荐及服务。

【技术实现步骤摘要】
客户画像构建方法及装置
本专利技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种客户画像构建方法及装置。
技术介绍
随着互联网技术的不断发展，以及数据挖掘技术的不端提升，人们可以从海量数据中提取感兴趣的数据片段。通过分析工具在海量数据中发现数据片段间的关系，进而运用这些数据片段进行业务以及行业发展的预测。基于大数据的客户画像的构建，就是把客户分成不同的群体，在每个群体内部，具有非常相似的客户特征。不同群体之间，客户特征的差异较大。通过构建客户画像对不同群体的区分，便可以对每个群体记性有效的管理并进行相应的业务拓展。但是，在现有技术中，没有提出一种适用于金融领域针对数据业务进行全面的挖掘来构建客户画像，进而实现精准业务推荐的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种客户画像构建方法及装置，以解决现有技术中没有在金融领域中构建客户画像以实现精准业务推荐的问题。为实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种客户画像构建方法，包括：<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种客户画像构建方法，其特征在于，包括：/n获取目标对象的多个数据信息，每个数据信息包括：多个数据维度，每个数据维度包括一个或多个子标签；/n分别计算各子标签的信息价值IV值，根据各所述子标签的IV值，选择符合预设条件的数据维度作为入模标签；/n根据所述入模标签计算子标签评分，并根据所述子标签评分分别构建优质客户画像和劣质客户画像。/n

【技术特征摘要】
1.一种客户画像构建方法，其特征在于，包括：
获取目标对象的多个数据信息，每个数据信息包括：多个数据维度，每个数据维度包括一个或多个子标签；
分别计算各子标签的信息价值IV值，根据各所述子标签的IV值，选择符合预设条件的数据维度作为入模标签；
根据所述入模标签计算子标签评分，并根据所述子标签评分分别构建优质客户画像和劣质客户画像。


2.如权利要求1所述的客户画像构建方法，其特征在于，获取目标对象的多个数据信息，包括：
根据每个数据信息获取多个数据维度；
对多个所述数据维度进行分箱处理，获取每个所述数据维度对应的一个或多个子标签。


3.如权利要求2所述的客户画像构建方法，其特征在于，分别计算各子标签的信息价值IV值，包括：
计算各子标签的的证据权重WOE值；
根据所述WOE值以及第一预设算法，计算获取各所述子标签的所述IV值。


4.如权利要求3所述的客户画像构建方法，其特征在于，所述根据所述入模标签计算客户评分，包括：
基于逻辑回归模型计算各所述入模标签的比率值；
根据各所述入模标签的比率值、以及第二预设算法，计算各所述入模标签的权重参数；
根据各所述入模标签的权重参数、所述入模标签的子标签的WOE值，计算获取客户评分。


5.如权利要求4所述的客户画像构建方法，其特征在于，所述根据各所述入模标签的权重参数、所述入模标签的子标签的WOE值，计算获取客户评分，包括：
根据各所述入模标签的权重参数、所述入模标签的子标签的WOE值，并采用公式：
Score＝(A-Bβ0)-(Bβ1w11)δ11-(Bβ1w12)δ12-…(Bβ1w1j)δ1j-(Bβ2w21)δ21-(Bβ2w22)δ22-…-(Bβ2w2j)δ2j-…-(Bβiwij)δij
计算获取客户评分；
其中，A为补偿因子，B为刻度因子，A、B均为常数，βj为第j个变量的权重，wij表示子标签二维矩阵中第i个行第...

【专利技术属性】
技术研发人员：程翠梨，莫倩，巴达日胡，耿婷，
申请(专利权)人：网智天元科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：西藏;54