订单归因方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种订单归因方法及装置，方法包括：收集订单指标以及与订单事务具有关联关系的多个特征因子对应的数据；将任意两两特征因子间建立虚拟因果关系，以及建立特征因子与订单指标间虚拟因果关系，得到因果关系图；对因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图；根据因果关系图，得到订单指标的特征因子路径。通过将与订单事务具有关联关系的多个特征因子两两建立虚拟因果关系，构建得到订单指标的因果关系图。通过对因果关系图的因果检测处理，可以清楚地确定与订单指标相关的各个特征因子的实际因果关系，从而明确的得到影响订单指标的整个特征因子路径。

【技术实现步骤摘要】
订单归因方法及装置
本专利技术实施例涉及互联网
，具体涉及一种订单归因方法及装置。
技术介绍
订单归因用于分析影响结果的各种因子，追溯结果发生的原因。订单归因一般采用因果检验方式来判断各个订单指标与可能影响订单指标的各个特征因子间是否存在直接的因果关系，存在因果关系的特征因子影响了订单指标的变化。但这种方式无法确定特征因子的影响链路，即无法确定直接与订单指标具有因果关系的特征因子本身还受到其它特征因子的影响，多个特征因子都会最终影响到订单指标。仅根据与订单指标存在直接因果关系的特征因子来进行订单归因分析，影响订单归因分析的完整性、准确性。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的订单归因方法及装置。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种订单归因方法，其包括：收集订单指标以及与订单事务具有关联关系的多个特征因子的数据；将任意两两特征因子间建立虚拟因果关系，以及建立特征因子与订单指标间虚拟因果关系，得到因果关系图；根据订单指标及各个特征因子的数据对因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图；根据因果关系图，得到订单指标的特征因子路径。可选地，收集订单指标以及与订单事务具有关联关系的多个特征因子的数据进一步包括：收集预设时间内订单事务处理流程中包含的各个特征因子的数据、订单事务关联的各数据表中包含的各个的特征因子的数据、和/或，订单事务处理逻辑包含的各个特征因子的数据。可选地，方法还包括：对多个特征因子的数据进行筛选处理；其中，筛选处理包括计算数据的离散系数，去除离散系数低于预设系数阈值的数据和/或去除数据影响因子低于预设因子阈值的数据。可选地，根据订单指标及各个特征因子的数据对因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图进一步包括：根据订单指标及各个特征因子的数据利用预设检测因果模型对因果关系图进行因果检测，判断两两特征因子间的虚拟因果关系是否存在实际单边因果关系；若否，则去除特征因子间的虚拟因果关系。可选地，根据订单指标及各个特征因子的数据对因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图进一步包括：基于预设因果检测规则对因果关系图进行因果检测；其中，预设因果检测规则包括：根据特征因子和/或的独立属性，去除两两独立属性的特征因子间的虚拟因果关系；和/或，根据特征因子的范围属性，去除两两范围属性不重合的特征因子间的虚拟因果关系。可选地，在根据订单指标及各个特征因子的数据对因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图之后，方法还包括：根据因果关系图确定特征因子在因果关系图中的重要度；其中，重要度与特征因子的单边实际因果关系指向数量相关。可选地，根据因果关系图，得到订单指标的特征因子路径进一步包括：根据因果关系图，统计预设时间内因果关系图中特征因子路径出现次数最多的路径为订单指标的特征因子路径。可选地，方法还包括：根据特征因子的数据计算预设时间各特征因子的作用值；作用值包括正作用值和负作用值；累计各特征因子的作用值以及订单指标的数据均值，得到特征因子路径对订单指标的作用值。可选地，方法还包括：计算得到第一预设时间范围的特征因子路径对订单指标的作用值；利用第一预设时间范围的订单指标的数据均值，计算得到第二预设时间范围的特征因子路径对订单指标的作用值；比较第一预设时间范围的特征因子路径对订单指标的作用值与第二预设时间范围的特征因子路径对订单指标的作用值，得到第二预设时间范围的作用订单指标波动的特征因子。根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种订单归因装置，其包括：收集模块，适于收集订单指标以及与订单事务具有关联关系的多个特征因子的数据；关系模块，适于将任意两两特征因子间建立虚拟因果关系，以及建立特征因子与订单指标间虚拟因果关系，得到因果关系图；检测模块，适于根据订单指标及各个特征因子的数据对因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图；路径模块，适于根据因果关系图，得到订单指标的特征因子路径。可选地，收集模块进一步适于：收集预设时间内订单事务处理流程中包含的各个特征因子的数据、订单事务关联的各数据表中包含的各个的特征因子的数据、和/或，订单事务处理逻辑包含的各个特征因子的数据。可选地，装置还包括：筛选模块，适于对多个特征因子的数据进行筛选处理；其中，筛选处理包括计算数据的离散系数，去除离散系数低于预设系数阈值的数据和/或去除数据影响因子低于预设因子阈值的数据。可选地，检测模块进一步适于：根据订单指标及各个特征因子的数据利用预设检测因果模型对因果关系图进行因果检测，判断两两特征因子间的虚拟因果关系是否存在实际单边因果关系；若否，则去除特征因子间的虚拟因果关系。可选地，检测模块进一步适于：基于预设因果检测规则对因果关系图进行因果检测；其中，预设因果检测规则包括：根据特征因子和/或的独立属性，去除两两独立属性的特征因子间的虚拟因果关系；和/或，根据特征因子的范围属性，去除两两范围属性不重合的特征因子间的虚拟因果关系。可选地，装置还包括：确定模块，适于根据因果关系图确定特征因子在因果关系图中的重要度；其中，重要度与特征因子的单边实际因果关系指向数量相关。可选地，路径模块进一步适于：根据因果关系图，统计预设时间内因果关系图中特征因子路径出现次数最多的路径为订单指标的特征因子路径。可选地，装置还包括：计算模块，适于根据特征因子的数据计算预设时间各特征因子的作用值；作用值包括正作用值和负作用值；累计各特征因子的作用值以及订单指标的数据均值，得到特征因子路径对订单指标的作用值。可选地，装置还包括：比较模块，适于计算得到第一预设时间范围的特征因子路径对订单指标的作用值；利用第一预设时间范围的订单指标的数据均值，计算得到第二预设时间范围的特征因子路径对订单指标的作用值；比较第一预设时间范围的特征因子路径对订单指标的作用值与第二预设时间范围的特征因子路径对订单指标的作用值，得到第二预设时间范围的作用订单指标波动的特征因子。根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述订单归因方法对应的操作。根据本专利技术实施例的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述订单归因方法对应的操作。...

【技术保护点】
1.一种订单归因方法，其包括：/n收集订单指标以及与订单事务具有关联关系的多个特征因子的数据；/n将任意两两特征因子间建立虚拟因果关系，以及建立特征因子与订单指标间虚拟因果关系，得到因果关系图；/n根据订单指标及各个特征因子的数据对所述因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图；/n根据所述因果关系图，得到订单指标的特征因子路径。/n

【技术特征摘要】
1.一种订单归因方法，其包括：
收集订单指标以及与订单事务具有关联关系的多个特征因子的数据；
将任意两两特征因子间建立虚拟因果关系，以及建立特征因子与订单指标间虚拟因果关系，得到因果关系图；
根据订单指标及各个特征因子的数据对所述因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图；
根据所述因果关系图，得到订单指标的特征因子路径。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述收集订单指标以及与订单事务具有关联关系的多个特征因子的数据进一步包括：
收集预设时间内订单事务处理流程中包含的各个特征因子的数据、订单事务关联的各数据表中包含的各个的特征因子的数据、和/或，订单事务处理逻辑包含的各个特征因子的数据。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法还包括：
对所述多个特征因子的数据进行筛选处理；其中，所述筛选处理包括计算数据的离散系数，去除离散系数低于预设系数阈值的数据和/或去除数据影响因子低于预设因子阈值的数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据订单指标及各个特征因子的数据对所述因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图进一步包括：
根据订单指标及各个特征因子的数据利用预设检测因果模型对所述因果关系图进行因果检测，判断两两特征因子间的虚拟因果关系是否存在实际单边因果关系；
若否，则去除特征因子间的虚拟因果关系。


5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据订单指标及各个特征因子的数据对所述因果关系图进行因果检测处理，得到包含特征因子以及订单指标间实际因果关系的因果关系图进一步包括：
基于预设因果检测规则对所述因果关系图进行因果检测；其中，所述预设因果检测规则包括：根据特征因子和/或的独立属...

【专利技术属性】
技术研发人员：王雨卉，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31