数据分箱阈值计算方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，提供一种数据分箱阈值计算方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：根据每个第一数据字段下的多个第一用户数据的数据分布对第一用户数据进行标准化处理；根据标准化处理得到的标准数据生成每个用户的标准数据向量并进行特征提取得到多个特征数据；以多个特征数据为训练数据，以对应的第二数据字段下的多个第二用户数据为训练目标，训练集成预测模型；获取集成预测模型的指定层的多个目标特征数据，对多个目标特征数据进行聚类得到多个目标特征数据簇；确定每个目标特征数据簇对应的第二用户数据簇，根据多个第二用户数据簇的交集计算多个数据分箱阈值。本发明专利技术能够快速的计算出数据分箱阈值并实时更新。并实时更新。并实时更新。

【技术实现步骤摘要】
数据分箱阈值计算方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种数据分箱阈值计算方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]保险公司通常根据代理人的业绩与多个数据分箱阈值进行比对来对代理人进行业绩考核，从而确定是否对代理人进行考核奖励或者是否提升代理人的级别。
[0003]专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，现有的多个数据分箱阈值大多是由领导采用统计学的方式计算得到，然而，面对成千上万的业绩数据时，采用统计学的方式计算量较大，尤其是当业绩数据越来越多时，原有的数据分箱阈值可能不再适用新的业绩数据，那么需要重新采用统计学的方式计算业绩阈值，导致数据分箱阈值的计算效率较低；且统计学的方式仅根据业绩数据本身计算数据分箱阈值，并没有考虑用户的第一用户数据与业绩数据之间的内在逻辑，因此，通过统计学的方式确定的数据分箱缺乏依据，可信度较低。

技术实现思路

[0004]鉴于以上内容，有必要提出一种数据分箱阈值计算方法、装置、计算机设备及存储介质，能够快速的计算出数据分箱阈值并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据分箱阈值计算方法，其特征在于，所述方法包括：确定每个第一数据字段下的多个第一用户数据的数据分布，并根据所述数据分布对对应第一数据字段下的多个第一用户数据进行标准化处理；根据标准化处理得到的标准数据生成每个用户的标准数据向量，并对每个用户的标准数据向量进行特征提取，得到多个特征数据；以所述多个特征数据为训练数据，以对应的第二数据字段下的多个第二用户数据为训练目标，训练集成预测模型；获取所述集成预测模型的指定层的多个目标特征数据，并对所述多个目标特征数据进行聚类得到多个目标特征数据簇；确定每个目标特征数据簇对应的第二用户数据簇，并根据多个所述第二用户数据簇的交集计算多个数据分箱阈值。2.如权利要求1所述的数据分箱阈值计算方法，其特征在于，所述确定每个目标特征数据簇对应的第二用户数据簇，并根据多个所述第二用户数据簇的交集计算多个数据分箱阈值包括：确定每个目标特征数据簇中的目标特征数据对应的第二用户数据，得到对应的第二用户数据簇；计算每个第二用户数据簇中的中心数据，并根据所述中心数据对多个所述第二用户数据簇进行排序；将排序后的第二用户数据簇中的每两个相邻的第二用户数据簇进行组合得到第二用户数据簇对；根据多个所述第二用户数据簇对计算多个数据分箱阈值。3.如权利要求2所述的数据分箱阈值计算方法，其特征在于，所述根据多个所述第二用户数据簇对计算多个数据分箱阈值包括：当第二用户数据簇对中的两个第二用户数据簇存在数据交集时，确定所述数据交集中的左数据交叉点和右数据交叉点；根据所述左数据交叉点和所述右数据交叉点计算所述第二用户数据簇对的数据分箱阈值；当第二用户数据簇对中的两个第二用户数据簇不存在数据交集时，根据所述两个第二用户数据簇中的中心数据计算所述第二用户数据簇对的数据分箱阈值。4.如权利要求3所述的数据分箱阈值计算方法，其特征在于，所述根据所述数据分布对对应第一数据字段下的第一用户数据进行标准化处理包括：当第一数据字段下的第一用户数据的数据分布为离散型数据分布时，对所述第一用户数据进行函数拟合得到拟合函数，使用所述拟合函数拟合出缺失数据，将所述缺失数据填充至所述第一用户数据的对应位置处，得到所述第一数据字段下的多个标准数据；当第一数据字段下的第一用户数据的数据分布为连续型数据分布时，使用预设幂函数对所述第一用户数据进行幂运算，得到所述第一数据字段下的多个标准数据。5.如权利要求3所述的数据分箱阈值计算方法，其特征在于，所述对每个用户的标准数据向量进行特征提取，得到多个特征数据包括：使用注意因子分解机基于每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛犇，张莉，陈弘，吴志成，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：