数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待预测用户的多种用户指标数据；对多种所述用户指标数据进行数据预处理，获得对应的第一类特征数据和第二类特征数据；分别将所述第一类特征数据和所述第二类特征数据输入预测模型，输出对应的第一预测数据和第二预测数据，所述第一预测数据和所述第二预测数据相关联；根据所述第一预测数据和所述第二预测数据，确定所述用户的预测差额数据，提高了用户数据预测的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及计算机
，具体涉及一种数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着数字时代的到来，数据分析和预测被广泛应用到人们工作和生活中的各个领域。例如，采用二次指数平滑预测、逻辑回归预测等方法预测用户的支出数据，从而方便用户更加合理的去规划调整自己的资金分配使用情况。目前，通常都是针对用户某一类型的数据进行预测，但实际当中用户不同类型的数据之间是有关联性的，然而并没有考虑到关联的这些不同类型数据之间的差异，从而影响了用户数据预测的可靠性。因此，如何提高用户数据预测的可靠性成为亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高用户数据预测的可靠性。第一方面，本申请实施例提供了一种数据预测方法，包括：获取待预测用户的多种用户指标数据；对多种所述用户指标数据进行数据预处理，获得对应的第一类特征数据和第二类特征数据；分别将所述第一类特征数据和所述第二类特征数据输入预测模型，输出对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据预测方法，其特征在于，包括：/n获取待预测用户的多种用户指标数据；/n对多种所述用户指标数据进行数据预处理，获得对应的第一类特征数据和第二类特征数据；/n分别将所述第一类特征数据和所述第二类特征数据输入预测模型，输出对应的第一预测数据和第二预测数据，所述第一预测数据和所述第二预测数据相关联；/n根据所述第一预测数据和所述第二预测数据，确定所述用户的预测差额数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据预测方法，其特征在于，包括：
获取待预测用户的多种用户指标数据；
对多种所述用户指标数据进行数据预处理，获得对应的第一类特征数据和第二类特征数据；
分别将所述第一类特征数据和所述第二类特征数据输入预测模型，输出对应的第一预测数据和第二预测数据，所述第一预测数据和所述第二预测数据相关联；
根据所述第一预测数据和所述第二预测数据，确定所述用户的预测差额数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括XGBoost结合SHAP模型。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据预处理包括WOE和IV处理，对所述用户指标数据进行数值离散化。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待预测用户的多种用户指标数据之前，包括：
获取多种样本数据；
将所述多种样本数据输入所述预测模型，对所述预测模型进行训练，获得训练好的所述预测模型。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多种样本数据包括第一类样本数据和第二类样本数...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐颖敏，余汇宇，冯诗淇，
申请(专利权)人：索信达北京数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11