数据的分析方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据的分析方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：利用所述模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据，所述模型数据包括：用户标识、统计指标值；获取分层规则信息，所述分层规则信息包括：分层标识、统计指标的过滤规则；根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据。该实施方式能够节省进行用户运营分析所需的时间和人力成本。

【技术实现步骤摘要】
数据的分析方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种数据的分析方法和装置。
技术介绍
为更好地服务于客户，企业需要制定不同的营销策略。通常通过人工在众多的用户中筛选出目标用户名单，然后针对该目标用户名单中的用户实施营销策略，并进行相关的用户运营分析。这种方式需要消耗大量的时间和人力成本，不利于为不同用户实施个性化的营销策略。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种数据的分析方法和装置，能够节省用户运营分析中所需的时间和人力成本。第一方面，本专利技术实施例提供了一种数据的分析方法，包括：获取用户原始数据和模型配置信息；利用所述模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据，所述模型数据包括：用户标识、统计指标值；获取分层规则信息，所述分层规则信息包括：分层标识、统计指标的过滤规则；根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据，所述分层数据用于进行用户运营分析。可选地，所述模型配置信息包括：模型标识、目标表、统计字段和统计方式；所述利用模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据，包括：对所述目标表中的所述统计字段，按照所述统计方式进行统计处理，以生成所述模型标识对应的统计指标值；根据所述模型标识对应的统计指标值，生成所述模型标识对应的模型数据。可选地，所述用户模型信息中包括：模型标识、多个目标表、聚合方式、统计字段和统计方式；所述利用模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据，包括：对所述多个目标表，按照所述聚合方式进行聚合操作；对聚合后的表中的所述统计字段，按照所述统计方式进行统计处理，以生成所述模型标识对应的统计指标值；根据所述模型标识对应的统计指标值，生成所述模型标识对应的模型数据。可选地，所述利用模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据之前，还包括：接收用户输入的模型输入信息，所述模型输入信息包括：至少一个目标表、统计字段和统计方式；根据所述目标表、所述统计字段和所述统计方式，生成所述模型配置信息。可选地，所述接收用户输入的模型输入信息，包括：获取用户权限；显示所述用户权限对应的至少一个原始数据表；接收针对所述至少一个原始数据表的选择操作；根据所述选择操作，确定所述目标表。可选地，所述分层规则信息还包括：模型标识；所述根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据，包括：根据所述分层规则信息中的模型标识确定目标模型；根据所述过滤规则，从所述目标模型对应的模型数据中筛选出所述分层标识对应的分层数据。可选地，所述分层规则信息还包括：多个模型标识、关联方式及多个统计指标的过滤规则；所述根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据，包括：根据所述模型标识确定多个目标模型；利用所述过滤规则，分别确定各所述目标模型的数据集合；根据所述关联方式，对多个所述数据集合进行处理，以生成所述分层标识对应的分层数据。可选地，所述根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据之前，还包括：接收用户输入的分层输入信息，所述分层输入信息包括：模型标识、统计指标的过滤规则，所述模型标识与所述统计指标相对应；根据所述模型标识和所述过滤规则，生成所述分层规则信息。可选地，所述分层数据包括：发生时间；所述根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据之后，还包括：从所述目标分层的分层数据中筛选出当前时段的当前数据集合；从所述目标分层的分层数据中筛选出前一时段的前一数据集合；根据所述当前数据集合和所述前一数据集合，生成所述目标分层的变动用户数据。可选地，所述分层数据包括：发生时间；所述根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据之后，还包括：获取目标分层的流转信息，所述流转信息包括：流出分层标识；从所述目标分层的分层数据中筛选出第一时段的第一数据集合；根据流转周期和所述第一时段，确定流出分层对应的第二时段；从所述流出分层标识对应的分层数据中筛选出第二时段的第二数据集合；根据所述第一数据集合和所述第二数据集合，确定所述目标分层在所述第一时段的流出用户数据。可选地，所述分层数据包括：发生时间；所述根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据之后，还包括：获取目标分层的流转信息，所述流转信息包括：流入分层标识；从所述目标分层的分层数据中筛选出第三时段的第三数据集合；根据流转周期和所述第三时段，确定流入分层对应的第四时段；从所述流入分层标识对应的分层数据中筛选出第四时段的第四数据集合；根据所述第三数据集合和所述第四数据集合，确定所述目标分层在所述第三时段的流入用户数据。第二方面，本专利技术实施例提供了一种数据的分析装置，包括：第一获取模块，用于获取用户原始数据和模型配置信息；模型生成模块，用于利用所述模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据，所述模型数据包括：用户标识、统计指标值；第二获取模块，用于获取分层规则信息，所述分层规则信息包括：分层标识、统计指标的过滤规则；分层确定模块，用于根据所述对应关系和所述模型数据，确定至少一个用户分层的分层数据，所述分层数据用于进行用户运营分析。第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任一实施例所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。上述专利技术中的一个实施例具有如下优点或有益效果：不同的用户可根据自身需求配置不同的模型配置信息和分层规则信息。系统利用模型配置信息和分层规则信息，自动生成不同的用户分层的分层数据。相比人工筛选目标用户的方式，节省了时间和人力成本。且可针对不同用户分层设置不同的营销策略，方便了针对不同用户实施个性化的营销策略。此外，在按照特定的模型对用户数据处理的方式中，由于模型是固定的，往往不能适应多方用户的不同需求。本申请的实施例中，用户可借鉴和利用系统中已有的模型配置信息和分层规则信息，也可根据自身需求配置不同的模型配置信息和分层规则信息。因此，可以适应多方用户的不同需求。此外，同一用户模型中的模型数据可供多个用户分层共用，减少了对同一数据进行重复处理的过程，提升了系统的性能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据的分析方法，其特征在于，包括：/n获取用户原始数据和模型配置信息；/n利用所述模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据，所述模型数据包括：用户标识、统计指标值；/n获取分层规则信息，所述分层规则信息包括：分层标识、统计指标的过滤规则；/n根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据，所述分层数据用于进行用户运营分析。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据的分析方法，其特征在于，包括：
获取用户原始数据和模型配置信息；
利用所述模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据，所述模型数据包括：用户标识、统计指标值；
获取分层规则信息，所述分层规则信息包括：分层标识、统计指标的过滤规则；
根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据，所述分层数据用于进行用户运营分析。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型配置信息包括：模型标识、目标表、统计字段和统计方式；
所述利用模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据，包括：
对所述目标表中的所述统计字段，以用户标识进行分组，并按照所述统计方式进行统计处理，以生成所述模型数据中的统计指标值；
根据所述模型数据中的统计指标值，生成所述模型标识对应的模型数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户模型信息中包括：模型标识、多个目标表、聚合方式、统计字段和统计方式；
所述利用模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据，包括：
对所述多个目标表，按照所述聚合方式进行聚合操作；
对聚合后的表中的所述统计字段，以用户标识进行分组，按照所述统计方式进行统计处理，以生成所述模型数据中的统计指标值；
根据所述模型数据中的统计指标值，生成所述模型标识对应的模型数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用模型配置信息，对所述用户原始数据进行处理，生成至少一个用户模型的模型数据之前，还包括：
接收用户输入的模型输入信息，所述模型输入信息包括：至少一个目标表、统计字段和统计方式；
根据所述目标表、所述统计字段和所述统计方式，生成所述模型配置信息。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述接收用户输入的模型输入信息，包括：
获取用户权限；
显示所述用户权限对应的至少一个原始数据表；
接收针对所述至少一个原始数据表的选择操作；
根据所述选择操作，确定所述目标表。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分层规则信息还包括：模型标识；
所述根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据，包括：
根据所述分层规则信息中的模型标识确定目标模型；
根据所述过滤规则，从所述目标模型对应的模型数据中筛选出所述分层标识对应的分层数据。


7.根据权利要求1所述的方法，所述分层规则信息还包括：多个模型标识、关联方式及多个统计指标的过滤规则；
所述根据所述模型数据和所述分层规则信息，确定至少一个用户分层的分层数据，包括：
根据所述分层规则信息中的模型标识确定多个目标模型；
利用所述过滤规则，分别确定各所述目标模型的数据集合；
根据所述关联方式，对多个所述数据集合进行处理，以生成所述分层标识对应的分层数据。

【专利技术属性】
技术研发人员：吴帅，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11