用户数据分析及展示方法、装置、电子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，揭露了一种用户数据分析及展示方法，包括：获取用户的行为数据集合，基于所述行为数据集合进行属性特征计算，得到初始特征集合，对所述初始特征集合进行维度转换，得到第一特征集合，并根据所述第一特征集合构建用户画像，对所述初始特征集合进行属性赋值，得到第二特征集合，并基于所述第二特征集合构建用户知识图谱，对所述用户画像及所述用户知识图谱进行可视化处理，得到用户数据展示页面。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，所述行为数据集合可存储在区块链的节点中。本发明专利技术还提出一种用户数据分析及展示装置、电子设备以及可读存储介质。本发明专利技术可以解决用户数据分析效率较低的问题。决用户数据分析效率较低的问题。决用户数据分析效率较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
用户数据分析及展示方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种用户数据分析及展示方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，数据分析变的越来越重要。例如，保险领域中，传统的代理人运营数据分析需要先通过需要通过用户调研、用户访谈等数据收集方式采集代理人数据，需要通过调研计划制定、用户分群、用户筛选、调研准备、实施调研、调研结果整理、调研数据分析等步骤。然而这种方法存在着数据获取链路过长，用户样本数据不充分、调研人力物力浪费、调研结果有偏差等问题，分析得出来的结果往往参考价值不大，使得数据分析效率较低并且分析结果不直观。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种用户数据分析及展示方法、装置、电子设备及可读存储介质，其主要目的在于解决用户数据分析效率较低的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种用户数据分析及展示方法，包括：
[0005]获取用户的行为数据集合，基于所述行为数据集合进行属性特征计算，得到初始特征集合；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户数据分析及展示方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的行为数据集合，基于所述行为数据集合进行属性特征计算，得到初始特征集合；对所述初始特征集合进行维度转换，得到第一特征集合，并根据所述第一特征集合构建用户画像；对所述初始特征集合进行属性赋值，得到第二特征集合，并基于所述第二特征集合构建用户知识图谱；对所述用户画像及所述用户知识图谱进行可视化处理，得到用户数据展示页面。2.如权利要求1所述的用户数据分析及展示方法，其特征在于，所述获取用户的行为数据集合之前，所述方法还包括：在前端页面中构建登录埋点事件及页面埋点事件；从所述前端页面中获取用户ID作为用户唯一标识，利用所述登录埋点事件收集所述前端页面中的登录行为数据，以及利用所述页面埋点事件收集所述前端页面中的页面行为数据；基于构建键值对的方法汇总所述用户唯一标识、所述登录行为数据及所述页面行为数据得到所述行为数据集合。3.如权利要求1中所述的用户数据分析及展示方法，其特征在于，所述基于所述行为数据集合进行属性特征计算，得到初始特征集合，包括：根据所述行为数据集合中的时间信息计算时间属性特征；汇总所述时间属性特征，得到所述初始特征集合。4.如权利要求2所述的用户数据分析及展示方法，其特征在于，所述对所述初始特征集合进行维度转换，得到第一特征集合，并根据所述第一特征集合构建用户画像，包括：获取所述用户对应的标签集合；将所述标签集合中的每一个标签作为特征维度，并将所述初始特征集合中的特征与所述特征维度关联，汇总各特征维度下关联的特征，得到所述第一特征集合；基于随机森林算法从所述第一特征集合中选取关键特征构建用户画像。5.如权利要求4所述的用户数据分析及展示方法，其特征在于，所述基于随机森林算法从所述第一特征集合中选取关键特征构建用户画像，包括：对所述第一特征集合进行随机分组，得到得到多个特征子集；依次从所述多个特征子集中选取标签作为根节点，利用未被选中的标签对应特征对所述根节点进行划分，得到所述根节点的多个分支节点，根据所述根节点以及所述根节点的多个分支节点构成决策树；基于所述输出每个节点中标签的权重得...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘锋俊，周子才，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：