一种基于正态转换的电竞客群分群方法及系统技术方案

本申请实施例提供一种基于正态转换的电竞客群分群方法及系统，涉及数据分群技术领域。该方法包括：获取电竞客群的特征信息，特征信息包括客户静态画像特征、客户消费特征、客户金融特征、客户行为特征中的一种或多种；根据特征信息进行特征构建及筛选，生成待转换特征信息；检测待转换特征信息是否服从正态分布，若否，则对待转换特征信息进行正态转换并生成正态特征信息；若是，根据待转换特征信息生成正态特征信息；对正态特征信息进行数据标准化操作，生成标准化特征信息；通过预设聚类算法对标准化特征信息进行聚类，生成电竞客群的分群数据。该方法可以实现提高电竞客群分群的分群效率的技术效果。的分群效率的技术效果。的分群效率的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于正态转换的电竞客群分群方法及系统


[0001]本申请涉及数据分群
，具体而言，涉及一种基于正态转换的电竞客群分群方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，电子竞技逐渐成为年轻人重要的生活方式，根据电竞相关发布的报告，2021年电子竞技用户预计达到4.25亿，其中25岁以下的用户达到1.27亿。可以说，电竞客群已经成为了银行不可忽视的重要客群之一。为了更好地服务好电竞客群，需要对电竞用户进行更细致的分群，从而针对不同客群进行有针对性的经营。
[0003]现有技术中，目前传统的银行客户分群方式是基于财富等级这一单一维度进行的，也就是把客户按照财富等级分为私人银行、钻石、白金、黄金和大众客户。然而，这样的单一维度分群方式无法体现电竞客户在不同维度的差异，导致无法实现精细的客群经营。因此，需要根据结合更多维度的用户特征对于电竞用户进行分群。电竞的用户特征可以分为基本情况、金融业务表现、典型行为特征等方面。其中，基本情况包括性别、年龄、教育程度、收入、住址、婚姻状况等；金融业务表现情况包括总金融消费、总手续费、持有产品数、信用卡消费、资产总量等；典型行为特征包括消费行为、娱乐行为、上网行为等。这些特征标签的数量可以高达成千上万个。考虑到电竞客群的特征多元且数量巨大，依靠人工进行分析和分群耗时费工，也往往达不到好的分群效果。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种基于正态转换的电竞客群分群方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，可以实现提高电竞客群分群的分群效率的技术效果。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种电竞客群分群方法，包括：
[0006]获取所述电竞客群的特征信息，所述特征信息包括客户静态画像特征、客户消费特征、客户金融特征、客户行为特征中的一种或多种；
[0007]根据所述特征信息进行特征构建及筛选，生成待转换特征信息；
[0008]检测所述待转换特征信息是否服从正态分布，若否，则对所述待转换特征信息进行正态转换并生成正态特征信息；若是，根据所述待转换特征信息生成所述正态特征信息；
[0009]对所述正态特征信息进行数据标准化操作，生成标准化特征信息；
[0010]通过预设聚类算法对所述标准化特征信息进行聚类，生成所述电竞客群的分群数据。
[0011]在上述实现过程中，该基于正态转换的电竞客群分群方法通过对电竞客群的特征信息进行构建及筛选，并对非正态分部的特征信息数据进行正态转换，从而适应电竞客群分群所用的数据特征维度多、范围广的特性，经过良好的数据处理后能较好地表达电竞客群各个子客群的业务属性，为之后业务策略的制定提供数据支撑与驱动；从而，该基于正态转换的电竞客群分群方法可以实现提高电竞客群分群的分群效率的技术效果。
[0012]进一步地，所述根据所述特征信息进行特征构建及筛选，生成待转换特征信息的步骤，包括：
[0013]根据所述特征信息的方差进行筛选，生成方差特征信息；
[0014]根据所述方差特征信息进行相关系数处理，生成所述待转换特征信息。
[0015]在上述实现过程中，特征信息的方差反映了该特征信息的信息熵，若方差小、则说明信息熵小，需要舍弃；特征信息中的各个特征存在相关性，由于其无形中增加了某类特征的权重，那么会让结果存在偏差，同样需要舍弃；经过方差筛选和相关系数处理后，生成的待转换特征信息具有更高的信息熵，并提高分群结果的有效性。
[0016]进一步地，所述特征信息的类型包括字符串型、整型、浮点型，在所述根据所述特征信息的方差进行筛选，生成方差特征信息的步骤之前，所述方法还包括：
[0017]对字符串型的所述特征信息进行标签编码处理，生成整型类别标签特征信息，所述整型类别标签特征信息的缺失值填充为预设值。
[0018]在上述实现过程中，字符串型的特征信息均为类别特征，因此使用标签编码处理，将字符串编码成整型类别标签，并将编码后字符串型的特征信息的缺失值填充为预设值。
[0019]进一步地，在所述根据所述特征信息进行特征构建及筛选，生成待转换特征信息的步骤之后，所述方法还包括：
[0020]根据所述待转换特征信息进行连续性筛选，生成连续性特征信息和非连续性特征信息。
[0021]在上述实现过程中，对连续数值型的数据观测其数据分布，因此筛选出连续型数据和非连续型数据，即连续性特征信息和非连续性特征信息。
[0022]进一步地，所述检测所述待转换特征信息是否服从正态分布的步骤，包括：
[0023]获取所述连续性特征信息的偏度值信息，并根据所述偏度值信息判断所述连续性特征信息是否服从正态分布。
[0024]在上述实现过程中，偏度值是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征；通过偏度值可以判断判断所述连续性特征信息是否服从正态分布。
[0025]进一步地，所述对所述正态特征信息进行数据标准化操作，生成标准化特征信息的步骤，包括：
[0026]将所述连续性特征信息和所述非连续性特征信息进行数据合并和数据标准化操作，生成所述标准化特征信息。
[0027]进一步地，所述通过预设聚类算法对所述标准化特征信息进行聚类，生成所述电竞客群的分群数据的步骤，包括：
[0028]获取类别个数信息；
[0029]通过所述预设聚类算法和类别个数信息对所述标准化特征信息进行聚类，生成所述电竞客群的分群数据；
[0030]遍历所述电竞客群的分群数据，对遍历到所述电竞客群的分群进行如下处理：
[0031]判断所述电竞客群的分群聚类占比是否大于阈值，若是，对所述电竞客群的分群通过所述预设聚类算法再次执行聚类处理。
[0032]在上述实现过程中，若分群数据中某一客群聚类占比大于阈值(例如50％)，则可
在该客群数据中再次执行上述聚类细分客户；最后根据聚类后结合每个特征的区分度以及业务解释性，可以对各个客群进行业务定义。
[0033]第二方面，本申请实施例提供了一种基于正态转换的电竞客群分群系统，包括：
[0034]获取模块，用于获取所述电竞客群的特征信息，所述特征信息包括客户静态画像特征、客户消费特征、客户金融特征、客户行为特征中的一种或多种；
[0035]构建筛选模块，用于根据所述特征信息进行特征构建及筛选，生成待转换特征信息；
[0036]检测模块，用于检测所述待转换特征信息是否服从正态分布，若否，则对所述待转换特征信息进行正态转换并生成正态特征信息；若是，根据所述待转换特征信息生成所述正态特征信息；
[0037]标准化模块，用于对所述正态特征信息进行数据标准化操作，生成标准化特征信息；
[0038]聚类模块，用于通过预设聚类算法对所述标准化特征信息进行聚类，生成所述电竞客群的分群数据。
[0039]进一步地，所述构建筛选模块具体用于：
[0040]根据所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于正态转换的电竞客群分群方法，其特征在于，包括：获取所述电竞客群的特征信息；根据所述特征信息进行特征构建及筛选，生成待转换特征信息；检测所述待转换特征信息是否服从正态分布，若否，则对所述待转换特征信息进行正态转换并生成正态特征信息；若是，根据所述待转换特征信息生成所述正态特征信息；对所述正态特征信息进行数据标准化操作，生成标准化特征信息；通过预设聚类算法对所述标准化特征信息进行聚类，生成所述电竞客群的分群数据。2.根据权利要求1所述的基于正态转换的电竞客群分群方法，其特征在于，所述根据所述特征信息进行特征构建及筛选，生成待转换特征信息的步骤，包括：根据所述特征信息的方差进行筛选，生成方差特征信息；根据所述方差特征信息进行相关系数处理，生成所述待转换特征信息。3.根据权利要求2所述的基于正态转换的电竞客群分群方法，其特征在于，所述特征信息的类型包括字符串型、整型、浮点型，在所述根据所述特征信息的方差进行筛选，生成方差特征信息的步骤之前，所述方法还包括：对字符串型的所述特征信息进行标签编码处理，生成整型类别标签特征信息，所述整型类别标签特征信息的缺失值填充为预设值。4.根据权利要求1所述的基于正态转换的电竞客群分群方法，其特征在于，在所述根据所述特征信息进行特征构建及筛选，生成待转换特征信息的步骤之后，所述方法还包括：根据所述待转换特征信息进行连续性筛选，生成连续性特征信息和非连续性特征信息。5.根据权利要求4所述的基于正态转换的电竞客群分群方法，其特征在于，所述检测所述待转换特征信息是否服从正态分布的步骤，包括：获取所述连续性特征信息的偏度值信息，并根据所述偏度值信息判断所述连续性特征信息是否服从正态分布。6.根据权利要求4所述的基于正态转换的电竞客群分群方法，其特征在于，所述对所述正态...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏思远，张舒婷，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：