数据打标方法、装置、存储介质和设备制造方法及图纸

本申请公开了一种数据打标方法、装置、存储介质和设备，可应用于大数据领域，该方法为：对从业务系统中获取的各个客户数据进行大数据分析，得到业务场景集合；对于每个业务场景，对与业务场景对应的客户数据进行解析，得到业务场景的词根库；对业务场景的关键词、与业务场景对应的客户数据的关键词进行划分，得到业务场景的词根树；基于词根树，生成业务场景的标签生成规则；利用标签生成规则，对与业务场景对应的客户数据进行打标，得到携带词根标签的客户数据。该方法为各个客户数据进行打标，得到携带有词根标签的各个客户数据，以便用户依据词根标签作为参考，对客户数据进行分类，减少客户数据的分析工作量，有效提高客户数据的分析效率。的分析效率。的分析效率。

【技术实现步骤摘要】
数据打标方法、装置、存储介质和设备


[0001]本申请涉及大数据领域，尤其涉及一种数据打标方法、装置、存储介质和设备。

技术介绍

[0002]金融企业为了更好地服务客户，通常会安排专业人员对业务系统所生成的客户数据进行分析，得到客户对金融业务的满意度和期望值，并依据客户的满意度和期望值来调整金融业务。然而，由于客户数据的类型较多、且数据量较大，仅凭人工对客户数据进行分析，工作量较大，工作难度也会较高，从而降低客户数据的分析效率。
[0003]为此，如何提高客户数据的分析效率，成为本领域亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种数据打标方法、装置、存储介质和设备，目的在于提高客户数据的分析效率。
[0005]为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
[0006]一种数据打标方法，包括：
[0007]对从业务系统中获取的各个客户数据进行大数据分析，得到业务场景集合；所述业务场景集合包括多个业务场景，以及与每个所述业务场景对应的客户数据；
[0008]对于每个所述业务场景，对与所述业务场景对应的客户数据进行解析，得到所述业务场景的词根库；所述词根库包括所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键词；
[0009]对所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键词进行划分，得到所述业务场景的词根树；
[0010]基于所述词根树，生成所述业务场景的标签生成规则；
[0011]利用所述标签生成规则，对与所述业务场景对应的客户数据进行打标，得到携带有词根标签的客户数据。
[0012]可选的，所述基于所述词根树，生成所述业务场景的标签生成规则，包括：
[0013]对所述词根树进行编译，得到有向图；
[0014]对所述有向图进行语法转换，得到抽象语法树；
[0015]对所述抽象语法树进行逻辑转换，得到查询块序列；
[0016]对所述查询块序列进行分析，得到逻辑查询计划；
[0017]对所述逻辑查询计划进行物理转换，得到物理查询计划；
[0018]根据所述物理查询计划，生成决策有向图；所述决策有向图包括标签生成规则。
[0019]可选的，所述利用所述标签生成规则，对与所述业务场景对应的客户数据进行打标，得到携带有词根标签的客户数据之后，还包括：
[0020]通过预设界面向用户展示各个所述客户数据，以每个所述客户数据的词根标签。
[0021]可选的，所述对所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键
词进行划分，得到所述业务场景的词根树，包括：
[0022]利用解析树模型算法，对所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键词进行划分，得到所述业务场景的词根树。
[0023]一种数据打标装置，包括：
[0024]大数据分析单元，用于对从业务系统中获取的各个客户数据进行大数据分析，得到业务场景集合；所述业务场景集合包括多个业务场景，以及与每个所述业务场景对应的客户数据；
[0025]词根解析单元，用于对于每个所述业务场景，对与所述业务场景对应的客户数据进行解析，得到所述业务场景的词根库；所述词根库包括所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键词；
[0026]划分单元，用于对所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键词进行划分，得到所述业务场景的词根树；
[0027]规则生成单元，用于基于所述词根树，生成所述业务场景的标签生成规则；
[0028]打标单元，用于利用所述标签生成规则，对与所述业务场景对应的客户数据进行打标，得到携带有词根标签的客户数据。
[0029]可选的，所述规则生成单元具体用于：
[0030]对所述词根树进行编译，得到有向图；
[0031]对所述有向图进行语法转换，得到抽象语法树；
[0032]对所述抽象语法树进行逻辑转换，得到查询块序列；
[0033]对所述查询块序列进行分析，得到逻辑查询计划；
[0034]对所述逻辑查询计划进行物理转换，得到物理查询计划；
[0035]根据所述物理查询计划，生成决策有向图；所述决策有向图包括标签生成规则。
[0036]可选的，还包括：
[0037]展示单元，用于通过预设界面向用户展示各个所述客户数据，以每个所述客户数据的词根标签。
[0038]可选的，所述划分单元具体用于：
[0039]利用解析树模型算法，对所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键词进行划分，得到所述业务场景的词根树。
[0040]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行所述的数据打标方法。
[0041]一种数据打标设备，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；
[0042]所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述的数据打标方法。
[0043]本申请提供的技术方案，对从业务系统中获取的各个客户数据进行大数据分析，得到业务场景集合。业务场景集合包括多个业务场景，以及与每个业务场景对应的客户数据。对于每个业务场景，对与业务场景对应的客户数据进行解析，得到业务场景的词根库。词根库包括业务场景的关键词、与业务场景对应的客户数据的关键词。对业务场景的关键词、与业务场景对应的客户数据的关键词进行划分，得到业务场景的词根树。基于词根树，
生成业务场景的标签生成规则。利用标签生成规则，对与业务场景对应的客户数据进行打标，得到携带有词根标签的客户数据。利用本申请所示方案，可为各个客户数据进行打标，得到携带有词根标签的各个客户数据，以便用户依据词根标签作为参考，对客户数据进行分类，减少客户数据的分析工作量，有效提高客户数据的分析效率。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0045]图1a为本申请实施例提供的一种数据打标方法的流程示意图；
[0046]图1b为本申请实施例提供的一种数据打标方法的流程示意图；
[0047]图2为本申请实施例提供的另一种数据打标方法的流程示意图；
[0048]图3为本申请实施例提供的一种数据打标装置的架构示意图；
[0049]图4为本申请实施例提供的一种数据打标设备的架构示意图。
具体实施方式
[0050]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据打标方法，其特征在于，包括：对从业务系统中获取的各个客户数据进行大数据分析，得到业务场景集合；所述业务场景集合包括多个业务场景，以及与每个所述业务场景对应的客户数据；对于每个所述业务场景，对与所述业务场景对应的客户数据进行解析，得到所述业务场景的词根库；所述词根库包括所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键词；对所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键词进行划分，得到所述业务场景的词根树；基于所述词根树，生成所述业务场景的标签生成规则；利用所述标签生成规则，对与所述业务场景对应的客户数据进行打标，得到携带有词根标签的客户数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述词根树，生成所述业务场景的标签生成规则，包括：对所述词根树进行编译，得到有向图；对所述有向图进行语法转换，得到抽象语法树；对所述抽象语法树进行逻辑转换，得到查询块序列；对所述查询块序列进行分析，得到逻辑查询计划；对所述逻辑查询计划进行物理转换，得到物理查询计划；根据所述物理查询计划，生成决策有向图；所述决策有向图包括标签生成规则。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述标签生成规则，对与所述业务场景对应的客户数据进行打标，得到携带有词根标签的客户数据之后，还包括：通过预设界面向用户展示各个所述客户数据，以每个所述客户数据的词根标签。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键词进行划分，得到所述业务场景的词根树，包括：利用解析树模型算法，对所述业务场景的关键词、与所述业务场景对应的客户数据的关键词进行划分，得到所述业务场景的词根树。5.一种数据打标装置，其特征在于，包括：大数据分析单元，用于对从业务系统中获取的各个客户数据进行大数据分析，得到业务场景集合；所述业务场景集合包括多个业务场...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪志强，卢坤静，吕再冰，陈枫，梁梦洁，刘许慧，齐佳敏，孙梦蝶，孙钟倩，周莹莹，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：