一种序列事件的参与人数的确定方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种序列事件的参与人数的确定方法、装置及存储介质，包括：获取多个用户的历史行为数据，并按照时间顺序对每个所述用户的历史行为数据进行排序；基于多个用户的历史行为数据的发生时间，确定目标漏斗序列中各个序列事件的分析顺序；针对每一个用户，将目标漏斗序列中各个序列事件、相邻序列事件之间发生的预设时间间隔阈值、排序后的该用户的多个历史行为数据输入至vertica漏斗分析函数，确定该用户参与的所述目标漏斗序列中的目标事件；根据各个用户参与的目标漏斗序列中目标事件，确定出目标漏斗序列中的各个序列事件分别对应的参与人数。从而实现了利用vertica漏斗分析函数自动化地实现序列事件的参与人数的漏斗分析和提高了漏斗的分析效率。的漏斗分析和提高了漏斗的分析效率。的漏斗分析和提高了漏斗的分析效率。

【技术实现步骤摘要】
一种序列事件的参与人数的确定方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其是涉及一种序列事件的参与人数的确定方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]漏斗分析模型涉及四个方面的要素：时间、节点、研究对象、指标。时间指的是事件是何时开始、何时结束的，也包括我们应用漏斗模型进行研究的时间段(也即是取数的时间范围)，还涵盖前后两个节点之间的时间间隔、某节点的停留时长等；节点包括起点、终点和过程性节点，涵盖这些节点的命名、标识等，节点的数量对应于漏斗的层级数；研究对象指的是参与事件或流程的主体，可能是一群人、某类用户或某个人；指标则是对整个事件流程进行分析的工具，也是对漏斗的描述与刻画。
[0003]现阶段，漏斗分析模型是企业实现精细化运营、进行序列事件的参与人数分析的重要数据分析模型，其精细化程度影响着营销管理的成败，以及序列事件的参与人数的精准度，然而，如何利用漏斗分析模型实现自动化地对序列事件的参与人数进行分析成为了不容小觑的技术问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种序本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种序列事件的参与人数的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括：获取多个用户的历史行为数据，并按照时间顺序对每个所述用户的历史行为数据进行排序；基于多个用户的历史行为数据的发生时间，确定目标漏斗序列中各个序列事件的分析顺序；针对每一个用户，将所述目标漏斗序列中各个序列事件、相邻序列事件之间发生的预设时间间隔阈值、排序后的该用户的多个历史行为数据输入至vertica漏斗分析函数，确定该用户参与的所述目标漏斗序列中的目标事件；根据各个用户参与的所述目标漏斗序列中目标事件，确定出所述目标漏斗序列中的各个序列事件分别对应的参与人数。2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，通过以下步骤确定出漏斗序列：获取多个参考用户的多个历史行为数据；针对于每一个所述参考用户，将该参考用户的每个历史行为数据作为一个参考序列事件，将多个所述参考序列事件按照该参考用户的多个历史行为数据的时间顺序进行排序，确定出参考漏斗序列；在多个所述参考漏斗序列之中筛选出所述目标漏斗序列。3.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述针对每一个用户，将所述目标漏斗序列中各个序列事件、相邻序列事件之间发生的预设时间间隔阈值、排序后的该用户的多个历史行为数据输入至vertica漏斗分析函数，确定该用户参与的所述目标漏斗序列中的目标事件，包括：按照该用户的多个历史行为数据的时间顺序，对所述目标漏斗序列之中的各个序列事件进行逐个分析，基于所述用户对应的多个历史行为数据以及所述相邻序列事件之间发生的预设时间间隔阈值，确定所述用户参与的所述目标漏斗序列中的目标事件。4.根据权利要求3所述的确定方法，其特征在于，针对于一个所述历史行为数据所述基于所述用户对应的多个历史行为数据以及所述相邻序列事件之间发生的预设时间间隔阈值，确定出所述用户参与的所述目标漏斗序列中的目标事件，包括：获取所述目标漏斗序列分配的预设行为分组，其中，所述预设行为分组记录所述历史行为数据对应的所述序列事件的事件序号；判断所述预设行为分组之中是否存在任一所述历史行为数据对应的所述序列事件的事件序号，若否，则将该历史行为数据相对应的事件序号以及发生时间存储至所述预设行为分组之中；若是，则判断所述预设行为分组之中的事件序号是否为该历史行为数据相对应的事件序号，若是，则基于该历史行为数据的发生时间更新所述预设行为分组之中的事件序号的发生时间，若否，则基于所述预设行为分组、所述历史行为数据以所述预设时间间隔阈值，确定出所述用户参与的所述目标漏斗序列中的目标事件。5.根据权利要求3所述的确定方法，其特征在于，所述基于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：田力，
申请(专利权)人：北京明略昭辉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：