电子商务与大数据结合的业务画像分析方法及系统技术方案

本申请涉及一种电子商务与大数据结合的业务画像分析方法及系统，包括获取当前业务分析主体的历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行大数据分析，在大数据分析完成后生成当前主体初始业务画像；获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，生成当前主体预测消费情况，并获取当前实际消费情况数据；生成当前画像预测偏差；获取预设特定数量的当前画像预测偏差，根据所述当前画像预测偏差生成当前新增画像特征，对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像。本发明专利技术保证最后生成的所述当前主体实际业务画像是准确的，进而提升业务画像准确率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
电子商务与大数据结合的业务画像分析方法及系统


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种电子商务与大数据结合的业务画像分析方法及系统。

技术介绍

[0002]用户画像主要是为了刻画一个用户的特征，主要分为定量画像和定性画像，定量的主要是数量，定性的主要是一种特征，i并不能用数量表示，一般是使用标签来表示，比如：一个人的生活环境。标签是某一种用户特征的符号表示，每个标签都规定了我们观察、认识和描述用户的一个角度。用户画像是一个整体，各个维度不孤立，标签之间间有联系。用户画像是对现实世界中用户的数学建模，评价用户画像的二个指标：标签准不准、标签全不全，当然这个也具体的业务场景有关。
[0003]目前，关于业务画像的建立多为根据数据直接建立，并投入使用，如申请号为CN202110770366.7的专利文件中公开了一种电子商务与大数据结合的业务画像分析方法及系统，通过获取目标电商业务对象对使用电商服务平台的电商业务项目而产生的包括一个或多个电商业务项目的电商业务项目组，针对电商业务项目组中的每个电商业务项目包括的不同的操作行为单元进行大数据分析，得到目标电商业务对象业务画像特征，最后根据业务画像特征对所述目标电商业务对象进行业务信息推送。如此，在对目标电商业务对象的业务画像分析过程中，深入到所述目标电商业务对象针对各电商业务项目的操作行为单元进行深层次的分析，可以有效的提升针对目标业务对象的画像特征的分析准确性，进而提升后期的应用效果，例如，可以提升针对业务对象的业务信息推送的推送效果。
[0004]但是，该种技术方案是根据数据进行业务画像的直接建立，并直接投入使用，这样仅依靠历史数据导致出现业务画像不准确的问题。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高业务画像准确率的电子商务与大数据结合的业务画像分析方法及系统。
[0006]本专利技术技术方案如下：
[0007]一种电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，所述方法包括：
[0008]获取当前业务分析主体的历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行大数据分析，在大数据分析完成后生成当前主体初始业务画像；获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况，并获取所述当前业务分析主体的当前实际消费情况数据；根据所述当前实际消费情况数据和所述当前主体预测消费情况生成当前画像预测偏差；获取预设特定数量的当前画像预测偏差，根据所述当前画像预测偏差生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像。
[0009]进一步地说，所述当前实际消费情况数据包括当前实际购买产品种类、当前购买
实际选择时间、当前购买实际点击次数、当前实际消费数据和当前实际购买平台；所述当前主体预测消费情况包括预测购买种类、预测选择时间范围、预测点击次数范围、预测消费金额范围、预测消费平台；
[0010]根据所述当前实际消费情况数据和所述当前主体预测消费情况生成当前画像预测偏差；具体包括：
[0011]根据所述当前实际购买产品种类和所述预测购买种类生成消费产品种类偏差数据；根据所述当前购买实际选择时间和所述预测选择时间范围，生成购买选择时间偏差数据；根据所述当前购买实际点击次数和所述预测点击次数范围，生成购买选择次数偏差数据；根据所述当前实际消费数据和所述预测消费金额范围，生成购买力消费偏差数据；根据所述当前实际购买平台和所述预测消费平台，生成购买平台选择偏差；判断所述消费产品种类偏差数据、所述购买选择时间偏差数据、所述购买选择次数偏差数据、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差是否为当前业务分析主体所进行；若判断为是，则根据所述消费产品种类偏差数据、所述购买选择时间偏差数据、所述购买选择次数偏差数据、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差生成当前画像预测偏差。
[0012]进一步地说，获取预设特定数量的当前画像预测偏差，根据所述当前画像预测偏差生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像，具体包括：
[0013]获取所述当前业务分析主体对所述当前实际购买产品种类的实际需求原因，并根据所述实际需求原因和所述消费产品种类偏差数据生成新增购买种类特征；获取所述当前业务分析主体花费所述当前购买实际选择时间和点击所述当前购买实际点击次数的实际选择关注点，并根据所述实际选择关注点、所述购买选择时间偏差数据和所述购买选择次数偏差数据生成新增选择时间特征；获取所述当前业务分析主体选择当前实际消费数据和所述当前实际购买平台的当前阶段平台选择原因，并根据所述当前阶段平台选择原因、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差生成当前阶段消费能力特征；根据所述新增购买种类特征、所述新增选择时间特征和所述当前阶段消费能力特征生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像。
[0014]进一步地说，获取当前业务分析主体的历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行大数据分析，在大数据分析完成后生成当前主体初始业务画像，具体包括：
[0015]获取历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行数据滤波，并在数据滤波后生成初始滤除消费情况数据；对所述初始滤除消费情况数据按照预设的消费时间阶段进行数据拆分，并分别生成拆分后消费情况数据；根据预设的大数据分析模块对各所述拆分后消费情况数据进行大数据分析，并分别生成细化拆分数据消费特征；根据各所述细化拆分数据消费特征生成当前主体消费总特征；根据所述当前主体消费总特征生成当前主体初始业务画像。
[0016]进一步地说，获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况，并获取所述当前业务分析主体的当前实际消费情况数据，具体包括：
[0017]获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况；获取所述当前业务分析主体在预设标准时间段内的初始实际消费数据；获取所述当前业务分析主体预先设置的隐私消费标识，根据所述隐私消费标识对所述初始实际消费数据进行数据滤除，并生成初筛后实际消费数据；从所述初筛后实际消费数据中滤除非所述当前业务分析主体操作的购买数据，并生成当前主体初始业务画像。
[0018]进一步地说，一种电子商务与大数据结合的业务画像分析系统，所述系统包括：
[0019]数据分析模块，用于获取当前业务分析主体的历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行大数据分析，在大数据分析完成后生成当前主体初始业务画像；
[0020]主体预测模块，用于获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况，并获取所述当前业务分析主体的当本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前业务分析主体的历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行大数据分析，在大数据分析完成后生成当前主体初始业务画像；获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况，并获取所述当前业务分析主体的当前实际消费情况数据；根据所述当前实际消费情况数据和所述当前主体预测消费情况生成当前画像预测偏差；获取预设特定数量的当前画像预测偏差，根据所述当前画像预测偏差生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像。2.根据权利要求1所述的电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，其特征在于，所述当前实际消费情况数据包括当前实际购买产品种类、当前购买实际选择时间、当前购买实际点击次数、当前实际消费数据和当前实际购买平台；所述当前主体预测消费情况包括预测购买种类、预测选择时间范围、预测点击次数范围、预测消费金额范围、预测消费平台；根据所述当前实际消费情况数据和所述当前主体预测消费情况生成当前画像预测偏差；具体包括：根据所述当前实际购买产品种类和所述预测购买种类生成消费产品种类偏差数据；根据所述当前购买实际选择时间和所述预测选择时间范围，生成购买选择时间偏差数据；根据所述当前购买实际点击次数和所述预测点击次数范围，生成购买选择次数偏差数据；根据所述当前实际消费数据和所述预测消费金额范围，生成购买力消费偏差数据；根据所述当前实际购买平台和所述预测消费平台，生成购买平台选择偏差；判断所述消费产品种类偏差数据、所述购买选择时间偏差数据、所述购买选择次数偏差数据、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差是否为当前业务分析主体所进行；若判断为是，则根据所述消费产品种类偏差数据、所述购买选择时间偏差数据、所述购买选择次数偏差数据、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差生成当前画像预测偏差。3.根据权利要求2所述的电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，其特征在于，获取预设特定数量的当前画像预测偏差，根据所述当前画像预测偏差生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像，具体包括：获取所述当前业务分析主体对所述当前实际购买产品种类的实际需求原因，并根据所述实际需求原因和所述消费产品种类偏差数据生成新增购买种类特征；获取所述当前业务分析主体花费所述当前购买实际选择时间和点击所述当前购买实际点击次数的实际选择关注点，并根据所述实际选择关注点、所述购买选择时间偏差数据和所述购买选择次数偏差数据生成新增选择时间特征；获取所述当前业务分析主体选择当前实际消费数据和所述当前实际购买平台的当前阶段平台选择原因，并根据所述当前阶段平台选择原因、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差生成当前阶段消费能力特征；根据所述新增购买种类特征、所述新增选择时间特征和所述当前阶段消费能力特征生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像。4.根据权利要求1所述的电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，其特征在于，获取当前业务分析主体的历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行大数
据分析，在大数据分析完成后生成当前主体初始业务画像，具体包括：获取历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行数据滤波，并在数据滤波后生成初始滤除消费情况数据；对所述初始滤除消费情况数据按照预设的消费时间阶段进行数据拆分，并分别生成拆分后消费情况数据；根据预设的大数据分析模块对各所述拆分后消费情况数据进行大数据分析，并分别生成细化拆分数据消费特征；根据各所述细化拆分数据消费特征生成当前主体消费总特征；根据所述当前主体消费总特征生成当前主体初始业务画像。5.根据权利要求4所述的电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，其特征在于，获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况，并获取所述当前业务分析主体的当前实际消费情况数据，具体包括：获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况；获取所述当前业务分析主体在预设标准时间段...

【专利技术属性】
技术研发人员：牟体康，郭泽佳，陈俊，任启强，
申请(专利权)人：广州易海创腾信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：