【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体的说是一种基于spark计算的自助数据标签萃取方法及工具。
技术介绍
1、在大数据时代，数据在呈现出海量化、多样化和价值化变化的同时，也改变了传统it行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。
2、如果想要针对已有的业务数据构建客户标签体系，实施精准营销服务，那进行标签计算的过程时间不能过长，需要达到分钟级别，所以标签计算需要一个强大的大数据分布式计算引擎。
3、spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据计算引擎。它集批处理、实时流处理、交互式查询、图计算与机器学习于一体，所以适用于标签计算的场景。
技术实现思路
1、本专利技术针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种基于spark计算的自助数据标签萃取方法及工具。
2、第一方面，本专利技术提供一种基于spark计算的自助数据标签萃取方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
3、一种基于spark计算的自助数据标签萃取方法，包括如下步骤：
4...
【技术保护点】
1.一种基于SPARK计算的自助数据标签萃取方法，其特征在于,包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于SPARK计算的自助数据标签萃取方法，其特征在于，所述业务主体指的是具有唯一标识的独立个体的集合；
3.根据权利要求2所述的一种基于SPARK计算的自助数据标签萃取方法，其特征在于，根据历史业务数据对业务主体进行数据处理和分析，生成的特征数据包括基础特征和行为特征；
4.根据权利要求3所述的一种基于SPARK计算的自助数据标签萃取方法，其特征在于，对特征数据进行预处理，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于spark计算的自助数据标签萃取方法，其特征在于,包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于spark计算的自助数据标签萃取方法，其特征在于，所述业务主体指的是具有唯一标识的独立个体的集合；
3.根据权利要求2所述的一种基于spark计算的自助数据标签萃取方法，其特征在于，根据历史业务数据对业务主体进行数据处理和分析，生成的特征数据包括基础特征和行为特征；
4.根据权利要求3所述的一种基于spark计算的自助数据标签萃取方法，其特征在于，对特征数据进行预处理，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于spark计算的自助数据标签萃取方法，其特征在于，将预处理后的特征数据进行分析和组合后，通过动态生成和外部导入两种方式生成标签，生成的标签包括特征和边界值两部分；...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔繁博，孙海建，孙守伟，
申请(专利权)人：山东浪潮数字商业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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