【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大数据，特别涉及一种车辆用户客户群分类的分析方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、通过了解车辆的用户客群，能够让主机厂针对不同客户做差异化服务，然而，基于数据安全和个人隐私的保护，直接询问或者窥探车辆用途属于侵犯个人隐私，因此需要在保护用户隐私的前提下为用户提供对应的用车服务。
技术实现思路
1、本申请提供一种车辆用户客户群分类的分析方法、装置、电子设备及介质，以解决通过大数据分析车辆用户的客户群类型，为客户推荐对应的用车服务等问题。
2、本申请第一方面实施例提供一种车辆用户客户群分类的分析方法，包括以下步骤：获取待分类客户群的属性信息、驾驶行为信息和驾驶习惯信息；将所述属性信息、所述驾驶行为信息和所述驾驶习惯信息输入至预先构建的客户群分类模型，得到所述待分类客户群的客户群类型，其中，所述预先构建的客户群分类模型由车辆的历史行车数据训练得到；根据所述客户群类型匹配所述待分类客户群对应车辆的用车策略。
3、可选地，在将所述属性信息、所述驾驶行为信息和所述驾驶习惯信息输入至所述预先构建的客户群分类模型之前，包括：基于所述车辆的历史行车数据构建所述车辆的初始特征变量数据集；利用预设的逐步回归算法对所述初始特征变量数据集预处理，得到目标特征变量数据集；根据预设的k_means聚类算法将所述目标特征变量数据集聚类为多个子数据集，并对所述多个子数据集中的特征变量排列组合，得到待测试数据集；利用预设的逻辑回归算法对所述待测试数据集训练得到所述预先构建的客户
4、可选地，所述客户群类型包括长途夜间营运类型、长途夜间半营运类型、长途夜间非营运类型、长途日间营运类型、长途日间半营运类型、长途日间非营运类型、短途夜间营运类型、短途夜间半营运类型、短途夜间非营运类型、短途日间营运类型、短途日间半营运类型、短途日间非营运类型。
5、可选地，所述属性信息包括所述车辆的常驻省份信息和常驻城市信息，所述驾驶行为信息包括车辆的驾驶时长信息、驾驶里程信息、行程数信息、行程均速信息和燃油消耗信息，所述驾驶习惯信息包括疲劳驾驶信息、深夜出行信息、高速出行信息、出勤率信息、时间分布信息、日期分布信息、距离分布信息、目的地到达时间信息和目的地驻留时间信息。
6、本申请第二方面实施例提供一种车辆用户客户群分类的分析装置，包括：第一获取模块，用于获取待分类客户群的属性信息、驾驶行为信息和驾驶习惯信息；第二获取模块，用于将所述属性信息、所述驾驶行为信息和所述驾驶习惯信息输入至预先构建的客户群分类模型，得到所述待分类客户群的客户群类型，其中，所述预先构建的客户群分类模型由车辆的历史行车数据训练得到；匹配模块，用于根据所述客户群类型匹配所述待分类客户群对应车辆的用车策略。
7、可选地，在将所述属性信息、所述驾驶行为信息和所述驾驶习惯信息输入至所述预先构建的客户群分类模型之前，所述第二获取模块，还用于：基于所述车辆的历史行车数据构建所述车辆的初始特征变量数据集；利用预设的逐步回归算法对所述初始特征变量数据集预处理，得到目标特征变量数据集；根据预设的k_means聚类算法将所述目标特征变量数据集聚类为多个子数据集，并对所述多个子数据集中的特征变量排列组合后，得到所述预先构建的客户群分类模型。
8、可选地，所述客户群类型为长途夜间营运类型、长途夜间半营运类型、长途夜间非营运类型、长途日间营运类型、长途日间半营运类型、长途日间非营运类型、短途夜间营运类型、短途夜间半营运类型、短途夜间非营运类型、短途日间营运类型、短途日间半营运类型、短途日间非营运类型。
9、可选地，所述属性信息包括所述车辆的常驻省份信息和常驻城市信息，所述驾驶行为信息包括车辆的驾驶时长信息、驾驶里程信息、行程数信息、行程均速信息和燃油消耗信息，所述驾驶习惯信息包括疲劳驾驶信息、深夜出行信息、高速出行信息、出勤率信息、时间分布信息、日期分布信息、距离分布信息、目的地到达时间信息和目的地驻留时间信息。
10、本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆用户客户群分类的分析方法。
11、本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的车辆用户客户群分类的分析方法。
12、本申请通过获取待分类客户群的属性信息、驾驶行为信息和驾驶习惯信息，并将属性信息、驾驶行为信息和驾驶习惯信息输入至预先构建的客户群分类模型，得到待分类客户群的客户群类型，根据客户群类型匹配待分类客户群对应车辆的用车策略。由此，解决了通过大数据分析车辆用户的客户群类型，为客户推荐对应的用车服务等问题，可针对不同车辆使用类型提供不同的车辆能耗、用车策略，既尊重了客户隐私，又能够改善用户的用车体验。
13、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
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1.一种车辆用户客户群分类的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述属性信息、所述驾驶行为信息和所述驾驶习惯信息输入至所述预先构建的客户群分类模型之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述客户群类型包括长途夜间营运类型、长途夜间半营运类型、长途夜间非营运类型、长途日间营运类型、长途日间半营运类型、长途日间非营运类型、短途夜间营运类型、短途夜间半营运类型、短途夜间非营运类型、短途日间营运类型、短途日间半营运类型、短途日间非营运类型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括所述车辆的常驻省份信息和常驻城市信息，所述驾驶行为信息包括车辆的驾驶时长信息、驾驶里程信息、行程数信息、行程均速信息和燃油消耗信息，所述驾驶习惯信息包括疲劳驾驶信息、深夜出行信息、高速出行信息、出勤率信息、时间分布信息、日期分布信息、距离分布信息、目的地到达时间信息和目的地驻留时间信息。
5.一种车辆用户客户群分类的分析装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述客户群类型包括长途夜间营运类型、长途夜间半营运类型、长途夜间非营运类型、长途日间营运类型、长途日间半营运类型、长途日间非营运类型、短途夜间营运类型、短途夜间半营运类型、短途夜间非营运类型、短途日间营运类型、短途日间半营运类型、短途日间非营运类型。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述属性信息包括所述车辆的常驻省份信息和常驻城市信息，所述驾驶行为信息包括车辆的驾驶时长信息、驾驶里程信息、行程数信息、行程均速信息和燃油消耗信息，所述驾驶习惯信息包括疲劳驾驶信息、深夜出行信息、高速出行信息、出勤率信息、时间分布信息、日期分布信息、距离分布信息、目的地到达时间信息和目的地驻留时间信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的车辆用户客户群分类的分析方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆用户客户群分类的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述属性信息、所述驾驶行为信息和所述驾驶习惯信息输入至所述预先构建的客户群分类模型之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述客户群类型包括长途夜间营运类型、长途夜间半营运类型、长途夜间非营运类型、长途日间营运类型、长途日间半营运类型、长途日间非营运类型、短途夜间营运类型、短途夜间半营运类型、短途夜间非营运类型、短途日间营运类型、短途日间半营运类型、短途日间非营运类型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括所述车辆的常驻省份信息和常驻城市信息，所述驾驶行为信息包括车辆的驾驶时长信息、驾驶里程信息、行程数信息、行程均速信息和燃油消耗信息，所述驾驶习惯信息包括疲劳驾驶信息、深夜出行信息、高速出行信息、出勤率信息、时间分布信息、日期分布信息、距离分布信息、目的地到达时间信息和目的地驻留时间信息。
5.一种车辆用户客户群分类的分析装置，其特征在于，包括：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭丽丽，黄殿辉，
申请(专利权)人：北京新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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