【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法和相关设备。
技术介绍
1、现有技术中，针对网约车司机对其权益的使用说明宣传不明确，例如，在需要为网约车司机开通一些权益时，一般做法是通过页面告知开通条件，当满足条件时自动开通，这种方案，用户即网约车司机一般对其权益理解不够透彻，无法充分了解和使用其权益，然而不同网约车司机要开通的权益并不相同，也难以进行统一的培训，因此，如何对不同网约车司机的权益进行培训，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法、装置和设备，以克服目前无法使网约车司机充分理解其开通的权益的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本申请提供一种基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，包括：
4、获取网约车司机的业务数据，并基于所述业务数据为网约车司机生成画像标签；
5、对所述画像标签进行组合...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，其特征在于，所述培训数据还包括解绑周期，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，其特征在于，所述画像标签包括：完单率、投诉率、有责率、订单取消率和好评率。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，其特征在于，所述权益包括：基础权限、中级权限和高级权限；
5.根据权利要求4所述的基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，其特征在于，所述培训数据还包括解绑周期，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，其特征在于，所述画像标签包括：完单率、投诉率、有责率、订单取消率和好评率。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，其特征在于，所述权益包括：基础权限、中级权限和高级权限；
5.根据权利要求4所述的基于大数据的网约车司机培训与权益管理方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：车焕波，田鹏飞，魏超，孙洪静，陈双，
申请(专利权)人：北京行云在线软件开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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