产品数据处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品制造方法及图纸

本公开提供了一种产品数据处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品，可以应用于大数据和金融科技领域。该方法包括：获取与目标产品的产品体验统计数据，产品体验统计数据包括第t‑1时段采集的第t‑1截面数据集和第t时段采集的第t截面数据；基于波动识别算法处理第t‑1截面数据集，得到多个第t‑1截面数据的截面数据波动范围；基于截面数据波动范围对第t截面数据进行真实性判定，得到目标判定结果，与目标判定结果对应的第t目标截面数据为表征真实波动的数据，目标判定结果与目标判定值相关联；基于加权融合算法处理目标判定值，得到第t目标截面数据的第t波动形态值；根据T个时段的波动形态值，确定目标产品的产品优化方案。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及大数据和金融科技领域，具体地涉及一种产品数据处理方法、产品数据处理装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

1、伴随着体验经济的快速发展，当前对产品体验水平的评估已经较为普遍。在时间序列上，产品体验水平时刻处于波动变化中，例如，在产品更新换代之前，用户对于产品的体验感较好，在产品更新换代之后，用户对产品的体验感降低，在产品更新换代前后，产品体验水平出现了波动。关于验证产品体验水平是否出现异常波动的方法较多，但其均需较长时间尺度下充足的产品体验数据作为基础。而为了获取更加充足的产品体验数据，针对目标产品，需要大量采集连续时段下的产品体验数据，造成了资源的浪费，系统对大量采集的产品体验数据进行处理，还降低了运行效率。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本公开提供了一种产品数据处理方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品。

2、根据本公开的第一个方面，提供了一种产品数据处理方法，包括：

3、获取与目标产品的产品体验统计数据，产品体验统计数据包括第t-1时段采集的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种产品数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于波动识别算法处理所述第t-1截面数据集，得到多个第t-1截面数据的截面数据波动范围，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述M个体验得分数据子集和M个所述体验得分标准差，确定所述截面数据波动范围，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述截面数据波动范围对所述第t截面数据进行真实性判定，得到目标判定结果，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标判定值是基于预设量化规则处理所述目标判定结果...

【技术特征摘要】

1.一种产品数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于波动识别算法处理所述第t-1截面数据集，得到多个第t-1截面数据的截面数据波动范围，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述m个体验得分数据子集和m个所述体验得分标准差，确定所述截面数据波动范围，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述截面数据波动范围对所述第t截面数据进行真实性判定，得到目标判定结果，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标判定值是基于预设量化规则处理所述目标判定结果确定的；

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【专利技术属性】
技术研发人员：李嘉淳，李文雅，吴恺君，王珺，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：