本发明专利技术涉及智能决策领域，揭露了一种基于坐席数据的用户意愿分析方法，包括：获取坐席数据，对坐席数据进行脏字筛除及关键字提取，得到有效数据；判断有效数据中是否存在异常数值，将所述有效数据中的异常数值进行数据格式规范化操作，得到有效规范数据；查询有效规范数据中的缺失值，并对所述缺失值进行填充处理，得到待分析数据；利用意愿度模型对待分析数据进行特征识别分析，得到期望意愿，并将期望意愿分类存储至预设存储空间；监控存储空间，得到存储空间中每类期望意愿的数量，并根据每类期望意愿的数量将各类期望意愿进行可视化表示，得到意愿实况图。本发明专利技术可以增加坐席数据的规范性，提高用户意愿分析的准确性与效率。效率。效率。
【技术实现步骤摘要】
基于坐席数据的用户意愿分析方法、装置、电子设备
[0001]本专利技术涉及智能决策领域，尤其涉及一种基于坐席数据的用户意愿分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]为适应时代的发展，各个企业必须获取用户意愿，保证企业能够与时俱进。随着时代的逐渐发展，各个公众号、智能客服等智能坐席的出现，使得走访、电话普查的方式逐渐被取代，智能坐席成为获取顾客建议的主流来源方式。更多的坐席数据可以使得企业更加有效的了解市场，制定发展规划，但智能坐席获取的坐席数据的数据类型区分不明显、数据内容杂乱，使得目前在处理这些坐席数据时，还主要通过专业技术人员进行分析，但人工分析的速度逐渐跟不上坐席数据的数量增长速度，因此无法快速处理大量坐席数据，无法得到更加准确的知道广大群众的意愿。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种基于坐席数据的用户意愿分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于增加坐席数据的规范性，提高用户意愿分析的准确性与效率。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于坐席数据的用户意愿分析方法，包括：
[0005]获取坐席数据，对所述坐席数据进行脏字筛除，并对脏字筛除后的坐席数据进行关键字提取，得到有效数据；
[0006]判断所述有效数据中是否存在异常数值，当所述有效数据中存在异常数值时，将所述有效数据中的异常数值进行数据格式规范化操作，得到有效规范数据；
[0007]查询所述有效规范数据中的缺失值，并对所述缺失值进行填充处理，得到待分析数据；
[0008]利用预训练的意愿度模型对所述待分析数据进行特征识别分析，得到所述待分析数据对应的期望意愿，并将所述期望意愿分类存储至预设存储空间；
[0009]监控所述存储空间，得到所述存储空间中每类期望意愿的数量，并根据所述每类期望意愿的数量将各类期望意愿进行可视化表示，得到意愿实况图。
[0010]可选的，所述获取坐席数据，对所述坐席数据进行脏字筛除，并对脏字筛除后的坐席数据进行关键字提取，得到有效数据，包括：
[0011]利用空间数据库数据同步方法监控预构建的智能坐席数据库中的数据生产状况，当所述智能坐席数据库中生成坐席数据时，提取所述坐席数据；
[0012]根据预设的脏字类型表，对所述坐席数据进行脏数据检测，并根据检测结果剔除所述坐席数据中的脏数据，得到干净数据；
[0013]利用预构建的卷积神经网络对所述干净数据进行关键字提取，得到所述有效数据。
[0014]可选的，所述判断所述有效数据中是否存在异常数值，当所述有效数据中存在异
常数值时，将所述有效数据中的异常数值进行数据格式规范化操作，得到有效规范数据，包括：
[0015]根据预设的标准形式表，将所述有效数据中各个属性标签下的数据进行标准性判断；
[0016]根据所述标准性判断的结果，得到异常数值；
[0017]将所述异常数值转化为对应的标准形式，得到所述有效规范数据。
[0018]可选的，所述查询所述有效规范数据中的缺失值，并对所述缺失值进行填充处理，得到待分析数据，包括：
[0019]利用数据库查询函数查询所述有效规范数据中的缺失值，并对各个所述缺失值进行统计；
[0020]根据统计结果对各个缺失值进行相关性分类，得到随机缺失值与相关缺失值；
[0021]按照预设的第一填充策略对所述随机缺失值进行填充，并按照预设的第二填充策略对所述相关缺失值进行填充，得到所述待分析数据。5、如权利要求1所述的基于坐席数据的用户意愿分析方法，其特征在于，所述利用预训练的意愿度模型对所述待分析数据进行特征识别分析之前，所述方法还包括：
[0022]步骤I、获取待训练意愿度模型及本地训练集，并利用所述待训练意愿度模型中的特征提取网络对所述本地训练集进行特征提取，得到特征序列集。
[0023]步骤II、利用所述待训练意愿度模型中的特征识别网络，对所述特征序列集进行特征识别，得到预测结果集合。
[0024]步骤III、将所述预测结果集合与所述本地训练集对应的预设识别标签进行对比，得到所述预测结果集合的准确率；
[0025]步骤IV、当所述准确率未收敛时，更新所述待训练意愿度模型中的函数参数，并返回上述步骤I，直至所述准确率达到收敛，得到训练完成的意愿度模型。
[0026]可选的，所述更新所述待训练意愿度模型中的函数参数，包括：
[0027]计算所述预测结果集合中的各个预测结果与所述预测结果对应的预设识别标签之间的差值；
[0028]利用所述待训练意愿度模型中的损失函数对各个差值进行统计计算，得到损失值；
[0029]利用所述损失值，计算所述待训练意愿度模型中激活函数的线性回归参数，并利用所述线性回归参数更新所述待训练意愿度模型中的函数参数。
[0030]可选的，其特征在于，所述监控所述存储空间，得到所述存储空间中每类期望意愿的数量，并根据所述每类期望意愿的数量将各类期望意愿进行可视化表示，得到意愿实况图，包括：
[0031]构建预设种类的期望类型表，并根据所述期望类型表监控存储至所述存储空间中的各个期望意愿对应的期望类型，得到每类期望意愿的数量；
[0032]将所述每类期望意愿的数量导入预构建的可视化模板，利用所述可视化模板将每类期望意愿的数量进行顺序排列及可视化展示，得到意愿实况图。
[0033]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种基于坐席数据的用户意愿分析装置，所述装置包括：
[0034]关键字提取模块，用于获取坐席数据，对所述坐席数据进行脏字筛除，并对脏字筛除后的坐席数据进行关键字提取，得到有效数据；
[0035]数据规范化模块，用于判断所述有效数据中是否存在异常数值，当所述有效数据中存在异常数值时，将所述有效数据中的异常数值进行数据格式规范化操作，得到有效规范数据；
[0036]缺失值填充模块，用于查询所述有效规范数据中的缺失值，并对所述缺失值进行填充处理，得到待分析数据。
[0037]数据分析显示模块，用于利用预训练的意愿度模型对所述待分析数据进行特征识别分析，得到所述待分析数据对应的期望意愿，并将所述期望意愿分类存储至预设存储空间，及监控所述存储空间，得到所述存储空间中每类期望意愿的数量，并根据所述每类期望意愿的数量将各类期望意愿进行可视化表示，得到意愿实况图。
[0038]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0039]至少一个处理器；以及，
[0040]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0041]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以实现上述所述的基于坐席数据的用户意愿分析方法。
[0042]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于坐席数据的用户意愿分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取坐席数据，对所述坐席数据进行脏字筛除，并对脏字筛除后的坐席数据进行关键字提取，得到有效数据；判断所述有效数据中是否存在异常数值，当所述有效数据中存在异常数值时，将所述有效数据中的异常数值进行数据格式规范化操作，得到有效规范数据；查询所述有效规范数据中的缺失值，并对所述缺失值进行填充处理，得到待分析数据；利用预训练的意愿度模型对所述待分析数据进行特征识别分析，得到所述待分析数据对应的期望意愿，并将所述期望意愿分类存储至预设存储空间；监控所述存储空间，得到所述存储空间中每类期望意愿的数量，并根据所述每类期望意愿的数量将各类期望意愿进行可视化表示，得到意愿实况图。2.如权利要求1所述的基于坐席数据的用户意愿分析方法，其特征在于，所述获取坐席数据，对所述坐席数据进行脏字筛除，并对脏字筛除后的坐席数据进行关键字提取，得到有效数据，包括：利用空间数据库数据同步方法监控预构建的智能坐席数据库中的数据生产状况，当所述智能坐席数据库中生成坐席数据时，提取所述坐席数据；根据预设的脏字类型表，对所述坐席数据进行脏数据检测，并根据检测结果剔除所述坐席数据中的脏数据，得到干净数据；利用预构建的卷积神经网络对所述干净数据进行关键字提取，得到所述有效数据。3.如权利要求1所述的基于坐席数据的用户意愿分析方法，其特征在于，所述判断所述有效数据中是否存在异常数值，当所述有效数据中存在异常数值时，将所述有效数据中的异常数值进行数据格式规范化操作，得到有效规范数据，包括：根据预设的标准形式表，将所述有效数据中各个属性标签下的数据进行标准性判断；根据所述标准性判断的结果，得到异常数值；将所述异常数值转化为对应的标准形式，得到所述有效规范数据。4.如权利要求1所述的基于坐席数据的用户意愿分析方法，其特征在于，所述查询所述有效规范数据中的缺失值，并对所述缺失值进行填充处理，得到待分析数据，包括：利用数据库查询函数查询所述有效规范数据中的缺失值，并对各个所述缺失值进行统计；根据统计结果对各个缺失值进行相关性分类，得到随机缺失值与相关缺失值；按照预设的第一填充策略对所述随机缺失值进行填充，并按照预设的第二填充策略对所述相关缺失值进行填充，得到所述待分析数据。5.如权利要求1所述的基于坐席数据的用户意愿分析方法，其特征在于，所述利用预训练的意愿度模型对所述待分析数据进行特征识别分析之前，所述方法还包括：步骤I、获取待训练意愿度模型及本地训练集，并利用所述待训练意愿度模型中的特征提取网络对所述本地训练集进行特征提取，得到特征序列集。步骤II、利用所述待训练意愿度模型中的特征识别网络，对所述特征序列集进行特征识别，得到预测结果集合。步骤III、将...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴彬，陈林，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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