企业数字化运营中的客户画像生成器制造技术

本申请公开了一种企业数字化运营中的客户画像生成器，其包括如下步骤：步骤1：逻辑抽象出一系列底层维度；步骤2：收集和建立基于步骤1所述底层维度的元数据表；步骤3：选定适用行业，在所述元数据表中写入与所述适用行业相关的业务维度；步骤4：建立业务维度索引表，存放各业务维度的对象关系映射信息；步骤5：建立画像特征的逻辑关联式；步骤6：基于步骤4所得业务维度索引表定义画像特征的动态创建、修改、删除和查询方式；步骤7：生成所得适用行业的特征画像标签；步骤8：基于特征画像标签生成代码；步骤9：将特征画像标签显示为树状图。本申请能够满足数据分析人员和业务人员的需要，减少特征画像完成后的校验和维护工作量。减少特征画像完成后的校验和维护工作量。减少特征画像完成后的校验和维护工作量。

【技术实现步骤摘要】
企业数字化运营中的客户画像生成器


[0001]本申请属于数据处理
，具体来说涉及一种企业数字化运营中的客户画像生成器。

技术介绍

[0002]随着技术的发展，我们的社会已经逐步进入数字时代。针对企业具体的运营产品，建立相应的行业数据模型，利用该数据模型以大数据分析的方式来完成更好的营销效果，已是各行各业中的常见营销手段。现有技术存在的问题是：目前主流的模型生成工具如Weka，scikit-learn，Microsoft Machine Learning Server，Amazon Personalize等都是基于机器学习语言工具，这些软件均非针对特定数据，因此学习和运营的时间成本很高。同时，由于上述模型生成工具是面向专业数据分析人员使用的通用软件，需要编写较复杂的专用计算机程序，且操作过程不具有自动化性质。导致特征画像工程完成后，结果校验和维护工作量很大。此外，上述模型生成工具中的机器学习模型并不基于具体业务，导致使用人员无法根据业务，行业经验动态定义特征画像，并将结果特征应用到行业模型的预测中。最后。以上模型生成工具还存在特征处理尤其是订单数据处理不精细的问题。因此，如何开发出一种新型的交易型零售数据建模系统，能够同时满足数据分析人员和业务人员的实用需要，减少特征画像完成后的校验和维护工作量，是本领域技术人员需要研究的方向。
[0003]申请内容
[0004]本申请的目的是提供一种企业数字化运营中的客户画像生成器，能够同时满足数据分析人员和业务人员的实用需要，并减少特征画像完成后的校验和维护工作量。
[0005]其采用的技术方案如下：
[0006]一种企业数字化运营中的客户画像生成器，其包括如下步骤：步骤1：逻辑抽象出一系列底层维度；步骤2：收集和建立基于步骤1所述底层维度的元数据表；步骤3：选定适用行业，在所述元数据表中写入与所述适用行业相关的业务维度；步骤4：基于步骤3所得业务维度建立业务维度索引表，所述业务维度索引表用于存放各业务维度的对象关系映射信息；步骤5：基于步骤3所得业务维度建立画像特征的逻辑关联式；步骤6：基于步骤4所得业务维度索引表定义画像特征的动态创建、修改、删除和查询方式；步骤7：基于步骤5所得逻辑关系式，基于笛卡尔乘积运算生成所得适用行业的特征画像标签；步骤8：基于步骤7所得特征画像标签生成代码；步骤9：基于PYQT的控件treeview，将步骤7所得特征画像标签显示为树状图。
[0007]通过采用上述技术方案：首先数据分析人员基于经验构建底层维度表。而客户的业务人员在已构建完成的底层维度表上针对性的输入所述行业相关的业务维度。并在输入的各业务维度上构建相互之间的逻辑关系式。在使用过程中，外部数据存入各个业务维度，基于笛卡尔乘积运算即取得适用行业的特征画像标签。过程中，可基于业务维度索首先对画像特征的动态创建、修改、删除和查询。
[0008]优选的，上述企业数字化运营中的客户画像生成器中，步骤3包括：步骤31：选定当
前适用行业，逻辑抽象出与一系列与适用行业相关的业务维度；步骤32：对步骤2所得元数据表进行初始化处理；步骤33：将步骤31所得业务维度写入步骤32所得经初始化处理的元数据表中。
[0009]优选的，上述企业数字化运营中的客户画像生成器中，所述业务维度包括：产品维度，行为维度，款项维度和统计量维度。
[0010]优选的，上述企业数字化运营中的客户画像生成器中，所述底层维度包括：时间维度和计量维度。
[0011]优选的，上述企业数字化运营中的客户画像生成器中：所述对定义画像特征的动态创建、修改、删除和查询方式为：对业务维度索引表中的记录信息进行增、删、改、查。
[0012]本申请相对于现有技术取得了如下进步：
[0013]由于首先构建了底层维度表，实践中业务人员只需在已设计好的底层维度基础上，针对性的选择所处行业相关的业务维度。即可基于逻辑关系式生成供数据分析人员进行数据分析的画像特征。因此可满足数据分析和业务人员共同完成特征工程。同时无需针对特定行业进行开发，节约了大量的工作时间。并可针对各零售行业的数据进行精细化处理。
附图说明
[0014]下面结合附图与具体实施方式对本申请作进一步详细的说明：
[0015]图1为本专利技术的工作流程图。
具体实施方式
[0016]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将结合各个实施例作进一步描述。
[0017]实施例1：对汽车行业客户的画像过程：
[0018]步骤1：逻辑抽象出一系列底层维度；所述底层维度包括时间维度和统计维度；
[0019]步骤2：收集和建立基于步骤1所述底层维度的元数据表；
[0020]其中，时间维度表设定如下表1：
[0021]时间段加密编码m1一个月time001m3三个月time002m6六个月time003m9九个月time004m12一年time005m18一年半time006y2两年time007y3三年time008y5五年time009
[0022]表1
[0023]同时，统计维度设定如下表2：
[0024]统计加密编码标志
current当前值stat001YAaverage均值stat002Ysum加总stat003Ymed中值stat004Yvar方差stat005Ystd标准差stat006Ymax最大值stat007Ymin最小值stat008Yyoy同比stat009Ymom环比stat010Yfreq次数stat011N
[0025]表2
[0026]步骤3：选定适用行业为汽车行业，在所述元数据表中写入与汽车行业相关的业务维度(宾语)，取得下表3；
[0027]序号业务单位子分类描述变量名子值1car{all}{all}所有车allcarcars_all2car{size}{size}SUVsuvszcars_size3car{size}{size}微型车tinyszcars_size4car{size}{size}小型车smallszcars_size5car{size}{size}紧凑型车denszcars_size6car{size}{size}中型车midszcars_size7car{size}{size}中大型车midlarszcars_size
[0028]表3
[0029]取得动作维度作为谓语,记录项目，在表格中找到对应项目，遍历各子集，生成对应数量的画像特征，就可以避免
[0030]步骤4：基于步骤3所得业务维度建立业务维度索引表，所述业务维度索引表用于存放各业务维度的对象关系映射信息；
[0031]步骤5：基于步骤3所得业务维度建立画像特征的逻辑关联式：
[0032]基于以上设置的各数据维度表之间的关联。基本连接方式或运算公式如下：
[0033]【时间段】+【动作】+【业务】+【子产品】+【度量】+【统计量】
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种企业数字化运营中的客户画像生成器，其特征在于包括如下步骤：步骤1：逻辑抽象出一系列底层维度；步骤2：收集和建立基于步骤1所述底层维度的元数据表；步骤3：选定适用行业，在所述元数据表中写入与所述适用行业相关的业务维度；步骤4：基于步骤3所得业务维度建立业务维度索引表，所述业务维度索引表用于存放各业务维度的对象关系映射信息；步骤5：基于步骤3所得业务维度建立画像特征的逻辑关联式；步骤6：基于步骤4所得业务维度索引表定义画像特征的动态创建、修改、删除和查询方式；步骤7：基于步骤5所得逻辑关系式，基于笛卡尔乘积运算生成所得适用行业的特征画像标签；步骤8：基于步骤7所得特征画像标签生成代码；步骤9：基于PYQT的控件treeview，将步骤7所得特征画像标签显示为树状图。2...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋碧莲，李盛刚，祁云峰，
申请(专利权)人：上海画龙信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：