【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据应用，尤其涉及一种能源平台用户智能分群方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、用户数据的来源路径较多导致用户数据的格式繁杂，一般采用手动的方式进行用户标签的建立和用户分群，无法实现根据用户数据的自动分群，用户分群的结果存在主观性较大不够准确的问题，同时也耗时耗力。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种能源平台用户智能分群方法、装置、设备及存储介质，通过数据格式的统一和预设的分群算法，可以处理复杂用户数据，实现用户自动分群，提高准确率和客观性，节省人力资源。
2、第一方面，本专利技术的实施例提供了一种能源平台用户智能分群方法，该方法包括：
3、获取原始用户数据并对原始用户数据进行预处理，得到标准用户数据；
4、其中，标准用户数据包括如下一项或多项：身份信息、车牌信息、能源品订单信息、会员等级信息或用户行为信息；
5、根据预设的分群需求对标准用户数据进行标注并分析确定用户属性；
6、基于标注后的标准用户数据，根据预设的分群算法对用户进行分群。
7、上述技术方案通过数据格式的统一和预设的分群算法，可以处理复杂用户数据，实现用户自动分群，提高准确率和客观性，节省人力资源。
8、可选地，获取原始用户数据并对原始用户数据进行预处理，得到标准用户数据，包括：
9、遍历原始用户数据，删除其中重复的数据；
10、对原始数据进行格式清洗，调整为统一格式：用户名称+用户信
11、其中，用户信息中包括身份信息、车牌信息、能源品订单信息、会员等级信息和用户行为信息；
12、遍历统一格式后的用户数据，补充不完整信息。
13、可选地，根据预设的分群需求对标准用户数据进行标注并分析确定用户属性，包括：
14、根据分群需求为身份信息、车牌信息、能源品订单信息、会员等级信息和用户行为信息设置权重；
15、分析权重确定用户属性并添加对应的用户标签；
16、其中，用户标签包括：消费标签、会员标签和活跃度标签。
17、可选地，基于标注后的标准用户数据，根据预设的分群算法对用户进行分群，包括：
18、根据身份信息、车牌信息、能源品订单信息、会员等级信息和用户行为信息的权重进行用户特征提取，得到与用户对应的特征向量作为样本；
19、使用birch聚类算法对所述特征向量进行聚类；
20、根据聚类结果对用户进行分群。
21、可选地，使用birch聚类算法对特征向量进行聚类，包括：
22、设置类别个数和样本间距阈值后对特征向量进行聚类；
23、其中，采用calinski-harabaz指数来评价聚类的效果，设置类别个数后设置两个或者多个样本间距阈值进行聚类后选取calinski-harabaz指数最高的作为聚类结果输出。
24、可选地，基于标注后的标准用户数据，根据预设的分群算法对用户进行分群，还包括：
25、设置用户分群模板，根据用户信息与用户分群模板的匹配度对用户进行分群；
26、若匹配度大于匹配度阈值，则将用户分配到与用户分群模板对应的用户群；
27、其中，用户分群模板包括：用户标签和用户信息。
28、可选地，该方法还包括：
29、随机抽取分群后的用户，根据用户信息验证分群是否准确；
30、根据验证结果确定分群准确率，若分群准确率小于准确率阈值，则修改预设的分群算法，重新进行用户分群。
31、第二方面，本专利技术的实施例提供了一种能源平台用户智能分群装置，该装置包括：
32、获取模块，用于获取原始用户数据并对原始用户数据进行预处理，得到标准用户数据；
33、其中，标准用户数据包括如下一项或多项：身份信息、车牌信息、能源品订单信息、会员等级信息或用户行为信息；
34、标注模块，用于根据预设的分群需求对标准用户数据进行标注并分析确定用户属性；
35、分群模块，用于基于标注后的标准用户数据，根据预设的分群算法对用户进行分群。
36、第三方面，本专利技术的实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面中任一实现方式所述的方法。
37、第四方面，本专利技术的实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式所述的方法。
38、本专利技术提供了一种能源平台用户智能分群方法、装置、设备及存储介质，该方法如下：获取原始用户数据并对原始用户数据进行预处理，得到标准用户数据；其中，标准用户数据包括如下一项或多项：身份信息、车牌信息、能源品订单信息、会员等级信息或用户行为信息；根据预设的分群需求对标准用户数据进行标注并分析确定用户属性；基于标注后的标准用户数据，根据预设的分群算法对用户进行分群。本专利技术通过数据格式的统一和预设的分群算法，可以处理复杂用户数据，实现用户自动分群，提高准确率和客观性，节省人力资源。
39、应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本专利技术的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
【技术保护点】
1.一种能源平台用户智能分群方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的能源平台用户智能分群方法，其特征在于，所述获取原始用户数据并对所述原始用户数据进行预处理，得到标准用户数据，包括：
3.根据权利要求1所述的能源平台用户智能分群方法，其特征在于，所述根据预设的分群需求对所述标准用户数据进行标注并分析确定用户属性，包括：
4.根据权利要求3所述的能源平台用户智能分群方法，其特征在于，所述基于标注后的标准用户数据，根据预设的分群算法对用户进行分群，包括：
5.根据权利要求4所述的能源平台用户智能分群方法，其特征在于，所述使用BIRCH聚类算法对所述特征向量进行聚类，包括：
6.根据权利要求3所述的能源平台用户智能分群方法，其特征在于，所述基于标注后的标准用户数据，根据预设的分群算法对用户进行分群，还包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的能源平台用户智能分群方法，其特征在于，还包括：
8.一种能源平台用户智能分群装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种能源平台用户智能分群方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的能源平台用户智能分群方法，其特征在于，所述获取原始用户数据并对所述原始用户数据进行预处理，得到标准用户数据，包括：
3.根据权利要求1所述的能源平台用户智能分群方法，其特征在于，所述根据预设的分群需求对所述标准用户数据进行标注并分析确定用户属性，包括：
4.根据权利要求3所述的能源平台用户智能分群方法，其特征在于，所述基于标注后的标准用户数据，根据预设的分群算法对用户进行分群，包括：
5.根据权利要求4所述的能源平台用户智能分群方法，其特征在于，所述使用birch聚类算法对所述特征向量进行聚...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴治华，汪剑，
申请(专利权)人：深圳市能数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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