[发明专利]一种数据处理方法和客户端设备

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

通过爬虫引擎爬取电商平台的数据，所述数据包括用户的注册信息，用户的购买行为信息和商品属性信息；

根据所述电商平台的数据分析目标品牌的第一特征。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述第一特征包括用户惰性指数，价格敏感指数和品牌依赖指数中的至少一个，所述用户惰性指数用于表示用户持续使用所述目标品牌的商品的习惯，所述价格敏感指数用于表示用户由于价格变化引起对所述目标品牌的商品的需求量变化，所述品牌依赖指数用于表示用户对所述目标品牌的依赖程度。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述电商平台的数据分析所述目标品牌的第一特征包括：

从所述电商平台的数据中获取同一商品类型的数据；

在所述同一商品类型的数据中确定第一预置时间段内购买所述目标品牌的商品两次以上的第一用户；

在所述第一用户中确定第二预置时间段内购买所述目标品牌的商品两次以上且只对所述目标品牌的商品进行评论的第二用户；

确定所述第一用户的数量与所述第二用户的数量的比值为所述第一预置时间段内所述目标品牌的用户惰性指数。

4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述电商平台的数据分析所述目标品牌的第一特征还包括：

在所述同一商品类型的数据中确定所述第一预置时间段内对所述目标品牌的商品评论中包含价格关键词的评论数；

在所述同一商品类型的数据中确定所述第一预置时间段内购买所述目标品牌商品的总数；

确定所述包含价格关键词的评论数与所述购买所述目标品牌商品的总数的比值为所述第一预置时间段内所述目标品牌的价格敏感指数。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述电商平台的数据分析所述目标品牌的第一特征还包括：

在所述同一商品类型的数据中确定所述第一预置时间段内对所述目标品牌的商品评论中包含品牌关键词的评论数；

确定所述包含品牌关键词的评论数与所述购买所述目标品牌商品的总数的比值为所述第一预置时间段内所述目标品牌的品牌依赖指数。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述电商平台的数据分析目标品牌的第一特征之后，还包括：

将所述第一特征按照预置的公式计算所述目标品牌的第二特征，所述第二特征为受所述第一特征影响的特征，所述第二特征包括用户粘性指数，所述用户粘性指数用于衡量用户的忠诚度。

7.一种客户端设备，其特征在于，包括：

爬取单元，用于通过爬虫引擎爬取电商平台的数据，所述数据包括用户的注册信息，用户的购买行为信息和商品属性信息；

分析单元，用于根据所述电商平台的数据分析目标品牌的第一特征。

8.根据权利要求7所述的客户端设备，其特征在于，所述第一特征包括用户惰性指数，价格敏感指数和品牌依赖指数中的至少一个，所述用户惰性指数用于表示用户持续使用所述目标品牌的商品的习惯，所述价格敏感指数用于表示用户由于价格变化引起对所述目标品牌的商品的需求量变化，所述品牌依赖指数用于表示用户对所述目标品牌的依赖程度，所述分析单元具体包括：

获取模块，用于从所述电商平台的数据中获取同一商品类型的数据；

第一确定模块，用于在所述同一商品类型的数据中确定第一预置时间段内购买所述目标品牌的商品两次以上的第一用户；以及用于在所述第一用户中确定第二预置时间段内购买所述目标品牌的商品两次以上且只对所述目标品牌的商品进行评论的第二用户；以及用于确定所述第一用户的数量与所述第二用户的数量的比值为所述第一预置时间段内所述目标品牌的用户惰性指数。