[发明专利]一种数据处理方法和客户端设备

说明书

本发明实施例公开了一种数据处理方法和客户端设备，可以根据电商平台的数据得到目标品牌的第一特征，以便于厂商从电商平台的数据中了解目标品牌的营销效果。本发明实施例方法包括：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。

技术领域

本发明涉及爬虫领域，尤其涉及一种数据处理方法和客户端设备。

背景技术

互联网时代，网络媒体已经成为人们获取信息的主要渠道，不同行业不同品牌的厂商为了获得更好的市场营销效果，会对与品牌相关的网络信息进行监测。

市面上现有的各种网络监测系统覆盖的信源主要包括新闻、微博、微信、论坛、电子报等。

然而，随着电商市场规模的不断发展，具有大数据特征的电商平台数据亟需进行收集、整合并加以分析，以便帮助不同厂商了解品牌的营销效果。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据处理方法和客户端设备，可以根据电商平台的数据得到目标品牌的第一特征，以便于厂商从电商平台的数据中了解目标品牌的营销效果。

一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，该方法包括：

通过爬虫引擎爬取电商平台的数据，所述电商平台为能够通过爬虫引擎爬取数据的电商平台，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。

在一些可能的实现方式中，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前，还包括：

对所述电商平台的数据进行数据清洗；

将清洗后的所述电商平台的数据进行不同字段的拆分建表和分字段存储。

在一些可能的实现方式中，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。

在一些可能的实现方式中，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。

在一些可能的实现方式中，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。

在一些可能的实现方式中，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，所述第二预置时间段早于所述第一预置时间段；

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。

在一些可能的实现方式中，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；