[发明专利]一种数据处理方法、装置及系统

说明书

本申请公开了一种数据处理方法、装置及系统；上述数据处理方法，包括：基于目标客户的客户特征、客户特征的特征系数以及基准风险率，确定目标客户的绝对生存函数曲线；通过调整目标客户的客户特征，使得目标客户的绝对生存函数曲线匹配目标客户的目标生存曲线；根据目标客户的客户特征的调整结果，确定目标客户的目标生存曲线对应的一个或多个特征方案。本申请实现自动有效管理客户生命周期。

技术领域

本申请涉及但不限于数据处理领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置及系统。

背景技术

生存分析是指根据试验或调查得到的数据，对观察对象的生存时间或者某一事件的持续时间进行分析和推断，研究生存时间和状态与众多影响因素间关系及其程度大小的方法。生存分析在工业、商业、社会学中得到了广泛应用。比如，在商业中，可以利用生存分析理解以下问题：客户多长时间会流失或新增、客户在合约到期之后是否会续约、客户保持金卡会员级别的时间将持续多久、客户在一年之后是否还在使用某产品等；其中，生存周期的意义就随着具体的应用场景而有不同的含义；例如，在客户流失场景中，一旦客户流失则该客户的生存周期结束；在客户为金卡会员的场景中，客户的降级或升级都代表该事件(即该客户为金卡会员)的生存周期结束。

目前的生存分析所采用的方法难以对大规模数据进行快速分析。而且，用户往往无法深入理解目前的生存分析方法得到的分析结果，导致难以将分析结果快速投入到实际应用中，需要用户对分析结果自行研究得到结论，无法实现对生命周期的有效管理。

发明内容

以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置及系统，实现自动有效管理客户生命周期。

第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：

基于目标客户的客户特征、所述客户特征的特征系数以及基准风险率，确定所述目标客户的绝对生存函数曲线；

通过调整所述目标客户的客户特征，使得所述目标客户的绝对生存函数曲线匹配所述目标客户的目标生存曲线；

根据所述目标客户的客户特征的调整结果，确定所述目标客户的目标生存曲线对应的一个或多个特征方案。

在示例性实施方式中，上述方法还可以包括：对多个客户的时序特征数据进行分布式处理，得到所述客户特征的特征系数。

在示例性实施方式中，所述对多个客户的时序特征数据进行分布式处理，得到所述客户特征的特征系数，可以包括：

对所述多个客户的时序特征数据按照时间倒序，采用并行排序(PSRS)算法进行分布式排序；

基于分布式排序结果，计算风险集合；

基于所述风险集合，通过局部动态规划和目标函数迭代优化处理，得到所述客户特征的特征系数。

在示例性实施方式中，所述得到所述客户特征的特征系数之后，上述方法还包括：根据所述多个客户的时序特征数据以及所述客户特征的特征系数，确定所述基准风险率。

在示例性实施方式中，上述方法还可以包括：基于所述目标客户的客户特征以及所述客户特征的特征系数，确定所述目标客户的相对风险率。

在示例性实施方式中，上述方法还可以包括：基于所述目标客户的客户特征、所述客户特征的特征系数以及所述基准风险率，确定所述目标客户的绝对风险率曲线。

在示例性实施方式中，所述确定所述目标客户的绝对风险率曲线之后，上述方法还可以包括：对所述目标客户的绝对风险率曲线进行插值处理，确定所述目标客户在任一时间点的绝对风险率。