[发明专利]一种用户行为分析方法及装置

说明书

本申请实施例公开了一种用户行为分析方法及装置，首先根据用户所选择的产品类型，确定该产品类型对应的用户群。该用户群中可以包括各个用户的用户名以及用户名对应的行为数据。然后，遍历用户群中每个用户名对应的行为数据，从而获取整个用户群的变化特征，即变化规律。当存在新增用户时，根据用户群的变化特征，预测新增用户下一用户状态。可见，通过本申请实施例，不仅可以根据用户历史行为数据获得整个用户群的变化规律，以根据变化规律对产品业务进行改进，以提高产品业务的竞争力。而且，还可以根据用户群的变化规律对新增用户进行状态预测，避免用户存在不良行为数据，从而可以对用户起到预警作用。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种用户行为分析方法及装置。

背景技术

产品业务的发展，需要根据市场和用户的反馈不断进行分析和改进，以使得产品业务更符合市场和用户的需求。尤其对于金融行业所提供的消费贷产品业务，该消费贷产品业务是指，对消费者个人放贷的、用于支付各种费用的贷款的产品业务。对于提供该产品业务的商家来讲，为避免利益受损需要统计用户在整个产品业务的使用中所产生的行为数据，例如，是否按期还款，以便对该用户的信誉等属性进行分析。

现有技术中，主要通过人工统计方法进行数据分析，成本高而且效率低下，无法高效、深入分析用户，进而影响对产品业务的更新。同时，现有的人工统计方法无法对用户未来的行为数据进行预测。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种用户行为分析方法及装置，以实现更为高效和深入地分析用户，以提高产品业务的竞争力。

为解决上述问题，本申请实施例提供的技术方案如下：

在本申请实施例第一方面，提供了一种用户行为分析方法，所述方法可以包括：

根据用户所选择的产品类型，确定所述产品类型对应的用户群；所述用户群包括各个用户名以及所述用户名对应的行为数据；所述行为数据包括所述用户名在不同时间对应的用户状态以及状态转移时间；

遍历所述用户群中每个所述用户名对应的行为数据，获取所述用户群的变化特征；所述用户群的变化特征包括所述用户群在不同时间内不同用户状态所对应的用户数以及所有所述用户名对应的用户从第一目标用户状态转移到第二目标用户状态的转移概率；所述第一目标用户状态为任一用户状态，所述第二目标状态为与所述第一目标用户状态对应的用户状态；

针对新增用户，根据所述用户群的变化特征，预测所述新增用户的下一用户状态。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述用户群的变化特征，预测所述新增用户的下一用户状态，包括：

根据所述新增用户的当前用户状态，确定所述新增用户所对应的至少一个下一用户状态；

将最大转移概率所对应的用户状态确定为所述新增用户的下一用户状态。

在一种可能的实现方式中，在预测所述新增用户的下一用户状态后，所述方法还包括：

获取所述用户群中各个所述用户名所对应用户在下一时刻的用户状态；

统计下一时刻不同用户状态所对应的用户数。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

针对任一用户，根据所述状态转移时间对所述用户名所对应的用户状态变化过程进行重放。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

针对任一用户，将所述用户名对应的当前行为数据输入预测模型，以获取所述用户名对应的下一用户状态。

在本申请实施例第二方面，提供了一种用户行为分析装置，所述装置包括：