[发明专利]一种供血浆者评价方法及系统

说明书

本发明公开了一种供血浆者评价方法，属于数据处理分析的技术领域，该方法包括：提取多组数据源；对各组数据源进行数据初步预处理，以获取各组数据的各个输入特征；作相关性分析，以计算出不同输入特征之间的相关系数；根据所求取的各个相关系数，通过层次分析法计算出各组数据中各个输入特征所对应的权重；对各个输入特征进行归一化处理，并对各组数据中的各个输入特征分别进行加权求和；将加权求和的结果集通过机器学习算法进行自动聚类，以对各组数据所对应的浆员进行等级划分，以实现从浆站业务系统浆员的录入信息，来推断每个浆员的市场潜力，进而使浆站以及生物公司有针对性的对不同浆员采取不同的推广措施。

技术领域

本发明属于数据处理分析的技术领域，涉及相关性分析、层次分析、聚类分析、python计算机语言、数据特征工程、机器学习等技术领域，具体而言，涉及一种供血浆者评价方法及系统。

背景技术

浆站每天都会面对大量的新浆员、固定浆员、年轻浆员和年长浆员，浆员来自各个不同的地方，浆员的性别不同，浆员离浆站的距离也不同。大部分浆站目前虽然已经实现了采浆流程全自动化，大大提高了浆站业务流程的效率，但是，我国目前浆站的采浆量有削减的趋势，对照世界卫生组织给定的自给自足的标准，我国血浆采集量任然不足。与美国相比，美国人口只有我们的四分之一，而2017年他们的采浆量确是我国的2.5倍，所以我们在采浆方面还有很大的提升空间。

目前，采浆站和生物公司为了拓展浆员业务、宣传及打广告标人群的确定，都是根据以往经验，或一两个标准来判断浆员的等级是优质浆员还是一般浆员，这样往往存在大量的判断误差，因为浆员的等级划分维度不止一两个，决策者很难把多个维度综合起来分析，也缺乏大量数据的支撑。

基于上述，根据大量数据从多个维度来分析浆员的等级显得很有必要，目前市场上还没有系统的根据浆员的特征来为浆员划分等级的一种方法，这样就导致浆站宣传的盲目性，增加了浆站宣传的成本。

发明内容

鉴于此，为了解决现有技术存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种供血浆者评价方法及系统以实现从浆站业务系统浆员的录入信息，来推断每个浆员的市场潜力，进而使浆站以及生物公司有针对性的对不同浆员采取不同的推广措施。

本发明所采用的技术方案为：一种供血浆者评价方法，该方法包括：

提取多组数据源；

对各组数据源进行数据初步预处理，以获取各组数据的各个输入特征；

作相关性分析，以计算出不同输入特征之间的相关系数；

根据所求取的各个相关系数，通过层次分析法计算出各组数据中各个输入特征所对应的权重；

对各个输入特征进行归一化处理，并对各组数据中的各个输入特征分别进行加权求和；

将加权求和的结果集通过机器学习算法进行自动聚类；

以自动聚类的输出为划分依据，对各组数据所对应的浆员进行等级划分。

进一步地，各组数据的输入特征包括献浆频率、潜在献浆时间、浆员类型以及性别。

进一步地，所述浆员类型分为固定浆员和非固定浆员，对固定浆员的定义标签为1，对非固定浆员的定义标签为0。

进一步地，所述性别根据历史男女献浆人数比例分别对男女性别进行标签定义。

进一步地，在相关性分析中，以献浆频率作为主要因素，并计算潜在献浆时间、浆员类型、性别分别与献浆频率之间的相关系数。

进一步地，所述层次分析法包括：

(a)根据各个相关系数和各个输入特征建立判断矩阵；