[发明专利]一种基于学生意向的自动归类分析方法及装置

说明书

本发明提出了一种基于学生意向的自动归类分析方法及装置。包括：获取本地意向数据，从该本地意向数据中提取关键词，根据该关键词建立意向调查模型；根据该意向调查模型获取学生意向调查数据，获取本地数据分类规则，根据该本地数据分类规则对学生意向调查数据进行分类，将分类完的数据作为待分析数据；将该待分析数据发送至教师端，等待教师端的数据反馈，根据该数据反馈生成学生意向报表。本发明通过设置意向调查模型能够对学生意向进行进一步筛查，然后根据筛查的结果通过教师端反馈的数据来对学生意向进行分析，提高了学生意向咨询转化效率，降低了转化周期，同时也提高了整个学生意向分析过程的精确度。

技术领域

本发明涉及计算机软件技术领域，尤其涉及一种基于学生意向的自动归类分析方法及装置。

背景技术

近几年，随着互联网的蓬勃发展，各式各样的教学教育模式、教育资源不断涌现，如微课程、慕课、辅导资料、解题应用等，这些资源各有各自的优势和特点，对比传统教学方式都有各自的创新。在这样大的背景下，传统的教学招生以及其他各类与教学相关联的地方就产生了新的运行模式，推动行业的进步，促进创新发展。目前，“互联网+”成为当前我国的一个战略发展方向，也正催生着教育行业的重大变革。

在“互联网+”或者多媒体教育之前，对比传统的招生和咨询转化，首先不说学生信息管理和咨询上效率低下的问题，仅仅就登记学生信息和沟通内容以及是否便于日后持续跟踪等问题就让咨询师伤透脑筋，在这样的情况下，就更别提科学有效的管理学生信息、咨询信息和转化数据了，所以为了提高招生和咨询转化的效率以及精确度，亟需一种基于基于学生意向的自动归类分析方法辅助招生和咨询转化。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于学生意向的自动归类分析方法及装置，旨在解决现有技术无法通过设置关键意向量的方式来提高招生和咨询转化效率的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了一种基于学生意向的自动归类分析方法，所述基于学生意向的自动归类分析方法包括以下步骤：

S1，获取本地意向数据，从该本地意向数据中提取关键词，根据该关键词建立意向调查模型；

S2，根据该意向调查模型获取学生意向调查数据，获取本地数据分类规则，根据该本地数据分类规则对学生意向调查数据进行分类，将分类完的数据作为待分析数据；

S3，将该待分析数据发送至教师端，等待教师端的数据反馈，根据该数据反馈生成学生意向报表。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S1中，获取本地意向数据，从该本地意向数据中提取关键词，根据该关键词建立意向调查模型，还包括以下步骤，获取本地意向数据，从该本地意向数据中提取关键词，所述关键词包括：知晓学费、认可咨询师、认可学校、认可专业以及知晓填报志愿时间，根据该关键词建立意向调查模型。

在以上技术方案的基础上，优选的，根据该关键词建立意向调查模型，还包括以下步骤，将该关键词进行组合，获取多个关键词组合式短语，并设定对应的评分标准，根据该关键词组合式短语以及对应的评分标准建立意向调查模型。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S2中，根据该意向调查模型获取学生意向调查数据，获取本地数据分类规则，根据该本地数据分类规则对学生意向调查数据进行分类，将分类完的数据作为待分析数据，还包括以下步骤，根据意向调查模型获取学生初步意向数据，通过意向调查模型中的评分标准对该学生初步意向数据进行评分，获取分数数据作为意向调查数据，获取本地数据分类规则，根据该本地数据分类规则对学生意向调查数据进行分类，将分类完的数据作为待分析数据。