[发明专利]基于用户画像及订单分析的数据归集方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了基于用户画像及订单分析的数据归集方法、装置及存储介质，包括以下步骤：获取用户订单数据，匹配用户画像信息，将查询到的用户画像信息输入预先训练的预设事件概率预测模型，若用户标识对应的预设事件发生概率超过预设阈值，将该用户归集到预设事件对应的信息集中，采用用户的订单信息中的基本属性数据以及用户的标识，可以在用户画像的信息集合中匹配到用户的用户画像，再通过使用预先训练的预设事件概率预测模型对用户可能发生预设事件的概率进行分析，得到满足要求的可能发生预设事件的用户信息集合；不仅对客户群进行了有效的分析，并且对客户进行预设事件的评估，在进一步的服务推荐过程中，可以提供更加适合的服务推荐。

技术领域

本发明属于数据整理领域，具体地涉及基于用户画像及订单分析的数据归集方法、装置及存储介质。

背景技术

在互联网逐渐步入大数据时代后，消费者的一切行为在企业面前都将是可视化的。企业的专注点日也开始益聚焦于怎样利用大数据来为精准地向用户提供服务；于是，用户画像也就应运而生了。

用户画像，即用户信息标签化，就是通过收集与分析用户社会属性、生活习惯、行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的全貌。用户画像实际上是挖掘其中隐藏的价值信息，分析和总结用户的特征行为；目前在B2C、电信等领域运用较多。

用户画像帮助我们更加立体认识用户，培养用户思维、洞察用户的需求，进而优化完善产品，提升用户体验；帮助我们更加精准进行决策，通过市场数据推论到产品的定位人群，对市场细分和用户分群，做到精细化运营。

目前，用户画像主要集中在平台方进行，在商家一方，虽然有很多的客户基础信息，但是无法对客户建立深层次的用户画像，如此，在对客户进行进一步的服务时，无法根据用户画像提供更合适的服务推荐。

发明内容

本发明目的在于提供基于用户画像及订单分析的数据归集方法、装置及存储介质；解决用户画像主要集中在平台方进行，在商家一方，虽然有很多的客户基础信息，但是无法对客户建立深层次的用户画像，如此，在对客户进行进一步的服务时，无法根据用户画像提供更合适的服务推荐的问题。

第一方面，本发明提供了基于用户画像及订单分析的数据归集方法，包括以下步骤：

获取用户订单数据：所述用户订单数据包括用户的基本属性数据与用户标识，所述用户标识来自于订单产品的类型标识；

匹配用户画像：根据所述基本属性数据在用户画像的信息集合中查询与所述用户标识匹配的用户画像信息；

获取预设事件发生概率：将查询到的用户画像信息输入预先训练的预设事件概率预测模型，得到用户发生预设事件概率预测模型，生成与所述用户标识对应的预设事件发生概率信息并输出，所述事件概率预测模型用于表征用户画像信息与事件概率信息的对应关系，所述事件概率信息用于指示预定义事件发生的概率；

对信息进行归集：若用户标识对应的预设事件发生概率超过预设阈值，则判定为该用户为可能发生预设事件的用户，然后将该用户的用户信息归集到预设事件对应的信息集中。

根据以上技术，通过采用用户的订单信息中的基本属性数据以及用户的标识，可以在用户画像的信息集合中匹配到用户的用户画像，得用户画像后，再通过使用预先训练的预设事件概率预测模型对用户可能发生预设事件的概率进行分析，最后得到满足要求的可能发生预设事件的用户信息集合；如此，不仅对客户群进行了有效的分析，并且对客户进行对应事件的筛选，在进一步的服务推荐过程中，可以提供更加适合的服务推荐，解决用户画像主要集中在平台方进行，在商家一方，虽然有很多的客户基础信息，但是无法对客户建立深层次的用户画像，如此，在对客户进行进一步的服务时，无法根据用户画像提供更合适的服务推荐的问题。