[发明专利]客户投诉数据分析方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种客户投诉数据分析方法，其特征在于，所述客户投诉数据分析方法包括：

实时监测贷款平台的投诉通道，采集预设时间段内的客户投诉数据流，得到交易订单投诉明细信息表；

接收数据同步指令，从所述交易订单投诉明细信息表中读取待分析投诉数据；

根据所述待分析投诉数据在中间数据库中创建Hive表，将所述待分析投诉数据存储到Hive表中，并通过所述中间数据库对应管理任务项编写SQL脚本；

接收数据处理请求，其中，所述数据处理请求中包括所述待分析投诉数据对应的目标主键；

确定所述目标主键对应的数据统计维度，基于所述SQL脚本和所述数据统计维度对所述待分析投诉数据进行处理，得到目标投诉数据；

对所述目标投诉数据进行分词处理及词频分析，得到所述目标投诉信息对应的投诉行为分析结果。

2.根据权利要求1所述的客户投诉数据分析方法，其特征在于，所述实时监测贷款平台的投诉通道，采集预设时间段内的客户投诉数据流，得到交易订单投诉明细信息表包括：

实时监测贷款平台的投诉通道，以从所述投诉通道中获取用户投诉数据流；

基于批处理间隔，将所述用户投诉数据流分成若干批次的批数据，以使所述批数据进入批队列中排队等待被处理；

基于预设的滑动窗口，获取在所述滑动窗口对应的时间内的批数据，得到交易订单投诉明细信息表。

3.根据权利要求1所述的客户投诉数据分析方法，其特征在于，所述接收数据同步指令，从所述交易订单投诉明细信息表中读取待同步数据包括：

根据触发的数据同步指令，从交易订单投诉明细信息表读取待同步数据；

对于每条待同步数据，确定待同步数据对应的已存数据在hive表中的分区目录，并将所述分区目录标记为变动目录；

对于每个变动目录，调用对应的spark进程提取变动目录中的已存数据；

在提取到的已存数据中确定保留数据，并将所述待同步数据和所述保留数据进行合并得到待分析投诉数据。

4.根据权利要求1所述的客户投诉数据分析方法，其特征在于，所述确定所述目标主键对应的数据统计维度，基于所述SQL脚本和所述数据统计维度对所述待分析投诉数据进行处理，得到目标投诉数据包括：

响应于所述数据处理请求中不包含候选数据统计维度，获取全局表，其中，所述全局表中存储有主键与数据统计维度之间的对应关系；

从所述全局表中查找与所述目标主键对应的数据统计维度，并将查找到的数据统计维度确定为所述目标数据统计维度。

5.根据权利要求4所述的客户投诉数据分析方法，其特征在于，所述从所述全局表中查找与所述目标主键对应的数据统计维度，并将查找到的数据统计维度确定为所述目标数据统计维度包括：

获取所述数据处理请求中包含的候选数据统计维度；

基于所述全局表对所述候选数据统计维度进行合法性校验；

当所述候选数据统计维度通过所述合法性校验时，将所述候选数据统计维度确定为所述目标数据统计维度。

6.根据权利要求1所述的客户投诉数据分析方法，其特征在于，所述对所述目标投诉数据进行分词处理及词频分析，得到所述目标投诉信息对应的投诉行为分析结果包括：

在所述目标投诉数据满足预设条件时，将所述目标投诉数据输入预置分词模型对所述目标投诉数据进行分词处理，得到所述目标投诉数据对应的第一预处理信息；

将所述目标投诉数据对应的第一预处理信息输入至预设文本词袋模型，以对所述第一预处理信息进行词频分析，确定所述目标投诉数据对应的投诉行为分析结果。

7.根据权利要求6所述的客户投诉数据分析方法，其特征在于，在所述目标投诉数据满足预设条件时，将所述目标投诉数据输入预置分词模型对所述目标投诉数据进行分词处理，得到所述目标投诉数据对应的第一预处理信息之前，还包括：

获取标注数据集，其中，所述标注数据集为具有分隔标识和词性标识的训练文本；

基于所述标注数据集对预设的深度学习模型进行训练，得到分词模型。