[发明专利]一种基于大数据的多元线性回归分析方法及系统在审
| 申请号： | 201910024977.X | 申请日： | 2019-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN109766520A | 公开（公告）日： | 2019-05-17 |
| 发明（设计）人： | 王月超;彭剑;陈灏 | 申请（专利权）人： | 四川新网银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 李龙;徐金琼 |
| 地址： | 610094 四川省成都市成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据的多元线性回归分析方法及系统，属于多元回归分析算法领域，无法得知用户画像特征变动所带来的影响，也无法根据影响采用的用户画像特征进行选择，无法对大数据进行全面分析。本发明基于大数据，实时获取用户画像，得到用户画像特征；基于相邻两个阶段中的用户画像，计算上一阶段到下一阶段用户画像特征的转换率；基于多元回归分析算法，实时获取的所有的用户画像特征和其对应的转换率，建立多元线性回归模型；基于建立好的多元线性回归模型计算上一阶段到下一阶段中待计算用户画像特征的转换率。本发明用于对大数据进行多元线性回归分析得到当前分析结果。 | ||
| 搜索关键词： | 画像特征 大数据 多元线性回归分析 转换率 多元线性回归模型 多元回归分析 实时获取 算法 画像 阶段用户 全面分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的多元线性回归分析方法，其特征在于，如下步骤：步骤1、基于大数据，实时获取用户画像，得到用户画像特征；步骤2、基于相邻两个阶段中的用户画像，计算上一阶段到下一阶段用户画像特征的转换率；步骤3、基于多元回归分析算法，实时获取的所有的用户画像特征和其对应的转换率，建立多元线性回归模型；步骤4、基于建立好的多元线性回归模型计算上一阶段到下一阶段中待计算用户画像特征的转换率。
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