[发明专利]一种基于生活数据的群租分析方法

权利要求书

1.一种基于生活数据的群租分析方法，其特征在于，对群租特征进行归纳和总结，采集生活数据进行数据建模和统计分析，自动提取群租可能性较高的对象，包含如下步骤：

1）系统对小区生活数据进行数据建模；

2）系统采集包含水电煤在内的生活数据并导入到系统；

3）设定数据统计分析工具和统计指标和预警阈值；

4）对生活数据进行统计和分析，获取各个维度的统计数据的指标；

5）对统计指标或分布区间异常的小区单元进行预警。

2.如权利要求1所述的一种基于生活数据的群租分析方法，系统对小区生活数据进行数据建模，其特征在于，通过分析生活资料的计费信息和特征，建立包含时间，位置，包含小区单元，小区，城市以及消费类型，消费额各个维度在内的数据模型。

3. 如权利要求1所述的一种基于生活数据的群租分析方法，系统采集包含水电煤在内的生活数据并导入到系统，其特征在于，通过与生活数据的计费信息系统的数据采集接口，包含自来水，电力，煤气在内，以小区单元为最小单位，按计费周期采集小区单元的使用数据，包含时间，地址，户号、小区单元号以及当月使用量和计费信息，按照所建立的数据模型将获取的数据通过清洗，转换，导入到系统数据库。

4.如权利要求1所述的一种基于生活数据的群租分析方法，设定数据统计分析工具和统计指标和预警阈值，其特征在于，按照数据维度和分析粒度，包含时间，省、市、区，小区、小区单元和数据类型，选择各个维度和粒度的统计分析指标和数据分布模型，至少包含采集周期和历史周期的算术平均值，加权平均值，最大值，最小值，期望值，方差以及其他所需的统计指标以及这些离散数据服从的包含正态分布在内的数据分布模型，并设定统计指标的预警阈值。

5.如权利要求1所述的一种基于生活数据的群租分析方法，对生活数据进行统计和分析，获取统计数据的指标，其特征在于，通过确定的数据模型和统计指标对各个维度级别和粒度，包含时间和位置，消费类型，对采集的生活数据进行历史分析，获取不同粒度，包含月度、季度甚至年度的省、市、区、小区、小区单元各个维度的统计数据。

6.如权利要求1所述的一种基于生活数据的群租分析方法，对统计指标或分布区间异常的小区单元进行预警，其特征在于，获取各个指标的统计数据后，通过横向和纵向的对比计算，包含各个维度的同比，环比，分析各个维度和粒度的统计指标值以及所在的分布区间，根据统计指标进行异常小区单元的筛选，对统计指标超出设定的对应指标的阈值以及统计对象的指标值所处区间异常的对象进行预警提示，提示群租的可能性，对于统计指标偏低的数据则提示空置的可能性。

7.如权利要求6所述的对统计指标或分布区间异常的小区单元进行预警，根据统计指标进行异常小区单元的筛选，其特征在于，通过归纳和总结群租或空置的特征，可以知道空置的特征就是生活资料的使用量较少或为零，群租的特征就是使用的生活数据，在横向或纵向对比下，统计指标一定会超出正常使用范围以及必定分布在设定阈值外的区间，系统通过一个或多个周期连续统计和观察，筛选出统计指标偏离阈值的小区单元以及指标所在的区间处于设定阈值之外分布区间的单元，可认定这些单元为异常的小区单元，认为其群租或空置，将这些小区单元数据自动提取汇总，通知系统管理者，管理者随后可以对这些小区单元进行有针对性的管理。