[发明专利]数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取目标区域内针对指定业务的用户样本数据；

基于所述用户样本数据确定与所述目标区域相关联的模型变量；

根据所述用户样本数据和与所述目标区域相关联的模型变量，构建与所述目标区域相对应的针对所述指定业务的预测模型；

通过所述预测模型从所述目标区域内的用户中识别出所述指定业务的潜在用户。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，获取目标区域内针对指定业务的用户样本数据，包括：

从所述目标区域内的用户样本数据中选取在第一时间段内未开通所述指定业务，但在所述第一时间段之后的第二时间段内开通了所述指定业务的用户样本数据作为所述目标区域内针对所述指定业务的正样本数据；

从所述目标区域内的用户样本数据中选取在所述第一时间段和所述第二时间段内均未开通所述指定业务的用户样本数据作为所述目标区域内针对所述指定业务的负样本数据。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，还包括：

获取用户的交易数据；

若根据所述交易数据确定所述用户在最近预定时长内交易次数最多的区域是所述目标区域，且最近预定时长内在所述目标区域内的交易次数达到设定次数，则将所述用户的关联数据作为所述目标区域内的用户样本数据。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述用户样本数据确定与所述目标区域相关联的模型变量，包括：

获取与所述用户样本数据相关联的变量；

基于与所述用户样本数据相关联的各个变量的值，确定所述各个变量对所述用户样本数据中的正样本数据和负样本数据的区分能力；

根据所述各个变量对所述正样本数据和所述负样本数据的区分能力，选择预定数量个变量作为与所述目标区域相关联的模型变量。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，获取与所述用户样本数据相关联的变量，包括：

获取所述用户样本数据中所包含的基础变量；

根据所述用户样本数据中所包含的指定类型的基础变量，生成所述指定类型的基础变量对应的衍生变量；

将所述衍生变量和所述用户样本数据中所包含的基础变量作为与所述用户样本数据相关联的变量，或将所述衍生变量作为与所述用户样本数据相关联的变量。

6.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，基于与所述用户样本数据相关联的各个变量的值，确定所述各个变量对所述用户样本数据中的正样本数据和负样本数据的区分能力，包括：

针对与所述用户样本数据相关联的每个变量，根据所述用户样本数据中包含的所述每个变量的值将所述用户样本数据划分为多个第一样本集；

根据各个所述第一样本集中的正样本数量与负样本数量，以及所述用户样本数据中的正样本数量与负样本数量，确定所述每个变量对所述正样本数据和所述负样本数据的区分能力。

7.根据权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，根据各个所述第一样本集中的正样本数量与负样本数量，以及所述用户样本数据中的正样本数量与负样本数量，确定所述每个变量对所述正样本数据和所述负样本数据的区分能力，包括：

根据各个所述第一样本集中的正样本数量与负样本数量计算各个所述第一样本集中的正样本占比，根据所述用户样本数据中的正样本数量与负样本数量计算所述用户样本数据中的正样本占比；

根据各个所述第一样本集中的正样本占比与所述用户样本数据中的正样本占比之间的对比关系，确定各个所述第一样本集对应的参考因子；

根据各个所述第一样本集对应的参考因子，确定所述每个变量对所述正样本数据和所述负样本数据的区分能力。