[发明专利]数据处理方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取与原始客群数据对应的数值化客群数据，其中，原始客群数据为对应特定时间段内包括所有用户的不带有任何数据标签的原始数据，该原始客群数据基于各个业务系统中对应销售方的所有客户的每个客户的价值特征流水数据获取的；数值化客群数据则是对原始客群数据进行数值化转换所得出的数值数据，用于将原始客群数据中的非数值化数据转换为数值化数据；

基于预设标签规则对所述数值化客群数据进行打标以获取标签客群数据，其中，所述预设标签规则包括：预设静态标签规则、实时规则标签规则和动态模糊标签规则，其中，所述打标是针对数值化客群数据中的各个客户对应的各类消费数据进行聚类分析汇总之后的初步分类步骤，用于将各种数值化数据中的相似客户特征属性进行分类；其中，静态标签为以现有的传统业务系统作为数据来源的标签，属于结构性数据，具有固定生成规则；实时规则标签则对应于线上系统，属于一种基于时间的流式数据，具有状态变化生成规则；动态模糊标签的数据来源属于一种非结构性数据，具有复杂生成规则；其中，基于所述静态标签的固定生成规则、实时规则标签的状态变化生成规则以及动态模糊标签的复杂生成规则，逆向获得其各自对应的预设静态标签规则、实时规则标签规则和动态模糊标签规则；

对所述标签客群数据进行画像处理，确定目标客群数据以应用于精细化营销，其中，所述目标客群数据为包括潜在客群在内的所有对应客群的目标客群对应的打标数据。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在所述获取与原始客群数据对应的数值化客群数据之前，包括：

通过数据同步工具，获取多个应用渠道的原始标签数据；

基于预设算法规则，获取所述原始标签数据对应的原始连通数据；

其中，所述原始连通数据为符合预设算法规则用于将不同应用渠道的对应同一用户的不同用户ID数据进行连通的数据。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，在所述获取与原始客群数据对应的数值化客群数据之前，还包括：

根据预设置信度规则，确定对应所述原始连通数据的所述原始客群数据。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在所述获取与原始客群数据对应的数值化客群数据中，包括：

对原始客群数据中的异常数据进行清洗处理；同时

对原始客群数据中的非数值数据进行数值化。

5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在所述基于预设标签规则对所述数值化客群数据进行打标以获取标签客群数据中，包括：

根据商品标签和门店标签确定对应用户标签的所述预设标签规则；

基于所述预设标签规则分别对所述数值化客群数据进行静态标签、实时规则标签和动态模糊标签的打标。

6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，在基于所述预设标签规则分别对所述数值化客群数据进行静态标签、实时规则标签和动态模糊标签的打标，包括：

通过流式引擎算法以持续获取所述数值化客群数据的流式数据；

根据复杂数据库功能实现对所述流式数据的实时打标；

将经过所述实时打标获取的打标行为数据以编码形式存储于远程存储数据库中。

7.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，在基于所述预设标签规则分别对所述数值化客群数据进行静态标签、实时规则标签和动态模糊标签的打标，包括：

将所述数值化客群数据的非结构化数据存储于搜索服务器中以获取反向索引数据；

采用跳表形式存储所述反向索引数据；

依据预设过滤条件对所述反向索引数据中对应的位组进行遍历以实现打标。

8.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在对所述标签客群数据进行画像处理，确定目标客群数据以应用于精细化营销，包括：

对所述标签客群数据进行归因计算以获取相应的所述目标客群数据，其中，包括：

根据关注指数数值与预设关注指数阈值之间的关系，对所述标签客群数据进行数据排列，以确定所述目标客群数据。