[发明专利]基于多维数据的区域划分方法、装置、存储介质及设备

权利要求书

1.一种基于多维数据的区域划分方法，包括以下步骤：

a、采集数据并划分区域；

b、计算各区域的推荐指数；

c、根据推荐指数划分各区域的等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(a)中采集的数据包括广告点位数据、商户数据和拜访数据；

所述广告点位数据为业务基础数据，包括名称、经纬度位置、点位数量；

所述商户数据为门店商机信息，通过地图上的公开数据获取，包括名称、经纬度位置、行业、销量、用户评价；

所述拜访数据为销售拜访商户信息，通过埋点技术并使用软件进行拜访产生拜访数据，包括销售ID、拜访时间、拜访经纬度、拜访用户、是否成交签单。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述广告点位数据包括点位位置、点位数量和点位所覆盖的人流量；

所述商户数据包括商户位置、商户类型和商户价值；

所述拜访数据包括拜访位置、拜访时间和拜访人员。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(a)中的划分区域包括以下步骤：

a1、针对广告点位数量＝n的行政区，若小区间距离小于d₁公里，则进行聚合，否则不聚合；

a2、针对云梯数量n的行政区，以每个小区点位为一个区域，并向上不断聚合；

以d₂公里进行聚合，距离采用max，如下式：

dist(C_i，C_j)＝max(dist(i，j)for i in C_i for j in C_j)；

上式中，i为分在区域C_i的小区，j为分在区域C_j的小区，dist(i，j)表示小区i和j的距离，max()代表取最大值函数，dist(C_i，C_j)为区域C_i和区域C_j的距离；

a3、按照下式计算每个区域的中心点：

上式中，为区域C_i的中心点的经度，lng_i为区域C_i里每个小区的经度，为区域C_i的中心点的纬度，lat_i为区域C_i里每个小区的纬度，mean()为平均值计算函数；

a4、将商户数据和拜访数据映射到距离最近的区域内，距离为商户位置和拜访位置到区域中心位置的弧形距离；

所述弧形距离L为地球圆形弧面距离，计算公式为：

其中，R为地球半径，Aj、Aw为点A的经纬度，Bj、Bw则为点B的经纬度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(b)中计算推荐指数的指标包括拜访价值、广告价值和客户价值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述拜访价值包括近1、3、7、14、30、60天的拜访情况，所述拜访情况包括拜访次数/优质商户数、拜访次数/商户数、拜访次数；

所述广告价值包括广告点位数量和覆盖人流量；

所述客户价值包括优质商户数占比、优质商户数、商户数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在计算各指标时，采用区间打分法，先将指标按照从小到大排列，取0.02、0.25、0.50、0.75、0.99共5个分位点，将数据均分为4级，每个分位点分别赋值60、70、80、90、100分，中间使用线性差值；

得到每个指标的分值后，按照指标权重中确定的权重进行加权，如下式：

其中，p为某分类下指标个数，w为上述给定权重；

针对拜访价值，分值越小，得分越大。