装维人员画像分析方法、系统、电子设备、介质及程序与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种装维人员画像分析方法、系统、电子设备、介质及程序。


背景技术：

2.家庭宽带装维人员画像分析主要涉及大量人员、多个分析维度、多项指标的汇总、计算、聚合、分析等等，存在指标来源多、计算规则不统一。
3.现有技术中的装维人员画像分析方法主要通过后台脚本编写来实现指标计算并逐级汇总数据，最终进行分析结果呈现。但是，当分析的维度、指标、规则经常发生变化时，由于多维度汇总脚本关系复杂、指标计算方式固化，导致无法实现动态地调整、动态地输出画像分析结果，而频繁进行脚本修改有容易导致出错，可维护性较差。
4.因此，现亟需一种解决现有技术的上述缺陷的技术方案。


技术实现要素：

5.本发明提供一种装维人员画像分析方法、系统、电子设备、介质及程序，用以解决现有技术中无法实现动态地调整、动态地输出画像分析结果，可维护性较差的缺陷。
6.本发明提供一种装维人员画像分析方法，包括：
7.将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据；其中，所述指标分析模型预先配置有各类指标的计算规则；
8.将所述指标数据输入基础分析模型，得到各维度的评估数据；其中，所述基础分析模型包括多个评估维度，每一评估维度预设对应多个类别的指标数据，并预先配置有每一维度评估数据的计算规则；
9.将所述各维度的评估数据输入业务分析模型，得到所述待画像分析人员的画像数据。
10.根据本发明提供的一种装维人员画像分析方法，所述将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据之前，方法还包括：
11.根据第一指令，配置所述指标分析模型中各类指标的计算规则；其中，所述第一指令为用户输入的指令或预设的程序指令；
12.根据第二指令，配置所述基础分析模型的评估维度、每一评估维度对应的指标数据的类别以及根据每一评估维度对应的指标数据计算相应评估数据的计算规则；其中，所述第二指令为用户输入的指令或预设的程序指令。
13.根据本发明提供的一种装维人员画像分析方法，所述指标分析模型是采用分布式计算引擎的指标分析模型；所述基础分析模型是采用分布式计算引擎的基础分析模型。
14.根据本发明提供的一种装维人员画像分析方法，所述将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据，包括：
15.将所述待画像分析人员的业务数据按照待画像分析人员所在的地理区域进行分
组；
16.将分组后的待画像分析人员的业务数据输入所述采用分布式计算引擎的指标分析模型进行分布式计算，得到所述指标数据。
17.根据本发明提供的一种装维人员画像分析方法，所述将所述指标数据输入基础分析模型，得到各维度的评估数据，包括；
18.将所述指标数据按照对应的评估维度进行分组；其中每一评估维度预设对应多个类别的指标数据；
19.将分组后的指标数据输入采用分布式计算引擎的基础分析模型进行分布式计算，得到所述各维度的评估数据。
20.根据本发明提供的一种装维人员画像分析方法，所述将所述各维度的评估数据输入业务分析模型，得到所述待画像分析人员的画像数据，包括：
21.将所述各维度的评估数据输入所述业务分析模型，得到所述待画像分析人员的多维度可视化画像结果；
22.和/或，
23.将所述各维度的评估数据输入所述业务分析模型，得到综合评分结果；其中，所述业务分析模型预先配置有根据各维度的评估数据计算综合评分结果的计算规则。
24.本发明还提供一种装维人员画像分析系统，包括：
25.指标分析模块，用于将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据；其中，所述指标分析模型预先配置有各类指标的计算规则；
26.基础分析模块，用于将所述指标数据输入基础分析模型，得到各维度的评估数据；其中，所述基础分析模型包括多个评估维度，每一评估维度预设对应多个类别的指标数据，并预先配置有每一维度评估数据的计算规则；
27.画像分析模块，用于将所述各维度的评估数据输入业务分析模型，得到所述待画像分析人员的画像数据。
28.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述装维人员画像分析方法的全部或部分步骤。
29.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述装维人员画像分析方法的全部或部分步骤。
30.本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可执行指令，所述可执行指令被执行时实现如上述任一种所述装维人员画像分析方法的全部或部分步骤。
31.本发明提供的一种装维人员画像分析方法、系统、电子设备、介质及程序，通过预先配置指标分析模型中各类指标的计算规则、基础分析模型中的评估维度、每一评估维度对应的指标数据类别、每一维度评估数据的计算规则，便于用户根据需求灵活地调整画像分析规则，动态输出分析结果，提升了系统的可维护性。
附图说明
32.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术
描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
33.图1是本发明提供的一种装维人员画像分析方法的流程示意图；
34.图2是本发明提供的一种装维人员画像分析系统的结构示意图；
35.图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
36.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0037]“装维”即安装维护，家庭宽带装维人员画像分析用于帮助了解装维人员的服务质量，家庭宽带装维人员画像分析通常涉及大量人员，数据量较大，且分析维度、评价指标较多、计算规则多变。现有技术主要通过后台编写脚本来实现指计算并逐级汇总数据，最终进行分析结果呈现。但是，当分析的维度、指标、规则经常发生变化是，由于多维度汇总脚本关系复杂、指标计算方式固化，导致无法实现动态地调整、动态地输出画像分析结果，而频繁进行脚本修改有容易导致出错，可维护性较差。针对现有技术中指标计算方式固化，无法动态调整、动态输出分析结果，可维护性较差的缺陷，本发明提出一种装维人员画像分析方法、系统、电子设备、介质及程序。
[0038]
下面结合图1-图3描述本发明的一种装维人员画像分析方法、系统、电子设备、介质及程序进行详细描述。
[0039]
图1是本发明提供的一种装维人员画像分析方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
[0040]
s11、将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据；其中，所述指标分析模型预先配置有各类指标的计算规则；
[0041]
具体地，指标分析模型作为装维人员画像分析的基础，用于根据装维人员具体的业务数据进行计算得到相应的指标，对各类指标进行统一管理。指标分析模型中预置有基础计算引擎(例如：加减乘除、求和、分段函数)，基础计算引擎支持一元、二元、三元等多种表达式公式及函数解析，用户在使用过程中可以根据需求，灵活地为指标分析模型配置各类指标的计算规则，计算规则是包含基础计算引擎以及业务数据标识的计算公式，业务数据标识指向了待画像分析人员的具体业务数据，用于在数据处理过程中调用相应的业务数据。
[0042]
在为指标分析模型配置完计算规则后，指标分析模型即可根据用户预先配置的计算规则调用相应的基础计算引擎对相应的业务数据进行处理，输出指标数据。指标数据例如：装机履约及时率得分、维护履约及时率得分、网格评价得分、一次解决率得分、全量回访满意度得分、家宽中断用户占比得分、质差用户占比得分、onu收光达标率得分等等。
[0043]
预先配置的指标数据计算规则，例如，装机履约及时率得分的计算规则配置为由分段函数确定：在装机履约及时率≤50％时，得分为40分；在50％＜装机履约及时率≤80％
时，得分为60分；在50％＜装机履约及时率≤80％时，得分为80分；在80％＜装机履约及时率≤90％时，得分为90分；在90％＜装机履约及时率时，得分为100分。需要说明的是，本步骤中指标分析模型和指标为1:n的关系，即指标分析模型可以用于多种类型的指标数据计算。
[0044]
s12、将所述指标数据输入基础分析模型，得到各维度的评估数据；其中，所述基础分析模型包括多个评估维度，每一评估维度预设对应多个类别的指标数据，并预先配置有每一维度评估数据的计算规则；
[0045]
具体地，基础分析模型包括多个评估维度，评估维度可以根据用户需求灵活设置，例如设置评估维度包括：基本能力维度、技能认证维度、装维效能维度、服务规范维度、客户感知维度、随销支撑维度等等。
[0046]
基础分析模型能够根据指标分析模型输出的指标数据计算得到相应多个维度的评估结果。每个维度的评价结果可以根据相应预设类别的指标数据以及预先配置的每一维度评估数据的计算公式计算得到。基础分析模型中预置有基础计算引擎(例如：加减乘除、求和、分段函数)，基础计算引擎支持一元、二元、三元等多种表达式公式及函数解析，用户在使用过程中可以根据需求，灵活地为指标分析模型配置各类指标的计算规则，计算规则是包含基础计算引擎以及数据标识的计算公式，数据标识指向了具体的指标数据，用于在数据处理过程中调用相应的指标数据。用户在使用过程中可以根据需求，灵活地为基础分析模型配置每个维度的评估数据的计算规则，在为基础分析模型每个维度的评估数据配置完计算规则后，基础分析模型即可根据用户预先配置的计算规则调用相应的基础计算引擎对预设对应类别的指标数据进行计算得到该维度的评估数据。
[0047]
例如，装维效能维度预设对应装机履约及时率得分、维护履约及时率得分、网格评价得分三类指标数据，该维度评估数据预先配置的计算公式为：装维效能维度得分＝装机履约及时率得分
×
40％+维护履约及时率得分
×
40％+网格评价得分
×
20％；又例如，服务规范维度预设对应响应及时率、一次解决率、全量回访满意度、客户投诉四类指标数据，该维度评估数据预先配置的计算公式为：服务规范维度得分＝响应及时率得分
×
20％+一次解决率得分
×
20％+全量回访满意度得分
×
30％+客户投诉得分
×
30％。
[0048]
s13、将所述各维度的评估数据输入业务分析模型，得到所述待画像分析人员的画像数据。
[0049]
具体地，在基础分析模型得到待画像分析人员的多个维度的评估数据后，将多维度的评估数据输入业务分析模型即可得到待互相分析人员的画像数据，输出的画像数据能够综合地评价待画像分析人员的服务质量，画像数据可以以视图的方式可视化地展现，也可以以综合评分的方式体现，便于直观地了解待画像分析人员的服务质量。
[0050]
需要说明的是，业务分析模型和基础分析模型是1:n的关系,即业务分析模型将基础分析模型的多维度评估数据映射到具体的业务上以便对待分析人员进行业务分析。
[0051]
本实施例中通过预先配置指标分析模型中各类指标的计算规则、基础分析模型中的评估维度、每一评估维度对应的指标数据类别、每一维度评估数据的计算规则，便于用户根据需求灵活地调整画像分析规则，动态输出分析结果，提升了系统的可维护性。
[0052]
基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据之前，方法还包括：
[0053]
根据第一指令，配置所述指标分析模型中各类指标的计算规则；其中，所述第一指令为用户输入的指令或预设的程序指令；
[0054]
根据第二指令，配置所述基础分析模型的评估维度、每一评估维度对应的指标数据的类别以及根据每一评估维度对应的指标数据计算相应评估数据的计算规则；其中，所述第二指令为用户输入的指令或预设的程序指令。
[0055]
具体地，在利用指标分析模型对待画像分析人员的业务数据进行处理之前，需要先对指标分析模型进行配置，根据第一指令，配置指标分析模型中各类指标的计算规则。第一指令可以是用户输入的指令，即通过交互设备与用户交互获取的指令，第一指令还可以是预设的程序指令，例如，默认选择用户上一次使用指标分析模型过程中配置的指标计算规则。同理，在利用基础分析模型对指标数据进行处理之前，需要先对基础分析模型进行配置，根据第二指令，配置基础分析模型的评估维度、每一评估维度对应的指标数据的类别以及根据每一评估维度对应的指标数据计算相应评估数据的计算规则。第二指令可以是用户输入的指令，即通过交互设备与用户交互获取的指令，第二指令还可以是预设的程序指令，例如，默认选择用户上一次配置的基础分析模型的评估维度、评估维度对应的指标数据的类别、评估维度对应的指标数据计算相应评估数据的计算规则。
[0056]
本实施例中通过第一指令预先配置了指标分析模型，通过第二指令配置了基础分析模型，方便用户根据指标分析模型、基础分析模型对待画像分析人员的业务数据进行分析。
[0057]
基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述指标分析模型是采用分布式计算引擎的指标分析模型；所述基础分析模型是采用分布式计算引擎的基础分析模型。
[0058]
具体地，由于家庭宽带装维人员涉及区域广泛，业务数据评估维度、指标较多，数据量较大，为解决大数据量同步计算汇总时的性能问题，采用了基于分布式计算引擎的指标分析模型以及基于分布式计算引擎的基础分析模型，便于对大量待画像分析人员的业务数据进行同步计算处理，提升数据处理效率。
[0059]
本实施例中采用基于分布式计算引擎的指标分析模型以及基于分布式计算引擎的基础分析模型，提升了数据处理效率。
[0060]
基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据，包括：
[0061]
将所述待画像分析人员的业务数据按照待画像分析人员所在的地理区域进行分组；
[0062]
将分组后的待画像分析人员的业务数据输入所述采用分布式计算引擎的指标分析模型进行分布式计算，得到所述指标数据。
[0063]
具体地，由于家庭宽带装维人员涉及区域广泛，业务数据评估维度、指标较多，数据量较大，对所述待画像分析人员的业务数据按照待画像分析人员所在的地理区域进行分组；进一步地，在分组后数据量仍然较大的情况下，还可以对分组后的指标数据进行随机二次分组，将分组后的数据发送到采用分布式计算引擎的指标分析模型的相应节点进行数据计算，从而可以提高数据处理效率。
[0064]
本实施例中，将待画像分析人员的业务数据按照待画像分析人员所在的地理区域进行分组并将分组后的带画像分析人员的业务数据输入到采用分布式计算引擎的指标分
析模型的相应节点进行分布式计算，提高了数据处理效率。
[0065]
基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述将所述指标数据输入基础分析模型，得到各维度的评估数据，包括；
[0066]
将所述指标数据按照对应的评估维度进行分组；其中每一评估维度预设对应多个类别的指标数据；
[0067]
将分组后的指标数据输入采用分布式计算引擎的基础分析模型进行分布式计算，得到所述各维度的评估数据。
[0068]
具体地，可以将指标分析模型各个分布式计算节点输出的指标数据进行汇总，汇总的过程可以利用redis队列实现；然后，对汇总后的指标数据进行分割，按照每一评估维度预设对应的指标数据类别，将指标分析模型输出的指标数据进行分组。例如装维效能维度预设对应装机履约及时率得分、维护履约及时率得分、网格评价得分三类指标数据，该维度评估数据预先配置的计算公式为：装维效能维度得分＝装机履约及时率得分
×
40％+维护履约及时率得分
×
40％+网格评价得分
×
20％，则可以将指标数据中的装机履约及时率得分、维护履约及时率得分、网格评价得分三类指标数据分为一个组。完成分组后，将分组的指标数据输入采用分布式计算引擎的基础分析模型的相应节点进行分布式计算，得到所述各维度的评估数据。
[0069]
本实施例中，将指标分析模型输出的指标数据按照所属评估维度进行分组，并将分组后的带画像分析人员的业务数据输入到采用分布式计算引擎的基础分析模型的相应节点进行分布式计算，提高了数据处理效率。
[0070]
基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述将所述各维度的评估数据输入业务分析模型，得到所述待画像分析人员的画像数据，包括：
[0071]
将所述各维度的评估数据输入所述业务分析模型，得到所述待画像分析人员的多维度可视化画像结果；
[0072]
和/或，
[0073]
将所述各维度的评估数据输入所述业务分析模型，得到综合评分结果；其中，所述业务分析模型预先配置有根据各维度的评估数据计算综合评分结果的计算规则。
[0074]
具体地，可以将基础分析模型各个分布式计算节点输出的评估数据进行汇总，汇总的过程可以利用redis队列实现；然后，业务分析模型根据汇总后的评估数据生成待画像分析人员的画像数据，可以利用业务分析模型可以将各维度的评估数据以可视化的方式呈现作为画像结果，例如雷达图、可视化图标等方式；还可以利用业务分析模型根据各维度的评估数据生成综合评分结果，综合评分结果便于准确了解装维人员的服务质量，且便于装维人员之间的横向对比。参照前述实施例，在以综合评分的方式输出画像结果时，需要预先配置根据各维度的评估数据计算综合评分结果的计算规则，此处不再赘述。
[0075]
需要说明的是，上述指标分析模型、基础分析模型、业务分析模型的数据处理过程可以是批量进行，但是上述多维度可视化画像结果、综合评分结果是针对每一待画像分析的装维人员单独生成画像结果。
[0076]
本实施例中可以将各维度的评估数据输入业务分析模型，得到待画像分析人员的多维度可视化画像结果，还可以得到待画像分析人员的画像分析综合评分结果方便用户直观地了解待画像分析人员的服务质量。
[0077]
下面对本发明提供的一种装维人员画像分析系统进行描述，下文描述的装维人员画像分析系统与上文描述的装维人员画像分析方法可相互对应参照。
[0078]
图2是本发明提供的一种装维人员画像分析系统的结构示意图，如图所示，该系统包括：指标分析模块21、基础分析模块22、画像分析模块23。
[0079]
其中，指标分析模块21，用于将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据；其中，所述指标分析模型预先配置有各类指标的计算规则；基础分析模块22，用于将所述指标数据输入基础分析模型，得到各维度的评估数据；其中，所述基础分析模型包括多个评估维度，每一评估维度预设对应多个类别的指标数据，并预先配置有每一维度评估数据的计算规则；画像分析模块23，用于将所述各维度的评估数据输入业务分析模型，得到所述待画像分析人员的画像数据。
[0080]
本实施例中通过预先配置指标分析模型中各类指标的计算规则、基础分析模型中的评估维度、每一评估维度对应的指标数据类别、每一维度评估数据的计算规则，便于用户根据需求灵活地调整画像分析规则，动态输出分析结果，提升了系统的可维护性。
[0081]
基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述装置还包括：
[0082]
第一配置模块，用于根据第一指令，配置所述指标分析模型中各类指标的计算规则；其中，所述第一指令为用户输入的指令或预设的程序指令；
[0083]
第二配置模块，用于根据第二指令，配置所述基础分析模型的评估维度、每一评估维度对应的指标数据的类别以及根据每一评估维度对应的指标数据计算相应评估数据的计算规则；其中，所述第二指令为用户输入的指令或预设的程序指令。
[0084]
本实施例中通过第一指令预先配置了指标分析模型，通过第二指令配置了基础分析模型，方便用户根据指标分析模型、基础分析模型对待画像分析人员的业务数据进行分析。
[0085]
基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述指标分析模型是采用分布式计算引擎的指标分析模型；所述基础分析模型是采用分布式计算引擎的基础分析模型。
[0086]
本实施例中采用基于分布式计算引擎的指标分析模型以及基于分布式计算引擎的基础分析模型，提升了数据处理效率。
[0087]
基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述指标分析模块21，包括：
[0088]
第一分组单元，用于将所述待画像分析人员的业务数据按照待画像分析人员所在的地理区域进行分组；
[0089]
指标计算单元，用于将分组后的待画像分析人员的业务数据输入所述采用分布式计算引擎的指标分析模型进行分布式计算，得到所述指标数据。
[0090]
本实施例中，将待画像分析人员的业务数据按照待画像分析人员所在的地理区域进行分组并将分组后的带画像分析人员的业务数据输入到采用分布式计算引擎的指标分析模型的相应节点进行分布式计算，提高了数据处理效率。
[0091]
基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述基础分析模块22，包括：
[0092]
第二分组单元，用于将所述指标数据按照对应的评估维度进行分组；其中每一评估维度预设对应多个类别的指标数据；
[0093]
维度计算单元，用于将分组后的指标数据输入采用分布式计算引擎的基础分析模型进行分布式计算，得到所述各维度的评估数据。
[0094]
本实施例中，将指标分析模型输出的指标数据按照所属评估维度进行分组，并将分组后的带画像分析人员的业务数据输入到采用分布式计算引擎的基础分析模型的相应节点进行分布式计算，提高了数据处理效率。
[0095]
基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述画像分析模块23，包括：
[0096]
可视化单元，用于将所述各维度的评估数据输入所述业务分析模型，得到所述待画像分析人员的多维度可视化画像结果；
[0097]
和/或，
[0098]
综合评分单元，用于将所述各维度的评估数据输入所述业务分析模型，得到综合评分结果；其中，所述业务分析模型预先配置有根据各维度的评估数据计算综合评分结果的计算规则。
[0099]
本实施例中可以将各维度的评估数据输入业务分析模型，得到待画像分析人员的多维度可视化画像结果，还可以得到待画像分析人员的画像分析综合评分结果方便用户直观地了解待画像分析人员的服务质量。
[0100]
图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(communications interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行上述各提供的装维人员画像分析方法的全部或部分步骤，该方法包括：将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据；其中，所述指标分析模型预先配置有各类指标的计算规则；将所述指标数据输入基础分析模型，得到各维度的评估数据；其中，所述基础分析模型包括多个评估维度，每一评估维度预设对应多个类别的指标数据，并预先配置有每一维度评估数据的计算规则；将所述各维度的评估数据输入业务分析模型，得到所述待画像分析人员的画像数据。
[0101]
此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0102]
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各提供的装维人员画像分析方法的全部或部分步骤，该方法包括：将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据；其中，所述指标分析模型预先配置有各类指标的计算规则；将所述指标数据输入基础分析模型，得到各维度的评估数据；其中，所述基础分析模型包括多个评估维度，每一评估维度预设对应多个类别的指标数据，并预先配置有每一维度评估数据的计算规则；将所述各维度的评估数据输入业务分析模型，得到所述待画像分析人员的画像数据。
[0103]
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程
序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的装维人员画像分析方法的全部或部分步骤，该方法包括：将待画像分析人员的业务数据输入指标分析模型，得到指标数据；其中，所述指标分析模型预先配置有各类指标的计算规则；将所述指标数据输入基础分析模型，得到各维度的评估数据；其中，所述基础分析模型包括多个评估维度，每一评估维度预设对应多个类别的指标数据，并预先配置有每一维度评估数据的计算规则；将所述各维度的评估数据输入业务分析模型，得到所述待画像分析人员的画像数据。
[0104]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0105]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0106]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。