技术特征：
1.一种电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前业务分析主体的历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行大数据分析，在大数据分析完成后生成当前主体初始业务画像；获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况，并获取所述当前业务分析主体的当前实际消费情况数据；根据所述当前实际消费情况数据和所述当前主体预测消费情况生成当前画像预测偏差；获取预设特定数量的当前画像预测偏差，根据所述当前画像预测偏差生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像。2.根据权利要求1所述的电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，其特征在于，所述当前实际消费情况数据包括当前实际购买产品种类、当前购买实际选择时间、当前购买实际点击次数、当前实际消费数据和当前实际购买平台；所述当前主体预测消费情况包括预测购买种类、预测选择时间范围、预测点击次数范围、预测消费金额范围、预测消费平台；根据所述当前实际消费情况数据和所述当前主体预测消费情况生成当前画像预测偏差；具体包括：根据所述当前实际购买产品种类和所述预测购买种类生成消费产品种类偏差数据；根据所述当前购买实际选择时间和所述预测选择时间范围，生成购买选择时间偏差数据；根据所述当前购买实际点击次数和所述预测点击次数范围，生成购买选择次数偏差数据；根据所述当前实际消费数据和所述预测消费金额范围，生成购买力消费偏差数据；根据所述当前实际购买平台和所述预测消费平台，生成购买平台选择偏差；判断所述消费产品种类偏差数据、所述购买选择时间偏差数据、所述购买选择次数偏差数据、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差是否为当前业务分析主体所进行；若判断为是，则根据所述消费产品种类偏差数据、所述购买选择时间偏差数据、所述购买选择次数偏差数据、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差生成当前画像预测偏差。3.根据权利要求2所述的电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，其特征在于，获取预设特定数量的当前画像预测偏差，根据所述当前画像预测偏差生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像，具体包括：获取所述当前业务分析主体对所述当前实际购买产品种类的实际需求原因，并根据所述实际需求原因和所述消费产品种类偏差数据生成新增购买种类特征；获取所述当前业务分析主体花费所述当前购买实际选择时间和点击所述当前购买实际点击次数的实际选择关注点，并根据所述实际选择关注点、所述购买选择时间偏差数据和所述购买选择次数偏差数据生成新增选择时间特征；获取所述当前业务分析主体选择当前实际消费数据和所述当前实际购买平台的当前阶段平台选择原因，并根据所述当前阶段平台选择原因、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差生成当前阶段消费能力特征；根据所述新增购买种类特征、所述新增选择时间特征和所述当前阶段消费能力特征生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像。4.根据权利要求1所述的电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，其特征在于，获取当前业务分析主体的历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行大数
据分析，在大数据分析完成后生成当前主体初始业务画像，具体包括：获取历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行数据滤波，并在数据滤波后生成初始滤除消费情况数据；对所述初始滤除消费情况数据按照预设的消费时间阶段进行数据拆分，并分别生成拆分后消费情况数据；根据预设的大数据分析模块对各所述拆分后消费情况数据进行大数据分析，并分别生成细化拆分数据消费特征；根据各所述细化拆分数据消费特征生成当前主体消费总特征；根据所述当前主体消费总特征生成当前主体初始业务画像。5.根据权利要求4所述的电子商务与大数据结合的业务画像分析方法，其特征在于，获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况，并获取所述当前业务分析主体的当前实际消费情况数据，具体包括：获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况；获取所述当前业务分析主体在预设标准时间段内的初始实际消费数据；获取所述当前业务分析主体预先设置的隐私消费标识，根据所述隐私消费标识对所述初始实际消费数据进行数据滤除，并生成初筛后实际消费数据；从所述初筛后实际消费数据中滤除非所述当前业务分析主体操作的购买数据，并生成当前主体初始业务画像。6.一种电子商务与大数据结合的业务画像分析系统，其特征在于，所述系统包括：数据分析模块，用于获取当前业务分析主体的历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行大数据分析，在大数据分析完成后生成当前主体初始业务画像；主体预测模块，用于获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况，并获取所述当前业务分析主体的当前实际消费情况数据；实际消费模块，用于根据所述当前实际消费情况数据和所述当前主体预测消费情况生成当前画像预测偏差；业务生成模块，用于获取预设特定数量的当前画像预测偏差，根据所述当前画像预测偏差生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像。7.根据权利要求6所述的电子商务与大数据结合的业务画像分析系统，其特征在于，所述实际消费模块还用于：根据所述当前实际购买产品种类和所述预测购买种类生成消费产品种类偏差数据；根据所述当前购买实际选择时间和所述预测选择时间范围，生成购买选择时间偏差数据；根据所述当前购买实际点击次数和所述预测点击次数范围，生成购买选择次数偏差数据；根据所述当前实际消费数据和所述预测消费金额范围，生成购买力消费偏差数据；根据所述当前实际购买平台和所述预测消费平台，生成购买平台选择偏差；判断所述消费产品种类偏差数据、所述购买选择时间偏差数据、所述购买选择次数偏差数据、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差是否为当前业务分析主体所进行；若判断为是，则根据所述消费产品种类偏差数据、所述购买选择时间偏差数据、所述购买选择次数偏差数据、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差生成当前画像预测偏差；所述业务生成模块还用于：获取所述当前业务分析主体对所述当前实际购买产品种类的实际需求原因，并根据所述实际需求原因和所述消费产品种类偏差数据生成新增购买种
类特征；获取所述当前业务分析主体花费所述当前购买实际选择时间和点击所述当前购买实际点击次数的实际选择关注点，并根据所述实际选择关注点、所述购买选择时间偏差数据和所述购买选择次数偏差数据生成新增选择时间特征；获取所述当前业务分析主体选择当前实际消费数据和所述当前实际购买平台的当前阶段平台选择原因，并根据所述当前阶段平台选择原因、所述购买力消费偏差数据和所述购买平台选择偏差生成当前阶段消费能力特征；根据所述新增购买种类特征、所述新增选择时间特征和所述当前阶段消费能力特征生成当前新增画像特征，并基于所述前新增画像特征对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像。8.根据权利要求6所述的电子商务与大数据结合的业务画像分析系统，其特征在于，所述数据分析模块还用于：获取历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行数据滤波，并在数据滤波后生成初始滤除消费情况数据；对所述初始滤除消费情况数据按照预设的消费时间阶段进行数据拆分，并分别生成拆分后消费情况数据；根据预设的大数据分析模块对各所述拆分后消费情况数据进行大数据分析，并分别生成细化拆分数据消费特征；根据各所述细化拆分数据消费特征生成当前主体消费总特征；根据所述当前主体消费总特征生成当前主体初始业务画所述主体预测模块还用于：获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，根据所述当前主体初始业务画像生成当前主体预测消费情况；获取所述当前业务分析主体在预设标准时间段内的初始实际消费数据；获取所述当前业务分析主体预先设置的隐私消费标识，根据所述隐私消费标识对所述初始实际消费数据进行数据滤除，并生成初筛后实际消费数据；从所述初筛后实际消费数据中滤除非所述当前业务分析主体操作的购买数据，并生成当前主体初始业务画像。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
技术总结
本申请涉及一种电子商务与大数据结合的业务画像分析方法及系统，包括获取当前业务分析主体的历史电商消费情况数据，并对所述历史电商消费情况数据进行大数据分析，在大数据分析完成后生成当前主体初始业务画像；获取所述当前业务分析主体的消费点击指令时，生成当前主体预测消费情况，并获取当前实际消费情况数据；生成当前画像预测偏差；获取预设特定数量的当前画像预测偏差，根据所述当前画像预测偏差生成当前新增画像特征，对所述当前主体初始业务画像进行画像纠正，并生成当前主体实际业务画像。本发明保证最后生成的所述当前主体实际业务画像是准确的，进而提升业务画像准确率。率。率。
技术研发人员：牟体康 郭泽佳 陈俊 任启强
受保护的技术使用者：广州易海创腾信息科技有限公司
技术研发日：2022.10.24
技术公布日：2023/1/11