一种数据分析策略的训练方法、数据分析方法和装置与流程

本发明涉及计算机，尤其涉及一种数据分析策略的训练方法、数据分析方法和装置。

背景技术：

1、通过预测某个分业务或整体业务在未来一段时间的指标数据，如分业务或整体业务的流量数据，可用于对指标进行分析并制定相应的业务管理及规划策略。

2、现有技术中，预测分业务和整体业务的指标数据的方法包括：自顶向下和自底向上的预测方法；其中，自顶向下是先预测整体业务指标数据，然后再分割成为每个细分业务的指标数据，自底向上是根据每个细分业务的指标数据分别做预测，然后将结果合并得到整体业务的指标数据；但是，单独采用上述两种预测方法的预测准确率较低，误差较大；且上述两种预测方法均是基于历史指标数据进行预测，未考虑指标数据产生的源头即用户行为，导致误差较大。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供一种数据分析策略的训练方法、数据分析方法和装置，能够减小预测结果的误差，提高预测结果的准确率，能够在业务调整时实现精细化预测结果调控。

2、为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据分析策略的训练方法的方法，包括：

3、针对多个分业务，根据每个所述分业务的历史指标数据和第一预测策略，确定预设时间段内对应分业务的第一指标结果；

4、根据各个分业务的历史指标数据确定总业务的历史指标数据和每个所述分业务的历史指标数据占所述总业务的历史指标数据的百分比，根据所述总业务的历史指标数据、所述百分比以及第二预测策略，确定预设时间段内每个所述分业务的第二指标结果；

5、根据用户的用户行为数据、用户标签数据以及第三预测策略，确定预设时间段内每个所述分业务的第三指标结果；

6、根据预设时间段内各个分业务的所述第一指标结果、第二指标结果、第三指标结果以及真实结果，确定所述第一预测策略、所述第二预测策略和所述第三预测策略的置信占比，以根据所述置信占比确定数据分析策略。

7、可选地，根据所述总业务的历史指标数据、所述百分比以及第二预测策略，确定预设时间段内每个所述分业务的第二指标结果，包括：

8、根据所述总业务的历史指标数据和第一预测模型确定预设时间段内所述总业务的指标预测结果；

9、根据所述百分比和第二预测模型确定预设时间段内各个分业务的百分比预测结果；

10、根据所述总业务的指标预测结果和各个分业务的百分比预测结果确定预设时间段内每个所述分业务的第二指标结果。

11、可选地，根据用户的用户行为数据、用户标签数据以及第三预测策略，确定预设时间段内每个所述分业务的第三指标结果，包括：

12、根据所述用户行为数据、所述用户标签数据以及第三预测模型，确定每个用户对每个分业务的处理时间，根据各个用户对所述分业务的处理时间确定预设时间段内所述分业务的第三指标结果。

13、可选地，根据各个用户对所述分业务的处理时间确定预设时间段内所述分业务的第三指标结果，包括：

14、获取多个历史周期内与所述预设时间段内对应的各个历史时间段的预测值；

15、针对每个所述预测值，根据所述预测值以及与所述预测值对应的真实值确定所述预测值占所述真实值的百分比；

16、根据各个百分比确定平均百分比；

17、根据各个用户对所述分业务的处理时间和所述平均百分比确定预设时间段内对应分业务的第三指标结果。

18、可选地，确定所述第一预测策略、所述第二预测策略和所述第三预测策略的置信占比，包括：

19、预设多个占比参数组合；

20、针对每个所述占比参数组合，根据所述第一指标结果、第二指标结果、第三指标结果以及所述占比参数组合，确定第四指标结果；根据所述第四指标结果和所述真实结果确定误差率；根据各个分业务的误差率确定总误差率均值，以获得各个总误差率均值；

21、根据各个总误差率均值从所述多个占比参数组合中筛选出目标占比参数组合，将所述目标占比参数组合作为所述置信占比。

22、可选地，根据所述第一指标结果、第二指标结果、第三指标结果以及所述占比参数组合，确定第四指标结果，包括：

23、将所述第一指标结果、第二指标结果和第三指标结果进行加权求和，确定所述第四指标结果，其中，加权的权重为所述占比参数组合中的各个占比参数。

24、根据本发明实施例的另一方面，提供了一种数据分析方法，包括：

25、针对多个分业务，根据每个所述分业务的历史指标数据和第一预测策略，确定预设时间段内对应分业务的第一目标结果；

26、根据各个分业务的历史指标数据确定总业务的历史指标数据和每个所述分业务的历史指标数据占所述总业务的历史指标数据的百分比，根据所述总业务的历史指标数据、所述百分比以及第二预测策略，确定预设时间段内每个所述分业务的第二目标结果；

27、根据用户的用户行为数据、用户标签数据以及第三预测策略，确定预设时间段内每个所述分业务的第三目标结果；

28、根据预设时间段内各个分业务的所述第一目标结果、第二目标结果、第三目标结果以及所述第一预测策略、所述第二预测策略和所述第三预测策略的置信占比，确定预设时间段内每个所述分业务的目标结果，根据预设时间段内各个所述分业务的目标结果获得预设时间段内所述总业务的目标结果。

29、根据本发明实施例的再一方面，提供了一种数据分析策略的训练装置，包括：

30、第一确定模块，针对多个分业务，根据每个所述分业务的历史指标数据和第一预测策略，确定预设时间段内所述分业务的第一指标结果；

31、第二确定模块，根据各个分业务的历史指标数据确定总业务的历史指标数据和每个所述分业务的历史指标数据占所述总业务的历史指标数据的百分比，根据所述总业务的历史指标数据、所述百分比以及第二预测策略，确定预设时间段内每个所述分业务的第二指标结果；

32、第三确定模块，根据各个用户的用户行为数据和用户标签数据以及第三预测策略，确定预设时间段内每个所述分业务的第三指标结果；

33、第四确定模块，根据预设时间段内各个分业务的所述第一指标结果、第二指标结果、第三指标结果以及真实结果，确定所述第一预测策略、所述第二预测策略和所述第三预测策略的置信占比，以根据所述置信占比确定数据分析策略。

34、根据本发明实施例的还一方面，提供了一种数据分析装置，包括：

35、第一结果确定模块，针对多个分业务，根据每个所述分业务的历史指标数据和第一预测策略，确定预设时间段内对应分业务的第一目标结果；

36、第二结果确定模块，根据各个分业务的历史指标数据确定总业务的历史指标数据和每个所述分业务的历史指标数据占所述总业务的历史指标数据的百分比，根据所述总业务的历史指标数据、所述百分比以及第二预测策略，确定预设时间段内每个所述分业务的第二目标结果；

37、第三结果确定模块，根据用户的用户行为数据、用户标签数据以及第三预测策略，确定预设时间段内每个所述分业务的第三目标结果；

38、第四结果确定模块，根据预设时间段内各个分业务的所述第一目标结果、第二目标结果、第三目标结果以及所述第一预测策略、所述第二预测策略和所述第三预测策略的置信占比，确定预设时间段内每个所述分业务的目标结果，根据预设时间段内各个所述分业务的目标结果获得预设时间段内所述总业务的目标结果。

39、根据本发明实施例的还一个方面，提供了一种电子设备，包括：

40、一个或多个处理器；

41、存储装置，用于存储一个或多个程序，

42、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明提供的数据分析策略的训练方法或数据分析方法。

43、根据本发明实施例的还一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明提供的本发明提供的数据分析策略的训练方法或数据分析方法。

44、上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过获取每个分业务的历史指标数据，根据第一预测策略和第二预测策略分别获得预设时间段内每个分业务的第一指标结果和第二指标结果；根据用户行为数据和用户标签数据，通过第三预测策略，得到预设时间段内每个分业务的第三指标结果；通过融合用户行为数据，能够更加精准的挖掘分业务的变动，实现精细化预测结果调控；根据第一指标结果、第二指标结果和第三指标结果以及真实结果，对三种预测策略的置信占比进行调整，融合三种预测策略得到稳定可靠的数据分析策略，减小预测结果的误差，提高预测结果的准确率。

45、上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。