[发明专利]数据处理方法及系统

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标用户数据，其中，所述目标用户数据包含用户基础数据和用户行为数据；

将所述行为数据与预设行为数据进行比较，根据比较结果确定具有潜在价值的目标用户数据；

根据所述具有潜在价值的目标用户数据，制作数据标签；

利用所述数据标签，对所述具有潜在价值的目标用户数据进行用户画像；

根据所述用户画像，确定所述目标用户数据的开发价值。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，将所述行为数据与预设行为数据进行比较，根据比较结果确定具有潜在价值的目标用户数据，包括：

将所述行为数据进行属性分类；

根据所述分类的结果，获取不同属性分类对应的预设行为数据；

在不同分类中的行为数据与所述预设行为数据进行比较，根据比较结果确定具有潜在价值的目标用户数据。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述具有潜在价值的目标用户数据，制作数据标签，包括：

利用所述目标用户数据训练神经网络模型参数；

根据所述神经网络模型参数构建用户数据分析模型；

将所述具有潜在价值的目标用户数据导入所述用户数据分析模型，以得到所述用户数据分析模型对所述具有潜在价值的目标用户数据的分析结果；

根据所述分析结果，制作数据标签。

4.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，利用所述数据标签，对所述具有潜在价值的目标用户数据进行用户画像，包括：

将所述具有潜在价值的目标用户数据设置为所述神经网络模型输入数据；

通过所述神经网络模型，对输入数据进行预测分析；

将所述预测分析的结果映射为所述神经网络模型的输出数据；

将所述输出数据生成用户画像。

5.根据权利要求1或4所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述用户画像，确定所述目标用户数据的开发价值，包括：

获取所述目标用户数据的基础数据；

利用聚类算法和所述基础数据，构建至少一个聚类堆的价值；

确定所述用户画像对应的所述聚类堆的价值。

6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，还包括：

分别对所述目标用户数据和具有潜在价值的目标用户数据设置权重值；

根据所述权重值分别映射得到辅助决策信息；

利用所述辅助决策信息对所述用户画像进行修正。

7.根据权利要求1-6任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述目标用户数据为能源用户数据。

8.一种数据处理系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标用户数据，其中，所述目标用户数据包含用户基础数据和用户行为数据；所述目标用户数据为能源用户数据；

分析模块，用于将所述行为数据与预设行为数据进行比较，根据比较结果确定具有潜在价值的目标能源用户数据；

标识模块，用于根据所述具有潜在价值的目标用户数据，制作数据标签；

训练模块，利用所述数据标签，对所述具有潜在价值的目标用户数据进行用户画像；

输出模块，用于根据所述用户画像，确定所述目标用户数据的开发价值。

9.根据权利要求8所述的数据处理系统，其特征在于，所述分析模块包括：

分类子模块，用于将所述行为数据进行属性分类；

获取子模块，用于根据所述分类的结果，获取不同属性分类对应的预设行为数据；

运算子模块，用于在不同分类中的行为数据与所述预设行为数据进行比较，根据比较结果确定具有潜在价值的目标用户数据。