[发明专利]客户分类方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种客户分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取客户历史数据；

基于所述客户历史数据提取分类指标的数据，所述分类指标包括客户首单时间、最近一次下单时间、消费频率、消费金额、重泡比平均值以及保价费用；

建立以所述分类指标为基础的客户价值分析模型；

将提取的分类指标的数据输入所述客户价值分析模型中，得到客户分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述客户历史数据包括客户编号、首单时间、运单量、运费金额、报价费用、下单天数、最大下单间隔、平均下单间隔、重量、体积、所处行业以及运费支付形式。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述客户历史数据提取分类指标的数据之前还包括：

对所述客户历史数据进行数据清洗、属性规约和/或数据变换。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述客户历史数据进行数据清洗、属性规约和/或数据变换之前还包括：

对所述客户历史数据进行缺失值与异常值分析；

所述对所述客户历史数据进行数据清洗的步骤包括：

清除所述客户历史数据中的包括缺失值和异常值的数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立以所述分类指标为基础的客户价值分析模型之前还包括：

对所述分类指标进行Z-score标准化处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立以所述分类指标为基础的客户价值分析模型包括：

从所述分类指标的训练集中选择初始质心；

从所述分类指标的训练集中选择与所述初始质心的欧氏距离最远的点作为第二质心；

以所述初始质心与第二质心为基础，选取预设数量的质心，根据选取的质心建立客户价值分析模型，所述客户价值分析模型用于对客户数据进行分类。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述建立以所述分类指标为基础的客户价值分析模型还包括：

基于所述选取的质心得到各个分类指标的概率密度图；

基于所述概率密度图建立客户价值分析模型。

8.一种客户分类装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取客户历史数据；

提取模块，用于基于所述客户历史数据提取分类指标的数据，所述分类指标包括客户首单时间、最近一次下单时间、消费频率、消费金额、重泡比平均值以及保价费用；

建模模块，用于建立以所述分类指标为基础的客户价值分析模型；

分类模块，用于将提取的分类指标的数据输入所述客户价值分析模型中，得到客户分类结果。

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7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7中任一项所述的方法的步骤。