[发明专利]客运数据自动采集和智能分析方法、装置和数据分析系统

权利要求书

1.一种客运数据自动采集和智能分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S100、根据预设采集规则，自动采集客运数据并对所述客运数据进行预处理，得到标准数据格式的客运数据；

S200、对标准格式的所述客运数据进行分类拆分处理，得到若干不同类型的客运业务数据报表并上报；

S300、获取所述客运业务数据报表，基于预设的数据智能分析条件，对所述客运业务数据报表进行智能分析，得到客运数据智能分析结果并发送；

S400、接收并定时发送所述客运数据智能分析结果，并进行展示。

2.根据权利要求1所述的客运数据自动采集和智能分析方法，其特征在于，在步骤S100中，根据预设采集规则，自动采集客运数据，包括：

S101、配置线上和线下的数据自动采集平台；

S102、设置采样周期和采集规则，将所述采样周期和采集规则分别配置在线上和线下的所述数据自动采集平台上；

S103、通过所述数据自动采集平台上，分别自动采集线上和线下的客运数据，上报并储存所述客运数据。

3.根据权利要求1所述的客运数据自动采集和智能分析方法，其特征在于，在步骤S100中，对所述客运数据进行预处理，得到标准格式的客运数据，包括：

S110、根据预设提取周期，提取所采集的所述客运数据；

S120、根据预设清洗算法，对采集的所述客运数据进行数据清洗处理，获得符合标准数据格式的客运数据；

S130、将符合标准数据格式的客运数据写入数据库进行储存。

4.根据权利要求1所述的客运数据自动采集和智能分析方法，其特征在于，在步骤S200中，对标准格式的所述客运数据进行分类拆分处理，得到若干不同类型的客运业务数据报表并上报，包括：

S201、预设业务数据分类特征，其中，所述分类特征包括业务特征和用户需求特征；

S202、基于所述业务数据分类特征，通过分类算法对标准格式的所述客运数据进行分类拆分处理，得到若干不同类型的客运业务数据报表并储存；

S203、根据用户类型，将若干不同类型的所述客运业务数据报表，分类上报至各个业务部门。

5.根据权利要求1所述的客运数据自动采集和智能分析方法，其特征在于，在步骤S300中，获取所述客运业务数据报表，基于预设的数据智能分析条件，对所述客运业务数据报表进行智能分析，得到客运数据智能分析结果并发送，包括：

S301、获取所述客运业务数据报表；

S302、通过预设的线性回归和阶跃函数，对所述客运业务数据报表进行用户群体分析，获得客户分类群体；

S303、储存并上报所述客户分类群体。

6.根据权利要求1所述的客运数据自动采集和智能分析方法，其特征在于，在步骤S300中，获取所述客运业务数据报表，基于预设的数据智能分析条件，对所述客运业务数据报表进行智能分析，得到客运数据智能分析结果并发送，包括：

S310、获取所述客运业务数据报表；

S320、将所述客运业务数据报表导入预先配置的numpy函数库及pandas数据架构中，对客运数据实施多维度分析，包括如下分析中的至少一种：

客运流量的整合和统计分析，旅客运量时间周期趋势的颗粒度分析，平台业务流量入口分类归集分析，旅客出发地和目的地的趋势分析，旅客下单兴趣点分析，客户群体复购率分析，用户性别分析，或驾驶员趟次和运载量的趋势分析；

S330、获取对客运数据的多维度分析结果，储存并上报所述多维度分析结果。

7.根据权利要求1所述的客运数据自动采集和智能分析方法，其特征在于，在步骤S300中，获取所述客运业务数据报表，基于预设的数据智能分析条件，对所述客运业务数据报表进行智能分析，得到客运数据智能分析结果并发送，包括：

S311、获取所述客运业务数据报表；

S321、将所述客运业务数据报表导入Keras，通过预置的深度神经网络模型，进行客户新增数量预测；

S331、获取客户新增数量预测结果，储存并上报所述客户新增数量预测结果。