[发明专利]一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

基于当前观测期的用户留存率，对预先构建的第一模型进行训练，所述用户留存率是所述当前观测期的留存规模与发展用户规模的比值；

通过训练得到的第一模型，基于预定义的一个或多个观测期中每个观测期的用户留存率，输出每个观测期的典型生命周期值；

通过预先构建的第二模型，基于所述一个或多个观测期中每个观测期的留存用户全生命周期的各发展账期收入贡献值，输出每个观测期的习惯消费档位值；

基于所述每个观测期的典型生命周期值和所述每个观测期的习惯消费档位值，判断企业在细分市场上的优劣势变化。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型基于韦伯分布的可靠性函数而构建，所述方法还包括：

基于所述可靠性函数和所述当前观测期的留存规模，对所述第一模型中的参数进行训练，以使得所述当前观测期的留存规模满足所述训练得到的第一模型中的可靠性函数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预先构建的第二模型，基于所述一个或多个观测期中每个观测期的留存用户全生命周期的各发展账期收入贡献值，输出每个观测期的习惯消费档位值，包括：

对于所述一个或多个观测期中的每个观测期内的留存用户进行分类，得到有行业消费习惯类用户和无行业消费习惯类用户；

对于每个观测期，基于最近三个月的消费金额的均值档位作为所述无行业消费习惯类用户的习惯消费档位；以及

从每个留存用户的收入贡献值的均值临近的两个档位中确定所述有行业消费习惯类用户的习惯消费档位；其中，所述收入贡献值的均值是所述留存用户全生命周期的各发展账期收入贡献值的均值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从每个留存用户的收入贡献值的均值临近的两个档位中确定所述有行业消费习惯类用户的习惯消费档位，包括：

从每个留存用户的收入贡献值的均值临近的两个档位中，选择平均离差更小的值对应的均值档位作为所述有行业消费习惯类用户的习惯消费档位。

5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个观测期的典型生命周期值和所述每个观测期的习惯消费档位值，判断企业在细分市场上的优劣势变化，包括：

基于所述每个观测期的典型生命周期值，生成用户群典型生命周期值曲线，所述用户群典型生命周期值曲线用于表示留存用户的生命周期值的变化趋势；

基于所述每个观测期的习惯消费档位均值，生成习惯消费档位均值曲线，所述习惯消费档位均值曲线用于表示所述留存用户的习惯消费档位均值的变化趋势；

基于所述用户群典型生命周期值曲线和所述习惯消费档位均值曲线，判断所述企业在所述细分市场上是利空还是利好。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户群典型生命周期值曲线和所述习惯消费档位均值曲线，判断所述企业在所述细分市场上是利空还是利好，包括：

以全细分市场的用户群典型生命周期值曲线和习惯消费档位均值曲线为基础参考系，基于所述用户群典型生命周期值曲线和所述习惯消费档位均值曲线，判断所述企业在所述细分市场上是利空还是利好。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集包括所述当前观测期在内的多个观测期的统计数据；

对所述统计数据进行特征工程，以得到所述多个观测期的用户留存率和留存用户全生命周期的各发展账期收入贡献值。

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括用于实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的模块。

9.一种数据处理装置，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得所述计算机如执行权利要求1至7中任一项所述的方法。