[发明专利]一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供了一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：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，用户留存率是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；基于每个观测期的典型生命周期值和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，从而能够基于内部数据做出合理分析，不仅数据可靠、安全，而且分析全面。

技术领域

本申请涉及统计领域，并且更具体地，涉及一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，市场业态洞察主要依赖于行业分析报告等外部数据，例如，市场竞争对手的相关报告、信息等，但外部数据不仅存在成本高、时效低等缺点，还存在一定程度上的来源不可靠、片面解读分析误导等风险。

而企业内部的数据则更为可靠、全面和安全。因此希望提供一种方法，能够基于内部数据做出合理分析，从而准确地判断出企业在市场中的优劣势变化。

发明内容

本申请提供了一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，以期能够基于企业内部数据做出合理分析，从而准确地判断出企业在市场中的优劣势变化。

第一方面，本申请提供了一种数据处理方法，该方法可以包括：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。

在上述过程中，所用到的用户留存率、收入贡献值等数据均是企业内部数据，不仅成本低、时效高，还安全可靠。而且运用第一模型，输出典型生命周期值，运用第二模型输出习惯消费档位值，从而能准确地判断企业在市场中的优劣势变化。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。