一种基于大数据的智能分析方法及系统与流程

本发明涉及大数据处理技术领域，具体是指一种基于大数据的智能分析方法及系统。

背景技术：

随着互联网平台日益发展，当今互联网呈现一种平台化、多元化的环境。在当下互联网环境中，许多企业都面临着客户追踪难、转化率低、销售效率低下的困惑，如何减少留资损失、增加获客渠道、增加客户沟通黏性、提高签单成功率，是企业最需要重视的问题。传统的数据报表开发效率低，维护难，编码研发周期长，维护困难，尤其是市面上很多saas软件，面向众多客户，无法灵活满足所有的客户需求。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是，针对以上问题，提供一种基于大数据的智能分析方法及系统，将云计算技术的强大处理能力和大规模数据存储能力相结合，实时分析海量用户行为数据，及时获取用户兴趣，借助互联网和微信传播分享，实现可以让企业通过数据的营销手段服务好目标用户，提升获客能力和销售效率。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种基于大数据的智能分析系统，其特征在于：包括数据采集筛选模块、数据处理模块、数据挖掘模块、数据展示模块、传播裂变图模块和权限管理模块。

作为改进，所述的数据采集筛选模块包括数据采集子模块、数据清洗子模块、基本数据存储子模块和原始行为数据存储子模块。

作为改进，所述数据处理模块包括数据预处理子模块。

作为改进，所述数据挖掘模块包括数据建模子模块、特征运算子模块、用户画像存储子模块。

作为改进，所述数据展示模块包括电子表格、仪表板。

作为改进，所述所述权限管理模块包括用户角色体系管控子模块。

一种基于大数据的智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

s1：数据采集子模块和数据清洗子模块对用户的信息和数据进行采集和筛选，并将用户基本数据传送给基本数据存储子模块进行存储，用户行为数据传送给原始行为数据存储子模块存储；

s2：通过预处理子模块将采集到的数据进行预处理，预处理包括去除不完整数据、删除重复数据、图片、统计用户对使用对锚点不同的事件操作，在处理结束后，将其转换为对应的数据格式保存在数据库中，通过数据建模子模块创建数据集，同时建立用户行为数据本体模型，并存储在数据库中，将各种不同的数据源中的表创建为不同的数据集，并汇集在数据集列表中；

s3：特征运算子模块对数据建模子模块收录的数据进行运算大数据智能分析，挖掘用户特征数据，并通过用户画像存储子模块进行存储；

s4：通过电子表格对存储的数据进行行列筛选、分类汇总、自动求和、条件格式、数据导出、文本处理、表格处理，仪表板将数据以线图、饼图、柱状图、树状图的方式，以可视化的方式进行呈现，同时对数据进行筛选和查询，使各图表间的数据可以联动；

s5：传播裂变图模块接收推广访问连接传播产生的数据，并将其存储在临时数据表中，将数据按时间、用户、id分类保存至相应的临时数据表中；从临时数据表中依次获取数据中包含的关系信息；接收推广访问链接的访问请求，并根据临时数据表获取的关系信息，将涉及的用户建立关联绑定关系；根据有效列表中的数据，生成传播裂变图；

s6：通过用户角色体系管控子模块，进行基本的权限管理，使得不同的人看不同的报表内容，实现数据的行级粒度权限管控。

本发明的有益效果是，本发明由数据采集筛选模块、数据处理模块、数据挖掘模块、数据展示模块、传播裂变图模块、权限管理模块这几个模块构成。本发明针对企业无法提升销售效率、无法鉴别高意向优质客户、无法扩大目标用户的问题和现象进行改进和创新，将云计算技术的强大处理能力和大规模数据存储能力相结合，实时分析海量用户行为数据，及时获取用户兴趣，借助互联网和微信传播分享，实现可以让企业通过数据的营销手段服务好目标用户，提升获客能力和销售效率。

附图说明

图1为本发明一种基于大数据的智能分析方法的流程图。

图2为本发明一种基于大数据的智能分析方法及系统的数据采集筛选模块的原理框图。

图3为本发明一种基于大数据的智能分析方法及系统的数据挖掘模块的原理框图。

图4为本发明一种基于大数据的智能分析方法及系统的传播裂变图的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例

如图1所示，一种基于大数据的智能分析方法及系统，包括如下步骤：

s1、数据采集筛选模块。包括数据采集子模块、数据清洗子模块、基本数据存储子模块和原始行为数据存储子模块，其中把用户基本数据传送给基本数据存储子模块进行存储，用户行为数据传送给原始行为数据存储子模块存储。

s2、数据处理模块。包括数据预处理和数据建模。

具体的，所述数据预处理包括去除不完整数据；删除重复数据、图片；统计用户对使用不同产品的操作，在获取数据后，将其转换为对应的数据格式保存在数据库中。数据建模包括创建数据集，快速建立用户行为数据本体模型，并存储在数据库中，可以将各种不同的数据源中的表创建为数据集，在数据集列表中，还可以对已添加的数据集做编辑、移动和删除操作，提高了模型互操作性和可靠性。

s3、数据挖掘模块。包括数据建模子模块、特征运算子模块、用户画像存储子模块，其中，数据建模子模块收录不同的数据模型规则以提供给特征运算子模块进行运算，以挖掘出用户特征数据，并由用户画像存储子模块进行存储。

s4、数据展示模块。包括电子表格、仪表板、数据门户。

具体的，所述电子表格包括在线电子表格的相关操作功能，涵盖行列筛选、分类汇总、自动求和、条件格式等数据分析功能，并支持数据导出，以及文本处理、表格处理等丰富功能。所述仪表板包括将可视化图表控件拖拽式组装为仪表板，支持线图、饼图、柱状图、树状图等多种图表；支持查询条件和文本框等基本控件，支持图表间数据联动效果。其不仅可以将数据以可视化的方式呈现，还支持通过各种数据筛选和查询，使用各种数据展现方式，突出数据中的关键字段。

s5、传播裂变图。传播裂变图模块接收推广访问连接传播产生的数据，并将其存储在临时数据表中，将数据按时间、用户、id分类保存至相应的临时数据表中；从临时数据表中依次获取数据中包含的关系信息；接收推广访问链接的访问请求，并根据临时数据表获取的关系信息，将涉及的用户建立关联绑定关系；根据有效列表中的数据，生成传播裂变图。

s6、权限管理模块。权限管理模块包括用户角色体系管控，实现基本的权限管理，实现不同的人看不同的报表内容，实现数据的行级粒度权限管控，实现同一张数据表，实现千人千面数据展现。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

（编辑：武陵站长网）

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