预测经营指标数额的方法、装置、介质

    公开(公告)号:CN115526404A

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN202211224220.3

    申请日:2022-10-08

    Inventor: 陈鹏 李哲明 李霞

    Abstract: 本申请涉及数据处理领域,公开了预测经营指标数额的方法、装置、介质,方法包括:收集步骤,收集来自多个不同机构的经营指标数额的历史数据,并对历史数据进行整理,得到参数估计训练集和参数估计测试集;模型建立步骤,建立包含多个参数的预测模型,预测模型用于反应多个不同机构的经营指标数额之间的联动变化关系;第一估计步骤,将参数估计训练集输入预测模型,计算得到多个参数的初步估计值;第二估计步骤,基于多个参数的初步估计值和参数估计测试集,确定多个参数的最终估计值,以得到最终预测模型;预测步骤,使用最终预测模型,预测机构的未来的经营指标数额。本发明的预测效果更加贴近于现实业务场景,提高了预测模型的精确度。

    互联网获客方法及装置
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113486085A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110747677.1

    申请日:2021-07-01

    Abstract: 本发明公开了一种互联网获客方法及装置,涉及数据处理技术领域,该方法包括:获得渠道端采集信息和登录类型信息,登录类型信息包括:行内客户身份登录类型和游客身份登录类型;若登录类型信息为行内客户身份登录类型,则从数据库中提取对应的客户个人信息和管理团队信息,根据客户个人信息和渠道端采集信息生成商机信息,根据管理团队信息,向对应的客户经理端发送商机信息;若登录类型信息为游客身份登录类型,则接收用户选择的意向分发机构信息,根据渠道端采集信息生成商机信息,根据意向分发机构信息,向对应的客户经理端发送商机信息;接收客户经理端根据商机信息反馈的营销结果信息。本发明能够解决获客渠道单一、耗费人力物力的问题。

    基于大数据分析的目标客户获取方法、搜索方法及装置

    公开(公告)号:CN112102006A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202011000296.9

    申请日:2020-09-22

    Abstract: 本说明书实施例提供一种基于大数据分析的目标客户获取方法、搜索方法及装置,所述方法包括:采集多个客户的基本信息;所述基本信息包括表征客户身份的基础信息、表征客户信用的信用信息、表征客户经营情况的经营信息和表征客户交易行为的行为信息;根据所述基础信息、信用信息和经营信息确定不同客户的关联关系,生成表征所述多个客户关联关系的关系图谱;基于所述行为信息,分析所述关系图谱中各个客户的资源需求强度;根据各个客户的资源需求强度和各个客户所在地区的宏观经济指标,从所述关系图谱中获取目标客户;其中,所述宏观经济指标表征地区经济发展潜力,从而提高目标客户获取的效率。

    系统风险监控方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN119621499A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411531655.1

    申请日:2024-10-30

    Inventor: 陈鹏 吕书径 李霞

    Abstract: 本申请提供一种系统风险监控方法、装置、设备和介质,涉及数据分析领域,尤其涉及大数据分析和人工智能领域。包括:从系统运行的历史样本数据中获取其资源占用量持续超过资源总量的比例阈值的时长;根据时长计算每个周期的系统累积风险值,获取每个周期内是否发生系统崩溃的记录;将系统累积风险值中从最小值到最大值组成的区间划分为多个风险等级;获取系统当前资源占用量持续超过资源总量的比例阈值的当前时长,计算当前系统累积风险值,确定其所属的当前风险等级;确定系统达到当前风险等级时产生的系统崩溃数量在多个风险等级对应的系统崩溃总数中所占的比例,作为当前累积崩溃概率;响应于当前累积崩溃概率大于预设阈值,执行减轻负载策略。

    特征筛选方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN119249121A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411172914.6

    申请日:2024-08-26

    Inventor: 陈鹏 蔡科 李霞

    Abstract: 本申请提供了一种特征筛选方法、装置、设备和介质,涉及大数据分析、人工智能和特征工程技术。该方法包括:计算每个特征的特征数据序列与其他特征的特征数据序列的关联度指标,得到关联度指标表;从关联度指标表中选择绝对值最高的关联度指标所对应的特征i、j;如果绝对值最高的关联度指标超出预设阈值,根据特征i、j各自与其他特征的相关性从中确定待删除特征;将待删除特征删除,得到新的特征数据表;针对新的特征数据表,返回执行分别计算每个特征的特征数据序列与其他特征的特征数据序列的关联度指标的步骤,直到新的特征数据表的关联度指标表中,绝对值最高的关联度指标未超出预设阈值为止,并将此时剩余的特征作为筛选得到的目标特征。

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