摘要
本发明涉及数据挖掘技术领域,具体为一种基于零售数据的客户行为分析方法及系统,包括以下步骤:基于客户群体行为特征矩阵,提取客户购买频次、单次消费金额及购物时长的数值集合,调用矩阵运算逐项分析多特征分布情况。本发明中,通过提取客户行为中的购买频次、消费金额与购物时长,结合偏移值的分析和分布区间的逐项对比,精准识别异常特征,偏移值在多时段频率变化趋势中的分析,使行为变化的时段特征更清晰,商品组合购买行为的频率交集分析,提高了特征分布的重构准确性,区域客户覆盖数据的分层标记,细化了区域特征分布与偏移占比的评估能力,这些操作在特征分布捕捉、多时段行为解析和区域数据对比中提升了精度和实用性。
技术关键词
特征值
频率
客户
分析方法
代表
偏移特征
偏差
标记
销售额
数值
数据挖掘技术
特征点集合
分析模块
特征提取模块
分层
重构模块
协方差矩阵
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