摘要
本发明涉及全链路数据处理技术领域,尤其为一种用户运营的全链路数据处理装置及其使用方法,包括以下步骤:S1:获取移动端上的操作行为数据、非移动端和第三方平台上与企业产品的交互信息数据,生成原始数据集合;S2:对获取的原始数据集合进行数据清洗和预处理,去除重复、错误及不完整的数据记录;S3:将步骤S2中的清洗和预处理后获取的操作行为数据、非移动端和第三方平台上与企业产品的交互信息数据,本发明中,解决多渠道数据采集过程中存在的数据重复、缺失及异常问题,利用K‑means聚类对用户行为数据和偏好数据进行深度挖掘,结合马尔可夫链分析用户行为模式及变化趋势,并利用线性回归模型预测用户需求,构建出用户画像。
技术关键词
数据处理装置
预测用户需求
线性回归模型
马尔可夫链方法
需求预测模型
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策略
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关键词
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