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申请/专利权人：广州淘通科技股份有限公司;广州指向网络科技有限公司

摘要：本发明公开了一种运营数据的分析方法、系统、设备和存储介质，包括获取预设时段内的运营数据，运营数据包括商品评价数据、客服响应数据和物流响应数据；对商品评价数据进行分类识别，得到分类评价数据，分类评价数据包括质量评价数据、客服评价数据和物流评价数据；将客服评价数据和客服响应数据合并，得到客服服务数据，并将物流评价数据和物流响应数据合并，得到物流服务数据；将质量评价数据、客服服务数据和物流服务数据输入服务优化模型进行分类预测，得到所述运营数据对应的服务优化分类。本发明对用户评价与商家服务情况进行综合分析，使分析结果更符合商家的实际情况，能够为商家的运营服务提供更准确更有针对性的指导。

主权项：1.一种运营数据的分析方法，其特征在于，包括：获取预设时段内的运营数据，所述运营数据包括商品评价数据、客服响应数据和物流响应数据；对所述商品评价数据进行分类识别，得到分类评价数据，所述分类评价数据包括质量评价数据、客服评价数据和物流评价数据；将所述客服评价数据和所述客服响应数据合并，得到客服服务数据，并将所述物流评价数据和所述物流响应数据合并，得到物流服务数据；其中，所述对所述商品评价数据进行分类识别，得到分类评价数据的步骤包括：按照评价类型从所述商品评价数据中提取差评数据；对所述差评数据进行文本情感分类识别，得到分类评价数据，具体为：通过预设的情感识别模型对所述差评数据进行情感识别和情感等级划分，得到第一负面情感数据和相对应的情感等级；对所述第一负面情感数据进行分类，并按照所述情感等级对应的权重值，对分类后的所述第一负面情感数据进行加权处理，得到第一分类评价数据；从所述商品评价数据中提取非差评数据，并通过所述情感识别模型对所述非差评数据进行情感识别和情感等级划分；根据识别结果判断所述非差评数据中是否存在第二负面情感数据，若是，则对所述第二负面情感数据进行分类，并根据相对应的情感等级对分类后的所述第二负面情感数据进行加权处理，得到第二分类评价数据，将所述第二分类评价数据与所述第一分类评价数据合并，得到分类评价数据，若否，则将所述第一分类评价数据作为分类评价数据；所述将所述客服评价数据和所述客服响应数据合并，得到客服服务数据的步骤包括：从所述客服响应数据中提取客服数量、服务用户数量和平均响应时长；将所述客服数量、所述服务用户数量和所述平均响应时长分别进行线性映射，得到相应的第一维度数据，并将各个所述第一维度数据进行拼接合并，得到客服响应维度数据；将所述客服评价数据和所述客服响应维度数据进行拼接合并，得到客服服务数据；所述并将所述物流评价数据和所述物流响应数据合并，得到物流服务数据的步骤包括：从所述物流响应数据中提取配货员数量、订单数量和平均发货时长；将所述配货员数量、所述订单数量和所述平均发货时长，分别进行线性映射，得到相应的第二维度数据，并将各个所述第二维度数据进行拼接合并，得到物流响应维度数据；将所述物流评价数据和所述物流响应维度数据进行拼接合并，得到物流服务数据；将所述质量评价数据、所述客服服务数据和所述物流服务数据输入预设的服务优化模型进行分类预测，得到所述运营数据对应的服务优化分类。

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