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申请/专利权人：大连辉智业学网络科技有限公司

摘要：本发明公开了基于大数据挖掘的电商用户分析方法及系统，涉及用户分析技术领域，包括以下步骤：基于电商大数据平台采集用户的电商信息，电商信息包括用户历史电商时长信息、用户购买力信息，以及用户购买频率信息，根据用户消费的时长信息、用户购买力信息，以及用户购买频率信息生成电商平台倾向指数、购买力指数，以及购买频率指数；通过电商平台倾向指数、购买力指数，以及购买频率指数建立数据分析模型，生成用户价值评估系数。本发明通过用户价值评估系数将用户划分为低等等级价值用户、中等等级价值用户，以及高等等级价值用户，对不同价值等级的用户进行分类管理，根据不同价值等级的用户制定不同的营销策略，提高管理效果。

主权项：1.基于大数据挖掘的电商用户分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于电商大数据平台采集用户的电商信息，电商信息包括用户历史电商时长信息、用户购买力信息，以及用户购买频率信息，根据用户消费的时长信息、用户购买力信息，以及用户购买频率信息生成电商平台倾向指数、购买力指数，以及购买频率指数；通过电商平台倾向指数、购买力指数，以及购买频率指数建立数据分析模型，生成用户价值评估系数；根据用户价值评估系数对用户的价值进行划分；获取用户的价值信息后，根据用户的价值信息对用户质量进行分析，生成用户综合质量评估系数，根据用户综合质量评估系数将用户综合质量进行划分并标记；将用户价值评估系数PGxi与阈值YZ1和YZ2进行比对，其中，YZ1小于YZ2，若评估系数PGix小于等于YZ1，则将用户划分为低等等级价值用户，若用户价值评估系数PGxi大于YZ1且小于等于YZ2，则将用户划分为中等等级价值用户，若用户价值评估系数PGxi大于YZ2，则将用户划分为高等等级价值用户；获取电商平台中的低等等级价值用户的数量、中等等级价值用户的数量，以及高等等级价值用户的数量，将低等等级价值用户的数量、中等等级价值用户的数量，以及高等等级价值用户的数量分别标定为DDx、ZDx，以及GDx，将低等等级价值用户的数量DDx、中等等级价值用户的数量ZDx、高等等级价值用户的数量GDx，以及用户总数量GD，建立数据分析模型，生成用户综合质量评估系数ZPGx，依据的公式为： ；式中，分别为低等等级价值用户的数量、中等等级价值用户的数量、高等等级价值用户的数量、用户总数量的预设比例系数，且均大于0，为误差修正因子，取值为0.7695；接收用户综合质量划分并标记后的信息，并根据用户综合质量划分并标记后的信息制定不同的营销策略。

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