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摘要：本发明公开了一种大数据研判业务对象多维度特征的方法，具体涉及数据处理技术领域。本发明通过对收集的与业务对象相关的所有数据进行异常检测和处理，保障数据的准确性，并对处理后的数据进行缺失值填充，保障数据的完整性，并对填充后完整的数据进行标准化处理，从而保障数据的一致性，以便于后续对数据的查询与分析，同时，将标准化处理后的数据根据不同维度特征进行精确分组，从而便于对各个维度特征进行分析，企业可以更准确地评估不同业务对象的潜力和价值，根据标准化处理后的数据建立逻辑预测模型，并对逻辑预测模型内的维度系数进行实时迭代更新，从而有利于企业能够更加精准的预测市场趋势和业务发展方向，从而提前调整运营策略。
主权项：1.一种大数据研判业务对象多维度特征的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：首先，收集与业务对象相关的所有数据，包括历史数据、实时数据、用户行为数据、交易数据；S2：在收集到数据后，进行数据清洗和预处理，以确保数据的准确性和一致性，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据；S3：将收集到的数据按照不同的维度进行分解，这些维度包括时间、地理位置、用户类型、产品类型等，通过维度分解，更深入地了解业务对象的各个方面；S4：在每个维度下，提取与业务对象相关的关键特征，这些特征包括平均值、标准差统计指标，以及用户行为模式、购买习惯；S5：对提取的特征进行深入分析，以了解业务对象的多维度特征，包括对比分析、分组分析、回归分析、指标分析等，通过这些分析，揭示业务对象的本质特征和发展规律；S6：基于提取的特征和分析结果，对未来的数据变化趋势进行判断和预测，用于提前发现潜在的风险和机会，并制定相应的策略；S7：将分析结果以图表、图像等形式进行可视化展示，以便更直观地了解业务对象的多维度特征。
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百度查询： 中正数服(杭州)数据有限公司 一种大数据研判业务对象多维度特征的方法
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