CN107341685A - 数据分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种数据分析方法及装置，该方法包括：获取原始沟通数据；根据属性特征对所述数据进行分类，得到待分析数据；统计所述待分析数据中与预设数据库相匹配的信息，得到基础统计项；根据业务指标，将所述基础统计项进行转换处理，得到与业务指标相对应的结果；以及输出所述结果。根据本申请实施例的技术方案，通过对销售沟通数据分类，有效实现了将销售沟通双方区分的目的，为后续数据分析的全面性和精确性提供了保障；通过智能匹配、统计以及业务指标转换，为商家提供了一种智能高效的数据分析方法，大大降低了数据分析的人力和时间成本，有效提高了商家的运营效率。

Description

数据分析方法及装置

技术领域

本公开一般涉及计算机技术领域，具体涉及一种数据分析方法及装置。

背景技术

决策和运营是商业长远经营的根本，长期以来，其往往依赖于个人智慧、经验或机遇等因素；而随着数字时代的到来，数据在商业决策和运营中越来越占有重要地位，因此，数据分析对于商家实现有效运营具有重要作用。

当前，商家对于数据的分析仅仅停留在订单管理、客户反馈等方面，对于销售沟通过程内容，却缺少重视和有效的管理。而销售过程中，无论是销售人员与客户之间的现场沟通、电话沟通，还是线上沟通，无时不刻都在产生对商家销售决策和运营的重要价值信息，如客户需求、产品问题、产品咨询热度等。因而，对于上述大量语音和文本数据的利用和挖掘，不仅可以反映出客户当前的消费情况，还可预测其下一步消费行为，在提升销售和运营效率方面意义重大。就目前而言，对于销售沟通过程的有效分析手段及方法较为缺失，通常采用人工记录的方法对相关信息进行整合分析，在以下方面存在明显不足：

(1)仅能获取部分销售过程数据，无法保证全面性；

(2)数据不易分类，容易造成分析结果不精确；

(3)工作量大、效率低、易出错，对于商家来说时间和人力成本较高。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种对于大量销售沟通数据精确高效的智能分析方法。

第一方面，本申请实施例提供了一种数据分析方法，包括：

获取原始沟通数据；

根据属性特征对数据进行分类，得到待分析数据；

统计待分析数据中与预设数据库相匹配的信息，得到基础统计项；

根据业务指标，将基础统计项进行转换处理，得到与业务指标相对应的结果；以及

输出结果。

在一些实施例中，原始沟通数据包括语音数据，并且根据属性特征对数据进行分类得到待分析数据可以包括：预先获取指定人员的声纹特征；根据声纹特征，对语音数据进行识别，区分指定人员和非指定人员的语音数据；以及将区分后的语音数据相应转换为文本数据，得到待分析数据。

第二方面，本申请实施例还提供了一种数据分析装置，包括：

数据获取单元，配置用于获取原始沟通数据；

数据分类单元，配置用于根据属性特征对数据进行分类，得到待分析数据；

数据统计单元，配置用于统计待分析数据中与预设数据库相匹配的信息，得到基础统计项；

数据转换单元，配置用于根据业务指标，将基础统计项进行转换处理，得到与预设业务指标相对应的结果；以及

输出单元，配置用于输出结果。

第三方面，本申请实施例还提供了一种设备，包括：

一个或多个处理器和存储器；

其中，存储器包含可由该一个或多个处理器执行的指令以使得该一个或多个处理器执行根据本申请各实施例提供的数据分析方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，该计算机程序使计算机执行根据本申请各实施例提供的数据分析方法。

本申请实施例提供的数据分析方法，通过对销售沟通数据分类，有效实现了将销售沟通双方区分的目的，为后续数据分析的全面性和精确性提供了保障；通过智能匹配、统计以及业务指标转换，为商家提供了一种智能高效的数据分析方法，大大降低了数据分析的人力和时间成本，有效提高了商家的运营效率；

本申请一些实施例提供的数据分析方法进一步提供了一种对语音数据的分析方法，基于指定人员的声纹特征，对语音数据进行识别分类和转换，实现了对语音数据的智能分类，为不同类型数据的分析提供了有效手段，为销售沟通数据精确、全面、个性化分析提供了保障。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了根据本申请实施例的数据分析方法的示例性流程图；

图2示出了根据本申请另一实施例的数据分析方法的示例性流程图；

图3示出了根据本申请一个实施例的包含语音数据时数据分析方法的示例性流程图；

图4示出了根据本申请另一实施例的数据分析方法的示例性流程图；

图5示出了本申请一实施例提供的数据分析装置的结构示意图；

图6示出了本申请另一实施例提供的数据分析装置的结构示意图；

图7示出了本申请一个实施例提供的数据分析装置中数据分类单元的结构示意图；以及

图8示出了适于用来实现本申请实施例的设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了根据本申请实施例的数据分析方法的示例性流程图。

如图1所示，该数据分析方法包括：

步骤S10，获取原始沟通数据。

销售过程中，销售人员和客户之间会产生大量的沟通数据，本申请实施例中，原始沟通数据可以是以下任意的一种或多种：语音数据，如销售现场录音、电话销售录音、微信或QQ等网络聊天工具的语音聊天记录；文本数据，如阿里旺旺、微信、QQ等网络聊天工具的文字聊天记录。

步骤S20，根据属性特征对原始沟通数据进行分类，得到待分析数据。

本申请实施例中，该属性特征为指定人员和非指定人员，根据原始沟通数据中具体数据内容属于指定人员或非指定人员进行分类，将分类后的数据作为后续待分析数据。例如，当原始沟通数据为阿里旺旺聊天文本时，根据聊天内容属于客服或客户，将聊天文本进行分类汇总，得到待分析数据。

步骤S30，统计待分析数据中与预设数据库相匹配的信息，得到基础统计项。

本申请实施例中，先将待分析数据的内容同预设数据库中的预设信息进行文本匹配，然后统计该匹配信息出现的频率；其中，统计范围可以按时间进行，如一天、一个季度；也可以按空间进行，如同一门面店、同一个淘宝店铺。例如，预设数据库信息包括产品名称“温碧泉”，可对一天中某淘宝店铺的旺旺聊天文本中客户提及“温碧泉”的频率进行统计，得到客户在该天在该淘宝店铺提及该款产品的次数。

步骤S40，根据业务指标，将基础统计项进行转换处理，得到与业务指标相对应的结果。

本申请实施例中，将步骤S30得到的各个基础统计项，同用户的各个业务指标建立对应关系，得到最终结果；其中，该业务指标可以是以下任意的一种或多种：到店客户数、成交率、缺货情况、产品热度排行。例如，以销售人员提及“欢迎光临”或“您好”的次数进行统计，作为到店客户数；以到店客户数为分母，客户成交单数作为分子，两者相除可以达到成交率；以销售人员提及“没有”或“卖完了”的次数作为基础统计项，作为缺货情况；对某个产品名称客户提及次数进行统计得到的基础统计项可以作为产品热度排名的依据。

步骤S70，输出结果。

具体地，以某种符合用户使用的方式输出，如定期将结果发送至用户指定邮箱，或即问即得交互方式，具体以用户需求对输出方式进行相应调整。

上述实施例提供了一种数据分析方法，通过对销售沟通数据分类，有效实现了将销售沟通双方区分的目的，为后续数据分析的全面性和精确性提供了保障；通过智能匹配、统计以及业务指标转换，为商家提供了一种智能高效的数据分析方法，大大降低了数据分析的人力和时间成本，有效提高了商家的运营效率。

图2示出了根据本申请另一实施例的数据分析方法的示例性流程图。

如图2所示，在另一实施例中，步骤S10之前还包括：

S00：基于用户业务运营关注的信息，预先构建用户知识库作为预设数据库。

具体地，将用户业务运营关注的信息，如所提供的产品名称、规格、型号、批次，或，所提供服务的名称、周期，预先构建用户知识库以供步骤S30中信息匹配使用，该用户知识库可根据用户运营需要实时调整相关信息，该用户知识库预先存储在服务器中。

例如，商家需要了解新上产品温碧泉润透保湿精华水(温碧泉1号水)的热度情况，则可在用户知识库中输入并保存相关信息：“温碧泉”、“润透保湿精华水”、“1号水”。

上述实施例中，通过构建用户知识库，方便用户对于运营关注信息的及时更新和调整，同时便于用户对于数据分析的实时管理，为个性化分析提供了保障。

图3示出了根据本申请一个实施例的包含语音数据时数据分析方法的示例性流程图。

如图3所示，在一个实施例中，步骤S20还包括：

S201：预先获取指定人员的声纹特征；

S202：根据声纹特征，对语音数据进行识别，区分指定人员和非指定人员的语音数据；以及

S203：将区分后的语音数据相应转换为文本数据，得到待分析数据。

具体地，在本实施例中，当原始沟通数据包含语音数据时，其中，语音数据按照步骤S201-S203进行语音识别分类和对应的文本转换，文本数据则根据属性特征直接进行分类。

例如，原始沟通数据包括电话录音和QQ聊天文本时；

步骤S201中，预先对电话销售人员的声音进行录音，获取声纹特征；

步骤S202中，根据销售人员的声纹特征，对电话录音数据进行语音识别，区分销售人员和客户的语音数据；

步骤S203中，将区分后的销售人员和客户的语音数据，分别转换为对应的文本数据，得到电话录音的待分析数据；

对于QQ聊天文本，直接根据聊天内容属于销售人员或客户，将聊天文本进行分类，得到QQ聊天文本的待分析数据。

上述实施例提供了一种对语音数据的分析方法，基于指定人员的声纹特征，对语音数据进行识别分类和转换，实现了对语音数据的智能分类，为不同类型数据的分析提供了有效手段，为销售沟通数据精确、全面、个性化分析提供了保障。

图4示出了根据本申请另一实施例的数据分析方法的示例性流程图。

如图4所示，在另一实施例中，步骤S70之前还包括：

S50：存储该结果；

S60：根据用户输入的需求，提取相应结果。

具体地，在本实施例中，对于前述步骤S40的分析结果，存储至服务器以备前端调用；根据用户输入的需要查询的业务指标，提取相应结果，并输出至用户。

例如，APP中以问答形式将分析结果提供给商家，当商家需要了解缺货情况时，输入“今天客户提到的产品哪些缺货”，系统对应提取当天缺货情况结果，输出“有一款缺货。有一位到店顾客说的美肤宝自然透白霜，目前缺货”至商家。

上述实施例提供一种分析结果获取方式，使得用户可以更加灵活便捷地获取所需的分析结果，提高了商业运营的效率。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。相反，流程图中描绘的步骤可以改变执行顺序。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

图5示出了本申请一实施例提供的数据分析装置的结构示意图。图5所示的数据分析装置可对应执行图1-4所示的任一方法。

如图5所示，在本实施例中，本申请提供一种数据分析装置，包括：

数据获取单元10，配置用于获取原始沟通数据；

数据区分单元20，配置用于根据属性特征对原始沟通数据进行区分，得到待分析数据；

数据统计单元30，配置用于对待分析数据同预设数据库相匹配的信息进行统计，得到基础统计项；

数据转换单元40，配置用于根据业务指标，将基础统计项进行转换处理，得到与预设业务指标相对应的结果；

输出单元70，配置用于输出结果。

图6示出了本申请另一实施例提供的数据分析装置的结构示意图。图6所示的数据分析装置可对应执行图1-4所示的任一方法。

如图6所示，在本实施例中，本申请提供一种数据分析装置，还包括：用户知识存储单元00，配置用于存储预设数据库；其中预设数据库基于用户业务运营关注的信息预先构建形成。

图7示出了本申请一个实施例提供的数据分析装置中数据分类单元的结构示意图。图7所示的数据分析装置可对应执行图1-4所示的任一方法。

如图7所示，在本实施例中，本申请提供一种数据分析装置的数据分类单元，还包括：

语音预存单元201，配置用于预先获取指定人员的声纹特征；

语音识别单元202，配置用于根据声纹特征，对语音数据进行识别，区分指定人员和非指定人员的语音数据；

语音转换单元203，配置用于将区分后的语音数据相应转换为文本数据，得到待分析数据。

具体地，在本实施例中，数据分类单元不仅可用于文本数据的分析，还可以用于语音数据分析。

例如，原始沟通数据包括电话录音和QQ聊天文本时；

语音预存单元201，预先对电话销售人员的声音进行录音存储，获取声纹特征；

语音识别单元202，根据销售人员的声纹特征，对电话录音数据进行语音识别，区分销售人员和客户的语音数据；

语音转换单元203，将区分后的销售人员和客户的语音数据，分别转换为对应的文本数据，得到电话录音的待分析数据；

对于QQ聊天文本，无需通过上述语音预存单元201、语音识别单元202及语音转换单元203，可直接根据聊天内容属于销售人员或客户，在数据分类单元20中完成对聊天文本的分类，得到QQ聊天文本的待分析数据。

图8示出了适于用来实现本申请实施例的设备的结构示意图。

如图8所示，设备800包括中央处理单元(CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还存储有设备800操作所需的各种程序和数据。CPU801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

以下部件连接至I/O接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考图1-图4描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行图1-图4的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中。这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的公式输入方法。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (14)

1.一种数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始沟通数据；

根据属性特征对所述数据进行分类，得到待分析数据；

统计所述待分析数据中与预设数据库相匹配的信息，得到基础统计项；

根据业务指标，将所述基础统计项进行转换处理，得到与业务指标相对应的结果；以及

输出所述结果。

2.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于用户业务运营关注的信息，预先构建用户知识库作为所述预设数据库。

3.根据权利要求1-2任一项所述的数据分析方法，其特征在于，所述原始沟通数据包括以下至少一项：语音数据和文本数据。

4.根据权利要求3所述的数据分析方法，其特征在于，所述属性特征分为指定人员和非指定人员。

5.根据权利要求4所述的数据分析方法，其特征在于，若所述原始沟通数据包括语音数据时，所述根据属性特征对所述数据进行分类，得到待分析数据，还包括：

预先获取所述指定人员的声纹特征；

根据声纹特征，对所述语音数据进行识别，区分所述指定人员和所述非指定人员的语音数据；以及

将区分后的语音数据相应转换为文本数据，得到待分析数据。

6.根据权利要求1-5任一项所述的数据分析方法，其特征在于，所述业务指标包括以下至少一项：到店客户数、成交率、缺货情况、产品热度排行。

7.根据权利要求1-5任一项所述的数据分析方法，其特征在于，所述输出所述结果之前，还包括：

存储所述结果；

根据用户输入的需求，提取相应结果。

8.一种数据分析装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取单元，配置用于获取原始沟通数据；

数据分类单元，配置用于根据属性特征对所述数据进行分类，得到待分析数据；

数据统计单元，配置用于统计所述待分析数据中与预设数据库相匹配的信息，得到基础统计项；

数据转换单元，配置用于根据业务指标，将所述基础统计项进行转换处理，得到与预设业务指标相对应的结果；以及

输出单元，配置用于输出所述结果。

9.根据权利要求8所述的数据分析装置，其特征在于，所述装置还包括：

用户知识存储单元，配置用于存储预设数据库；其中所述预设数据库基于用户业务运营关注的信息预先构建形成。

10.根据权利要求8-9任一项所述的数据分析装置，其特征在于，所述原始沟通数据包括以下至少一项：语音数据和文本数据。

11.根据权利要求10所述的数据分析装置，其特征在于，所述属性特征分为指定人员和非指定人员。

12.根据权利要求11所述的数据分析装置，其特征在于，所述数据分类单元，还包括：

语音预存单元，配置用于预先获取指定人员的声纹特征；

语音识别单元，配置用于根据声纹特征，对所述语音数据进行识别，区分指定人员和非指定人员的语音数据；

语音转换单元，配置用于将区分后的语音数据相应转换为文本数据，得到待分析数据。

13.一种设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。