CN109241127A - 一种客户意向自动评估分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种客户意向自动评估分类方法，步骤如下：1）.评估简述；2）.客户数值统计与转存：客户端数据录入模块可方便客户端用户进行主观的评估打分，录入的数据会传输到数据存储模块，数据存储模块保存有客户的简要信息以及评估的分数；3）.客户数值预处理；4）.数值统计：第一模块链数值统计对第一模块链的满意类客户的总数数量进行计算，第二模块链数值统计对第二模块链的中立类客户的总数数量进行计算，第三模块链数值统计对第三模块链的不满意类客户的总数数量进行计算；5).大数据分析；6).大数据输出观察表。本发明能够自动进行评估分类统计，具有大数据分析的特性，能够对数据的占比进行计算。

Description

一种客户意向自动评估分类方法
技术领域
本发明涉及一种评估分类方法，尤其涉及一种客户意向自动评估分类方法。
背景技术
评估分类可称为数据分类调研，数据分类调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为连续性的变量和分类变量，数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别，换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统，数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别，为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置，换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统；现有的评估分类方法不能自动评估分类，不能对录入信息进行大数据分析，因而提出一种客户意向自动评估分类方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种客户意向自动评估分类方法，解决评估分类的大数据分析与统计的问题。
为了达到上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明提供一种客户意向自动评估分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤：1）.按以下流程评估：客户端数据录入模块对客户的评估信息进行录入，数据存储模块存入录入数据，数据识别读取模块对存入的信息进行识别读取，分类处理模块按照筛选预录单元的预录标准对数据进行处理，第一模块链、第二模块链、第三模块链分别存储不同标准的数据，第一模块链数值统计、第二模块链数值统计与第三模块链数值统计分别累计不同标准的总数，模块链总数值技术单元、占比计算模块与时间追踪分类处理单元对客户信息进行大数据分析统计，由服务器终端输出计算分析结果；
2）.客户数值统计与转存：客户端数据录入模块可方便客户端用户进行主观的评估打分，录入的数据会传输到数据存储模块，数据存储模块保存有客户的简要信息以及评估的分数，数据识别读取模块对数据存储模块内所保存的数据进行转码识别读取；
3）.客户数值预处理：筛选预录单元可事先录入分数评估的三种标准，分类处理模块按照筛选预录单元所设置的标准对数值进行分类筛选处理，根据筛选预录单元所设定的标准对客户数值信息进行分类划分，第一模块链为满意区，保存了满意类客户的相关数值信息，第二模块链为徘徊区，保存了意向不明确中立客户的相关数值信息，第三模块链为不满意区，保存了不满意类客户的相关数值信息；
4）.数值统计：第一模块链数值统计对第一模块链的满意类客户的总数数量进行计算，第二模块链数值统计对第二模块链的中立类客户的总数数量进行计算，第三模块链数值统计对第三模块链的不满意类客户的总数数量进行计算；
5）.大数据分析：模块链总数值计数单元对第一模块链数值统计、第二模块链数值统计与第三模块链数值统计的数值进行相加，得到参加评估人数的总数值，通过占比计算模块可分别计算出第一模块链的满意类客户占总调查人数的百分比，第二模块链的中立类客户占总调查人数的百分比，第三模块链的不满意类客户占总调查人数的百分比，通过时间追踪分类处理单元可对不同时间段的调查结果进行抽查分析数据的波动；
6).大数据输出观察表：由步骤2）、步骤3）、步骤4）与步骤5）内容可知本方法的实现过程是首先对客户的评估分以及客户概要信息进行录入保存，对保存的数据信息进行识别读取，按照预先设置的评估分标准对录入信息进行分类筛选保存，具体按照分类标准分为三种，并且对不同类型的客户进行数量统计，对参加评估的客户总数量进行统计，利用不同类型客户的数据与客户总量的总数据进行计算分析，能够得出不同类型客户占客户总量的百分比，并且能够将录入的数据根据时间段进行划分，由服务器终端输出，方便制作时间段折线图，便于工作人员的分析与大数据统计。
优选地，步骤1）的筛选预录单元为可重复编辑模块，能够根据使用者的需要，对评估标准进行改动，分类处理模块执行处理筛选预录单元的标准，自由性强，更加实用便捷。
优选地，时间追踪分类处理单元包括了时间记录模块，时间记录模块为具有可编辑性，能够方便工作人员进行时间校准。
优选地，服务器终端输出包括了发声单元与模型图像单元，发声单元可对统计的数值进行播报，模型图像单元能够根据数据实现数据的图像化。
优选地，数据识别读取模块包括有以太网协议模块，能够与互联网连接实现数据的共享与传播。
优选地，分类处理模块包括有降频模块，能够对分类处理模块实现降频效果。
优选地，占比计算模块包含有验算区域链，会对数值进行多次的验算比对。
本发明的有益效果：本发明按照预先设置的评估分标准对录入信息进行分类筛选保存，具体按照分类标准分为三种，并且对不同类型的客户进行数量统计，对参加评估的客户总数量进行统计，利用不同类型客户的数据与客户总量的总数据进行计算分析，能够得出不同类型客户占客户总量的百分比，并且能够将录入的数据根据时间段进行划分，由服务器终端输出，方便制作时间段折线图，便于工作人员的分析与大数据统计。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1
具有客户意向自动评估分类方法，具体包括以下步骤：
1）.按以下流程评估：客户端数据录入模块对客户的评估信息进行录入，数据存储模块存入录入数据，数据识别读取模块对存入的信息进行识别读取，分类处理模块按照筛选预录单元的预录标准对数据进行处理，第一模块链、第二模块链、第三模块链分别存储不同标准的数据，第一模块链数值统计、第二模块链数值统计与第三模块链数值统计分别累计不同标准的总数，模块链总数值技术单元、占比计算模块与时间追踪分类处理单元对客户信息进行大数据分析统计，由服务器终端输出计算分析结果；
2）.客户数值统计与转存：客户端数据录入模块可方便客户端用户进行主观的评估打分，录入的数据会传输到数据存储模块，数据存储模块保存有客户的简要信息以及评估的分数，数据识别读取模块对数据存储模块内所保存的数据进行转码识别读取；
3）.客户数值预处理：筛选预录单元可事先录入分数评估的三种标准，分类处理模块按照筛选预录单元所设置的标准对数值进行分类筛选处理，根据筛选预录单元所设定的标准对客户数值信息进行分类划分，第一模块链为满意区，保存了满意类客户的相关数值信息，第二模块链为徘徊区，保存了意向不明确中立客户的相关数值信息，第三模块链为不满意区，保存了不满意类客户的相关数值信息；
4）.数值统计：第一模块链数值统计对第一模块链的满意类客户的总数数量进行计算，第二模块链数值统计对第二模块链的中立类客户的总数数量进行计算，第三模块链数值统计对第三模块链的不满意类客户的总数数量进行计算；
5）.大数据分析：模块链总数值计数单元对第一模块链数值统计、第二模块链数值统计与第三模块链数值统计的数值进行相加，得到参加评估人数的总数值，通过占比计算模块可分别计算出第一模块链的满意类客户占总调查人数的百分比，第二模块链的中立类客户占总调查人数的百分比，第三模块链的不满意类客户占总调查人数的百分比，通过时间追踪分类处理单元可对不同时间段的调查结果进行抽查分析数据的波动；
6).大数据输出观察表：由步骤2）、步骤3）、步骤4）与步骤5）内容可知本方法的实现过程是首先对客户的评估分以及客户概要信息进行录入保存，对保存的数据信息进行识别读取，按照预先设置的评估分标准对录入信息进行分类筛选保存，具体按照分类标准分为三种，并且对不同类型的客户进行数量统计，对参加评估的客户总数量进行统计，利用不同类型客户的数据与客户总量的总数据进行计算分析，能够得出不同类型客户占客户总量的百分比，并且能够将录入的数据根据时间段进行划分，由服务器终端输出，方便制作时间段折线图，便于工作人员的分析与大数据统计。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种客户意向自动评估分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 1）.按以下流程评估：客户端数据录入模块对客户的评估信息进行录入，数据存储模块存入录入数据，数据识别读取模块对存入的信息进行识别读取，分类处理模块按照筛选预录单元的预录标准对数据进行处理，第一模块链、第二模块链、第三模块链分别存储不同标准的数据，第一模块链数值统计、第二模块链数值统计与第三模块链数值统计分别累计不同标准的总数，模块链总数值技术单元、占比计算模块与时间追踪分类处理单元对客户信息进行大数据分析统计，由服务器终端输出计算分析结果；
2）.客户数值统计与转存：客户端数据录入模块可方便客户端用户进行主观的评估打分，录入的数据会传输到数据存储模块，数据存储模块保存有客户的简要信息以及评估的分数，数据识别读取模块对数据存储模块内所保存的数据进行转码识别读取；
3）.客户数值预处理：筛选预录单元可事先录入分数评估的三种标准，分类处理模块按照筛选预录单元所设置的标准对数值进行分类筛选处理，根据筛选预录单元所设定的标准对客户数值信息进行分类划分，第一模块链为满意区，保存了满意类客户的相关数值信息，第二模块链为徘徊区，保存了意向不明确中立客户的相关数值信息，第三模块链为不满意区，保存了不满意类客户的相关数值信息；
4）.数值统计：第一模块链数值统计对第一模块链的满意类客户的总数数量进行计算，第二模块链数值统计对第二模块链的中立类客户的总数数量进行计算，第三模块链数值统计对第三模块链的不满意类客户的总数数量进行计算；
5）.大数据分析：模块链总数值计数单元对第一模块链数值统计、第二模块链数值统计与第三模块链数值统计的数值进行相加，得到参加评估人数的总数值，通过占比计算模块可分别计算出第一模块链的满意类客户占总调查人数的百分比，第二模块链的中立类客户占总调查人数的百分比，第三模块链的不满意类客户占总调查人数的百分比，通过时间追踪分类处理单元可对不同时间段的调查结果进行抽查分析数据的波动；
6).大数据输出观察表：由步骤2）、步骤3）、步骤4）与步骤5）内容可知本方法的实现过程是首先对客户的评估分以及客户概要信息进行录入保存，对保存的数据信息进行识别读取，按照预先设置的评估分标准对录入信息进行分类筛选保存，具体按照分类标准分为三种，并且对不同类型的客户进行数量统计，对参加评估的客户总数量进行统计，利用不同类型客户的数据与客户总量的总数据进行计算分析，能够得出不同类型客户占客户总量的百分比，并且能够将录入的数据根据时间段进行划分，由服务器终端输出，方便制作时间段折线图，便于工作人员的分析与大数据统计。
2.根据权利要求1 所述的一种客户意向自动评估分类方法，其特征在于，所述步骤1）的筛选预录单元为可重复编辑模块，能够根据使用者的需要，对评估标准进行改动，分类处理模块执行处理筛选预录单元的标准，自由性强，更加实用便捷。
3.根据权利要求1 所述的一种客户意向自动评估分类方法，其特征在于，所述时间追踪分类处理单元包括了时间记录模块，时间记录模块为具有可编辑性，能够方便工作人员进行时间校准。
4. 根据权利要求1 所述的一种客户意向自动评估分类方法，其特征在于，所述服务器终端输出包括了发声单元与模型图像单元，发声单元可对统计的数值进行播报，模型图像单元能够根据数据实现数据的图像化。
5.根据权利要求1所述的一种客户意向自动评估分类方法，其特征在于，所述数据识别读取模块包括有以太网协议模块，能够与互联网连接实现数据的共享与传播。
6.根据权利要求1所述的一种客户意向自动评估分类方法，其特征在于，所述分类处理模块包括有降频模块，能够对分类处理模块实现降频效果。
7.根据权利要求1所述的一种客户意向自动评估分类方法，其特征在于，所述占比计算模块包含有验算区域链，会对数值进行多次的验算比对。
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