CN113269597A - 针对会员等级的数据管理方法、系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN113269597A
CN113269597A CN202110732622.3A CN202110732622A CN113269597A CN 113269597 A CN113269597 A CN 113269597A CN 202110732622 A CN202110732622 A CN 202110732622A CN 113269597 A CN113269597 A CN 113269597A
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Abstract

本发明提供了一种针对会员等级的数据管理方法、系统及计算机可读存储介质，数据管理方法，包括以下步骤：设置n个会员等级；基于正态曲线分布设定会员等级的占比，并对中位等级的占比p％向下修正，次中位等级的占比q％向上修正；获取当前用户的总数量，并将总数量乘以会员等级的占比，以获得对应于会员等级的人数；基于用户的消费频次、消费金额、消费次数，计算用户的会员分数据；将所有用户的会员分数据排序，定义会员分数据的序列中，对应于会员等级的人数的序号所具有的会员分数据，为会员等级的等级分数据；基于会员等级的人数及等级分数据，确定会员等级的数据的指数曲线函数。采用上述技术方案后，可增加消费者消费粘度和商家的消费点。

Description

针对会员等级的数据管理方法、系统及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及会员积分管理领域，尤其涉及一种针对会员等级的数据管理方法、系统及计算机可读存储介质。
背景技术
当下的互联网时代是一个得用户得天下的时代，然而随着外部获客成本的增加，为平台内部原有客户提供多样化、个性化的服务就成为了企业发展的迫切需要。其中，会员成长体系，就是通过对用户的某些特定行为进行激励，从而吸引低等级用户向高等级用户转化，以此带动绿色出行业务发展，同时可增加商家的实际收益，提高消费者复购率，提高客户粘性。
现有市场中，对于会员等级和会员积分的管理，相对简单粗暴，使得不少用户要提高会员等级时，困难重重，反而打消了用户对商家商品的使用兴趣，并且因为用户权益不足，会员体系建立单一，造成商家未体现服务上的优势。
因此，需要一种新型的针对会员等级的数据管理方法、系统及计算机可读存储介质，对于高频次使用的活跃用户，可优先照顾，而对于低频次使用的摇摆用户，可提高使用兴趣。
发明内容
为了克服上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种针对会员等级的数据管理方法、系统及计算机可读存储介质，可增加消费者消费粘度和商家的消费点。
本发明公开了一种针对会员等级的数据管理方法，包括以下步骤：
于一数据管理系统内，设置n个会员等级；
基于正态曲线分布设定每一会员等级的占比，并对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正，位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正；
获取当前用户的总数量，并将总数量乘以每一会员等级的占比，以获得对应于每一会员等级的人数；
基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数中的一项或多项，计算每一用户的会员分数据；
将所有用户的会员分数据正向或倒向排序，定义会员分数据的序列中，对应于每一会员等级的人数的序号所具有的会员分数据，为会员等级的等级分数据；
基于每一会员等级的人数及等级分数据，确定会员等级的数据的指数曲线函数。
优选地，基于正态曲线分布设定每一会员等级的占比，并对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正，位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正的步骤包括：
基于正态曲线分布设定会员等级的数量及每一会员等级的占比；
当会员等级的数量为8时，对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正的修正值，及对位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正的修正值为0；
当会员等级的数量不为8时，且
会员等级的数量为奇数时，对n个会员等级中除中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的中位等级分配剩余占比；
会员等级的数量为偶数时，对n个会员等级中除两中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的两中位等级平均分配剩余占比。
优选地，会员等级的数量为奇数时，对n个会员等级中除中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的中位等级分配剩余占比的步骤包括：
基于一修正参数a％，对中位等级分配的剩余占比减去修正参数a％的2倍；
对位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％分别加上修正参数a％以向上修正；
会员等级的数量为偶数时，对n个会员等级中除两中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的两中位等级平均分配剩余占比的步骤包括：
基于一修正参数a％，对n个会员等级中的两中位等级平均分配的剩余占比分别减去修正参数a％；
对位于两中位等级相邻侧的次中位等级的占比q％分别加上修正参数a％以向上修正。
优选地，基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数中的一项或多项，计算每一用户的会员分数据的步骤包括：
基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数，及会员分数据＝消费频次*m0+消费次数*m1+消费金额*m2，其中m0+m1+m2＝1，计算每一用户的会员分数据。
优选地，还包括以下步骤：
自确定会员等级的数据的指数曲线函数的起始时刻后的时长阈值后，记录时长阈值后会员分数据中占比前b％的会员分数据为会员分上限；
修正指数曲线函数中定义域上限所对应的会员分数据为会员分上限；
清除所有用户的会员分数据。
优选地，还包括以下步骤：
计算会员分上限与时长阈值的比值为第一日均会员分；
记录第一日均会员分为日均分值上限；
自确定会员等级的数据的指数曲线函数的起始时刻后的时长阈值后，记录时长阈值后会员分数据中占比后b％的会员分数据为会员分下限；
计算会员分下限与时长阈值的比值为第二日均会员分，并计算第二日均会员分与基本操作数量的比值为操作单元分。
本发明还公开了一种针对会员等级的数据管理系统，包括：
数据库模块，其内设置n个会员等级；
修正模块，基于正态曲线分布设定每一会员等级的占比，并对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正，位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正；
计算模块，自数据库模块获取当前用户的总数量，并将总数量乘以每一会员等级的占比，以获得对应于每一会员等级的人数，基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数中的一项或多项，计算每一用户的会员分数据；
排序模块，将所有用户的会员分数据正向或倒向排序，定义会员分数据的序列中，对应于每一会员等级的人数的序号所具有的会员分数据，为会员等级的等级分数据；
绘制模块，基于每一会员等级的人数及等级分数据，确定会员等级的数据的指数曲线函数。
本发明又公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的数据管理方法。
采用了上述技术方案后，与现有技术相比，具有以下有益效果：
1.会员等级的设定更贴近于现有用户的使用情况，同时满足高端用户和低端用户的实际使用习惯；
2.更准确地进行会员等级的划分，有利于更好地根据其等级匹配相应的权益，提高与其他信息如信用等级的融合度；
3.会员等级和各升级的会员分的制定简单快速且准确，减少系统负载。
附图说明
图1为符合本发明一优选实施例中针对会员等级的数据管理方法的流程示意图；
图2为符合本发明一优选实施例中正态分布的示意图；
图3为符合本发明一优选实施例中指数曲线函数的示意图。
具体实施方式
以下结合附图与具体实施例进一步阐述本发明的优点。
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“部件”可以混合地使用。
参阅图1，为符合本发明一优选实施例中针对会员等级的数据管理方法的流程示意图，在该实施例中，为对所有会员的会员等级的数量、各会员等级内应当包括的会员人数占比、会员等级的升级难易度进行符合实际使用情况的制定，包括以下步骤：
S100：于一数据管理系统内，设置n个会员等级；
对于运营管理某些消费服务型业务的运营商而言，可在其对应于消费服务的应用程序内显示登陆用户的会员等级。而本实施例中，会员等级分为多个，向用户提供会员等级的升级体现。这些会员等级的数量可任意设置，并存储在运营商的数据管理系统内。
S200：基于正态曲线分布设定每一会员等级的占比，并对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正，位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正；
设置n个会员等级后，将基于正态曲线分布设置在每一会员等级内的人数，保障用户升级体验由易到难，且符合现实规律。参阅图2，正态曲线分布通常为连续性数据，同时也符合运营商的运营经验和公司实际业务需要。
由于不同实施例中，会员等级的数量不同，则在对其依据不同数量下的会员等级时，正态曲线分布内的会员等级的占比可能过高或过低，因此，本实施例中具有一修正措施。具体地，对于n个会员等级中的中位等级(即处于正态曲线分布中的最中间部分的会员等级，可以是一个或两个)，其在所有会员等级中占比为p％，将向下修正，以减少占比。所减少的部分，将被分配至与中位等级两侧相邻的次中位等级的占比q％上，从而向上修正。具有上述修正策略后，使得正态曲线分布的中部位置，曲线更为流畅，不会出现突变脉冲的情况，且对应于会员等级数量的设置，规避了大量用户只能集中在最中部，无法进一步升级或升级到平均水平过于简单，不具有明显过度过程的情况发生，更符合用户的使用习惯和感受。
S300：获取当前用户的总数量，并将总数量乘以每一会员等级的占比，以获得对应于每一会员等级的人数；
后将依据当前用户的总数量(可以是建立会员等级时的已注册会员人数，亦或是建立会员等级时的活跃会员人数，活跃的定义依据于近3天、7天等具有登录记录的会员人数)。获得该总数量的数据后，将该总数量乘以每一会员等级的占比，则将每一会员等级的占比将转换为所具有的会员人数的多少，从而使得当前用户的人数的分布也符合正态曲线分布。
S400：基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数中的一项或多项，计算每一用户的会员分数据；
在前述步骤中，对于所有会员已进行分配，但仍未建立会员等级的数据排布方式。则在步骤S400中，对于所有用户的用户画像进行定义。定义标准基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数中的一项或多项。消费频次(R值)，表示用户最近一次消费距离当前时间的天数，消费金额(M值)，表示用户累计消费的金额(不限于共享骑行、共享汽车的费用)，消费次数(F值)，表示用户累计消费的次数。通过上述直接表示用户的活跃程度的条件下，计算每一用户的会员分数据。
S500：将所有用户的会员分数据正向或倒向排序，定义会员分数据的序列中，对应于每一会员等级的人数的序号所具有的会员分数据，为会员等级的等级分数据；
后将所有用户的会员分数据正向或倒向排序，形成一针对所有用户的会员分数据的序列。在该序列中，将主要具有两列数据，分别为某一用户的次序序号和其会员分数据。在此，将所有次序序号与会员等级的人数对齐，例如会员等级1的会员人数为300人，会员等级2的会员人数为2000人，会员等级3的会员人数为10000人时，将正向排序的序列中的第300、2300、12300的序号提取出，这些序号内所具有的会员分数据，将直接用作为该会员等级的等级分数据。以此为标准，会员分数据的排布、会员人数的排布，会员等级的排布、会员等级的升级难易度均将匹配于正态曲线分布，且计算方式简单快速。
S600：基于每一会员等级的人数及等级分数据，确定会员等级的数据的指数曲线函数。
参阅图3，每一会员等级的人数及等级分数据确定后，可确定会员等级的数据的增长趋势，最终形成一拟态化的指数曲线函数。
具有上述配置下，会员等级的数据分布依据指数曲线，保证用户的升级体验由易到难，对于活跃度越高的用户而言，其长时间使用后的会员等级将明显优于低活跃度的用户，给与用户更好的使用反馈。
一优选实施例中，基于正态曲线分布设定每一会员等级的占比，并对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正，位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正的步骤S200包括：
S210：基于正态曲线分布设定会员等级的数量及每一会员等级的占比；
例如，当会员等级的数量为8个时，符合正态曲线分布的区间，每个会员等级的占比如表1显示：
Figure BDA0003140354880000061
Figure BDA0003140354880000071
表1
当会员等级的数量为7个时，为符合正态曲线分布的区间，每个会员等级的占比如表2显示：
会员等级 占比
等级1 0.50％
等级2 2％
等级3 13.36％
等级4 68.28％
等级5 13.36％
等级6 2％
等级7 0.50％
表2
S220：当会员等级的数量为8时，对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正的修正值，及对位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正的修正值为0；
如上表1所示，会员等级的数量为8时，完美匹配正态曲线分布，则可省去修正策略，即n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正的修正值，及对位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正的修正值为0。
S220’：当会员等级的数量不为8时，且
会员等级的数量为奇数时，对n个会员等级中除中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的中位等级分配剩余占比；
会员等级的数量为偶数时，对n个会员等级中除两中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的两中位等级平均分配剩余占比。
从上表2中可知，当会员等级的数量不为8时，中位等级的占比将过高。因此修正策略的目的在于均匀化各占比。首先，将中位等级以外的其他等级按照正态分布，剩余占比分配至中位等级，使得除中位等级外的其他等级均符合正态分布。
可以理解的是，会员等级的数量为偶数时，中位等级为2个，因此对n个会员等级中除两中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的两中位等级平均分配剩余占比。
更进一步地，会员等级的数量为奇数时，对n个会员等级中除中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的中位等级分配剩余占比的步骤包括：
S221’：基于一修正参数a％，对中位等级分配的剩余占比减去修正参数a％的2倍，使得中位等级降低占比；
S222’：对位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％分别加上修正参数a％以向上修正，除修正外，两侧的次中位等级也将均匀化分布，使得会员等级的占比更为符合正态曲线分布。
会员等级的数量为偶数时，对n个会员等级中除两中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的两中位等级平均分配剩余占比的步骤包括：
S223’：基于一修正参数a％，对n个会员等级中的两中位等级平均分配的剩余占比分别减去修正参数a％；
S224’：对位于两中位等级相邻侧的次中位等级的占比q％分别加上修正参数a％以向上修正，使得会员等级的占比更为符合正态曲线分布。
举例而言，以会员等级的数量为7个为例，如表3所示，会员等级4的人数概率是68.28％。修正参数a％＝9％，修正后，会员等级4的概率＝68.28％-2*a％＝50.28％，等级3的概率＝等级4的概率＝13.36％+a％＝22.36％。
会员等级 占比 修正后占比
等级1 0.50％ 0.50％
等级2 2％ 2％
等级3 13.36％ 22.36％
等级4 68.28％ 50.28％
等级5 13.36％ 22.36％
等级6 2％ 2％
等级7 0.50％ 0.50％
表3
可以理解的是，a％的具体取值，可根据运营商对于中位等级的实际需求所设定，不限于上述实施例中所列出的具体数值。
优选或可选地，基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数中的一项或多项，计算每一用户的会员分数据的步骤S400包括：
基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数，及会员分数据＝消费频次*m0+消费次数*m1+消费金额*m2，其中m0+m1+m2＝1，计算每一用户的会员分数据。也就是说，会员分数据的计算方式，可根据对于消费频次、消费金额、消费次数的不同权重下的权重值计算，在不同的使用场景和产品需求下，可调节m0、m1、m2的具体数值，从而计算不同侧重点下的会员分数据。
一优选实施例中，数据管理方法还包括以下步骤：
S700：自确定会员等级的数据的指数曲线函数的起始时刻后的时长阈值后，记录时长阈值后会员分数据中占比前b％的会员分数据为会员分上限；
考虑到用户的会员分数据不会一直维持，在某些应用下，每隔一定时长后，会员分数据将清除。因此，在这一作为一定时长的时长阈值经历后，每一用户的会员分数据将发生变化，具体为增长了一定的数额，则可知，在理论情况下，会员分数据的增长具有局限。对此，将时长阈值后会员分数据中占比前b％的会员分数据作为会员分上限。
S800：修正指数曲线函数中定义域上限所对应的会员分数据为会员分上限；
S900：清除所有用户的会员分数据。
更为优选地，可在清除会员分数据后的初始，仍以最初计算得到的等级分数据为标准。但随着时间的流逝，可选地采用贝叶斯更新的方法，实现会员增长模型的实时更新，根据过去几个会员周期的数据的变化，通过不同比例的加权计算，对会员体系的各个参数进行更新，逐渐更新等级分数据，直至在时长阈值经历后，等级分数据的最上限变为会员分上限，使得高活跃度的用户的数据不会溢出，这些高活跃度用户在正常的自然使用下，可升级至最高会员等级。
更进一步地，数据管理方法还包括以下步骤：
S1000：计算会员分上限与时长阈值的比值为第一日均会员分，即计算为达到该会员分上限，对于用户而言，其每日应当获得的会员分的数值多少；
S1100：记录第一日均会员分为日均分值上限，防止某些用户为快速升级，出现刷分现象；
S1200：自确定会员等级的数据的指数曲线函数的起始时刻后的时长阈值后，记录时长阈值后会员分数据中占比后b％的会员分数据为会员分下限，对于低活跃度的会员，或是不愿意主动触发获取会员分的任务的会员而言，仍将赋予后台静默获得会员分的机制，即符合这样用户画像的会员，即便在没有任何操作下，仅激活应用程序、浏览应用程序内的内容等，也将至少获得该会员分下限，提高用户的至少激活应用程序的兴趣度；
S1300：计算会员分下限与时长阈值的比值为第二日均会员分，并计算第二日均会员分与基本操作数量的比值为操作单元分，使得低活跃用户在少量操作下，也可得到会员等级的升级，满足了此类用户的需求，刺激其增加使用频次。
本发明还公开了一种针对会员等级的数据管理系统，包括：数据库模块，其内设置n个会员等级；修正模块，基于正态曲线分布设定每一会员等级的占比，并对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正，位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正；计算模块，自数据库模块获取当前用户的总数量，并将总数量乘以每一会员等级的占比，以获得对应于每一会员等级的人数，基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数中的一项或多项，计算每一用户的会员分数据；排序模块，将所有用户的会员分数据正向或倒向排序，定义会员分数据的序列中，对应于每一会员等级的人数的序号所具有的会员分数据，为会员等级的等级分数据；绘制模块，基于每一会员等级的人数及等级分数据，确定会员等级的数据的指数曲线函数。
本发明又公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的数据管理方法。
应当注意的是，本发明的实施例有较佳的实施性，且并非对本发明作任何形式的限制，任何熟悉该领域的技术人员可能利用上述揭示的技术内容变更或修饰为等同的有效实施例，但凡未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改或等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (8)

1.一种针对会员等级的数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
于一数据管理系统内，设置n个会员等级；
基于正态曲线分布设定每一会员等级的占比，并对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正，位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正；
获取当前用户的总数量，并将所述总数量乘以每一会员等级的占比，以获得对应于每一会员等级的人数；
基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数中的一项或多项，计算每一用户的会员分数据；
将所有用户的会员分数据正向或倒向排序，定义会员分数据的序列中，对应于每一会员等级的人数的序号所具有的会员分数据，为所述会员等级的等级分数据；
基于每一会员等级的人数及等级分数据，确定会员等级的数据的指数曲线函数。
2.如权利要求1所述的数据管理方法，其特征在于，基于正态曲线分布设定每一会员等级的占比，并对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正，位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正的步骤包括：
基于正态曲线分布设定会员等级的数量及每一会员等级的占比；
当所述会员等级的数量为8时，对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正的修正值，及对位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正的修正值为0；
当所述会员等级的数量不为8时，且
所述会员等级的数量为奇数时，对n个会员等级中除中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的中位等级分配剩余占比；
所述会员等级的数量为偶数时，对n个会员等级中除两中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的两中位等级平均分配剩余占比。
3.如权利要求2所述的数据管理方法，其特征在于，
所述会员等级的数量为奇数时，对n个会员等级中除中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的中位等级分配剩余占比的步骤包括：
基于一修正参数a％，对中位等级分配的剩余占比减去所述修正参数a％的2倍；
对位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％分别加上所述修正参数a％以向上修正；
所述会员等级的数量为偶数时，对n个会员等级中除两中位等级外的其他等级按照正态分布分配占比，对n个会员等级中的两中位等级平均分配剩余占比的步骤包括：
基于一修正参数a％，对n个会员等级中的两中位等级平均分配的剩余占比分别减去所述修正参数a％；
对位于两中位等级相邻侧的次中位等级的占比q％分别加上所述修正参数a％以向上修正。
4.如权利要求1所述的数据管理方法，其特征在于，基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数中的一项或多项，计算每一用户的会员分数据的步骤包括：
基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数，及会员分数据＝消费频次*m0+消费次数*m1+消费金额*m2，其中m0+m1+m2＝1，计算每一用户的会员分数据。
5.如权利要求1所述的数据管理方法，其特征在于，还包括以下步骤：
自确定会员等级的数据的指数曲线函数的起始时刻后的时长阈值后，记录所述时长阈值后会员分数据中占比前b％的会员分数据为会员分上限；
修正指数曲线函数中定义域上限所对应的会员分数据为所述会员分上限；
清除所有用户的会员分数据。
6.如权利要求5所述的数据管理方法，其特征在于，还包括以下步骤：
计算会员分上限与所述时长阈值的比值为第一日均会员分；
记录所述第一日均会员分为日均分值上限；
自确定会员等级的数据的指数曲线函数的起始时刻后的时长阈值后，记录所述时长阈值后会员分数据中占比后b％的会员分数据为会员分下限；
计算会员分下限与所述时长阈值的比值为第二日均会员分，并计算所述第二日均会员分与基本操作数量的比值为操作单元分。
7.一种针对会员等级的数据管理系统，其特征在于，包括：
数据库模块，其内设置n个会员等级；
修正模块，基于正态曲线分布设定每一会员等级的占比，并对n个会员等级中的中位等级的占比p％向下修正，位于中位等级两侧的次中位等级的占比q％向上修正；
计算模块，自所述数据库模块获取当前用户的总数量，并将所述总数量乘以每一会员等级的占比，以获得对应于每一会员等级的人数，基于每一用户的消费频次、消费金额、消费次数中的一项或多项，计算每一用户的会员分数据；
排序模块，将所有用户的会员分数据正向或倒向排序，定义会员分数据的序列中，对应于每一会员等级的人数的序号所具有的会员分数据，为所述会员等级的等级分数据；
绘制模块，基于每一会员等级的人数及等级分数据，确定会员等级的数据的指数曲线函数。
8.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的数据管理方法。
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