CN114841740A - 一种消费者需求归纳方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种消费者需求归纳方法，该方法包括：向若干个客户终端发送调研指令；分别接收若干个客户终端根据调研指令返回的烟支调研信息，所述烟支调研信息为客户在客户终端看到调研指令中包含的调研问题后填写生成的；读取烟支调研信息中的消费者需求信息；通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。本发明还公开了一种消费者需求归纳装置和一种计算机可读存储介质。本发明能够实现自动归纳消费者的需求，提高归纳消费者需求的准确率。

Description

一种消费者需求归纳方法、装置及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理以及卷烟生产技术领域，尤其涉及一种消费者需求归纳方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
目前通常的卷烟生产企业对消费者的服务方面主要是通过调研来了解消费的需求，以便更好的服务客户。但是，目前在获取了消费者的需求之后，通常是人工进行整理和归纳，对消费者需求的归纳和整理效率低、归纳不准确。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种消费者需求归纳方法、装置及计算机可读存储介质，旨在实现自动归纳消费者的需求，提高归纳消费者需求的准确率。
为实现上述目的，本发明提供一种消费者需求归纳方法，所述消费者需求归纳方法包括如下步骤：
向若干个客户终端发送调研指令；
分别接收若干个客户终端根据调研指令返回的烟支调研信息，所述烟支调研信息为客户在客户终端看到调研指令中包含的调研问题后填写生成的；
读取烟支调研信息中的消费者需求信息；
通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
可选地，所述向若干个客户终端发送调研指令的步骤，包括：
通过尼尔森管理方法向若干个客户终端发送调研指令。
可选地，所述读取烟支调研信息中的消费者需求信息的步骤之后，包括：
获取管理者在管理终端输入的消费者模糊需求信息；
所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤，包括：
通过消费者模糊需求信息对消费者需求信息进行更新，得到第一更新需求信息；
通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
可选地，所述获取管理者在管理终端输入的消费者模糊需求信息的步骤之后，包括：
在消费数据库中查找历史需求信息；
通过将消费者需求信息的特征属性与历史需求信息的特征属性进行模糊匹配，得到比对消费信息；
所述通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤，包括：
通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性和比对消费信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
可选地，所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤，包括：
通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到符合逻辑结果的初步判定指标；
通过消费者需求信息对初步判定指标进行回归分析检验，得到对数据结实度高且指标表现显著的烟支产品评价指标。
可选地，所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到符合逻辑结果的初步判定指标的步骤，包括：
通过因子分析的统计方法，分析消费者需求信息中的指标之间的两两相关性，将相关性较高的变量进行合并，生成符合逻辑结果的初步判定指标。
可选地，所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤之后，包括：
通过显示屏将烟支产品评价指标进行显示；
接收管理者通过管理终端输入的删除指标指令；
根据删除指标指令对烟支产品评价指标中的指标进行删除优化，得到优化评价指标。
可选地，所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤之后，包括：
通过回归分析模型烟支产品评价指标进行检验，将对数据解释度高且与指标显著的指标筛选出，确定指标优化方案。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种消费者需求归纳装置，所述消费者需求归纳装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的消费者需求归纳程序，所述消费者需求归纳程序被所述处理器执行时实现如上所述的消费者需求归纳方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有消费者需求归纳程序，所述消费者需求归纳程序被处理器执行时实现如上所述的消费者需求归纳方法的步骤。
本发明提供了一种消费者需求归纳方法、装置及计算机可读存储介质，向若干个客户终端发送调研指令；分别接收若干个客户终端根据调研指令返回的烟支调研信息，所述烟支调研信息为客户在客户终端看到调研指令中包含的调研问题后填写生成的；读取烟支调研信息中的消费者需求信息；通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。通过上述方式，本发明能够实现自动归纳消费者的需求，提高归纳消费者需求的准确率。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；
图2为本发明消费者需求归纳方法第一实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。
本发明实施例终端可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑等具有显示功能的可移动式终端设备。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001、网络接口1004、用户接口 1003、存储器1005、通信总线1002，处理器1001为CPU。其中，通信总线1002 用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如 WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器 (non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
终端包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路、传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及消费者需求归纳程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的消费者需求归纳程序，并执行以下操作：
向若干个客户终端发送调研指令；
分别接收若干个客户终端根据调研指令返回的烟支调研信息，所述烟支调研信息为客户在客户终端看到调研指令中包含的调研问题后填写生成的；
读取烟支调研信息中的消费者需求信息；
通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的消费者需求归纳程序，还执行以下操作：
通过尼尔森管理方法向若干个客户终端发送调研指令。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的消费者需求归纳程序，还执行以下操作：
获取管理者在管理终端输入的消费者模糊需求信息；
所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤，包括：
通过消费者模糊需求信息对消费者需求信息进行更新，得到第一更新需求信息；
通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的消费者需求归纳程序，还执行以下操作：
在消费数据库中查找历史需求信息；
通过将消费者需求信息的特征属性与历史需求信息的特征属性进行模糊匹配，得到比对消费信息；
所述通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤，包括：
通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性和比对消费信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的消费者需求归纳程序，还执行以下操作：
通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到符合逻辑结果的初步判定指标；
通过消费者需求信息对初步判定指标进行回归分析检验，得到对数据结实度高且指标表现显著的烟支产品评价指标。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的消费者需求归纳程序，还执行以下操作：
通过因子分析的统计方法，分析消费者需求信息中的指标之间的两两相关性，将相关性较高的变量进行合并，生成符合逻辑结果的初步判定指标。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的消费者需求归纳程序，还执行以下操作：
通过显示屏将烟支产品评价指标进行显示；
接收管理者通过管理终端输入的删除指标指令；
根据删除指标指令对烟支产品评价指标中的指标进行删除优化，得到优化评价指标。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的消费者需求归纳程序，还执行以下操作：
通过回归分析模型烟支产品评价指标进行检验，将对数据解释度高且与指标显著的指标筛选出，确定指标优化方案。
基于上述硬件结构，提出本发明消费者需求归纳方法实施例。
本发明消费者需求归纳方法。
参照图2，图2为本发明消费者需求归纳方法第一实施例的流程示意图。
本发明实施例中，该消费者需求归纳方法应用于消费者需求归纳装置，所述方法包括：
步骤S10，向若干个客户终端发送调研指令；
在本实施例中，为了实现自动归纳消费者的需求，提高归纳消费者需求的准确率。消费者需求归纳装置向若干个客户终端发送调研指令。
步骤S10向若干个客户终端发送调研指令，可以包括：
步骤S11，通过尼尔森管理方法向若干个客户终端发送调研指令。
在本实施例中，为了实现自动归纳消费者的需求，提高归纳消费者需求的准确率。消费者需求归纳装置通过尼尔森管理方法向若干个客户终端发送调研指令。
步骤S20，分别接收若干个客户终端根据调研指令返回的烟支调研信息，所述烟支调研信息为用户在客户终端看到调研指令中包含的调研问题后填写生成的；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在向若干个客户终端发送调研指令之后，客户终端接收消费者需求归纳装置发送的调研指令，并根据调研指令显示调研指令中包含的调研问题；客户在客户终端上看到调研问题之后，填写调研问题的回复，客户终端根据客户填写的调研问题的回复生成烟支调研信息；然后，客户终端将生成的烟支调研信息发送至消费者需求归纳装置，消费者需求归纳装置分别接收若干个客户终端根据调研指令返回的烟支调研信息，所述烟支调研信息为客户在客户终端看到调研指令中包含的调研问题后填写生成的。
步骤S30，读取烟支调研信息中的消费者需求信息；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在接收烟支调研信息之后，读取烟支调研信息中的消费者需求信息。
步骤S30读取烟支调研信息中的消费者需求信息之后，可以包括：
步骤S50，获取管理者在管理终端输入的消费者模糊需求信息；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了消费者需求信息之后，获取管理者在管理终端输入的消费者模糊需求信息。
步骤S40通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤，包括：
步骤S41，通过消费者模糊需求信息对消费者需求信息进行更新，得到第一更新需求信息；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了消费者模糊需求信息之后，通过消费者模糊需求信息对消费者需求信息进行更新，得到第一更新需求信息。
步骤S42，通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了第一更新需求信息之后，通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
其中，
步骤S50获取管理者在管理终端输入的消费者模糊需求信息之后，可以包括：
步骤S61，在消费数据库中查找历史需求信息；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了消费者模糊需求信息之后，在消费数据库中查找历史需求信息。
步骤S62，通过将消费者需求信息的特征属性与历史需求信息的特征属性进行模糊匹配，得到比对消费信息；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在查找了历史需求信息之后，通过将消费者需求信息的特征属性与历史需求信息的特征属性进行模糊匹配，得到比对消费信息。
步骤S41通过消费者模糊需求信息对消费者需求信息进行更新，得到第一更新需求信息，可以包括：
步骤S411，通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性和比对消费信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了比对消费信息之后，通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性和比对消费信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
步骤S40，通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了消费者需求信息之后，通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
步骤S40通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标，可以包括：
步骤S43，通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到符合逻辑结果的初步判定指标；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了消费者需求信息之后，通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到符合逻辑结果的初步判定指标。
步骤S43通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到符合逻辑结果的初步判定指标，可以包括：
步骤S431，通过因子分析的统计方法，分析消费者需求信息中的指标之间的两两相关性，将相关性较高的变量进行合并，生成符合逻辑结果的初步判定指标；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了消费者需求信息之后，通过因子分析的统计方法，分析消费者需求信息中的指标之间的两两相关性，将相关性较高的变量进行合并，生成符合逻辑结果的初步判定指标。用此新指标代替合并前的所有指标，从而达到降低因子间的相互影响，提高各指标的相对独立性，达到简化因子数量的目的。
对原始变量建立因子分析模型，设有p个原始变量Xi(i＝1,2,…,p)，则每个变量可以表达为：
Xi＝ai1F1+ai2F2+…+aimFm+ciUi,(i＝1,2,…,p)
其中，F1,F2,…,Fm为公共因子,Ui为Xi的特殊因子，系数aij和ci(i＝ 1,2,…,p)(j＝1,2,…,m)为因子载荷，A＝(aij)为载荷矩阵。
因子分析主要有以下五个步骤：
1、通过定性和定量研究选取原始变量指标；
2、计算原始变量指标之间的相关性，得到相关系数矩阵R，求相关矩阵R 的特征值和特征向量；
3、结合项目经验及因子的累计方差贡献率(理想达到70％以上)来确定因子个数，提取公共因子；
4、计算因子载荷矩阵A，并对载荷矩阵A作正交旋转，使因子荷载矩阵结构简单化，每个原始变量在尽可能少的因子间有密切的关系，同时变换后的公共因子的实际意义也就能通过载荷量较大的变量合理解释。
5、计算因子得分，根据已知的变量X的值反推因子的值，得出以因子为指标的结果。
步骤S44，通过消费者需求信息对初步判定指标进行回归分析检验，得到对数据结实度高且指标表现显著的烟支产品评价指标。
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了符合逻辑结果的初步判定指标之后，通过消费者需求信息对初步判定指标进行回归分析检验，得到对数据结实度高且指标表现显著的烟支产品评价指标。
步骤S40通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标之后，可以包括：
步骤S71，通过显示屏将烟支产品评价指标进行显示；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了烟支产品评价指标之后，通过显示屏将烟支产品评价指标进行显示。
步骤S72，接收管理者通过管理终端输入的删除指标指令；
在本实施例中，消费者需求归纳装置在显示了烟支产品评价指标之后，管理者通过显示屏观看到烟支产品评价指标；然后管理者观看完全部的烟支产品评价指标之后，然后再管理终端将合并结果明显不符合逻辑(如余味指标与鼻腔刺激合并)的烟支产品评价指标删除，否定改指标合并方案，生成删除指标指令；并将删除指标指令发送至消费者需求归纳装置；消费者需求归纳装置接收管理者通过管理终端输入的删除指标指令。
步骤S73，根据删除指标指令对烟支产品评价指标中的指标进行删除优化，得到优化评价指标。
在本实施例中，消费者需求归纳装置在接收了删除指标指令之后，根据删除指标指令对烟支产品评价指标中的指标进行删除优化，得到优化评价指标。例如删除(余味指标与鼻腔刺激合并)的烟支产品评价指标。
步骤S40通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标之后，可以包括：
步骤S80，通过回归分析模型烟支产品评价指标进行检验，将对数据解释度高且与指标显著的指标筛选出，确定指标优化方案。
在本实施例中，消费者需求归纳装置在得到了烟支产品评价指标之后，通过回归分析模型烟支产品评价指标进行检验，将对数据解释度高且与指标显著的指标筛选出，确定指标优化方案。
消费者对卷烟的满意度受到多个因素的影响，在建立回归模型时需要用到两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，因此采用多元线性回归来进行分析，其多元线性回归模型可以表示为：
y＝β0+β1x1+β2x2+…βpxp+ε
E(y)＝β0+β1x1+β2x2+…βpxp
考虑不同观测值(即调研得到的各指标评分数据)叠加的情况，上面的表达式可以用矩阵表示为：
y＝Xβ+ε
其中，y是包括观测值y1,y2,…,yn的列向量，ε是未观测到的随机成分，X是回归量的观测矩阵，设Var(ε)＝σ2。
回归系数的最小二乘估计为：
Figure BDA0003617273220000121
回归方程的拟合优度为：
Figure BDA0003617273220000122
回归直线与样本观测值的拟合优度在[0,1]之间，R2越接近1，拟合优度越好，说明y的变化大部分由回归方程解释。
本研究中，针对两级指标分层进行回归分析，流程如下：
第1步：将产品总体满意度评分作为因变量y，一级指标(内在品质、烟支设计、包装设计)的满意度作为自变量x，进行回归分析；
第2步：将一级指标(内在品质、烟支设计、包装设计)满意度作为因变量y，与其下属的二级指标作为自变量x，分别进行回归分析。
通过两个层级的回归分析，得到原始一级指标和二级指标的回归标准系数及各自的拟合优度R2。
通过对比因子分析前后的回归模型拟合优度，验证指标体系优化结果。
1、原X个二级指标与上级指标满意度做的回归分析，得到的拟合优度为调整R12；
2、因子分析合并后的Y(Y<X)个指标与上级指标满意度做回归分析,得到的拟合优度为调整R22；
3、若新指标体系R22提高或没有显著下降，则新指标体系可用，否则就需要进一步调整。
本实施例通过上述方案，向若干个客户终端发送调研指令；分别接收若干个客户终端根据调研指令返回的烟支调研信息，所述烟支调研信息为客户在客户终端看到调研指令中包含的调研问题后填写生成的；读取烟支调研信息中的消费者需求信息；通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。本发明实现了自动归纳消费者的需求，提高了归纳消费者需求的准确率。
本发明还提供一种消费者需求归纳装置。
本发明消费者需求归纳装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的消费者需求归纳程序，所述消费者需求归纳程序被所述处理器执行时实现如上所述的消费者需求归纳方法的步骤。
其中，在所述处理器上运行的消费者需求归纳程序被执行时所实现的方法可参照本发明消费者需求归纳方法各个实施例，此处不再赘述。
本发明还提供一种计算机可读存储介质。
本发明计算机可读存储介质上存储有消费者需求归纳程序，所述消费者需求归纳程序被处理器执行时实现如上所述的消费者需求归纳方法的步骤。
其中，在所述处理器上运行的消费者需求归纳程序被执行时所实现的方法可参照本发明消费者需求归纳方法各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘) 中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种消费者需求归纳方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
向若干个客户终端发送调研指令；
分别接收若干个客户终端根据调研指令返回的烟支调研信息，所述烟支调研信息为客户在客户终端看到调研指令中包含的调研问题后填写生成的；
读取烟支调研信息中的消费者需求信息；
通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
2.根据权利要求1所述的消费者需求归纳方法，其特征在于，所述向若干个客户终端发送调研指令的步骤，包括：
通过尼尔森管理方法向若干个客户终端发送调研指令。
3.根据权利要求1所述的消费者需求归纳方法，其特征在于，所述读取烟支调研信息中的消费者需求信息的步骤之后，包括：
获取管理者在管理终端输入的消费者模糊需求信息；
所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤，包括：
通过消费者模糊需求信息对消费者需求信息进行更新，得到第一更新需求信息；
通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
4.根据权利要求3所述的消费者需求归纳方法，其特征在于，所述获取管理者在管理终端输入的消费者模糊需求信息的步骤之后，包括：
在消费数据库中查找历史需求信息；
通过将消费者需求信息的特征属性与历史需求信息的特征属性进行模糊匹配，得到比对消费信息；
所述通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤，包括：
通过因子分析方法对第一更新需求信息的属性和比对消费信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标。
5.根据权利要求1所述的消费者需求归纳方法，其特征在于，所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤，包括：
通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到符合逻辑结果的初步判定指标；
通过消费者需求信息对初步判定指标进行回归分析检验，得到对数据结实度高且指标表现显著的烟支产品评价指标。
6.根据权利要求5所述的消费者需求归纳方法，其特征在于，所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到符合逻辑结果的初步判定指标的步骤，包括：
通过因子分析的统计方法，分析消费者需求信息中的指标之间的两两相关性，将相关性较高的变量进行合并，生成符合逻辑结果的初步判定指标。
7.根据权利要求1所述的消费者需求归纳方法，其特征在于，所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤之后，包括：
通过显示屏将烟支产品评价指标进行显示；
接收管理者通过管理终端输入的删除指标指令；
根据删除指标指令对烟支产品评价指标中的指标进行删除优化，得到优化评价指标。
8.根据权利要求1所述的消费者需求归纳方法，其特征在于，所述通过因子分析方法对消费者需求信息的属性进行分类和归纳，得到烟支产品评价指标的步骤之后，包括：
通过回归分析模型烟支产品评价指标进行检验，将对数据解释度高且与指标显著的指标筛选出，确定指标优化方案。
9.一种消费者需求归纳装置，其特征在于，所述消费者需求归纳装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的消费者需求归纳程序，所述消费者需求归纳程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的消费者需求归纳方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有消费者需求归纳程序，所述消费者需求归纳程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的消费者需求归纳方法的步骤。
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