CN116663664A - 一种基于nlp算法的客户营销场景数据分析系统及方法 - Google Patents

一种基于nlp算法的客户营销场景数据分析系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统及方法，包括以下步骤：S1、确定数据来源，设置数据采集范围，通过数据采集工具进行数据采集，获取原始数据；S2、对获取的原始数据依次进行清洗、分词提取、词干提取、去除停用词、短语提取、实体识别、文本分类；S3、对预处理后的数据，通过数据挖掘和分析技术实现文本数据的分类、聚类、情感分析操作；S4、通过可视化工具进行可视化展示并生成数据分析报告。本发明采用上述的一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统及方法，利用多种自然语言处理和数据分析技术，可以从多个渠道获取用户数据，并将不同来源的数据进行整合和分析，以实现全渠道营销数据的集成。

Description

一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统及方法
技术领域
本发明涉及客户营销技术领域，尤其是涉及一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统及方法。
背景技术
近年来，随着信息技术的不断发展，互联网就像一个无限的海洋，用户的数量与日俱增。尤其是移动互联网的快速发展，使得用户的数字越来越多，用户的质量和活跃度也得到了极大提高。这种趋势给企业的销售和营销带来了巨大的机遇，但也产生了一些新的挑战，如：如何有效的挖掘用户的需求和行为，如何集成不同渠道的数据，如何快速反应市场变化，如何提高营销效率等。只有解决了这些问题，企业才可以更好的了解市场状况和用户需求，更快的作出精准营销和快速反应市场变化。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统及方法，利用多种自然语言处理和数据分析技术，可以从多个渠道获取用户数据，并将不同来源的数据进行整合和分析，以实现全渠道营销数据的集成，通过对用户的关键词、行为和态度进行分析和挖掘，该系统和方法可以帮助企业更好地了解市场状况和用户需求，更准确地识别客户的潜在需求，并设计更有针对性的营销策略，以达到客户营销目标。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、情感分析模块、语义分析模块、关键词提取模块、用户画像模块、数据可视化模块；
所述数据采集模块对原始数据进行采集；
所述数据预处理模块对采集的原始数据为非结构化的文本数据，经过预处理后，得到结构化的文本数据；
所述情感分析模块对结构化的文本数据进行情感计算，确定文本中的感情倾向；
所述语义分析模块对结构化的文本数据进行语义计算，确定文本之间的关系和语义的相似度；
所述关键词提取模块对结构化的文本数据进行词频分析，确定文本中的关键词；
所述用户画像模块根据结构化的文本数据提取用户的行为和特征数据，对用户进行分类、刻画和细分；
所述数据可视化模块将分析结果可视化呈现。
本发明还提供了一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析方法，包括以下步骤：
S1、数据采集，先确定数据来源，然后设置数据采集范围，通过数据采集工具进行数据采集，获取原始数据；
S2、数据预处理，包括对获取的原始数据依次进行清洗、分词提取、词干提取，去除停用词，短语提取，实体识别，文本分类；
S3、数据挖掘与分析，对预处理后的数据，通过数据挖掘和分析技术实现文本数据的分类、聚类、情感分析操作；
S4、数据可视化及报告，对数据挖掘和分析的结果，通过可视化工具进行可视化展示并生成数据分析报告。
优选的，步骤S1中，数据来源为互联网或公司内部数据库；所述数据采集工具包括浏览器扩展、网络请求工具、APi接口、网络爬虫、数据挖掘和机器学习工具包；所述原始数据与数据采集工具相匹配。
优选的，步骤S2中，数据清洗为通过NLP技术对原始数据进行清洗，识别并去除停用词、干扰项和不重要的文本，将文本转换成小写字母，并消除文中噪声，包括以下步骤：
S21、去除重复数据，当从不同来源收集的原始数据存在重复时，通过比较数据的特征，判断数据是否重复，将重复的数据删除其中一个；
S22、去除无效数据，无效数据是指不能为NLP任务提供有用信息的数据，可以删除没有实际意义的异常值或机器学习算法识别并删除无效数据；
S23、标准化数据格式，对于不同格式的数据，进行日期标准格式、电话号码标准格式、数值标准格式，将这些不同格式的数据统一标准化数据格式；
S24、去除错误数据，通过删除极端或异常的数值或使用机器学习算法检测这些错误数据，并进行删除或修复；
S25、标注数据，标注数据可以通过人工或半自动的方式对数据进行标注，用于训练和评估NLP模型；
S26、数据转换，将原始数据转换成NLP任务可以识别的数据格式，将HTML格式转换为文本格式；将音频数据转换为文本数据。
优选的，步骤S2中，所述分词为通过分词提取库将一段文本分解成单独的单词或标记；所述词干提取为通过词干提取库将词汇的不同形式转化为基本形式；所述去除停用词为通过停用词列表将文本中出现频率高且无实际意义的词删除；所述短语提取为通过短语提取算法从文本中提取相关的连续单词或标记序列；所述实体识别为通过实体识别算法从文本中识别处具有特殊意义的实体，所述具有特殊意义的实体包括人名、地名、组织机构名、国家名；所述文本分类为通过文本分类算法将文本数据分为不同类别的标签或标签的过程。
优选的，步骤S3中，所述数据挖掘和分析技术包括情感分析、主题建模、实体关系抽取、问答系统、自然语言生成；
所述情感分析通过情感分析算法对文本数据中的情感、态度和观点进行识别；所述主题建模通过主题建模算法挖掘文本数据中存在的话题或主题，并进行分类和分析；所述实体关系抽出通过实体关系抽取算法从文本中提取实体之间的关系；所述问答系统通过问答系统算法从文本中自动回答用户提出的问题；所述自然语言生成通过自然语言生成算法从计算机生成自然语言。
优选的，步骤S4中，所述可视化工具包括词云、情感曲线、主题图谱、实体网络图、交互式可视化工具。
因此，本发明采用上述一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统及方法，其技术效果如下：
(1)本发明具备大规模文本数据挖掘能力：NLP算法可以处理大量的文本数据，通过对客户意向、需求、反馈等内容的自动化挖掘和分析，帮助营销团队更好地了解客户信息和市场变化。
(2)本发明具备自动化预测和推荐能力：基于历史数据和机器学习算法，NLP客户营销场景数据分析系统可以自动预测客户行为和需要，提供个性化的产品和服务推荐，帮助营销团队更好地满足客户需求。
(3)本发明具备客户细分和画像能力：通过对客户数据挖掘和分析，NLP客户营销场景数据分析系统可以对客户进行细分，更好地理解客户画像和行为特征，为营销决策提供支持。
(4)本发明具备监控竞争对手情报的能力：基于NLP算法，客户营销场景数据分析系统可以自动抓取和分析竞争对手的营销活动和产品信息，帮助营销团队及时调整策略和提高产品竞争力。
(5)本发明具备语义分析的高准确性：NLP算法可以进行语义分析和情感分析，从而更好地了解客户的反馈和需求。同时，它可以根据不同上下文和语境进行分析，准确性较高。
(6)本发明采用了先进的自然语言处理技术，可以从多个渠道获取用户数据，并将不同来源的数据进行整合和分析，以实现全渠道营销数据的集成。
(7)本发明具有良好的扩展性和适应性，可以根据企业实际需求进行定制化开发，以实现最佳的效果和体验。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统的总体架构图；
图2为本发明NLP算法的客户营销场景数据分析方法的流程图；
图3为本发明NLP算法处理的设计示意图；
图4为数据挖掘和分析的设计示意图。
具体实施方式
以下通过附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的主旨或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其它实施方式。这些其它实施方式也涵盖在本发明的保护范围内。
还应当理解，以上所述的具体实施例仅用于解释本发明，本发明的保护范围并不限于此，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/发明的保护范围之内。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作为详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
本发明说明书中引用的现有技术文献所公开的内容整体均通过引用并入本发明中，并且因此是本发明公开内容的一部分。
实施例一
本发明提供了一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、情感分析模块、语义分析模块、关键词提取模块、用户画像模块、数据可视化模块；图1为本发明基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统的总体架构图。
数据采集模块对原始数据进行采集；
数据预处理模块对采集的原始数据为非结构化的文本数据，经过预处理后，得到结构化的文本数据；
情感分析模块对结构化的文本数据进行情感计算，确定文本中的感情倾向；情感分析技术是自然语言处理中的一个重要分支，它可以自动识别文本数据中蕴含的情感态度和情感倾向，如正面、负面和中性等。在本发明中，采用情感分析算法(如基于词典、机器学习等算法，但不限于此)实现情感分析的准确度和效率。
语义分析模块对结构化的文本数据进行语义计算，确定文本之间的关系和语义的相似度；语义分析技术是自然语言处理中的另一个重要分支，它可以利用词汇、句法和语义关系等信息来理解文本的语义和语境。在本发明中，采用语义分析算法(如LDA、Word2Vec等算法，但不限于此)，以实现语义分析的准确度和效率。
关键词提取模块对结构化的文本数据进行词频分析，确定文本中的关键词；关键词提取技术是自然语言处理中的一个基础性技术，它可以提取文本中的关键信息，以便后续的分析和挖掘。在本发明中，采用关键词提取算法(如TF-IDF、TextRank等算法，但不限于此)，以实现关键词提取的准确度和效率。
用户画像模块根据结构化的文本数据提取用户的行为和特征数据，对用户进行分类、刻画和细分；通过对用户的行为和特征进行分析和挖掘，可以帮助企业更好地了解用户需求和行为，并提供个性化的服务和产品。在本发明中，采用用户画像算法(如K-means、PCA等算法，但不限于此)，以实现用户画像分析的准确度和效率
数据可视化模块将分析结果可视化呈现。以便企业决策者直观地了解市场状况和用户需求。在本发明中，采用数据可视化技术(如折线图、柱状图、散点图等，但不限于此)，以实现数据可视化的效果和表现。
图2为本发明NLP算法的客户营销场景数据分析方法的流程图。具体包括，
(1)数据采集，先确定数据来源，然后设置数据采集范围，通过数据采集工具进行数据采集，获取原始数据；
数据来源为互联网或公司内部数据库；数据采集工具包括浏览器扩展、网络请求工具、APi接口、网络爬虫、数据挖掘和机器学习工具包；原始数据与数据采集工具相匹配。
(2)数据预处理，包括对获取的原始数据依次进行清洗、分词提取、词干提取，去除停用词，短语提取，实体识别，文本分类；
数据清洗为通过NLP技术对原始数据进行清洗，识别并去除停用词、干扰项和不重要的文本，将文本转换成小写字母，并消除文中噪声，包括以下步骤：
2.1、去除重复数据，当从不同来源收集的原始数据存在重复时，通过比较数据的特征，判断数据是否重复，将重复的数据删除其中一个；
2.2、去除无效数据，无效数据是指不能为NLP任务提供有用信息的数据，可以删除没有实际意义的异常值或机器学习算法识别并删除无效数据；
2.3、标准化数据格式，对于不同格式的数据，进行日期标准格式、电话号码标准格式、数值标准格式，将这些不同格式的数据统一标准化数据格式；
2.4、去除错误数据，通过删除极端或异常的数值或使用机器学习算法检测这些错误数据，并进行删除或修复；
2.5标注数据，标注数据可以通过人工或半自动的方式对数据进行标注，用于训练和评估NLP模型；
2.6、数据转换，将原始数据转换成NLP任务可以识别的数据格式，将HTML格式转换为文本格式；将音频数据转换为文本数据。
分词为通过分词提取库将一段文本分解成单独的单词或标记；词干提取为通过词干提取库将词汇的不同形式转化为基本形式；去除停用词为通过停用词列表将文本中出现频率高且无实际意义的词删除；短语提取为通过短语提取算法从文本中提取相关的连续单词或标记序列；实体识别为通过实体识别算法从文本中识别处具有特殊意义的实体，具有特殊意义的实体包括人名、地名、组织机构名、国家名；文本分类为通过文本分类算法将文本数据分为不同类别的标签或标签的过程。图3为本发明NLP算法处理的设计示意图。
(3)数据挖掘与分析，图4为数据挖掘和分析的设计示意图。对预处理后的数据，通过数据挖掘和分析技术实现文本数据的分类、聚类、情感分析操作；数据挖掘和分析技术包括情感分析、主题建模、实体关系抽取、问答系统、自然语言生成；
情感分析通过情感分析算法对文本数据中的情感、态度和观点进行识别；主题建模通过主题建模算法挖掘文本数据中存在的话题或主题，并进行分类和分析；实体关系抽出通过实体关系抽取算法从文本中提取实体之间的关系；问答系统通过问答系统算法从文本中自动回答用户提出的问题；自然语言生成通过自然语言生成算法从计算机生成自然语言。
(4)数据可视化及报告，对数据挖掘和分析的结果，通过可视化工具进行可视化展示并生成数据分析报告。
可视化工具包括词云、情感曲线、主题图谱、实体网络图、交互式可视化工具。
词云是一种基于词频的文本可视化工具，可以帮助我们直观地了解文本数据中出现最频繁的单词。在NLP数据可视化和报告中，词云可以帮助我们了解文本数据的主题和关键词。
情感曲线是指将文本数据中的情感分数绘制成时间序列图的可视化方式，可以帮助我们了解文本数据中情感的变化趋势。在NLP数据可视化和报告中，情感曲线可以帮助我们了解消费者对产品或服务的看法、了解社交媒体上自身的声誉等。
主题图谱是指将文本数据中的主题、话题和关键字构建成图谱的可视化方式，可以帮助我们了解文本数据的结构和关系。在NLP数据可视化和报告中，主题图谱可以帮助我们了解文本数据中的主要话题、热点事件等。
实体网络图是指将文本数据中的实体和关系构建成网络图的可视化方式，可以帮助我们了解文本数据中实体之间的关系。在NLP数据可视化和报告中，实体网络图可以帮助我们了解实体之间的关联网络，支持复杂的社交网络分析和推荐系统。
交互式可视化工具是指通过交互式界面实现对文本数据的可视化和报告，可以帮助我们更深入地了解文本数据的模式和趋势。在NLP数据可视化和报告中，交互式可视化工具可以帮助我们进行数据探索和发现，提高决策效率和准确性。
因此，本发明采用上述一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统及方法，利用多种自然语言处理和数据分析技术，可以从多个渠道获取用户数据，并将不同来源的数据进行整合和分析，以实现全渠道营销数据的集成。通过对用户的关键词、行为和态度进行分析和挖掘，该系统可以帮助企业更好地了解市场状况和用户需求，更准确地识别客户的潜在需求，并设计更有针对性的营销策略，以达到客户营销目标。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、情感分析模块、语义分析模块、关键词提取模块、用户画像模块、数据可视化模块；
所述数据采集模块对原始数据进行采集；
所述数据预处理模块对采集的原始数据为非结构化的文本数据，经过预处理后，得到结构化的文本数据；
所述情感分析模块对结构化的文本数据进行情感计算，确定文本中的感情倾向；
所述语义分析模块对结构化的文本数据进行语义计算，确定文本之间的关系和语义的相似度；
所述关键词提取模块对结构化的文本数据进行词频分析，确定文本中的关键词；
所述用户画像模块根据结构化的文本数据提取用户的行为和特征数据，对用户进行分类、刻画和细分；
所述数据可视化模块将分析结果可视化呈现。
2.一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、数据采集，先确定数据来源，然后设置数据采集范围，通过数据采集工具进行数据采集，获取原始数据；
S2、数据预处理，包括对获取的原始数据依次进行清洗、分词提取、词干提取，去除停用词，短语提取，实体识别，文本分类；
S3、数据挖掘与分析，对预处理后的数据，通过数据挖掘和分析技术实现文本数据的分类、聚类、情感分析操作；
S4、数据可视化及报告，对数据挖掘和分析的结果，通过可视化工具进行可视化展示并生成数据分析报告。
3.根据权利要求2所述的一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析方法，其特征在于，步骤S1中，数据来源为互联网或公司内部数据库；所述数据采集工具包括浏览器扩展、网络请求工具、APi接口、网络爬虫、数据挖掘和机器学习工具包；所述原始数据与数据采集工具相匹配。
4.根据权利要求2所述的一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析方法，其特征在于，步骤S2中，数据清洗为通过NLP技术对原始数据进行清洗，识别并去除停用词、干扰项和不重要的文本，将文本转换成小写字母，并消除文中噪声，包括以下步骤：
S21、去除重复数据，当从不同来源收集的原始数据存在重复时，通过比较数据的特征，判断数据是否重复，将重复的数据删除其中一个；
S22、去除无效数据，无效数据是指不能为NLP任务提供有用信息的数据，可以删除没有实际意义的异常值或机器学习算法识别并删除无效数据；
S23、标准化数据格式，对于不同格式的数据，进行日期标准格式、电话号码标准格式、数值标准格式，将这些不同格式的数据统一标准化数据格式；
S24、去除错误数据，通过删除极端或异常的数值或使用机器学习算法检测这些错误数据，并进行删除或修复；
S25、标注数据，标注数据可以通过人工或半自动的方式对数据进行标注，用于训练和评估NLP模型；
S26、数据转换，将原始数据转换成NLP任务可以识别的数据格式，将HTML格式转换为文本格式；将音频数据转换为文本数据。
5.根据权利要求2所述的一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析方法，其特征在于，步骤S2中，所述分词为通过分词提取库将一段文本分解成单独的单词或标记；所述词干提取为通过词干提取库将词汇的不同形式转化为基本形式；所述去除停用词为通过停用词列表将文本中出现频率高且无实际意义的词删除；所述短语提取为通过短语提取算法从文本中提取相关的连续单词或标记序列；所述实体识别为通过实体识别算法从文本中识别处具有特殊意义的实体，所述具有特殊意义的实体包括人名、地名、组织机构名、国家名；所述文本分类为通过文本分类算法将文本数据分为不同类别的标签或标签的过程。
6.根据权利要求2所述的一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析方法，其特征在于，步骤S3中，所述数据挖掘和分析技术包括情感分析、主题建模、实体关系抽取、问答系统、自然语言生成；
所述情感分析通过情感分析算法对文本数据中的情感、态度和观点进行识别；所述主题建模通过主题建模算法挖掘文本数据中存在的话题或主题，并进行分类和分析；所述实体关系抽出通过实体关系抽取算法从文本中提取实体之间的关系；所述问答系统通过问答系统算法从文本中自动回答用户提出的问题；所述自然语言生成通过自然语言生成算法从计算机生成自然语言。
7.根据权利要求2所述的一种基于NLP算法的客户营销场景数据分析方法，其特征在于，步骤S4中，所述可视化工具包括词云、情感曲线、主题图谱、实体网络图、交互式可视化工具。
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