JP7041760B2 - データ処理方法、機器および記憶媒体 - Google Patents

Description

（関連出願の相互参照）
本開示は、出願番号が２０１９１１２０５４４０．Ｘで、出願日が２０１９年１１月２９日である中国特許出願に基づいて提出され、当該中国特許出願の優先権を主張するものであり、当該中国特許出願の全ての内容は援用することによって本開示に組み込まれる。

本開示は、データ統計技術分野に関し、特に、データ処理方法、機器および記憶媒体に関する。

いくつかの販売シーン、例えば自動車、建物、宝石などのハイネットバリュー（ｈｉｇｈ ｎｅｔ ｖａｌｕｅ）の販売シーンでは、業者は、商品の注目度合いを知るために、訪問してきた顧客の状況について統計・分析を行うのが一般的である。しかしながら、今までいずれも自然人単位で統計・分析を行っている。夫婦関係、両親関係、子供関係、友人関係などで店舗に訪問する顧客にとって、これらの夫婦関係、両親関係、子供関係、友人関係の顧客たちは１つの顧客群と呼ばれ、各顧客群の顧客たちは製品の類似点や相違点を了解し、比較し、１つの顧客群を単位として販売注文を完了させることがよくある。

上記のような場合、自然人単位で統計・分析を行うと、データの統計・分析の結果に誤りがあり、顧客の実際の購入状況を正確に反映できなくなる。そのため、現在では、訪問顧客のデータを群単位で整理することを実現するためのデータ処理方法が急務となっている。

本開示の実施例は、データ処理方法、機器および記憶媒体を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本開示の実施例の技術的手段は以下のように実現される。

本開示の実施例は、顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への、前記ターゲット顧客のいる位置を反映するための位置データと前記位置データを生成する時間とを含む訪問データを取得することと、前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することと、前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定することと、前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定することとを含むデータ処理方法を提供する。

本開示の実施例は、
顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への、前記ターゲット顧客のいる位置を反映するための位置データと前記位置データを生成する時間とを含む訪問データを取得するように構成される取得ユニットと、
前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定するように構成される第１決定ユニットと、
前記第１決定ユニットにより決定された前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定するように構成される第２決定ユニットと、
前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定するように構成される第３決定ユニットとを含むデータ処理機器をさらに提供する。

本開示の実施例は、コンピュータプログラムが記憶され、該プログラムは、プロセッサにより実行されると、本開示の実施例に記載の方法のステップを実現させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。

本開示の実施例は、メモリと、プロセッサと、メモリに記憶され、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムとを含み、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、本開示の実施例に記載の方法のステップを実現するデータ処理機器をさらに提供する。

本開示の実施例は、コンピュータに本開示の実施例に記載のデータ処理方法を実行させるコンピュータプログラムをさらに提供する。

本開示の実施例は、顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への、前記ターゲット顧客のいる位置を反映するための位置データと前記位置データを生成する時間とを含む訪問データを取得することと、前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することと、前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定することと、前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定することとを含むデータ処理方法、機器および記憶媒体を提供する。本開示の実施例の技術的手段により、ターゲット顧客のターゲット領域内での滞在時間長さに基づいて該ターゲット顧客の注目データを決定し、さらにターゲット顧客が所在する顧客群の注目データを決定し、データ処理の方式により顧客群の注目データ（例えば、意向または好み）を知ることで、顧客の実際の購入状況を正確に反映することが実現される。そして、ある特定の顧客、およびターゲット顧客の注目データを該ターゲット顧客が所在する顧客群の注目データとして、即ちターゲット顧客の注目データはターゲット顧客自身の注目度だけでなく、ターゲット顧客が所在する顧客群の注目度を反映することもできる。即ち、ターゲット顧客の注目データを決定することにより、顧客群の注目データを決定する。

図１は本開示の実施例によるデータ処理方法のフローの模式図の１である。 図２は本開示の実施例によるデータ処理方法のフローの模式図の２である。 図３は本開示の実施例によるデータ処理方法のフローの模式図の３である。 図４ａは本開示の実施例によるデータ処理方法の応用シーンの模式図である。 図４ｂは本開示の実施例によるデータ処理方法の別の応用シーンの模式図である。 図５は本開示の実施例によるデータ処理機器の構成模式図の１である。 図６は本開示の実施例によるデータ処理機器の構成模式図の２である。 図７は本開示の実施例によるデータ処理機器の構成模式図の３である。 図８は本開示の実施例によるデータ処理機器の構成模式図の４である。 図９は本開示の実施例によるデータ処理機器のハードウェア構成模式図である。

以下、本開示について図面および具体的な実施例を参照してより詳細な説明をする。

本開示の実施例はデータ処理方法を提供する。図１は、本開示の実施例によるデータ処理方法のフローの模式図の１である。図１に示すように、前記方法は、以下のステップを含む。

ステップ１０１で、顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への、前記ターゲット顧客のいる位置を反映するための位置データと前記位置データを生成する時間とを含む訪問データを取得する。

ステップ１０２で、前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定する。

ステップ１０３で、前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定する。

ステップ１０４で、前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定する。

本実施例のデータ処理方法はデータ処理機器に適用することができ、前記データ処理機器は端末機器またはサーバなどであってもよい。例示的に、いくつかの販売シーンでは、前記データ処理機器は販売店内の端末機器であってもよいし、または、特定のブランドのサーバまたはブランズグループの分析端末であってもよく、該ブランドは複数の販売店を含むことができる。

本実施例のステップ１０１において、顧客群は特定の関係を有する顧客からなる顧客群である。該特定関係は、夫婦関係、両親関係、子供関係、友人関係などのうちの少なくとも１つであってもよい。例えば、夫婦関係にある２人の顧客を１つの顧客群としてもよいし、親子関係にある２人の顧客を１つの顧客群としてもよいし、友人関係にある複数人の顧客を１つの顧客群としてもよい。

本実施例のデータ処理方法はある販売シーン、例えば車両販売シーン、住宅販売シーン、宝石販売シーンなどのハイネットバリューの販売シーンなどに適用される。これらの販売シーンでは、上記のような特定の関係にある複数の顧客からなる顧客群が、一緒に販売場所に到着し、１つの販売注文を完了することが一般的である。通常、顧客群には１人の意思決定者が存在し、その意思決定者の意向は、顧客群の集団意向を決定し、さらに注文が完了できるか否かを決定する。これに基づいて、本実施例の顧客群内のターゲット顧客は、顧客群内の意思決定者であり、本実施例は、主に、顧客群内のターゲット顧客（即ち、意思決定者）のデータを取得し、ターゲット顧客のデータを分析することによりターゲット顧客の注目データを決定し、ターゲット顧客の注目データをターゲット顧客が所在する顧客群の注目データとする。

いくつかの実施形態において、顧客群内のターゲット顧客はターゲット場所で該顧客群に割り当てられた指定販売員によって決定され得る。例えば、ある顧客群が車両販売店に訪問する場合、１人の販売員が通常、該顧客群に割り当てられ、顧客群の顧客が車両販売店で滞在する間、この顧客群の顧客への接待、車両販売店内の各車両の紹介を行うことになる。この場合、販売員により顧客群内のターゲット顧客が決定され、ターゲット顧客の、年齢、性別、新規顧客であるか否か（即ち、ターゲット場所に初めて訪問するか否か）、連絡先などの情報を含み得る関連情報を得るようにすることができる。

本実施例のステップ１０１において、訪問データは、顧客群内のターゲット顧客がターゲット場所内のターゲット領域に訪問するデータを示す。ここで、前記ターゲット場所は少なくとも１つのターゲット領域を含む場所であり、各ターゲット領域のそれぞれが１つのターゲット対象物に対応することができ、即ちターゲット場所は少なくとも１つのターゲット対象物を含む場所である。例えば、販売する複数の車種の車両が車両販売店に駐車されている車両販売店であれば、車両がターゲット対象物となり、車両が駐車されている領域が前記ターゲット領域となり、車両販売店がターゲット場所となる。

ただし、ターゲット領域はターゲット対象物に関連する領域である。一実施形態として、ターゲット領域はターゲット対象物が所在する領域である。例えば、ターゲット場所が住宅販売場所であって、住宅販売場所に複数種類のモデルルームが存在する場合、各種類のモデルルームが所在する領域を前記ターゲット領域とすることができる。別の実施形態として、ターゲット領域はターゲット対象物が所在する領域よりも大きく、即ちターゲット領域はターゲット対象物が所在する領域およびターゲット対象物との間の距離が予め設定された距離閾値よりも小さいターゲット対象物周辺領域を含む。例えば、ターゲット場所が車両販売場所であり、車両販売場所に複数の車種の車両が駐車され、各車両の駐車領域が、車両が所在する領域を含み、且つ車両が所在する領域よりも広くなることによって、顧客が車両の周囲を観察したり、車両内に座って体験することができるようにする。この場合、車両が所在する領域を含み、且つ車両が所在する領域よりも広い車両駐車領域をターゲット領域とすることができる。異なるターゲット対象物に対応するターゲット領域の分割方式が同じであってもよいし異なってもよい。一般的に、異なるターゲット対象物に対応するターゲット領域が異なっていることが理解される。

ここで、前記訪問データは前記ターゲット顧客のいる位置を反映するための位置データと、前記位置データを生成する時間とを含み、前記位置データはターゲット顧客がターゲット場所内にいる位置である。例示的に、前記位置データは経度緯度座標で表されてもよいし、または参照物との相対的な位置関係により決定されてもよい。ここで、位置データの表現方式は限定されず、上記のように挙げられたものを含んでもよいが、これらに限定されない。

本開示のいくつかの選択可能な実施例において、前記顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への訪問データを取得することは、前記ターゲット顧客の訪問データを取得することと、前記ターゲット顧客の訪問データのうち、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す前記位置データが含まれる訪問データを、前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとして取得することとを含む。

一選択可能な実施例において、前記訪問データはメッセージデータを含み、前記ターゲット顧客の訪問データを取得することは、前記ターゲット顧客の識別子を持つ少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得することを含み、前記ターゲット顧客の訪問データのうち、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す前記位置データが含まれる訪問データを、前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとして取得することは、前記ターゲットメッセージデータから前記ターゲット顧客の前記位置データを抽出することと、前記位置データが前記ターゲット領域内にあるターゲットメッセージデータを前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとすることとを含む。

本実施例において、メッセージデータは、端末機器によって送信され、顧客の識別子、顧客の位置データおよび前記位置データを生成する時間を含んでもよい。一例として、販売員は顧客群内のターゲット顧客を決定した後、該ターゲット顧客に１つの端末機器を割り当てることができ、端末機器は該ターゲット顧客に携行されてメッセージデータをリアルタイムまたは定期的に送信する。別の一例として、販売員が顧客群内のターゲット顧客を決定した後、該ターゲット顧客に１つの端末機器を割り当てることができ、該端末機器は販売員に携行されてメッセージデータをリアルタイムに送信し、販売員はターゲット顧客をフォローしてターゲット場所内にあるターゲット対象物を紹介するため、販売員とターゲット顧客の距離が近く、このシーンでは、メッセージデータに含まれた位置データはターゲット顧客のおおよその位置を示すことができ、ターゲット顧客の位置に相当する。ここで、前記ターゲット顧客の識別子は前記ターゲット顧客に割り当てられる一意の識別子であり、例示的に、前記ターゲット顧客の識別子は前記ターゲット顧客のＩＤである。前記ターゲットメッセージデータは複数の顧客に対応するメッセージデータのうち、前記ターゲット顧客に対応するメッセージデータである。訪問データに複数の顧客に対応する複数のメッセージデータを含むことができ、例えば、複数のメッセージデータには、顧客Ａのメッセージデータ、顧客Ｂのメッセージデータなどが含まれ、顧客Ａがターゲット顧客の場合、顧客Ａのメッセージデータをターゲットメッセージデータとすることを理解すべきである。

いくつの選択可能な実施例において、前記ターゲット顧客の識別子を持つ少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得することは、キャッシュされた複数の顧客に対応するメッセージデータのうち、前記ターゲット顧客の識別子を持っている少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得すること、または複数の顧客に対応するメッセージデータを受信し、前記複数の顧客に対応するメッセージデータのうち、前記ターゲット顧客の識別子を持っていないメッセージデータを破棄することによって、前記ターゲット顧客の識別子を持っている少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得することを含む。

実際の応用では、メッセージデータの伝送間隔が短いため（例えば、３秒ごとに１つのメッセージデータを伝送できる）、大量のメッセージデータを発生する問題になっている。これに基づいて、いくつかの実施形態において、まずメッセージデータをキャッシュし、次に所定の規則に従ってキャッシュされたメッセージデータから前記ターゲット顧客の識別子を持っている少なくとも１つのターゲットメッセージデータを抽出することができる。例示的に、タイマー送信方式で、即ち毎日の処理時間帯を設定し、処理時間帯に、キャッシュされたメッセージデータから前記ターゲット顧客の識別子を持っている少なくとも１つのターゲットメッセージデータを抽出することができる。他の実施形態において、処理条件を設定することもできる。前記処理条件について、例えばあるターゲット顧客のデータを処理し、例えば、ターゲット顧客の識別子を設定でき、データ処理機器がメッセージデータをリアルタイムに受信でき、設定されたターゲット顧客の識別子に基づいて、受信したメッセージデータを選別し、前記ターゲット顧客の識別子を持っていないメッセージデータを破棄し、前記ターゲット顧客の識別子を持っている少なくとも１つのターゲットメッセージデータのみをその後の使用のために記憶する。

別の選択可能な実施例において、前記訪問データは前記ターゲット顧客の人物画像を含み、前記ターゲット顧客の訪問データを取得することは、画像撮像機器によって撮像された前記ターゲット顧客の少なくとも１フレームの人物画像を取得することを含み、前記ターゲット顧客の訪問データのうち、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す前記位置データが含まれる訪問データを、前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとして取得することは、前記画像撮像機器の配置位置、および前記人物画像における前記ターゲット顧客の位置を取得することと、前記画像撮像機器の配置位置、および前記人物画像における前記ターゲット顧客の位置に基づいて、前記ターゲット顧客のいる位置の位置データを決定することと、前記ターゲット領域内にある前記位置データに対応する人物画像を前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとすることとを含む。

本実施例において、訪問データは端末機器によって送信されてもよい。ここで、前記訪問データにターゲット顧客が含まれる人物画像を含む。前記端末機器は、一実施形態として、画像撮像機器であってもよく、別の実施形態として、コンピュータ端末機器であってもよい。このコンピュータ端末機器は、画像撮像機器からターゲット顧客が含まれた人物画像を取得することができ、画像撮像機器と電気的に接続されるかまたは無線通信可能に接続されることによって、電気的接続または無線通信接続された画像撮像機器によって撮像された人物画像を取得することができる。ここで、画像撮像機器は、具体的には壁または天井に配置されているカメラであってもよい。カメラの画像撮像領域はターゲット領域を含み、壁または天井におけるカメラの固定位置が、前記画像撮像機器の配置位置であり、例示的に、画像撮像機器の配置位置は壁または天井に固定された経度緯度座標であってもよい。

もちろん、画像撮像機器の配置位置は時間や需要の変化に伴って変化し、例えば、ある画像撮像機器は、移動可能な画像撮像機器であり、またはプロモーションなどの他のシーンでは、一時的に使用される画像撮像機器である。上記のような場合、画像撮像機器が人物画像を撮像する過程で所在する位置を上記配置位置として決定してもよい。

本実施例において、データ処理機器は画像撮像機器によって撮像された画像に対する顔認識を行うことによって、複数のフレームの画像から顔を含む人物画像を決定し、次に人物画像からターゲット顧客が含まれている人物画像を決定し、さらに人物画像におけるターゲット顧客の位置を決定し、人物画像における前記ターゲット顧客の位置は相対位置データである。例えば、人物画像で平面座標系を作成し、人物画像の右下隅を平面座標系の原点とすると、人物画像における前記ターゲット顧客の位置は上記平面座標系におけるターゲット顧客の中点の座標で表される。ターゲット顧客の少なくとも１フレームの人物画像はターゲット領域に対応して設けられた画像撮像機器（例えばカメラ）により取得されるため、人物画像におけるターゲット顧客の位置（即ち、相対位置データ）はターゲット対象物と画像撮像機器との相対位置データを示すこともでき、さらに該相対位置データおよび画像撮像機器の配置位置に基づいて、ターゲット顧客の位置データを決定する。ここで、データ処理機器中にターゲット場所内に配置された各画像撮像機器の配置位置が予め配置されていてもよい。

いくつかの実施形態において、前記人物画像における前記ターゲット顧客の位置を取得することは、人物画像および予め設定されたネットワークモデルに基づいて前記画像内の前記ターゲット顧客の前記人物画像における相対位置データを決定することを含む。

本実施例において、予め設定されたネットワークモデルはターゲット顧客が含まれている人物画像に対して特徴抽出処理を行い、抽出された特徴に基づいて人物画像におけるターゲット顧客の頭または上半身の相対位置データを決定することができる。さらに、画像撮像機器の配置位置が固定されて、画像撮像機器の画角も固定されるため（画像撮像機器の画角がターゲット領域に対応する）、前記人物画像におけるターゲット顧客の相対位置データおよび画像撮像機器の配置位置に基づいて、ターゲット顧客の位置データを決定することができ、前記位置データは、例えば、ターゲット顧客が所在する経度緯度データである。

本実施形態において、画像撮像機器によって撮像された前記ターゲット顧客の少なくとも１フレームの人物画像を取得することは、キャッシュされた複数の顧客に対応する人物画像に対する顔認識を行い、複数の人物画像のうち、前記ターゲット顧客に対応する少なくとも１フレームの人物画像を決定することを含む。

本実施例において、画像撮像機器によって撮像された画像データのデータ量が大きいため、まず顧客の画像データをキャッシュし、次にキャッシュされた画像データに対する顔認識を行い、ターゲット顧客の人物画像を決定することができる。例示的に、タイマー送信方式で、即ち毎日の処理時間を設定し、処理時間になると、キャッシュされた画像に対する顔認識を行い、各ターゲット顧客に対応する人物画像を認識する。または、処理条件を設定することができ、例えば、設定された処理条件があるターゲット顧客であれば、処理時間になると、キャッシュされた画像に対する顔認識を行い、このあるターゲット顧客に対応する人物画像を認識する。

実際の応用では、顧客群がターゲット場所に到達し、ターゲット場所の販売員が顧客群内のターゲット顧客を決定してターゲット顧客の関連情報を取得する時、ターゲット顧客の画像を基準画像として撮像することができる。顔認識ネットワークモデルによって基準画像に対して特徴抽出を行い、基準特徴を取得し、またキャッシュされた人物画像に対して特徴抽出を行い、画像特徴を取得し、基準特徴と画像特徴を比較し、一致した場合に、対応する画像が前記ターゲット顧客の人物画像であると決定することができる。

本実施例において、第１実施形態（即ち、訪問データがメッセージデータを含む）を採用しても、第２実施形態（即ち、訪問データがターゲット顧客の人物画像を含む）を採用しても、ターゲット顧客のいる位置の位置データを取得することができる。ターゲット領域は１つの領域範囲を示し、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいるか否か、即ち、前記ターゲット顧客の位置が前記ターゲット領域内にあるか否かを示す。

例示的に、ターゲット顧客の位置データが経度緯度座標で表される場合、ターゲット領域は経度緯度座標の範囲で表すことができる。前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいるか否かを決定することは、前記ターゲット顧客の前記位置データにおける経度座標が前記ターゲット領域の経度座標範囲内にあるか否かを判定し、また前記ターゲット顧客の前記位置データにおける緯度座標が前記ターゲット領域の緯度座標範囲内にあるか否かを判定することと、前記ターゲット顧客の前記位置データにおける経度座標が前記ターゲット領域の経度座標範囲内にあり、且つ前記ターゲット顧客の前記位置データにおける緯度座標が前記ターゲット領域の緯度座標範囲内にある場合、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいると決定されることと、前記ターゲット顧客の前記位置データにおける経度座標が前記ターゲット領域の経度座標範囲内になく、および／または前記ターゲット顧客の前記位置データにおける緯度座標が前記ターゲット領域の緯度座標範囲にない場合、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいないと決定されることとを含む。

本実施例のステップ１０２において、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さは、ターゲット顧客が前記ターゲット領域内に滞在する時間長さ、即ち、ターゲット顧客の位置が前記ターゲット領域内にある持続時間長さを示す。

本開示の一選択可能な実施例において、ステップ１０２に対して、前記少なくとも１つのターゲットメッセージデータは複数のターゲットメッセージデータを含み、前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することは、前記複数のターゲットメッセージデータのうち、第１ターゲットメッセージデータおよび第２ターゲットメッセージデータを含む少なくとも２つのターゲットメッセージデータを決定し、前記第１ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間は、前記第２ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間よりも早いことと、前記第１ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間、および前記第２ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間に基づいて、前記滞在時間長さを決定することとを含み、前記第１ターゲットメッセージデータが持っている位置データは、前記第１ターゲットメッセージデータに隣接する前のターゲットメッセージデータが持っている位置データと異なり、前記第２ターゲットメッセージデータが持っている位置データは、前記第２ターゲットメッセージデータに隣接する後のターゲットメッセージデータが持っている位置データと異なり、前記第１ターゲットメッセージデータが持っている位置データは、前記第２ターゲットメッセージデータが持っている位置データと同じである。

本実施例において、前記複数のターゲットメッセージデータはいずれも前記ターゲット顧客のメッセージデータである。ターゲットメッセージデータにターゲット顧客の位置データを持っているため、前記少なくとも２つのターゲットメッセージデータは同じ位置データに対応するターゲットメッセージデータであってもよい。ここで、位置データが同じであることは、ターゲット顧客のいる位置が同一のターゲット領域に属していることを示し、類似的に、位置データが異なることは、ターゲット顧客のいる位置が異なるターゲット領域に属していることを示す。例えば１つのメッセージデータが持っている位置データはターゲット顧客のいる位置が１つのターゲット領域内にあることを示し、別のメッセージデータが持っている位置データはターゲット顧客のいる位置が該ターゲット領域内にない（例えば、別のターゲット領域内にある）ことを示すことで、２つのターゲットメッセージデータが持っている位置データが異なると決定することができる。

本実施例において、前記少なくとも２つのターゲットメッセージデータはデータ処理機器によって連続的に受信された、同じ位置データを持っているターゲットメッセージデータであってもよい。前記第１ターゲットメッセージデータは前記少なくとも２つのターゲットメッセージデータのうちの最初のターゲットメッセージデータであってもよく、前記第２ターゲットメッセージデータは前記少なくとも２つのターゲットメッセージデータのうちの最後のターゲットメッセージデータであってもよい。ターゲット顧客がターゲット領域に入ってから、前記ターゲット領域から退出するまでの間に取得された最初のターゲットメッセージデータを第１ターゲットメッセージデータとし、最後のターゲットメッセージデータを第２ターゲットメッセージデータとし、前記第１ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間（時刻１と記す）、および前記第２ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間（時刻２と記す）に基づいて、時刻２と時刻１との間の時間範囲に対応する時間長さを前記滞在時間長さとすることを理解すべきである。

本開示の別の選択可能な実施例において、ステップ１０２に対して、前記少なくとも１つのターゲットメッセージデータは複数のターゲットメッセージデータを含み、前記ターゲットメッセージデータは第１メッセージデータを含み、前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することは、前記ターゲット顧客に対応する前記複数のターゲットメッセージデータを連続的に取得し、前記複数のターゲットメッセージデータのそれぞれに基づいて、前記ターゲット顧客の第１位置データを決定することと、複数の前記第１位置データのうち少なくとも一部の第１位置データが、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す場合、前記少なくとも一部の第１位置データに対応する複数の第１メッセージデータを決定することと、前記複数の第１メッセージデータのうち隣接する２つの第１メッセージデータの伝送時間間隔に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することとを含む。

本実施例において、データ処理機器はターゲット顧客に対応する複数のターゲットメッセージデータを取得でき、各ターゲットメッセージデータがターゲット顧客の第１位置データを持っており、取得された複数の第１位置データのうち少なくとも一部の第１位置データが、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す場合、前記少なくとも一部の第１位置データに対応する第１メッセージデータのうち、隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定する。

一例として、前記少なくとも一部の第１位置データに対応する複数の第１メッセージデータは連続的に取得されてもよく、隣接する２つの第１メッセージデータの伝送間隔が極めて小さくてもよく、例示的に、前記伝送間隔は３秒であってもよい。本実施例における伝送間隔は上記の例に限定されるものではなく、他の数値も本実施例の保護範囲内にあることは言うまでもない。このように、複数の第１メッセージデータのうち隣接する２つの第１メッセージデータの間隔に基づいて前記滞在時間長さを決定でき、例えば隣接する２つの第１メッセージデータの伝送間隔を累積し、累積結果を前記滞在時間長さとする。つまり、伝送間隔を累積する過程で、前のメッセージデータが持っている位置データと異なるメッセージデータが出ると、伝送間隔の累積過程が終了し、累積過程が終了するまでの累積結果が、前記滞在時間長さである。

別の例として、前記少なくとも一部の第１位置データに対応する複数の第１メッセージデータは連続的に取得されなくてもよい。例えば、ある時刻で、データ処理機器はターゲット顧客に対応するターゲットメッセージデータを取得し、前記ターゲットメッセージデータはターゲット顧客の第１位置情報を含み、前記第１位置情報が第１ターゲット領域内にあり、次の時刻で、取得されたターゲットメッセージデータに含まれたターゲット顧客の第１位置情報が第２ターゲット領域内にあり、さらに次の時刻で、取得されたターゲットメッセージデータに含まれたターゲット顧客の第１位置情報がまた第１ターゲット領域内にあり、このようなシーンでは、同一のターゲット対象物（例えば、第１ターゲット対象物）に対応する複数のメッセージデータが不連続である。このようなシーンとなる原因としては、例えば通信リンクがスムーズではなく（例えば通信信号が弱いことや障害物による遮蔽など）、メッセージデータの送信側が設定された伝送間隔でメッセージデータを送信できるとしても、データ処理機器がメッセージデータを完全に受信できない可能性があり、メッセージデータの欠落が発生する可能性がある。また例えば、ターゲット顧客がある時刻でターゲット対象物のターゲット領域に入り、且つこの時、データ処理機器は該ターゲット顧客に対応するターゲットメッセージデータを取得したが、該ターゲット顧客は該ターゲット領域を通過するだけですぐに立ち去るため、次の時刻で取得された該ターゲット顧客に対応するターゲットメッセージデータにおける第１位置データはターゲット領域内にないものとなり、該ターゲット顧客は後のある時刻で再び該ターゲット領域内に入ると、データ処理機器はある時刻で再び該ターゲット顧客のターゲットメッセージデータを取得し、該ターゲットメッセージデータにおける第１位置データがターゲット領域内にあるものとなる。

上記の場合、より正確な滞在時間長さを得るために、第１閾値を導入して、隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔が累積されているか否かを判断することができるため、いくつかの実施例において、前記複数の第１メッセージデータのうち隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することは、前記複数の第１メッセージデータから隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔が第１閾値よりも小さい少なくとも一部の第１メッセージデータを決定し、前記少なくとも一部の第１メッセージデータのうち隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔に基づいて、前記滞在時間長さを決定することを含む。

本実施例において、第１閾値を予め設定し、取得された隣接する２つのメッセージデータの時間間隔が第１閾値よりも小さい場合、前記隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔を累積し、累積結果を前記滞在時間長さとする。前記隣接する２つの第１メッセージデータにおける第１位置データが同じであり、つまり、隣接する２つの第１メッセージデータにおける第１位置データがいずれも同一のターゲット領域内にあることを示すことは説明すべきである。それに応じて、隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔が前記第１閾値以上であれば、該隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔を累積しない。

本実施例において、ターゲット領域によって対応するターゲット対象物は異なるタイプを有することができる。一例として、前記ターゲット対象物がターゲット場所自体、またはターゲット場所内に設けられた対象である。ターゲット領域が大きいほど、ターゲット顧客がターゲット領域から離れるのにかかる時間が長くなることを考慮するため、本実施例においてターゲット対象物によって、即ちターゲット対象物に対応するターゲット領域の大きさによって、異なる第１閾値を設定することができる。ここで、前記第１閾値は、ターゲット対象物に対応するターゲット領域の大きさに正の相関があってもよい。

例示的に、ターゲット場所が車両販売場所であることを例として、ターゲット対象物が車両販売場所自体である場合、前記第１閾値は、例えば２０分間であってもよい。ターゲット対象物が車両販売場所中のある車両である場合、前記第１閾値は、例えば５分間であってもよい。もちろん、本開示の実施例における前記第１閾値は上記の例に限定されず、他の数値も本実施例の保護範囲にあってもよい。

本実施例のステップ１０３において、取得された滞在時間長さを統計・分析することにより、ターゲット顧客の注目データを得る。いくつかの選択可能な実施例において、前記ターゲット領域の数は複数であり、各ターゲット領域は１つのターゲット対象物に対応する領域を示し、前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定することは、前記ターゲット顧客がそれぞれ各ターゲット領域内にいる滞在時間長さを取得し、前記滞在時間長さは少なくとも１つの時間帯に対応する、前記ターゲット顧客がターゲット領域内にいる滞在時間長さを含むことと、複数のターゲット領域に対応する滞在時間長さを並べ替え、並べ替え結果に基づいて前記ターゲット顧客の第１注目データを決定し、前記第１注目データは複数のターゲット対象物に対する前記ターゲット顧客の注目度を示すこととを含む。

本実施例において、複数のターゲット対象物に対応する複数のターゲット領域内における同一のターゲット顧客の滞在時間長さに対して降順に並べ替え、並べ替え結果に基づいて前記複数のターゲット対象物に対する前記ターゲット顧客の注目度を決定する。ここで、前記複数のターゲット対象物が同じタイプの対象である。例えば、前記複数のターゲット対象物が１つの車両販売場所における異なる車種の車両などである。本実施例では、同種のターゲット対象物を前提として、複数のターゲット対象物に対するターゲット顧客の注目度を決定する。

ここで、滞在時間長さの大きさは対応するターゲット対象物の注目度を示し、滞在時間長さが長いほど、対応するターゲット対象物の注目度が高くなり、滞在時間長さが短いほど、対応するターゲット対象物の注目度が低くなることを示す。例えば、ターゲット顧客がターゲット対象物１のターゲット領域内に１０分間滞在し、ターゲット対象物２のターゲット領域内に２０分間滞在する場合、ターゲット対象物２について該ターゲット顧客がより注目するか、または好んでいることを示すことができる。一例として、データ処理機器は上記複数のターゲット領域（ターゲット対象物）に対応する複数の滞在時間長さに基づいて降順に並べ替え、上位Ｎ（Ｎが正の整数、例えばＮは２をとることができる）個の滞在時間長さに対応するターゲット対象物を選択することができ、これが該ターゲット顧客（ターゲット顧客が所在する顧客群を含む）が選択された上位Ｎ個のターゲット対象物に注目することを示し、注目度としては、順位が上位になればなるほど注目度が高い。

ここで、前記時間帯は具体的には日付であってもよい。つまり、１つの日付でターゲット顧客が各ターゲット領域のそれぞれ内にいる滞在時間長さを統計し、または、複数の日付でターゲット顧客が各ターゲット領域のそれぞれ内にいる滞在時間長さ（日付ごとに、各ターゲット領域のそれぞれ内にいる滞在時間長さを累積して得られた積算滞在時間長さに相当する）。例えば、ある日、ターゲット顧客が１つのターゲット場所内のターゲット対象物１のターゲット領域内に１０分間滞在し、ターゲット対象物２のターゲット領域内に１５分間滞在し、別の日、ターゲット顧客は同一のターゲット場所内のターゲット対象物１のターゲット領域内に１０分間滞在し、ターゲット対象物２のターゲット領域内に１５分間滞在すると、ターゲット対象物１のターゲット領域内における該ターゲット顧客の積算滞在時間長さが２０分間になり、ターゲット対象物２のターゲット領域内における積算滞在時間長さが３０分間になる。

本開示の実施例の技術的手段を採用し、ターゲット顧客のターゲット領域内での滞在時間長さに基づいて該ターゲット顧客の注目データを決定し、さらにターゲット顧客が所在する顧客群の注目データを決定し、データ処理の方式により顧客群の注目データ（例えば、意向または好み）を知ることで、顧客の実際の購入状況を正確に反映することが実現される。そして、ある特定の顧客、およびターゲット顧客の注目データを該ターゲット顧客が所在する顧客群の注目データとして、即ちターゲット顧客の注目データはターゲット顧客自身の注目度だけでなく、ターゲット顧客が所在する顧客群の注目度を反映することもでき、即ちターゲット顧客の注目データを決定することにより、顧客群の注目データを決定する。

本開示の実施例はデータ処理方法をさらに提供する。図２は、本開示の実施例によるデータ処理方法のフローの模式図の２である。図２に示すように、前記方法は、以下のステップを含む。

ステップ２０１で、顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への、前記ターゲット顧客のいる位置を反映するための位置データと前記位置データを生成する時間とを含む訪問データを取得する。

ステップ２０２で、前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定する。

ステップ２０３で、前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定する。

ステップ２０４で、前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定する。

ステップ２０５で、前記注目データに基づいて、前記ターゲット顧客および／または前記ターゲット顧客の所属する顧客群にラベルを付加する。

具体的には、本実施例のステップ２０１からステップ２０４は前述実施例におけるステップ１０１からステップ１０４の詳細な説明を参照すればよく、ここでは説明を省略する。

本実施例において、データ処理機器は前記ターゲット顧客の注目データ（例えば、前述実施例における第１注目データ）に基づいて、前記ターゲット顧客がより注目するターゲット対象物を決定し、例えば、ターゲット顧客の滞在時間が最も長いターゲット対象物を決定し、前記ターゲット対象物を前記ターゲット顧客および／またはターゲット顧客が所在する顧客群に対応するラベルとし、または、前記滞在時間が最も長いターゲット対象物が属するタイプを前記ターゲット顧客および／またはターゲット顧客が所在する顧客群に対応するラベルとする。ここで、前記ターゲット対象物が属するタイプはターゲット対象物の価格に基づいて予め分割されてもよい。例えば、車両について、車両を価格に応じていくつかの価格帯に分割し、各価格帯に対応してタイプ識別子を設定することができれば、まずターゲット顧客が注目するターゲット対象物に対応する価格を決定し、該価格に対応する価格帯を決定し、次に該価格帯に対応するタイプ識別子を決定し、前記タイプ識別子を前記ターゲット顧客および／またはターゲット顧客が所在する顧客群のラベルとする。このようにして、販売員は前記ターゲット顧客および／またはターゲット顧客が所在する顧客群の希望価格をラベル付けして決定することができ、販売過程において、前記ターゲット顧客および／またはターゲット顧客が所在する顧客群に同じタイプの車両を推奨することもできる。

本開示の実施例はデータ処理方法をさらに提供する。図３は、本開示の実施例によるデータ処理方法のフローの模式図の３である。図３に示すように、前記方法は、以下のステップを含む。

ステップ３０１で、顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への、前記ターゲット顧客のいる位置を反映するための位置データと前記位置データを生成する時間とを含む訪問データを取得する。

ステップ３０２で、前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定し、ここで、前記ターゲット領域の数は複数であり、各ターゲット領域は１つのターゲット対象物に対応する領域を示す。

ステップ３０３で、前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定する。

ステップ３０４で、前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定する。

ステップ３０５で、予め設定された時間範囲内において複数の顧客群内のターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを累積し、前記複数のターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる積算滞在時間長さを得る。

ステップ３０６で、複数のターゲット領域に対応する積算滞在時間長さを並べ替え、並べ替え結果に基づいて第２注目データを決定し、前記第２注目データは前記複数のターゲット領域のそれぞれに対応するターゲット対象物の注目度をそれぞれ示す。

具体的には、本実施例のステップ３０１からステップ３０４は前述実施例におけるステップ１０１からステップ１０４の詳細な説明を参照すればよく、ここでは説明を省略する。

本実施例はターゲット対象物の注目度に対してデータ処理を行う。具体的には、ターゲット場所内のターゲット領域の数は複数であり、各ターゲット領域は１つのターゲット対象物に対応する。しかし、ターゲット場所内に訪問する顧客群（ターゲット顧客を含む）が複数いる。１つ以上のターゲット領域内にいる、各ターゲット顧客の滞在時間長さをそれぞれ累積し、複数のターゲット顧客がそれぞれ各ターゲット領域内にいる積算滞在時間長さを得る。例えば、ある日に、１つのターゲット領域内に１０人のターゲット顧客が滞在し、１０人のターゲット顧客の積算滞在時間長さが１２０分間であり、別のターゲット領域内に１５人のターゲット顧客が滞在し、１５人のターゲット顧客の積算滞在時間長さが２５０分間である。

本実施例において各ターゲット領域に対応する積算滞在時間長さに対して降順に並べ替え、並べ替え結果に基づいて第２注目データを決定する。ここで、積算滞在時間長さは、対応するターゲット対象物の注目度を示し、積算滞在時間長さが長いほど、対応するターゲット対象物の注目度が高いことを示し、積算滞在時間長さが短いほど、対応するターゲット対象物の注目度が低いことを示す。このように、あるターゲット対象物のターゲット領域の積算滞在時間長さが１２０分間であり、他のターゲット対象物のターゲット領域の積算滞在時間長さが２５０分間である場合、他のターゲット対象物の注目度があるターゲット対象物の注目度より高いことを示し、つまり他のターゲット対象物の人気が高いことを示す。

ここで、前記予め設定された時間範囲は一日中のある時間範囲であってもよいし、一日を指してもよいし、複数日にわたって累積された時間範囲などであってもよい。

上記実施例によれば、本開示のいくつかの選択可能な実施例において、前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定した後、複数の顧客群の注目データへのアクセス要求を受信することと、前記アクセス要求に応じて、前記アクセス要求が示す表示態様に従って、表示画面によって前記複数の顧客群の注目データを表示することとをさらに含む。

本実施例におけるデータ処理機器は注目データへのアクセスのためのユーザーの入力操作を受け付けでき、前記入力操作に応じて、複数の顧客群（または複数の顧客群内のターゲット顧客）に対する、その注目データを表示するためのアクセス要求を取得する。データ処理機器は前記アクセス要求が示す表示態様で、表示画面によって前記複数の顧客群の注目データを表示することができる。ここで、前記表示態様はグラフィック表示態様、テーブル表示態様などのうちの少なくとも１つであってもよい。前記グラフィック表示態様はヒストグラム表示態様、グラフ表示態様、散布図表示態様などを含むが、これらに限定されず、本実施例ではグラフィック表示態様が特に限定されない。

本開示の実施例のデータ処理方法は複数の使用シーンに適用される。図４ａは、本開示の実施例によるデータ処理方法の応用シーンの模式図であり、図４ｂは、本開示の実施例によるデータ処理方法の別の応用シーンの模式図である。図４ａに示すように、張さんは１つの顧客群内のターゲット顧客（即ち、意思決定者）として、張さん及その所在する顧客群に対して情報収集を行うことができ、データ表示の過程で、図４ａを参照し、顧客群を単位として顧客のデータを表示し、即ちターゲット顧客のデータを表示でき、図４ａに店舗１を訪問する回数が２回で、毎回の同行者などを示す。本開示の実施例の上記データ処理方法に記載された手段によって、即ち張さんの位置データを決定することにより、位置データがあるターゲット対象物のターゲット領域内にあるか否かを決定し、前記位置データが前記ターゲット領域内にある場合に、前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域内での滞在時間長さを決定する。本例示において、張さんおよびその属している顧客群は車種Ｆ７が所在するターゲット領域内、および車種Ｆ６が所在するターゲット領域内に滞在したことがあり、且つ第１回および第２回の訪問過程で、車種Ｆ７が所在するターゲット領域内の滞在時間長さが１５分間で、車種Ｆ６が所在するターゲット領域内の滞在時間長さが１０分間であり、つまり車種Ｆ７に対する積算滞在時間長さが３０分間であり、車種Ｆ６に対する積算滞在時間長さが２０分間であることを決定することができる。上記データ統計結果から、張さんが最も注目するターゲット対象物が車種Ｆ７であることを決定することができる。張さんのデータを参照し、張さんのデータを張さんが属している顧客群のデータとして決定でき、即ち張さんが属している顧客群が最も注目するターゲット対象物が車種Ｆ７である。

図４ｂに示すように、店舗１内の車種の全てに対して積算滞在時間長さを算出すれば、図４ｂに示す各車種の積算滞在時間長さを決定することができる。

実際の応用において、データ量が多いため、まずメッセージデータを記憶してタイマー処理方式または必要に応じて処理する方式を採用して、記憶されているメッセージデータを処理することができる。

一実施形態として、ある日の訪問データを選択して処理し、この日のある店舗内の各車種の積算滞在時間長さを決定し、並べ替え後に図４ｂに示す人気車種ランキングを得ることができる。

別の実施形態として、必要に応じて、当日のある時刻の訪問データを選択して処理し、ある時刻の訪問データとは当日のゼロ時から該時刻までの時間範囲内で取得された訪問データであり、該時間範囲内のある店舗内の各車種の積算滞在時間長さを決定し、並べ替え後に該時間範囲内の人気車種ランキングを得ることもできる。

さらに別の実施形態として、必要に応じて、１つの時間範囲内の訪問データを選択して処理し、該時間範囲内のある店舗内の各車種の積算滞在時間長さを決定し、並べ替え後に該時間範囲内の人気車種ランキングを得ることもできる。

図４ｂにおいて、訪問データにおける時間スタンプ、または訪問データを取得する時間に基づいて、ある日の各時間帯のターゲット顧客（または顧客群）の数を決定することもできる。

本実施例はターゲット顧客（ターゲット顧客が所在する顧客群内の他の顧客を含むこともできる）に対する情報収集に基づいて、顧客群を単位として統計・分析することができ、且つ顧客群内で、ターゲット顧客のデータは、顧客群内の各顧客の状況を代表することが多く、即ち、ターゲット顧客のデータをターゲット顧客が属している顧客群のデータとすることができる。

例えば、図４ｂにおいて、選択された表示モードは意思決定者を基準として表示し、リアルタイム顧客数は意思決定者のリアルタイム顧客数、即ちターゲット顧客のリアルタイム顧客数を反映し、且つターゲット顧客のリアルタイム顧客数が顧客群のリアルタイム顧客数と見なされてもよい。これにより販売員などは各顧客群の訪問状況をより直感的に把握しやすくなる。同様に、店舗人気車種ランキングはターゲット顧客に基づいて決定された店舗人気車種ランキング、即ち顧客群を単位として得られた店舗人気車種ランキングであってもよい。

このようにして、本開示の実施例で提供される技術的手段を採用し、ターゲット顧客の関連データを把握することによって、ターゲット顧客が所在する顧客群の関連データを得ることができる。これにより、ハイネットバリューの販売シーンにおいて、群を単位として得られたデータ整理結果に基づいて、データ整理に必要なデータ量（即ち顧客群内のターゲット顧客のデータを整理すればよい）を効果的に低減させ、各顧客群により優れたサービスを提供することができる。

本開示の実施例はデータ処理機器をさらに提供する。図５は、本開示の実施例によるデータ処理機器の構成模式図１を示す。図５に示すように、前記機器は取得ユニット４１、第１決定ユニット４２、第２決定ユニット４３および第３決定ユニット４４を含む。

前記取得ユニット４１は、顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への、前記ターゲット顧客のいる位置を反映するための位置データと前記位置データを生成する時間とを含む訪問データを取得するように構成される。

前記第１決定ユニット４２は、前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定するように構成される。

前記第２決定ユニット４３は、前記第１決定ユニット４２により決定された前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定するように構成される。

前記第３決定ユニット４４は、前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定するように構成される。

本開示の一選択可能な実施例において、前記取得ユニット４１は、前記ターゲット顧客の訪問データを取得し、前記ターゲット顧客の訪問データのうち、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す前記位置データが含まれる訪問データを、前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとして取得するように構成される。

本開示の一選択可能な実施例において、前記訪問データはメッセージデータを含み、前記取得ユニット４１は、前記ターゲット顧客の識別子を持つ少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得し、前記ターゲットメッセージデータから前記ターゲット顧客の前記位置データを抽出し、前記位置データが前記ターゲット領域内にあるターゲットメッセージデータを前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとするように構成される。

本開示の一選択可能な実施例において、前記訪問データは前記ターゲット顧客の人物画像を含み、前記取得ユニット４１は、画像撮像機器によって撮像された前記ターゲット顧客の少なくとも１フレームの人物画像を取得し、前記画像撮像機器の配置位置、および前記人物画像における前記ターゲット顧客の位置を取得し、前記画像撮像機器の配置位置、および前記人物画像における前記ターゲット顧客の位置に基づいて、前記ターゲット顧客のいる位置の位置データを決定し、前記ターゲット領域内にある前記位置データに対応する人物画像を前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとするように構成される。

本開示の一選択可能な実施例において、前記取得ユニット４１は、キャッシュされた複数の顧客に対応するメッセージデータのうち、前記ターゲット顧客の識別子を持っている少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得し、または、複数の顧客に対応するメッセージデータを受信し、前記複数の顧客に対応するメッセージデータのうち、前記ターゲット顧客の識別子を持っていないメッセージデータを破棄することによって、前記ターゲット顧客の識別子を持っている少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得するように構成される。

本開示の一選択可能な実施例において、前記少なくとも１つのターゲットメッセージデータは複数のターゲットメッセージデータを含む。

前記第１決定ユニット４２は、前記複数のターゲットメッセージデータのうち、第１ターゲットメッセージデータおよび第２ターゲットメッセージデータを含む少なくとも２つのターゲットメッセージデータを決定し、前記第１ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間は、前記第２ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間よりも早く、前記第１ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間、および前記第２ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間に基づいて、前記滞在時間長さを決定し、前記第１ターゲットメッセージデータが持っている位置データは、前記第１ターゲットメッセージデータに隣接する前のターゲットメッセージデータが持っている位置データと異なり、前記第２ターゲットメッセージデータが持っている位置データは、前記第２ターゲットメッセージデータに隣接する後のターゲットメッセージデータが持っている位置データと異なり、前記第１ターゲットメッセージデータが持っている位置データは、前記第２ターゲットメッセージデータが持っている位置データと同じであるように構成される。

本開示の一選択可能な実施例において、前記少なくとも１つのターゲットメッセージデータは複数のターゲットメッセージデータを含み、前記ターゲットメッセージデータは第１メッセージデータを含み、前記第１決定ユニット４２は、前記ターゲット顧客に対応する前記複数のターゲットメッセージデータを連続的に取得し、前記複数のターゲットメッセージデータのそれぞれに基づいて、前記ターゲット顧客の第１位置データを決定し、複数の前記第１位置データのうち少なくとも一部の第１位置データが、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す場合、前記少なくとも一部の第１位置データに対応する複数の第１メッセージデータを決定し、前記複数の第１メッセージデータのうち隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定するように構成される。

本開示の一選択可能な実施例において、前記第１決定ユニット４２は、前記複数の第１メッセージデータから隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔が第１閾値よりも小さい少なくとも一部の第１メッセージデータを決定し、前記少なくとも一部の第１メッセージデータのうち隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔に基づいて、前記滞在時間長さを決定するように構成される。

本開示の一選択可能な実施例において、前記ターゲット領域の数は複数であり、各ターゲット領域は１つのターゲット対象物に対応する領域を示し、前記第２決定ユニット４３は、前記ターゲット顧客がそれぞれ各ターゲット領域内にいる滞在時間長さを取得し、前記滞在時間長さは少なくとも１つの時間帯に対応する、前記ターゲット顧客がターゲット領域内にいる滞在時間長さを含み、複数のターゲット領域に対応する滞在時間長さを並べ替え、並べ替え結果に基づいて前記ターゲット顧客の第１注目データを決定し、前記第１注目データは複数のターゲット対象物に対する前記ターゲット顧客の注目度を示すように構成される。

本開示の一選択可能な実施例において、前記ターゲット領域の数は複数であり、各ターゲット領域は１つのターゲット対象物に対応する領域を示し、図６に示すように、前記機器は、予め設定された時間範囲内において複数の顧客群内のターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを累積し、前記複数のターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる積算滞在時間長さを得、複数のターゲット領域に対応する積算滞在時間長さを並べ替え、並べ替え結果に基づいて第２注目データを決定し、前記第２注目データは前記複数のターゲット領域のそれぞれに対応するターゲット対象物の注目度をそれぞれ示すように構成される第４決定ユニット４５をさらに含む。

本開示の一選択可能な実施例において、図７に示すように、前記機器は、前記第１注目データに基づいて、前記ターゲット顧客および／または前記ターゲット顧客の所属する顧客群にラベルを付加するように構成されるマークユニット４６をさらに含む。

本開示の一選択可能な実施例において、図８に示すように、前記機器は、複数の顧客群の注目データへのアクセス要求を受信し、前記アクセス要求に応じて、前記アクセス要求が示す表示態様に従って、表示画面によって前記複数の顧客群の注目データを表示するように構成されるアクセス処理ユニット４７をさらに含む。

本開示の実施例において、前記データ処理機器における取得ユニット４１、第１決定ユニット４２、第２決定ユニット４３、第３決定ユニット４４、第４決定ユニット４５、マークユニット４６およびアクセス処理ユニット４７は、実際の応用において、全て機器における中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、マイクロコントローラユニット（Ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ、ＭＣＵ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）によって実現されることができる。

上記実施例で提供されるデータ処理機器はデータを処理する時、上記の各プログラムモジュールの分割のみを例として説明したが、実際の応用において、必要に応じて、上記の処理を異なるプログラムモジュールに割り当てて完了させ、即ち、データ処理機器の内部構造を異なるプログラムモジュールに分割して、上述した処理の全部または一部を完了させることを説明すべきである。また、上記の実施例で提供されるデータ処理機器はデータ処理方法の実施例と同一のアイディアであり、その具体的な実現について、方法の実施例の説明を参照すればよく、ここで詳細な説明を省略する。

本開示の実施例はデータ処理機器をさらに提供する。図９は、本開示の実施例によるデータ処理機器のハードウェア構成模式図である。図９に示すように、データ処理機器はメモリ５２、プロセッサ５１、およびメモリ５２に記憶され、プロセッサ５１で実行可能なコンピュータプログラムを含み、前記プロセッサ５１が前記プログラムを実行すると本開示の実施例に記載のデータ処理方法のステップを実現する。

データ処理機器における各構成要素がバスシステム５３を介して結合されていると理解されたい。バスシステム５３はこれらの構成要素間の接続通信を実現するために用いられると理解されたい。バスシステム５３はデータバスの他に、電力バス、制御バスおよび状態信号バスをさらに含む。ただし、説明を明確にするために、図９において各種バスをバスシステム５３と表記している。

メモリ５２は、揮発性メモリまたは不揮発性メモリであってもよく、揮発性メモリおよび不揮発性メモリの両方を含んでもよいと理解されたい。ここで、不揮発性メモリは読み取り専用メモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＥＥＰＲＯＭ）、強誘電体ランダムアクセスメモリ（Ｆｅｒｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＦＲＡＭ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気表面メモリ、光ディスク、または読み取り専用光ディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＣＤ－ＲＯＭ）であってもよく、磁気表面メモリはディスクメモリまたはテープメモリであってもよい。揮発性メモリは外部キャッシュとして使用されるランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）であってもよい。限定的ではなく例示的に説明すると、多くの形式のＲＡＭが利用可能であり、例えばスタティックランダムアクセスメモリ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＳＲＡＭ）、同期スタティックランダムアクセスメモリ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＳＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＤＲＡＭ）、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレート同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｄｏｕｂｌｅ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＤＤＲＳＤＲＡＭ）、拡張型同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＥＳＤＲＡＭ）、同期リンクダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳｙｎｃＬｉｎｋ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＳＬＤＲＡＭ）、ダイレクトラムバスランダムアクセスメモリ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｒａｍｂｕｓ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＤＲＲＡＭ）が挙げられる。本開示の実施例に説明されるメモリ５２はこれらおよび任意の他の適切なタイプのメモリを含むことが意図されているが、これらに限定されない。

上述した本開示の実施例で開示された方法はプロセッサ５１に適用され、またはプロセッサ５１によって実現されてもよく。プロセッサ５１は信号処理能力を備える集積回路チップであってもよい。実現過程において、上記方法の各ステップはプロセッサ５１におけるハードウェアの集積論理回路またはソフトウェアの形の命令によって完了することができる。上記のプロセッサ５１は汎用プロセッサ、ＤＳＰまたは他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタロジックデバイス、ディスクリートハードウェアコンポネントなどであってもよい。プロセッサ５１は本開示の実施例で開示された様々な方法、ステップ、および論理ブロック図を実現または実行することができる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサまたは任意の通常のプロセッサなどであってもよい。本開示の実施例で開示された方法のステップは、ハードウェアデコードプロセッサにより実行して完了され、またはデコードプロセッサ内のハードウェアおよびソフトウェアモジュールの組み合わせにより実行して完了されるように直接的に具現化される。ソフトウェアモジュールはメモリ５２に配置される記憶媒体にあってもよい。プロセッサ５１はメモリ５２の情報を読み取り、そのハードウェアと組み合わせて前述の方法のステップを完了する。

例示的な実施例では、データ処理機器は、１つ以上の特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、ＤＳＰ、プログラマブルロジックデバイス（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ、ＰＬＤ）、複雑なプログラマブルロジックデバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ、ＣＰＬＤ）、ＦＰＧＡ、汎用プロセッサ、コントローラ、ＭＣＵ、マイクロプロセッサ（Ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、またはその他の電子要素によって実現され、上記方法を実行するために用いられる。

例示的な実施例では、本開示の実施例は、上記方法に記載のステップを完了させるように、データ処理機器のプロセッサ５１によって実行されるコンピュータプログラムを含むメモリ５２などのコンピュータ読み取り可能記憶媒体をさらに提供する。コンピュータ読み取り可能記憶媒体はＦＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ、磁気表面メモリ、光ディスク、またはＣＤ－ＲＯＭなどのメモリであってもよいし、上記メモリの１つまたは任意の組み合わせを含む各機器であってもよい。

図９に示すようなデータ処理機器は実際の状況に応じて、プロセッサ５１によって処理された処理結果の少なくとも一部を表示するためのディスプレイと、データ処理機器と携帯電話、タブレット、サーバなどの他の機器との間のデータ伝送を実現したり、データ処理機器内部の各部材間のデータ伝送などを実現したりするための通信インタフェースとのうちの少なくとも１つを含んでもよいことを説明すべきである。本開示はデータ処理機器の構造を限定するものではなく、上記に例示された状況を含んでもよいが、これらに限定されない。

本開示の実施例で提供されるコンピュータ読み取り可能記憶媒体では、プロセッサにより実行されると本開示の実施例に記載のデータ処理方法のステップを実現させるコンピュータプログラムが記憶されている。

本開示の実施例はコンピュータに本開示の実施例に記載のデータ処理方法を実行させるコンピュータプログラムをさらに提供する。

本開示で提供されるいくつかの実施例では、開示された機器および方法は、他の方式によって実現されてよいことを理解すべきである。以上説明した機器の実施例は、例示的なものにすぎず、例えば、前記ユニットの分割は、単なる論理機能分割にすぎず、実際の実現に際しては、他の分割方式で、例えば、複数のユニットまたはコンポーネントを組み合わせ、または別のシステムに集積するし、いくつかの特徴を無視し、または実行しない。また、図示または検討された各構成要素の相互結合または直接結合または通信接続は、いくつかのインタフェース、機器またはユニットを介した間接結合または通信接続であってもよいが、電気的形態、機械的形態、または他の形態であってもよい。

上記分離部件として説明されているユニットは、物理的に分離しているものであってもよいし、そうではないものであってもよい。ユニットとして図示されている部材は物理ユニットであってもよいし、そうではないものであってもよく、１箇所に位置してもよいし、複数のネットワーク要素に分散されてもよい。本実施例の技術的手段の目的を達成するために、実際に必要に応じてユニットの一部または全部を選択することができる。

また、本開示の各実施例における各機能ユニットは全て１つの処理ユニットに集積されてもよく、各ユニットのそれぞれが個別のユニットとして存在していてもよいし、２つ以上のユニットが１つのユニットに集積されてもよい。上記集積されたユニットはハードウェアの形態で実現されてもよいし、ハードウェアとソフトウェア機能ユニットを組み合わせた形態で実現されてもよい。

当業者であれば、上記方法の実施例のステップの全部または一部は、プログラム命令に関連するハードウェアにより実行でき、前述のプログラムは、コンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶されてもよく、該プログラムが実行されると、上記方法の実施例のステップが実行され、前述の記憶媒体は、リムーバブル記憶機器、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスク、または光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能な各種媒体を含むことを理解すべきである。

あるいは、本開示の上述集積されたユニットは、ソフトウェア機能モジュールの形式で実現されて、かつ独立した製品として販売または使用されると、１つのコンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づいて、本開示の実施例の技術的手段の本質的または従来技術に寄与する部分は、ソフトウェア製品の形式で具現化することができる。該コンピュータソフトウェア製品は１つの記憶媒体に記憶され、本開示の各実施例に記載された方法の全部または一部を、１つのコンピュータ装置（パーソナルコンピュータ、サーバ、またはネットワーク装置などであってもよい）に実行させるためのいくつかの命令を含む。前述の記憶媒体は、リムーバブル記憶機器、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスク、または光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能な各種媒体を含む。

以上は本開示の具体的な実施形態にすぎず、本開示の保護範囲はこれに限定されるものではなく、当業者であれば、本開示に開示された技術的範囲内で容易に想到できる変更や置き換えは、全て本開示の保護範囲内に含まれるべきである。そのため、本開示の保護範囲は、特許請求の範囲の保護範囲に準じるべきである。

Claims (14)

1. 顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への、前記ターゲット顧客のいる位置を反映するための位置データと前記位置データを生成する時間とを含む訪問データを取得することと、
   前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することと、
   前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定することと、
   前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定することとを含むデータ処理方法。
2. 前記顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への訪問データを取得することは、
   前記ターゲット顧客の訪問データを取得することと、
   前記ターゲット顧客の訪問データのうち、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す前記位置データが含まれる訪問データを、前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとして取得することとを含む請求項１に記載の方法。
3. 前記訪問データはメッセージデータを含み、前記ターゲット顧客の訪問データを取得することは、
   前記ターゲット顧客の識別子を持つ少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得することを含み、
   前記ターゲット顧客の訪問データのうち、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す前記位置データが含まれる訪問データを、前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとして取得することは、
   前記ターゲットメッセージデータから前記ターゲット顧客の前記位置データを抽出することと、
   前記位置データが前記ターゲット領域内にあるターゲットメッセージデータを前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとすることとを含む請求項２に記載の方法。
4. 前記訪問データは前記ターゲット顧客の人物画像を含み、
   前記ターゲット顧客の訪問データを取得することは、
   画像撮像機器によって撮像された前記ターゲット顧客の少なくとも１フレームの人物画像を取得することを含み、
   前記ターゲット顧客の訪問データのうち、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す前記位置データが含まれる訪問データを、前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとして取得することは、
   前記画像撮像機器の配置位置、および前記人物画像における前記ターゲット顧客の位置を取得することと、
   前記画像撮像機器の配置位置、および前記人物画像における前記ターゲット顧客の位置に基づいて、前記ターゲット顧客のいる位置の位置データを決定することと、
   前記ターゲット領域内にある前記位置データに対応する人物画像を前記ターゲット顧客の前記ターゲット領域への訪問データとすることとを含む請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記ターゲット顧客の識別子を持つ少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得することは、
   キャッシュされた複数の顧客に対応するメッセージデータのうち、前記ターゲット顧客の識別子を持っている少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得すること、または
   複数の顧客に対応するメッセージデータを受信し、前記複数の顧客に対応するメッセージデータのうち、前記ターゲット顧客の識別子を持っていないメッセージデータを破棄することによって、前記ターゲット顧客の識別子を持っている少なくとも１つのターゲットメッセージデータを取得することを含む請求項３に記載の方法。
6. 前記少なくとも１つのターゲットメッセージデータは複数のターゲットメッセージデータを含み、前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することは、
   前記複数のターゲットメッセージデータのうち、第１ターゲットメッセージデータおよび第２ターゲットメッセージデータを含む少なくとも２つのターゲットメッセージデータを決定し、前記第１ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間は、前記第２ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間よりも早いことと、
   前記第１ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間、および前記第２ターゲットメッセージデータに含まれる位置データを生成する時間に基づいて、前記滞在時間長さを決定することとを含み、
   前記第１ターゲットメッセージデータが持っている位置データは、前記第１ターゲットメッセージデータに隣接する前のターゲットメッセージデータが持っている位置データと異なり、前記第２ターゲットメッセージデータが持っている位置データは、前記第２ターゲットメッセージデータに隣接する後のターゲットメッセージデータが持っている位置データと異なり、前記第１ターゲットメッセージデータが持っている位置データは、前記第２ターゲットメッセージデータが持っている位置データと同じである請求項３または５に記載の方法。
7. 前記少なくとも１つのターゲットメッセージデータは複数のターゲットメッセージデータを含み、前記ターゲットメッセージデータは第１メッセージデータを含み、前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することは、
   前記ターゲット顧客に対応する前記複数のターゲットメッセージデータを連続的に取得し、前記複数のターゲットメッセージデータのそれぞれに基づいて、前記ターゲット顧客の第１位置データを決定することと、
   複数の前記第１位置データのうち少なくとも一部の第１位置データが、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいることを示す場合、前記少なくとも一部の第１位置データに対応する複数の第１メッセージデータを決定することと、
   前記複数の第１メッセージデータのうち隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することとを含む請求項３または５に記載の方法。
8. 前記複数の第１メッセージデータのうち隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定することは、
   前記複数の第１メッセージデータから隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔が第１閾値よりも小さい少なくとも一部の第１メッセージデータを決定し、前記少なくとも一部の第１メッセージデータのうち隣接する２つの第１メッセージデータの時間間隔に基づいて、前記滞在時間長さを決定することを含む請求項７に記載の方法。
9. 前記ターゲット領域の数は複数であり、各ターゲット領域は１つのターゲット対象物に対応する領域を示し、前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定することは、
   前記ターゲット顧客がそれぞれ各ターゲット領域内にいる滞在時間長さを取得し、前記滞在時間長さは少なくとも１つの時間帯に対応する、前記ターゲット顧客がターゲット領域内にいる滞在時間長さを含むことと、
   複数のターゲット領域に対応する滞在時間長さを並べ替え、並べ替え結果に基づいて前記ターゲット顧客の第１注目データを決定し、前記第１注目データは複数のターゲット対象物に対する前記ターゲット顧客の注目度を示すこととを含む請求項１～８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記ターゲット領域の数は複数であり、各ターゲット領域は１つのターゲット対象物に対応する領域を示す場合、
    予め設定された時間範囲内における複数の顧客群内のターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを累積し、前記複数のターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる積算滞在時間長さを得ることと、
    複数のターゲット領域に対応する積算滞在時間長さを並べ替え、並べ替え結果に基づいて第２注目データを決定し、前記第２注目データは前記複数のターゲット領域のそれぞれに対応するターゲット対象物の注目度をそれぞれ示すことと、
    前記注目データに基づいて、前記ターゲット顧客および／または前記ターゲット顧客の所属する顧客群にラベルを付加することと、
    前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定した後、
    複数の顧客群の注目データへのアクセス要求を受信することと、
    前記アクセス要求に応じて、前記アクセス要求が示す表示態様に従って、表示画面によって前記複数の顧客群の注目データを表示することと、のうちの少なくとも１つをさらに含む請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
11. 顧客群内のターゲット顧客のターゲット領域への、前記ターゲット顧客のいる位置を反映するための位置データと前記位置データを生成する時間とを含む訪問データを取得するように構成される取得ユニットと、
    前記位置データを生成する時間に基づいて、前記ターゲット顧客が前記ターゲット領域内にいる滞在時間長さを決定するように構成される第１決定ユニットと、
    前記第１決定ユニットにより決定された前記滞在時間長さに基づいて前記ターゲット顧客の注目データを決定するように構成される第２決定ユニットと、
    前記ターゲット顧客の注目データを前記顧客群の注目データとして決定するように構成される第３決定ユニットとを含むデータ処理機器。
12. コンピュータプログラムが記憶され、前記プログラムは、プロセッサにより実行されると、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法のステップを実現させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
13. メモリと、プロセッサと、メモリに記憶され、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムとを含み、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法のステップを実現するデータ処理機器。
14. コンピュータに請求項１～１０のいずれか１項に記載のデータ処理方法を実行させるコンピュータプログラム。

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