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申请/专利权人：江苏环迅信息科技有限公司
摘要：本发明公开了基于大数据分析的潜在客户挖掘与主动注册引导方法及系统，包括以下步骤：收集并清洗客户数据，分为已购买和未购买产品的两类；通过相似度分析将客户划分为不同客群，每个客群具有相似的购买行为和偏好；为每个客群预设影响指数后，利用逻辑回归模型识别出具有购买意向但未购买的潜在客户群；利用OCSVM模型计算这些客户的异常分数，根据分数调整客群影响指数，并重新输入模型，输出第二潜在客户群；通过引导渠道向这些客户发送定制化的金融产品或服务信息，引导他们注册和交易，提高了潜在客户的识别率，确保营销活动的针对性和效率。有效解决了大数据分析中的类别不平衡问题，提升了数据处理的准确性和泛化能力。
主权项：1.基于大数据分析的潜在客户挖掘与主动注册引导方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集大量客户数据，包括已购买和未购买产品的客户数据，并对收集到的客户数据进行清洗和标准化处理，得到第一数据集；S2、对第一数据集中的客户进行相似度分析，识别第一数据集中若干客户之间的客户相似度，并根据相似度分析结果，将第一数据集中的客户分为不同的客群，同一客群中的若干客户具备相似的购买行为和偏好；S3、为每个客群预设影响指数，得到第二数据集；S4、将第二数据集输入到逻辑回归模型中，输出第一潜在客户群，该第一潜在客户为具有购买意向但尚未进行购买的客户，逻辑回归模型将这些客户标记为异常；S5、将第一潜在客户群输入到OCSVM模型中，计算所有第一潜在客户的异常分数，根据第一潜在客户的异常分数，修正这些第一潜在客户所在客群的预设影响指数，将更新的第二数据集重新输入到逻辑回归模型，输出第二潜在客户群；S6、通过引导渠道向第二潜在客户群发送引导信息，通过定制化的产品或服务来引导第二潜在客户群进行注册和交易。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏环迅信息科技有限公司 基于大数据分析的潜在客户挖掘与主动注册引导方法及系统
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