CN111400375A - 一种基于财务业务数据商机挖掘方法及装置 - Google Patents

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Abstract

一种基于财务业务数据商机挖掘方法，包括：数据接收存储，接收用户使用财务软件之后的财务业务数据，并进行存储；现存的财务业务数据，包括订单数据，财务数据和用户行为数据；需求分析，获取现有需求进行分析，并获取财务业务专家的分类，并根据分类形成建模数据；模型训练，接收建模数据，采用K_means无监督机器学习进行聚类分析；运营实践，获取聚类分析结果，结合运营业务分析用户标签，并制定运营方案进行测试。

Description

一种基于财务业务数据商机挖掘方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机网络技术领域，更具体地，涉及一种基于中小微企业财务业务数据商机挖掘方法及装置。
背景技术
对于现存财务软件客户标签分析，主要基于传统的经验，没有对现存的客户信息，行为信息，财务信息做到动态的分析和处理，很难做到高效的用户标签构建。因此对于现存客户打标签的方法已经很难满足快速变化的运营需求。
针对现存客户标签定义问题，实现快速迭代用户商机标签装置，对于定期维护客户关系，客户复购，续购等商机具有很好的现实意义。
发明内容
针对现在用户商机标签经验化，更新迭代慢的问题，本发明提出一种基于财务数据快速迭代商机标签挖掘方法及装置，
本发明提供一种基于财务业务数据商机挖掘方法，包括：
数据接收存储，接收用户使用财务软件之后的财务业务数据，并进行存储；现存的财务业务数据，包括订单数据，财务数据和用户行为数据；
需求分析，获取现有需求进行分析，并获取财务业务专家的分类，并根据分类形成建模数据；
模型训练，接收建模数据，采用K_means无监督机器学习进行聚类分析；
运营实践，获取聚类分析结果，结合运营业务分析用户标签，并制定运营方案进行测试。
在本公开的一实施例中，所述需求分析，包括对分析运营需求结合之前的用户标签数据和运营流程对需求分类，根据需求分类确定对现有数据进行ETL操作，形成财务建模指标数据。
在本公开的一实施例中，所述模型训练，包括步骤1，利用谱系聚类图和业务需求确定聚类K值。
在本公开的一实施例中，所述模型训练，包括步骤2，训练k_means聚类模型对建模指标数据进行分簇，分为K簇。
在本公开的一实施例中，所述模型训练，包括步骤3，对建模指标数据根据聚类分簇进行打标记，分析不同类别数据的密度特征。
在本公开的一实施例中，所述模型训练，包括步骤4，对不同的建模指标密度特征进行归类，结合当前标签体系和运营过程形成商机标签。
本发明还提供一种基于财务业务数据商机挖掘装置，包括：
数据接收存储单元，用于接收用户使用财务软件之后的财务业务数据，并进行存储；现存的财务业务数据，包括订单数据，财务数据和用户行为数据；
需求分析单元，用于获取现有需求进行分析，并获取财务业务专家的分类，并根据分类形成建模数据；
模型训练单元，用于接收建模数据，采用K_means无监督机器学习进行聚类分析；运营实践单元，用于获取聚类分析结果，结合运营业务分析用户标签，并制定运营方案进行测试。
在本公开的一实施例中，所述需求分析单元，包括用于对分析运营需求结合之前的用户标签数据和运营流程对需求分类，根据需求分类确定对现有数据进行ETL操作，形成财务建模指标数据。
在本公开的一实施例中，所述模型训练单元，包括用于利用谱系聚类图和业务需求确定聚类K值；训练k_means聚类模型对建模指标数据进行分簇，分为K簇；对建模指标数据根据聚类分簇进行打标记，分析不同类别数据的密度特征；对不同的建模指标密度特征进行归类，结合当前标签体系和运营过程形成商机标签。
本发明提供的基于财务业务数据商机挖掘方法及装置，具有如下技术效果：
基于现存数据库财务数据，分析运营需求以及现存客户标签，总结现存商机标签经验，利用K_means无监督机器学习对企业财务业务数据进行挖掘，指定简单的运营方案进行标签测试，不断更新商机标签，快速更新财务企业客户标签体系。
下面通过附图和实施例，对本发明实施例的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1是商机挖掘整体流程图；
图2是商机挖掘详细流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提出一种基于财务业务数据商机挖掘方法，如图1所示，其包括步骤如下：
数据接收存储，接收用户使用财务软件之后的财务业务数据，并进行存储；现存的财务业务数据，包括订单数据，财务数据和用户行为数据等，如图1中0节点。
需求分析，获取现有需求进行分析，并获取财务业务专家的分类，并根据分类形成建模数据，如图1中1,2节点。
模型训练，接收建模数据，采用K_means无监督机器学习进行聚类分析，如图1中3节点。
运营实践，获取聚类分析结果，结合运营业务分析用户标签，并制定运营方案进行测试。如图1中4,5,6,7节点，通过模型分析产生用户标签，应用用户标签获取定期维护客户关系、客户复购和续购等商机，对应用结果进行分析，并将其作为专家经验反馈到装置中，实现快速迭代用户商机标签。
本实施例方法中，更详细的流程包括如下：
需求分析，对分析运营需求结合之前的用户标签数据和运营流程对需求分类，根据需求分类确定对现有数据进行ETL操作，形成财务建模指标数据，如图2中1节点。
模型训练，利用建模数据建立k_means建模，包括：
步骤1，首先建模指标数据，利用谱系聚类图和业务需求确定聚类K值，如图2中2节点；
步骤2，训练k_means聚类模型对建模指标数据进行分簇，分为K簇，如图2中3节点；
步骤3，对建模指标数据根据聚类分簇进行打标记，分析不同类别数据的密度特征，如图2中4节点；
步骤4，对不同的建模指标密度特征进行归类，结合当前标签体系和运营过程形成商机标签。如图2中5.1，5.2，5.3等节点，建模指标可以分类为财务指标、行为指标和基本指标等大类。财务指标可以包括当月资产、当月利润和当月现金流量等指标。行为指标可以包括凭证数量、登录次数和最近一次购买时间等指标。基本指标可以包括行业、员工数等指标。对各类指标进行密度分析，再形成用户商机标签。
运营实践，对模型分析的商机标签，结合运营流程阶段，指定运营方案对商机标签进行测试，并反馈商机标签到标签库中。如图2中6.1，6.2，6.3等节点，商机标签可以分为高价值标签、低价值标签、重要发展标签和流失预警标签等，实现快速迭代用户商机标签，对于定期维护客户关系，客户复购，续购等商机具有很好的现实意义。
本发明另一实施例提出一种基于财务业务数据商机挖掘装置，如图1所示，其包括：
数据接收存储单元，接收用户使用财务软件之后的财务业务数据，并进行存储；现存的财务业务数据，包括订单数据，财务数据和用户行为数据等，如图1中0节点。
需求分析单元，获取现有需求进行分析，并获取财务业务专家的分类，并根据分类形成建模数据，如图1中1,2节点。
模型训练单元，接收建模数据，采用K_means无监督机器学习进行聚类分析，如图1中3节点。
运营实践单元，获取聚类分析结果，结合运营业务分析用户标签，并制定运营方案进行测试，如图1中4,5,6,7节点。
本发明的方法及装置基于现存数据库财务数据，分析运营需求以及现存客户标签，总结现存商机标签经验，利用K_means无监督机器学习对企业财务业务数据进行挖掘，指定简单的运营方案进行标签测试，不断更新商机标签，快速更新财务企业客户标签体系，可以实现客户标签经验化问题的有效验证，可以实现快速更新企业财务客户标签体系，可以提高企业运营效率增加企业盈利。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，为方便本领域的技术人员更容易理解而设计，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于财务业务数据商机挖掘方法，其特征在于，包括：
数据接收存储，接收用户使用财务软件之后的财务业务数据，并进行存储；现存的财务业务数据，包括订单数据，财务数据和用户行为数据；
需求分析，获取现有需求进行分析，并获取财务业务专家的分类，并根据分类形成建模数据；
模型训练，接收建模数据，采用K_means无监督机器学习进行聚类分析；
运营实践，获取聚类分析结果，结合运营业务分析用户标签，并制定运营方案进行测试。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述需求分析，包括对分析运营需求结合之前的用户标签数据和运营流程对需求分类，根据需求分类确定对现有数据进行ETL操作，形成财务建模指标数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型训练，包括步骤1，利用谱系聚类图和业务需求确定聚类K值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述模型训练，包括步骤2，训练k_means聚类模型对建模指标数据进行分簇，分为K簇。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述模型训练，包括步骤3，对建模指标数据根据聚类分簇进行打标记，分析不同类别数据的密度特征。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述模型训练，包括步骤4，对不同的建模指标密度特征进行归类，结合当前标签体系和运营过程形成商机标签。
7.一种基于财务业务数据商机挖掘装置，其特征在于，包括：
数据接收存储单元，用于接收用户使用财务软件之后的财务业务数据，并进行存储；现存的财务业务数据，包括订单数据，财务数据和用户行为数据；
需求分析单元，用于获取现有需求进行分析，并获取财务业务专家的分类，并根据分类形成建模数据；
模型训练单元，用于接收建模数据，采用K_means无监督机器学习进行聚类分析；运营实践单元，用于获取聚类分析结果，结合运营业务分析用户标签，并制定运营方案进行测试。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述需求分析单元，包括用于对分析运营需求结合之前的用户标签数据和运营流程对需求分类，根据需求分类确定对现有数据进行ETL操作，形成财务建模指标数据。
9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述模型训练单元，包括用于利用谱系聚类图和业务需求确定聚类K值；训练k_means聚类模型对建模指标数据进行分簇，分为K簇；对建模指标数据根据聚类分簇进行打标记，分析不同类别数据的密度特征；对不同的建模指标密度特征进行归类，结合当前标签体系和运营过程形成商机标签。
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