返回介绍

10.1 背景与挖掘目标

发布于 2024-01-28 21:41:24 字数 924 浏览 0 评论 0 收藏 0

居民在使用家用电器过程中,会因地区气候、不同区域、用户年龄性别差异,形成不同的使用习惯。家电企业若能深入了解不同用户群的使用习惯,开发新功能,就能开拓新市场。

要了解用户使用家用电器的习惯,必须采集用户使用电器的相关数据下面以热水器为例,分析用户的使用行为。在热水器用户行为分析过程中,用水事件识别是最关键的环节。比如,国内某热水器生产厂商新研发的一种高端智能热水器,在状态发生改变或者有水流状态时,会采集各监控指标数据。该厂商根据其采集的用户的用水数据,分析用户的用水行为特征。热水器采集到用户用水数据见表10-1。由于用户不仅仅使用热水器来洗浴,还可能包括洗手、洗脸、刷牙、洗菜、做饭等用水行为,所以热水器采集到的数据来自各种不同的用水事件。本案例基于热水器采集的时间序列数据,将顺序排列的离散的用水时间节点根据水流量和停顿时间间隔划分为不同大小的时间区间,每个区间是一个可理解的一次完整用水事件,并以热水器一次完整用水事件为一个基本事件,将时间序列数据划分为独立的用水事件并识别出其中属于洗浴的事件。基于以上工作,该厂商可从热水器智能操作和节能运行等多方面对产品进行优化。

热水器厂商根据洗浴事件识别模型,对不同地区的用户的用水进行识别,根据识别结果比较不同客户群的客户使用习惯、加深对客户的理解等。从而,厂商可以给不同的客户群提供最适合的个性化产品、改进新产品的智能化的研发和制定相应的营销策略。

请根据提供的数据实现以下目标。

1)根据热水器采集到的数据,划分一次完整用水事件。

2)在划分好的一次完整用水事件中,识别出洗浴事件。

表10-1 热水器用户用水数据

数据详见:demo/data/original_data.xls

如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。
列表为空,暂无数据
    我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
    原文