本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于时间序列的客户标签生成方法。
背景技术：
1、随着互联网技术的发展，打标签方法得到广泛应用。打标签方法可以将客户划分为多种类型，以对不同类型的客户进行不同的处理。
2、现有技术中，打标签方法通常依赖于操作人员手动打标签，操作人员根据自己对客户的主观判断为客户打标签。
3、然而，这种方法容易受到操作人员主观判断的影响，导致对客户打上错误的标签，对客户进行错误的处理，进而降低对客户进行处理的成功率。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于时间序列的客户标签生成方法，解决了现有打标签方法容易受到操作人员主观判断的影响，导致对客户打上错误的标签的问题。
2、第一方面，本申请提供一种基于时间序列的客户标签生成方法，包括：获取多个客户分别对应的目标处理数据，所述目标处理数据包括影响对所述客户进行目标处理的时间因素、所述时间因素之外的次要因素和对所述客户进行所述目标处理的成功率；通过多个所述客户的所述目标处理数据进行函数拟合，得到第一函数模型；通过多个所述客户的所述次要因素和所述成功率进行函数拟合，得到第二函数模型；通过所述第二函数模型对所述第一函数模型进行调整，得到第三函数模型；根据所述客户的所述时间因素和所述第三函数模型，对所述客户进行打标处理。
3、在一种可能的设计中，所述通过所述第二函数模型对所述第一函数模型进行调整，得到第三函数模型，包括：通过所述第一函数模型输出每个所述客户的第一预测成功率；通过所述第二函数模型输出每个所述客户的第二预测成功率；通过多个所述客户分别对应的所述第一预测成功率、所述时间因素和所述第二预测成功率，进行函数拟合得到第四函数模型；通过所述第四函数模型对所述第二函数模型进行调整得到所述客户的第三函数模型。
4、在一种可能的设计中，所述通过所述第四函数模型对所述第二函数模型进行调整得到所述客户的第三函数模型，包括：将所述第四函数模型代入所述第二函数模型得到第五函数模型；对于每个所述客户，将所述客户的所述次要因素代入到所述第五函数模型中，得到所述客户的第三函数模型。
5、在一种可能的设计中，所述根据所述客户的所述时间因素和所述第三函数模型，对所述客户进行打标处理，包括：获取至少一个成功率临界值；对于每个所述客户，根据所述成功率临界值，以及所述第三函数模型的峰值点对应的时间点，将所述客户的所述第三函数模型所对应的曲线划分为多个时间段；根据当前时间所在的时间段对所述客户进行打标处理，不同时间段对应的打标结果不同。
6、在一种可能的设计中，所述获取至少一个成功率临界值，包括：将各所述客户的所述第二预测成功率中的最小第二预测成功率作为一个成功率临界值；对各所述客户分别对应的所述第二预测成功率升序排列，得到成功率序列；将所述成功率序列按照预设比例分割，并将分割点处对应的第三预测成功率作为另一个成功率临界值。
7、第二方面，本申请提供一种基于时间序列的客户标签生成装置，包括：获取模块，用于获取多个客户分别对应的目标处理数据，所述目标处理数据包括影响对所述客户进行目标处理的时间因素、所述时间因素之外的次要因素和对所述客户进行所述目标处理的成功率；第一函数模型拟合模块，用于通过多个所述客户的所述目标处理数据进行函数拟合，得到第一函数模型；第二函数模型拟合模块，用于通过多个所述客户的所述次要因素和所述成功率进行函数拟合，得到第二函数模型；第三函数模型拟合模块，用于通过所述第二函数模型对所述第一函数模型进行调整，得到第三函数模型；打标模块，用于根据所述客户的所述时间因素和所述第三函数模型，对所述客户进行打标处理。
8、第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如第一方面所述的一种基于时间序列的客户标签生成方法。
9、第四方面，本申请提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如第一方面所述的一种基于时间序列的客户标签生成方法。
10、第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的一种基于时间序列的客户标签生成方法。
11、本申请提供的一种基于时间序列的客户标签生成方法，通过客户的目标处理数据拟合出第一函数模型和第二函数模型，进而通过第二函数模型对第一函数模型进行调整，得到第三函数模型，根据第三函数模型和时间因素对客户进行打标处理。第三函数模型能够准确地反映客户的目标处理数据和成功率之间的关系，同时可以避免操作人员主观判断对打标操作的影响，提高了打标处理的准确性。
1.一种基于时间序列的客户标签生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第二函数模型对所述第一函数模型进行调整，得到第三函数模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述第四函数模型对所述第二函数模型进行调整得到所述客户的第三函数模型，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述客户的所述时间因素和所述第三函数模型，对所述客户进行打标处理，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取至少一个成功率临界值，包括：
6.一种基于时间序列的客户标签生成装置，其特征在于，包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至5任一项所述的一种基于时间序列的客户标签生成方法。
9.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5任一项所述的一种基于时间序列的客户标签生成方法。
