一种基于决策树的根因挖掘分析方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于决策树的根因挖掘分析方法，其特征在于，包括：在订单数据库中选取预设时间范围内的订单数据，提取所述预设时间范围内的CFR目标，并根据所述CFR目标从所述订单数据中提取不达标订单数据；其中，所述CFR目标为客户满足率目标；提取所述不达标订单数据的订单特征，将所述不达标订单数据的订单特征进行独热编码，以得到若干编码特征，将所述编码特征进行组合，以得到组合特征，其中，所述编码特征为一串由布尔值1或0组成的特征字符；其中，将订单数据中的将所有产品编号、所有订单所在日期、所有发货地、所有分销商都记作一个状态位，对每个订单的特征信息通过独热编码进行表达，从而实现维度列转行，每列为布尔值1或0，以此得到若干个编码特征，之后按照订单特征的排序关系，将其以此排列，以此得到一串特征字符，即为组合特征；对所述组合特征中的每个子特征进行分支选择，并在所述子特征中选取主特征作为根节点，基于所述根节点与所述组合特征构建回归决策树；遍历所述回归决策树的每条路径并确定每条路径对应的超卖值，将所述超卖值超出超卖阈值所对应的路径作为决策路径，提取所述决策路径的特征组合，以得到根因分析结果；其中，所述超卖值的计算公式为∣B-C∣/B，B为产品需求量，C为实际供货量；所述对所述组合特征中的每个子特征进行分支选择，并在所述子特征中选取主特征作为根节点的步骤包括：将所述组合特征中的每个特征字符作为所述组合特征的子特征，对每个所述子特征均进行分支选择，以使每个所述子特征均存在与之对应的两个分选节点；每位特征字符均作为子特征，因此组合特征中特征字符的数量等于子特征的数量，通过判断子特征对应的特征字符是否为1，得到两个分选节点，一个分选节点为该子特征对应的特征字符为1，另一个分选节点为该子特征对应的特征字符为0；基于两个所述分选节点对应的超卖值，并基于所述分选节点对应的超卖值计算信息熵增益；将信息熵增益最大时对应的子特征作为主特征，并将所述主特征作为根节点；基于所述根节点将所述组合特征划分为若干子节点，对每个所述子节点均进行分支选择、信息熵增益计算、根节点选择，以得到新根节点；采用递归方式并基于所述新根节点将所述子节点进行划分，以得到若干新子节点，通过递归方式对所述新子节点进行分支选择、信息熵增益计算、根节点选择；若递归过程满足停止条件，则输出回归决策树，若递归过程不满足停止条件，则继续递归过程；所述若递归过程满足停止条件，则输出回归决策树，若递归过程不满足停止条件，则继续递归过程的步骤包括：计算当前递归过程中得到的若干新子节点的超卖值，并计算若干新子节点的超卖值之间的超卖差值；判断所述超卖差值是否大于差值阈值；若所述超卖差值大于差值阈值，则所述递归过程不满足停止条件并继续递归过程，若所述超卖差值不大于差值阈值，则所述递归过程满足停止条件并输出回归决策树。 （更多数据，详见马克数据网）