【技術實現步驟摘要】
本申請屬于數據處理，更具體地，涉及一種基于多源信息挖掘和分析的潛在貨車客戶信息確定方法。
技術介紹
1、瓊州海峽作為中國的重要水域，連接著海南島與廣東省，其客滾輪渡運輸在促進兩地經濟交流和人員往來中發揮著至關重要的作用。目前，瓊州海峽客滾輪渡運輸已形成了三條主要通道，即“秀英港—海安新港”、“新海港—徐聞港”以及“南港—北港”。這三條通道在雖然在地理上彼此分隔，但過海時間和效率基本保持一致，為旅客提供了多樣化的過海選擇。
2、在客滾輪渡業務淡季，由于船票供應相對充裕，各港口面臨著激烈的競爭壓力，尤其是對貨車車隊和貨車司機的爭奪。然而，受限于瓊州海峽客票價格的統一性要求，各港區在價格策略上難以形成差異化競爭，因此，如何對潛在的貨車客戶信息進行挖掘，從而制定有效的營銷策略來吸引車隊和司機選擇本港區過海，成為提高公司收入和提升市場競爭力的關鍵。
3、目前，各港口主要依賴線下人工方式或線上公告方式對貨車車隊、司機進行宣傳營銷，這種方式不僅效率低下，而且難以精準定位目標客戶群體，導致營銷效果有限。隨著信息技術的快速發展和數字化轉型的深入，亟需一種創新方式來精準定位貨車車隊、司機等目標客戶群體，從而提高營銷效率、降低營銷成本，以應對日益激烈的市場競爭。
技術實現思路
1、針對相關技術存在的缺陷，本申請實施例提供一種基于多源信息挖掘和分析的潛在貨車客戶信息確定方法，旨在解決各港口營銷過程中難以精準定位目標客戶群體的問題。
2、第一方面，本申請實施例提供一種基于
3、獲取目標時間段內未出島的目標過海貨車的標識信息；
4、基于標識信息獲取目標過海貨車在與目標時間段臨近的歷史時間段內的過海歷史數據，過海歷史數據包括過海頻次數據、過海港口選擇數據和常拉貨種數據；
5、對過海頻次數據、過海港口選擇數據和常拉貨種數據分別進行賦值，確定目標過海貨車的過海頻次量化值、常拉貨種量化值和選擇目標港口過海的過海港口選擇量化值；常拉貨種量化值與出島貨物時間波動因子關聯；
6、對過海頻次量化值、常拉貨種量化值和過海港口選擇量化值進行加權處理，確定目標過海貨車在目標時間段內選擇目標港口過海的可能性量化結果；
7、對不同目標過海貨車的可能性量化結果按降序排列，獲取目標港口在目標時間段內的潛在貨車客戶信息排序表。
8、第二方面，本申請實施例還提供一種基于多源信息挖掘和分析的潛在貨車客戶信息獲取裝置，包括：
9、第一獲取模塊，用于獲取目標時間段內未出島的目標過海貨車的貨車信息，貨車信息包括標識信息；
10、第二獲取模塊，用于基于標識信息獲取目標過海貨車在與目標時間段臨近的歷史時間段內的過海歷史數據，過海歷史數據包括過海頻次數據、過海港口選擇數據和常拉貨種數據；
11、第一確定模塊，用于對過海頻次數據、過海港口選擇數據和常拉貨種數據分別進行賦值，確定目標過海貨車的過海頻次量化值、常拉貨種量化值和選擇目標港口過海的過海港口選擇量化值；常拉貨種量化值與出島貨物時間波動因子關聯；
12、第二確定模塊，用于對過海頻次量化值、常拉貨種量化值和過海港口選擇量化值進行加權處理，確定目標過海貨車在目標時間段內選擇目標港口過海的可能性量化結果；
13、第三獲取模塊，用于對可能性量化結果按降序排列，獲取目標港口在目標時間段內的潛在貨車客戶信息排序表。
14、第三方面，本申請實施例還提供一種電子設備，包括：至少一個存儲器，用于存儲程序；至少一個處理器，用于執行存儲器存儲的程序，當存儲器存儲的程序被執行時，處理器用于執行第一方面或第一方面的任一種可能的實現方式所描述的方法。
15、第四方面，本申請實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，當計算機程序在處理器上運行時，使得處理器執行第一方面或第一方面的任一種可能的實現方式所描述的方法。
16、第五方面，本申請實施例還提供一種計算機程序產品，當計算機程序產品在處理器上運行時，使得處理器執行第一方面或第一方面的任一種可能的實現方式所描述的方法。
17、本申請實施例提供的基于多源信息挖掘和分析的潛在貨車客戶信息獲取方法，通過對目標時間段內未出島的目標過海貨車進行定位，從而對目標過海貨車在臨近歷史時間段內的過海頻次數據、過海港口選擇數據和常拉貨種數據進行賦值處理，從而得到目標過海貨車的過海頻次量化值、常拉貨種量化值和選擇目標港口過海的過海港口選擇量化值，加權處理后得到目標過海貨車在目標時間段內選擇目標港口過海的可能性量化結果；對不同目標過海貨車的可能性量化結果進行降序排序，進而得到目標港口在目標時間段內的潛在貨車客戶信息排序表，實現了對潛在貨車客戶的量化分析和排序，能夠精準定位到未出島貨車中的潛在可營銷對象，從而提升港口的影響效率、降低營銷成本；同時，在對常拉貨種數據進行賦值處理時，設定出島貨物時間波動因子，兼顧考慮相同時間維度下不同貨種的運輸需求和不同時間維度下同一貨種的運輸需求波動，提升了對目標過海貨車可能裝載的過海貨物情況預測的精度。
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1.一種基于多源信息挖掘和分析的潛在貨車客戶信息獲取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的潛在貨車客戶信息獲取方法，其特征在于，所述常拉貨種數據包括所述目標過海貨車在所述歷史時間段內拉貨次數最多的前n個貨種的拉貨占比，n為大于1的正整數；確定所述目標過海貨車的常拉貨種量化值，包括：
3.根據權利要求2所述的潛在貨車客戶信息獲取方法，其特征在于，所述基于所述前n個貨種的拉貨占比中選定目標貨種，包括：
4.根據權利要求1所述的潛在貨車客戶信息獲取方法，其特征在于，所述過海頻次數據包括所述目標過海貨車在所述歷史時間段內的過海頻次；確定所述目標過海貨車的過海頻次量化值，包括：
5.根據權利要求1所述的潛在貨車客戶信息獲取方法，其特征在于，所述過海港口選擇數據包括所述目標過海貨車在所述歷史時間段內選擇目標港口過海的統計占比；確定所述目標過海貨車的過海港口選擇量化值，包括：
6.根據權利要求1至5任一項所述的潛在貨車客戶信息獲取方法，其特征在于，所述方法還包括：
7.根據權利要求6所述的潛在貨車客戶信息獲取方
8.一種基于多源信息挖掘和分析的潛在貨車客戶信息獲取裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，當所述計算機程序在處理器上運行時，使得所述處理器執行如權利要求1至7任一所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于多源信息挖掘和分析的潛在貨車客戶信息獲取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的潛在貨車客戶信息獲取方法，其特征在于，所述常拉貨種數據包括所述目標過海貨車在所述歷史時間段內拉貨次數最多的前n個貨種的拉貨占比，n為大于1的正整數；確定所述目標過海貨車的常拉貨種量化值，包括：
3.根據權利要求2所述的潛在貨車客戶信息獲取方法，其特征在于，所述基于所述前n個貨種的拉貨占比中選定目標貨種，包括：
4.根據權利要求1所述的潛在貨車客戶信息獲取方法，其特征在于，所述過海頻次數據包括所述目標過海貨車在所述歷史時間段內的過海頻次；確定所述目標過海貨車的過海頻次量化值，包括：
5.根據權利要求1所述的潛在貨車客戶信...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張愷玉，吳小龍，張遠志，王菁，楊萌，
申請(專利權)人：海南港航控股有限公司，
類型：發明
國別省市：
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