本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种单特征策略的推荐方法，根据单特征策略的挖掘需要，通过界面化自定义推荐任务；根据自定义的推荐任务，选择关联的数据集，指定相互关联的数据集生成样本数据大宽表；对样本数据大宽表中的原始特征变量进行可视化配置，对可视化配置后的数据集进行目标变量的定义；通过可视化界面定义每个目标变量的策略推荐方法和阈值，生成推荐的单特征策略集；本发明通过界面化的配置，实现在指定目标变量的情况下，自动生成推荐的显著单特征策略，实现了策略挖掘过程全流程智能化，不仅极大的提升了策略挖掘的效率，也为金融智能风控提供了一种新的自动化方案。