一种可视化的大数据零售行业分析方法技术

本发明专利技术涉及大数据技术领域，提供一种可视化的大数据零售行业分析方法，首先收集并输入用户群消费理念的非结构化数据，并且对初始输入的数据进行预处理，得到合理的用户消费理念数据，然后对非结构化数据进行格式化处理，得到结构化的数据。接着对数据精细分类处理，进而将得到的结构化数据标签化处理，并根据标签类别将用户群体划分为更加精细的类别，通过调用计算机内的大数据可视化工具集中相应的可视化处理工具，对数据进行可视化处理，并且根据需要呈现的方式来选择图表类型，最终通过界面显示出来图表。本发明专利技术便于决策者根据用户群的不同制定不同品牌推广战略和营销策略，提高用户的忠诚度。

【技术实现步骤摘要】
一种可视化的大数据零售行业分析方法
本专利技术涉及大数据
，具体涉及一种可视化的大数据零售行业分析方法。
技术介绍
在如今经济快速发展的时代，对于技术含量相对不高，进入市场门槛相对低的零售行业，同质化严重，在传播过渡的时代，单单依靠价格优势来吸引市场细分和消费升级情况下的新客已是穷途末路，这样的方式不仅仅造成企业销售额的大幅下滑，同时也给企业品牌形象带来极大的影响。因此如何实现精准营销是现在零售行业迫在眉睫需要解决的问题。
技术实现思路
解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种可视化的大数据零售行业分析方法，解决了零售行业如何实现精准和差异化营销的问题。技术方案为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：1、一种可视化的大数据零售行业分析方法，其特征在于，包括以下操作步骤：步骤S1：收集并输入用户群消费理念的非结构化数据，并且对初始输入的数据进行预处理，得到合理的用户消费理念数据。步骤S2：数据结构化处理：对S1处理后的非结构化数据进行格式化处理，得本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种可视化的大数据零售行业分析方法，其特征在于，包括以下操作步骤：/n步骤S1：收集并输入用户群消费理念的非结构化数据，并且对初始输入的数据进行预处理，得到合理的用户消费理念数据。/n步骤S2：数据结构化处理：对S1处理后的非结构化数据进行格式化处理，得到结构化的数据。/n步骤S3：精细分类处理：将得到的结构化数据标签化处理，并根据标签类别将用户群体划分为更加精细的类别，/n步骤S4：可视化处理：通过调用计算机内的大数据可视化工具集中相应的可视化处理工具，对S3处理后的数据进行可视化处理，并且根据需要呈现的方式来选择图表类型。/n步骤S5：可视化呈现：通过准备好的数据适配接口和计算机显示界...

【技术特征摘要】
1.一种可视化的大数据零售行业分析方法，其特征在于，包括以下操作步骤：
步骤S1：收集并输入用户群消费理念的非结构化数据，并且对初始输入的数据进行预处理，得到合理的用户消费理念数据。
步骤S2：数据结构化处理：对S1处理后的非结构化数据进行格式化处理，得到结构化的数据。
步骤S3：精细分类处理：将得到的结构化数据标签化处理，并根据标签类别将用户群体划分为更加精细的类别，
步骤S4：可视化处理：通过调用计算机内的大数据可视化工具集中相应的可视化处理工具，对S3处理后的数据进行可视化处理，并且根据需要呈现的方式来选择图表类型。
步骤S5：可视化呈现：通过准备好的数据适配接口和计算机显示界面，从而将数据转换图表并在屏幕上显示出来，从而实现大数据的可视化呈现。


2.根据权利要求1所述的一种可视化的大数据零售行业分析方法，其特征在于，所述S1中的预处理是通过数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭玉，
申请(专利权)人：苏州黑牛新媒体有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32