【技术实现步骤摘要】
商家数据处理方法、系统、云服务器系统及存储介质
本申请涉及计算机数据处理领域，具体的涉及一种商家数据处理方法、系统、云服务器系统及存储介质。
技术介绍
在线预订平台为商家提供了更多同行业信息的获取渠道，与传统线下销售相比，线上销售实现了跨地域的消费方式。然而，对于用户来说，通过线上购物来实现跨地域的购物方式，仅是线上购物的方式之一，在实际生活工作中，通过线上付款线下取货的购物方式也已经成为用户所依赖的生活方式。该种生活方式使得围绕用户生活工作的场所的商家之间，即便互不相见，也成为既互相关心又彼此竞争的依存性商业关系。随着通过在线预订平台提供线上服务的商家越来越多，不乏利用平台漏洞进行异常销售的商家，例如，夸大商品效果、降低/提高商品价格等成为在线预订平台提供商难于排查的问题。
技术实现思路
鉴于以上所述相关技术的缺点，本申请的目的在于提供一种商家数据处理方法、系统、云服务器系统及存储介质，用以克服上述相关技术中存在的在线预订平台难于对依赖于地域销售的商家所展示的异常数据进行排查的技术问题。...
【技术保护点】
1.一种商家数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n基于商家列表所包含的目标商家的位置信息确定所述目标商家所在的地理区域；/n根据所述地理区域内的至少一类参考商家的历史数据，确定用于反映所述至少一类参考商家的数据变化的至少一类参考数据；/n根据所述至少一类参考数据和所述目标商家的历史数据，生成所述目标商家的锚点数据；其中，所述锚点数据用于供所述目标商家将当前设定数据调整成符合所述至少一类参考数据所对应的数据变化规律的展示数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种商家数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于商家列表所包含的目标商家的位置信息确定所述目标商家所在的地理区域；
根据所述地理区域内的至少一类参考商家的历史数据，确定用于反映所述至少一类参考商家的数据变化的至少一类参考数据；
根据所述至少一类参考数据和所述目标商家的历史数据，生成所述目标商家的锚点数据；其中，所述锚点数据用于供所述目标商家将当前设定数据调整成符合所述至少一类参考数据所对应的数据变化规律的展示数据。
2.根据权利要求1所述的商家数据处理方法，其特征在于，还包括：通过筛选所述商家列表中各商家的属性数据以得到所述商家列表中待确定地理区域的各目标商家。
3.根据权利要求2所述的商家数据处理方法，其特征在于，所得到的各目标商家包括：基于预设等级条件而筛选出的目标商家。
4.根据权利要求1所述的商家数据处理方法，其特征在于，还包括：基于预设定价/调价条件向相应目标商家提示当前设定数据是否属于异常数据的步骤。
5.根据权利要求1所述的商家数据处理方法，其特征在于，所述基于商家列表所包含的目标商家的位置信息确定所述目标商家所在的地理区域的步骤包括以下至少一种：
根据预设的至少一个地理区域分别与各所述目标商家的位置信息的覆盖关系，确定相应目标商家所在的预设地理区域；或者
按照商家列表中各商家之间的位置距离，生成商家列表中各目标商家所在地理区域。
6.根据权利要求1所述的商家数据处理方法，其特征在于，所述至少一类参考商家包括以下至少一种：同品牌的联盟型商家、目标商家自身、或所述地理区域中目标商家的对标商家。
7.根据权利要求1所述的商家数据处理方法，其特征在于，所述根据地理区域内的参考商家的历史数据，确定用于反映所述参考商家的数据变化的参考数据的步骤包括：
同比统计或环比统计所述参考商家的历史数据，以得到用于反映所述参考商家的数据变化比例的第一参考数据；和/或
计算所述参考商家的历史数据的数据变化差值，以得到用于反映所述参考商家的数据变化偏差的第二参考数据。
8.根据权利要求7所述的商家数据处理方法，其特征在于，所述根据至少一类参考数据和所述目标商家的历史数据，生成所述目标商家的锚点数据的步骤包括：
以所述第一参考数据为比例系数，以及以所述第二参考数据为偏移量，对所述目标商家的历史数据进行计算以生成所述目标商家的锚点数据。
9.根据权利要求1所述的商家数据处理方法，其特征在于，所述根据地理区域内的至少一类参考商家的历史数据，确定用于反映所述至少一类参考商家的数据变化的至少一类参考数据的步骤包括：
利用与所述目标商家的日期属性相关的所述参考商家的历史数据，确定用于反映所述参考商家的数据变化的参考数据。
10.根据权利要求1所述的商家数据处理方法，其特征在于，所述历史数据包括以下至少一种：跨年或跨月同期的历史数据、基于节假日而确定的历史数据、预设时长区间的历史数据。
11.根据权利要求1所述的商家数据处理方法，其特征在于，还包括：利用所述地理区域内多类参考商家的历史数据，对各类参考商家的预测准确性进行评估的步骤。
12.根据权利要求11所述的商家数据处理方法，其特征在于，所述利用地理区域内多类参考商家的历史数据，对各类参考商家的预测准确性进行评估的步骤包括：
根据各类参考商家的历史数据计算各类参考商家的预测误差；
评估各预测误差以确定各参考商家的历史数据的预测准确性。
13.根据权利要求12所述的商家数据处理方法，其特征在于，所述预测误差是基于MAPE算法得到的。
14.根据权利要求1所述的商家数据处理方法，其特征在于，所述锚点数据包括以下至少一种：目标商家的当前预测平均值、目标商家的当前预测平均区间、目标商家中对应业务类型的当前预测锚点值、或目标商家中对应业务类型的当前预测锚点区间。
15.一种商家数据处理方法，其特征在于，包括：
基于商家列表所包含的目标商家的位置信息确定所述目标商家所在的地理区域；
根据所述地理区域内的至少一个品牌的联盟型商家的历史数据，确定用于反映相应品牌的联盟型商家的数据变化的参考数据；
根据所述至少一个品牌的参考数据和所述目标商家的历史数据，生成所述目标商家的锚点数据；其中，所述锚点数据用于供所述目标商家将当前设定数据调整成符合所述至少一个参考数据所对应的数据变化规律的展示数据。
16.根据权利要求15所述的商家数据处理方法，其特征在于，还包括：通过筛选所述商家列表中各商家的展示数据以得到所述商家列表中待确定地理区域的各目标商家。
17.根据权利要求16所述的商家数据处理方法，其特征在于，所得到的各目标商家包括：基于预设等级条件而筛选出的目标商家。
18.根据权利要求15所述的商家数据处理方法，其特征在于，还包括：基于预设定价/调价条件向相应目标商家提示当前设定数据是否属于异常数据的步骤。
19.根据权利要求15所述的商家数据处理方法，其特征在于，所述基于商家列表所包含的目标商家的位置信息确定所述目标商家所在的地理区域的步骤包括：
根据预设的至少一个地理区域分别与各所述目标商家的位置信息的覆盖关系，确定相应目标商家所在的预设地理区域；或者
按照商家列表中各商家之间的位置距离，生成商家列表中各目标商家所在地理区域。
20.根据权利要求15所述的商家数据处理方法，其特征在于，还包括：
利用所述地理区域内多个品牌的联盟型商家的历史数据，对各品牌的预测准确性进行评估。
21.根据权利要求20所述的商家数据处理方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：李想，胡琪，孟霞，何逸婧，高佳静，李天浩，金大镒，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。