门店营收数据确定方法、系统及电子设备技术方案

本申请实施例提供一种门店营收数据确定方法、系统及电子设备。其中，所述方法包括：确定多个第二门店；其中，所述第二门店为第一门店的相似门店；获取所述多个第二门店的多维数据；根据所述多个第二门店的多维数据，确定所述第一门店的多维数据；对所述第一门店的多维数据进行分析，得出所述第一门店营收数据；在交互界面上，展示所述第一门店营收数据。采用本申请实施例提供的技术方案得到的门店营收数据，具有较高的精准度，且方案简单、高效。

【技术实现步骤摘要】
门店营收数据确定方法、系统及电子设备
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种门店营收数据确定方法、系统及电子设备。
技术介绍
营收是指门店在生产经营活动中，因提供各类服务或销售产品取得的各项营业收入，它关系到门店的生存和发展，对门店经营具有重要意义。传统地，在分析一个新门店营收时，主要采用人为主观判断方式确定出相似门店，从而根据相似门店的营收来分析新门店营收。但是，上述方式具有较强主观性，且需投入大量人力与时间，存在精准性低、成本高等问题。
技术实现思路
鉴于上述问题，本申请提供一种解决上述问题或至少部分地解决上述问题的门店营收数据确定方法、系统及电子设备。在本申请的一个实施例中，提供了一种门店营收数据确定方法。该方法，包括：确定多个第二门店；其中，所述第二门店为第一门店的相似门店；获取所述多个第二门店的多维数据；根据所述多个第二门店的多维数据，确定所述第一门店的多维数据；对所述第一门店的多维数据进行分析，得出所述第一门店营收数据；在交互界面上，展示所述第一门店营收数据。在本申请的一实施例中，提供了一种门店营收数据确定系统。该系统包括：服务端，用于确定多个第二门店；其中，所述第二门店为第一门店的相似门店；获取所述多个第二门店的多维数据；根据所述多个第二门店的多维数据，确定所述第一门店的多维数据；对所述第一门店的多维数据进行分析，得出所述第一门店营收数据；客户端，用于提供交互界面，在交互界面上展示所述第一门店营收数据。<br>在本申请的一个实施例中，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，其中，所述存储器，用于存储程序；所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以用于：确定多个第二门店；其中，所述第二门店为第一门店的相似门店；获取所述多个第二门店的多维数据；根据所述多个第二门店的多维数据，确定所述第一门店的多维数据；对所述第一门店的多维数据进行分析，得出所述第一门店营收数据；在交互界面上，展示所述第一门店营收数据。本申请实施例提供的技术方案，在基于与第一门店相似的多个第二门店的多维数据，确定出所述第一门店的多维数据之后，通过对所述第一门店的多维数据进行分析来得到所述第一门店营收数据，并将所述第一门店营收数据在交互界面上进行可视化展示。方案中门店营收数据是利用科学客观方式所得到的，具有较高精准度，且方案简单、高效。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要利用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请一实施例提供的门店营收数据确定方法的流程示意图；图2a为本申请一实施例提供的门店营收数据确定系统的结构框图；图2b为本申请一实施例提供的门店营收数据确定系统的具体形态示意图；图3为本申请一实施例提供的门店营收数据确定装置的结构框图；图4为本申请一实施例提供的电子设备的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。在本申请的说明书、权利要求书及上述附图中描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行。操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。而本申请中术语“或/和”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如：A或/和B，表示可以单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况；本申请中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”关系。此外，下述的各实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面将结合附图对本申请实施例的技术方案进行详细介绍说明。图1示出了本申请一实施例提供的门店营收数据确定方法的流程示意图。该方法可以由门店营收数据确定装置来执行，所述装置可以通过软件和/或硬件的方式实现，所述装置可以配置在计算机、服务器等电子设备中，且本实施例提供的方法可适用于任何进行门店营收数据确定的场景。如图1所示，该方法包括以下步骤：101、确定多个第二门店；其中，所述第二门店为第一门店的相似门店；102、获取所述多个第二门店的多维数据；103、根据所述多个第二门店的多维数据，确定所述第一门店的多维数据；104、对所述第一门店的多维数据进行分析，得出所述第一门店营收数据；105、在交互界面上，展示所述第一门店营收数据。上述101中，所述第一门店为企业或商家等在某一区域内新开设或者欲新开设的门店，这里统称为新门店。在实际应用中，为了能够更好地把握第一门店可能产生的经济效益及其发展趋势，企业或商家等常会对第一门店可能产生的营收数据进行分析，以便于基于分析结果调整第一门店经营战略，提高竞争力。但在对第一门店营收数据进行分析过程中，传统方案主要是利用人为主观方式确定出与第一门店相似的第二门店，进而基于第二门店的营收数据来分析第一门店营收数据，不过这种人为主观确定相似门店方式具有较强主观性，易造成所得到的第一门店营收数据具有较低精准性。为解决此问题，本实施例提供的技术方案在确定与第一门店相似的第二门店过程中，是基于已有门店的属性特性及第一门店的属性特征，利用诸如KNN最近邻算法计算出已有门店与第一门店间的相似度，从而根据相似度计算结果来判定出与第一门店相似的第二门店。即在一具体可实现技术方案中，上述步骤101“确定多个第二门店”，可具体包括：1011、获取多个已有门店的属性特征，以及所述第一门店的属性特征；1012、对各已有门店的属性特征及所述第一门店的属性特征进行向量化，并根据向量化结果计算各已有门店与第一门店间的相似度；1013、将所述相似度大于一阈值的已有门店，作为所述第二门店。上述1011中，已有门店或第一门店的属性特征可以包括但不限于：门店所在区域、门店所在区域内能提供服务品类、门店所在区域内房屋密度、门店所在区域内的人口数量、门店所在区域内竞品门店数量等等；其中，上述服务品类指的是服务的类别或种类，上述竞品门店可以是借助现有门店的布局来进行定义的，如可以分别借助门店间的距离、门店所提供的服务品类相同数目等等进行定义。具体实施时，已有门店或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种门店营收数据确定方法，其特征在于，包括：/n确定多个第二门店；其中，所述第二门店为第一门店的相似门店；/n获取所述多个第二门店的多维数据；/n根据所述多个第二门店的多维数据，确定所述第一门店的多维数据；/n对所述第一门店的多维数据进行分析，得出所述第一门店营收数据；/n在交互界面上，展示所述第一门店营收数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种门店营收数据确定方法，其特征在于，包括：
确定多个第二门店；其中，所述第二门店为第一门店的相似门店；
获取所述多个第二门店的多维数据；
根据所述多个第二门店的多维数据，确定所述第一门店的多维数据；
对所述第一门店的多维数据进行分析，得出所述第一门店营收数据；
在交互界面上，展示所述第一门店营收数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定多个第二门店，包括：
获取多个已有门店的属性特征，以及所述第一门店的属性特征；
对各已有门店的属性特征及所述第一门店的属性特征进行向量化，并根据向量化结果计算各已有门店与第一门店间的相似度；
将所述相似度大于一阈值的已有门店，作为所述第二门店。
其中，所述属性特征包括：门店所在区域、门店所在区域内能提供服务品类、门店所在区域内房屋密度、门店所在区域内的人口数量、门店所在区域内竞品门店数量。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个第二门店的多维数据，确定所述第一门店的多维数据，包括：
根据各第二门店与第一门店间的相似度，确定各第二门店对应的权系数；
基于各第二门店的多维数据及对应的权系数，确定出所述第一门店的多维数据。


4.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述多维数据包括如下中的至少部分数据：
门店所在区域内下单的用户数量、门店所在区域内完成订单数量、门店所在区域内未完成订单数量、门店所在区域内竞品门店数量、门店在所区域内能提供门店所对应服务的人员数量、门店所在区域内能提供服务品类、门店所在区域内能提供各类服务的人员数量、门店所在区域内人口数量、门店所在区域内房屋密度。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述第一门店的多维数据进行分析，得出所述第一门店营收数据，包括：
设置所述第一门店的各维数据对应的参数；
根据所述第一门店的各维数据及所述各维数据对应的参...

【专利技术属性】
技术研发人员：王秋杰，殷海明，
申请(专利权)人：长沙市到家悠享网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43