一种农村电商运营数据处理方法技术

本发明专利技术涉及数据处理，具体涉及一种农村电商运营数据处理方法，从运营平台中提取采集数据，对采集数据依次进行数据剔除、灰色预测得到待分析数据；根据各待分析数据中基础特征对应特征值的类型，设定每一基础特征对应的量化条件；基于每一基础特征对应的特征值和量化条件，得到各基础特征对应的编码值；根据基础特征及基础特征对应的量化条件、编码值构建基础特征表，并获取关于基础特征表的特征描述，对基础特征表及对应的特征描述进行关联存储；本发明专利技术提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不能对刷单行为进行有效监管、无法对采集数据进行有效关联存储、不便进行数据查询的缺陷。缺陷。缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种农村电商运营数据处理方法


[0001]本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种农村电商运营数据处理方法。

技术介绍

[0002]我国是农业大国，新型农村建设需要农村信息化、智慧化。农村信息化、智慧化是利用信息技术促进农村经济发展的过程。一般情况下，农户收获农产品后使用交通工具将农产品运输到城镇，通过商贩的转运等倒卖给销售商，由销售商在其租赁摊位上统一销售。该过程较为漫长，农产品的搁置与损坏极大降低了农民收入，农产品的销路与物流运输成为农产品滞销的主要原因，从而极大限制了农村经济的发展。
[0003]随着电子技术的发展，电子商务平台逐渐普及，电子商务平台也逐渐开始关注农村市场。近年来，在全国各地也涌现出了数百家农村电商平台，诸如村村乐、赶街网、乐村淘、淘实惠、卖货郎、穗片土货等，同时阿里、京东、苏宁等巨头也纷纷进驻农村电商市场。
[0004]面对海量的用户数据及商品数据，目前电商运营平台所采用的存储方案是通过关系型数据库按照3NF的标准进行存储。在查询效率方面，这种存储方式需要进行大量join运算，在运行多级关系查询时会影响到数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种农村电商运营数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：从运营平台中提取采集数据，对采集数据依次进行数据剔除、灰色预测得到待分析数据；根据各待分析数据中基础特征对应特征值的类型，设定每一基础特征对应的量化条件；基于每一基础特征对应的特征值和量化条件，得到各基础特征对应的编码值；根据基础特征及基础特征对应的量化条件、编码值构建基础特征表，并获取关于基础特征表的特征描述，对基础特征表及对应的特征描述进行关联存储。2.根据权利要求1所述的农村电商运营数据处理方法，其特征在于：所述对采集数据进行数据剔除，包括：对采集数据进行单边测试剔除、双边测试剔除处理，双边测试剔除处理的计算方法：其中，L
i
为采集数据中的第i个数据，为采集数据的平均值，S为采集数据的标准差，H为双边测试剔除处理的值。3.根据权利要求2所述的农村电商运营数据处理方法，其特征在于：所述单边测试剔除包括最小值测试剔除和最大值测试剔除，最小值测试剔除的计算方法为：其中，L
min
为采集数据中的最小值，为采集数据的平均值，S为采集数据的标准差，H
min
为最小值测试剔除的值；最大值测试剔除的计算方法为：其中，L
max
为采集数据中的最大值，为采集数据的平均值，S为采集数据的标准差，H
max
为最大值测试剔除的值。4.根据权利要求1所述的农村电商运营数据处理方法，其特征在于：所述对采集数据进行灰色预测，包括：基于抽样统计方法从数据剔除后的采集数据中获取历史数据，将历史数据与数据剔除后的采集数据构成总数据集，并根据总数据集建立微分方程，求解微分方程得到灰色预测结果。5.根据权利要求4所述的农村电商运营数据处理方法，其特征在于：所述根据总数据集建立的微分方程为：其中，A为...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵军，贾庆喜，
申请(专利权)人：安徽易商数码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：