本申请涉及大数据技术的领域，尤其是涉及一种用于快消品的大数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其方法包括基于大数据技术获取多个用户的快消品购买信息，其中，所述用户的快消品购买信息包括用户基础信息和快消品建模信息；基于所述用户基础信息对所述快消品建模信息进行划分，生成多个子建模信息块；响应于用户的提取指令，从所述多个子建模信息块中提取与所述提取指令对应的子建模信息块，其中，所述提取指令包含用户输入的用户基础信息；对提取的所述子建模信息块进行建模，并输出建模后的模型信息。本申请具有更好的分析市场对快消品的需求的效果。的分析市场对快消品的需求的效果。的分析市场对快消品的需求的效果。
【技术实现步骤摘要】
用于快消品的大数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及大数据技术的领域，尤其是涉及一种用于快消品的大数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]大数据价值创造的关键在于大数据的应用，随着大数据技术飞速发展，大数据应用已经融入各行各业。大数据产业正快速发展成为新一代信息技术。
[0003]快消品是快速消费品的简称，是指那些使用寿命较短，消费速度较快的消费品。对于快消品的需求，商家利用自身的零散的数据进行分析，但是数据量小，只能反映小范围区域的市场需求，不能准确的找到市场的变化。
技术实现思路
[0004]为了更好的分析市场对快消品的需求，本申请提供了一种用于快消品的大数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供的一种用于快消品的大数据分析方法采用如下的技术方案：一种用于快消品的大数据分析方法，包括：基于大数据技术获取多个用户的快消品购买信息，其中，所述用户的快消品购买信息包括用户基础信息和快消品建模信息；基于所述用户基础信息对所述快消品建模信息进行划分，生成多个子建模信息块；响应于用户的提取指令，从所述多个子建模信息块中提取与所述提取指令对应的子建模信息块，其中，所述提取指令包含用户输入的用户基础信息；对提取的所述子建模信息块进行建模，并输出建模后的模型信息。
[0006]通过采用上述技术方案，获取用户的快消品购买信息之后，对用户的快消品购买信息进行划分，并且生成多个子建模信息块，响应用户的提取指令，提取出用户所需的子建模信息块，并对提取的子建模信息块进行建模，从而输出建模信息，基于大数据技术获取的大量用户的快消品购买信息中所包含的数据量庞大，并且对大量的数据进行划分和建模进行分析，相较于零散信息，呈现出的关联信息更能够体现市场对快消品的需求变化，能更好的针对快消品进行分析。
[0007]可选的，所述用户基础信息包括用户年龄信息；所述基于用户基础信息对所述快消品建模信息进行分类，生成多个子建模信息块，包括：基于所述用户年龄信息获取年龄区间[Fmin，Fmax]，其中Fmin表示所述用户年龄信息中的最小年龄，Fmax表示所述用户年龄信息中的最大年龄；
将所述年龄区间[Fmin，Fmax]划分为多个年龄子区间；对属于同一所述年龄子区间的用户年龄信息所属用户的快消品建模信息进行归类，生成与所述多个年龄子区间一一对应的多个所述子建模信息块。
[0008]通过采用上述技术方案，获取年龄区间并将将年龄区间划分为年龄子区间，基于用户年龄信息和年龄子区间，将用户的快消品建模信息进行归类，并生成与年龄子区间一一对应的子建模信息块，对用户的快消品购买信息进行精确划分，从而使分析结果更加精准。
[0009]可选的，所述用户基础信息包括用户地域信息；所述基于所述用户基础信息对所述快消品建模信息进行划分，生成多个子建模信息块包括：基于所述用户地域信息确定多个地域子区间；对属于同一所述地域子区间的用户地域信息所属用户的快消品建模信息进行归类，生成与所述多个地域子区间一一对应的多个所述子建模信息块。
[0010]通过采用上述技术方案，获取用户地域信息并确定地域子区间，将属于同一地域子区间的用户的快消品建模信息进行归类，并生成子建模信息块，将建模信息进行分类，便于进行分析。
[0011]可选的，所述快消品建模信息包括快消品的种类信息、品牌信息、销量信息和购买时间信息；所述对提取的所述子建模信息块进行建模，并输出建模后的模型信息包括：基于所述快消品的种类信息、品牌信息、销量信息和购买时间信息中至少两种快消品建模信息构建多个第一模型，其中，所述第一模型用于反映所述至少两种快消品建模信息之间的关系；输出所述建模信息，其中，所述建模信息包括所述多个第一模型。
[0012]通过采用上述技术方案，构建第一模型，利用第一模型反应至少两种快消品建模信息之间的关系，便于分析数据的变化。
[0013]可选的，在所述输出所述模型信息之后，还包括：响应于用户的限定指令，获取所述限定指令对应的第一模型，其中，所述限定指令包含用户输入的快消品建模信息。
[0014]通过采用上述技术方案，利用限定指令，限定输出的第一模型，从而使用户得到所需的模型信息，便于用户利用模型信息进行分析。
[0015]可选的，所述模型信息包括第二模型；在所述基于所述快消品的种类信息、品牌信息、销量信息和购买时间信息中至少两种快消品建模信息构建多个第一模型之后，还包括：对所述多个第一模型中的至少两个第一模型进行融合，生成所述至少一个第二模型，其中，所述第二模型用于反映快消品各信息之间的多重关系。
[0016]通过采用上述技术方案，将至少两个第一模型进行融合，生成第二模型，第二模型包含的关联关系更加复杂，即多重关系，用户能够利用多重关系进行分析，从而得到更多的分析结果。
[0017]可选的，在所述基于所述用户基础信息对所述快消品建模信息进行划分，生成多个子建模信息块之前，还包括：
对所述多个用户的快消品购买信息进行筛选，得到所述用户的快消品购买信息中的重复信息和错误信息；删除所述重复信息和所述错误信息。
[0018]通过采用上述技术方案，删除用户的快消品购买信息中的重复信息和错误信息，提高后续分析结果的准确性。
[0019]第二方面，本申请提供的一种用于快消品的大数据分析装置采用如下的技术方案：一种用于快消品的大数据分析装置，包括：第一获取模块，用于基于大数据技术获取多个用户的快消品购买信息，其中，所述用户的快消品购买信息包括用户基础信息和快消品建模信息；划分生成模块，用于基于所述用户基础信息对所述快消品建模信息进行划分，生成多个子建模信息块；响应提取模块，用于响应于用户的提取指令，从所述多个子建模信息块中提取与所述提取指令对应的子建模信息块，其中，所述提取指令包含用户输入的用户基础信息；建模输出模块，用于对提取的所述子建模信息块进行建模，并输出建模后的模型信息。
[0020]第三方面，本申请提供的一种电子设备采用如下的技术方案：一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行第一方面中任一种方法的计算机程序。
[0021]第四方面，本申请提供的一种计算机可读存储介质采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行第一方面中任一种方法的计算机程序。
[0022]综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：1.基于大数据技术获取的大量用户的快消品购买信息中所包含的数据量庞大，并且对大量的数据进行划分和建模进行分析，相较于零散信息，呈现出的关联信息更能够体现市场对快消品的需求变化，能更好的针对快消品进行分析；2.获取年龄区间并将将年龄区间划分为年龄子区间，基于用户年龄信息和年龄子区间，将用户的快消品建模信息进行归类，并生成与年龄子区间一一对应的子建模信息块，对用户的快消品购买信息进行精确划分，从而使分析结果更加精准。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于快消品的大数据分析方法，其特征在于，包括：基于大数据技术获取多个用户的快消品购买信息，其中，所述用户的快消品购买信息包括用户基础信息和快消品建模信息；基于所述用户基础信息对所述快消品建模信息进行划分，生成多个子建模信息块；响应于用户的提取指令，从所述多个子建模信息块中提取与所述提取指令对应的子建模信息块，其中，所述提取指令包含用户输入的用户基础信息；对提取的所述子建模信息块进行建模，并输出建模后的模型信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户基础信息包括用户年龄信息；所述基于用户基础信息对所述快消品建模信息进行分类，生成多个子建模信息块，包括：基于所述用户年龄信息获取年龄区间[Fmin，Fmax]，其中Fmin表示所述用户年龄信息中的最小年龄，Fmax表示所述用户年龄信息中的最大年龄；将所述年龄区间[Fmin，Fmax]划分为多个年龄子区间；对属于同一所述年龄子区间的用户年龄信息所属用户的快消品建模信息进行归类，生成与所述多个年龄子区间一一对应的多个所述子建模信息块。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户基础信息包括用户地域信息；所述基于所述用户基础信息对所述快消品建模信息进行划分，生成多个子建模信息块包括：基于所述用户地域信息确定多个地域子区间；对属于同一所述地域子区间的用户地域信息所属用户的快消品建模信息进行归类，生成与所述多个地域子区间一一对应的多个所述子建模信息块。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述快消品建模信息包括快消品的种类信息、品牌信息、销量信息和购买时间信息；所述对提取的所述子建模信息块进行建模，并输出建模后的模型信息包括：基于所述快消品的种类信息、品牌信息、销量信息和购买时间信息中至少两种快消品建模信息构建多个第一模型，其中，所述第一模型用于反映所述至少两种快消品建模信息之间的...
【专利技术属性】
技术研发人员：费旭然，
申请(专利权)人：北京青藤文化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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