【技术实现步骤摘要】
一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法
[0001]本专利技术涉及电商交易数据处理
，尤其涉及一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法。
技术介绍
[0002]电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于客户端/服务端应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。按照交易对象分类，根据电子商务交易双方主体的不同，可将电子商务分为五种模式：企业对消费者的电子商务，这种模式在企业与消费者之间进行；企业与企业之间的电子商务；企业对政府的电子商务；消费者对政府的电子商务；消费者之间的电子商务指消费者与消费者之间进行的交易，如网上拍卖和在线；但是目前电子商务交易平台交易量最多的还是在企业对消费者的电子商务。
[0003]现有的技术中，在企业对消费者的电子商务领域中，企业端在进行商品销售时，缺少对商品销售后的有效数据进行分析的方法，尤其是现有的电子商务...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法，其特征在于，所述模拟方法包括如下步骤：获取企业端商品交易历史数据；对企业端商品交易历史数据的出货时长、运送时长以及评分信息进行处理，得到企业端交易行为参考结果；获取用户端商品交易历史数据；对用户端商品交易数据的退货信息、换货信息以及评价信息进行处理，得到用户端交易行为参考结果；对企业端的商品交易进行有效交易模拟；有效交易模拟包括：获取商品交易量和商品类型；并结合企业端交易行为参考结果和用户端交易行为参考结果进行分析，得到商品的有效交易模拟结果。2.根据权利要求1所述的一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法，其特征在于，对企业端商品交易历史数据的出货时长进行处理包括：获取企业端的商品的单日出货量最高值，并设定为商品日交易峰值；将商品日交易峰值通过出货量参考计算公式中计算得到第一参考出货量；所述出货量参考计算公式配置为：其中，Lch1第一参考出货量，Ljyf为商品日交易峰值，L1为出货参考划分消减量；将两倍的第一参考出货量设置为第二参考出货量，将三倍的第一参考出货量设置为第三参考出货量；获取企业端在第一参考出货量时的平均出货时长，并设定为第一参考出货时长；获取企业端在第二参考出货量时的平均出货时长，并设定为第二参考出货时长；获取企业端在第三参考出货量时的平均出货时长，并设定为第三参考出货时长；将第一参考出货量除以第一参考出货时长得到第一出货效率比；将第二参考出货量除以第二参考出货时长得到第二出货效率比；将第三参考出货量除以第三参考出货时长得到第三出货效率比；求取第一出货效率比、第二出货效率比以及第三出货效率比的平均值，并设定为出货参考效率比。3.根据权利要求1所述的一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法，其特征在于，对企业端商品交易历史数据的运送时长进行处理包括：获取企业端的所有商品的运送时长，求取所有商品的运送时长的平均值，并设定为商品运送参考时长。4.根据权利要求1所述的一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法，其特征在于，对企业端商品交易历史数据的评分信息进行处理包括：获取企业端的所有商品的差评数量、交易数量以及所有商品的评分值，求取所有商品的评分值的平均值，并设定为商品平均分值；将差评数量、交易数量以及商品平均分值通过评分校正公式求得评分校正参考值；所述评分校正公式配置为：其中，Ppfj为评分校正参考值，Fsp为商品平均分值，Lcp为差评数量，Ljy为交易数量，a1为差评占比系数值，a1的取值大于1。5.根据权利要求1所述的一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法，其特征在于，对用户端商品交易数据的退货信息进行处理包括：获取用户端的商品购买总数和商品
退货总数，将商品购买总数和商品退货总数通过商品退货参考公式求得商品退货参考值；所述商品退货参考公式配置为：其中，Cst为商品退货参考值，Zth为商品退货总数，Zgm为商品购买总数。6.根据权利要求1所述的一种用于电商交易主体的行为数据智能模拟方法，其特征在于，对用户端商品交易数据的换货信息进行处理包括：获取用户端的商品购买总数和商品换货总数，将商品购买总数和商品换货总数通过商品换货参考公式求得商品换货参考值；所述商品换货参考公...
【专利技术属性】
技术研发人员：裴勇，孙玉娣，
申请(专利权)人：江苏经贸职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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