本申请公开一种订单数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该订单数据处理方法包括：获取实时订单信息；基于实时订单信息和预设指标类型，确定当前指标值；获取历史指标值，并将历史指标值与当前指标值进行对比，得到达到目标返利效果所需的指标差值；基于指标差值，确定返利策略。本申请能够提高订单数据的处理能力，有利于生成更好的返利策略。有利于生成更好的返利策略。有利于生成更好的返利策略。
【技术实现步骤摘要】
订单数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及电子信息
，具体涉及一种订单数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在现代商业领域中，订单返利是一种有效刺激市场需求的手段。结合电子信息技术，人们通过订单返利系统可以在电子交易中完成订单返利的操作。现有的订单返利系统会根据历史数据预测未来某个时间段的订单情况，并基于该订单情况生成返利策略。订单返利系统将该返利策略发送给客户，以便客户根据该返利策略完成电子交易，从而实现订单返利。但是，由于现有的订单返利系统依据历史数据做出预测，因此在业务增长高峰期或者下滑期，容易做出错误的预测而生成错误的返利策略，导致无法达到订单返利的预期效果。
技术实现思路
[0003]鉴于此，本申请提供一种订单数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高订单数据的处理能力，有利于生成更好的返利策略。
[0004]本申请提供一种订单数据处理方法，包括：
[0005]获取实时订单信息；
[0006]基于所述实时订单信息和预设指标类型，确定当前指标值；
[0007]获取历史指标值，并将所述历史指标值与所述当前指标值进行对比，得到达到目标返利效果所需的指标差值；
[0008]基于所述指标差值，确定返利策略。
[0009]可选地，所述基于所述指标差值，确定返利策略，包括：
[0010]获取人工策略设置信息；
[0011]基于所述指标差值和所述人工策略设置信息，生成新返利策略。r/>[0012]可选地，所述的订单数据处理方法，还包括：
[0013]获取当前返利策略和新返利策略；
[0014]分别对所述新返利策略以及所述当前返利策略进行预测，得到对应所述新返利策略的收益信息以及对应所述当前返利策略的收益信息；
[0015]基于对应所述新返利策略的收益信息以及对应所述当前返利策略的收益信息的对比结果，确定优化返利策略。
[0016]可选地，所述基于对应所述新返利策略的收益信息以及对应所述当前返利策略的收益信息的对比结果，确定优化返利策略，包括：
[0017]基于所述实时订单信息，对对应新返利策略和对应当前返利策略的收益信息进行验证；
[0018]将验证后的对应新返利策略和对应当前返利策略的收益信息进行对比，并基于对
比结果，确定优化返利策略。
[0019]可选地，所述的订单数据处理方法，还包括：
[0020]在预设范围内，执行所述返利策略，并获取所述预设范围内的订单信息，其中，所述预设范围的范围变量包括时间和用户数量；
[0021]基于所述预设范围内的订单信息和所述预设指标类型，确定所述预设范围内的指标值；
[0022]将所述预设范围内的指标值与所述历史指标值进行对比，得到目标指标差值；
[0023]当所述目标指标差值符合预设条件时，将所述返利策略确定为目标返利策略。
[0024]可选地，所述当所述目标指标差值符合预设条件时，将所述返利策略确定为目标返利策略，包括：
[0025]当所述目标指标差值不符合所述预设条件时，调整所述返利策略，并执行在所述预设范围内，执行所述返利策略，并获取所述预设范围内的订单信息的步骤；
[0026]当所述目标指标差值符合所述预设条件时，修改所述预设范围，并执行在所述预设范围内，执行所述返利策略，并获取所述预设范围内的订单信息的步骤；
[0027]当所述预设范围包括全部用户且所述目标指标差值符合所述预设条件时，将所述返利策略确定为目标返利策略。
[0028]可选地，所述将所述预设范围内的指标值与所述历史指标值进行对比，得到目标指标差值，包括：
[0029]将预设时间段内的指标值与所述预设时间段内的历史指标值进行对比，得到灰度放量矢量和策略调整矢量；
[0030]基于所述灰度放量矢量和所述策略调整矢量，确定收益比，并将所述收益比作为所述目标指标差值。
[0031]另外，本申请还提供一种订单数据处理装置，包括：
[0032]第一获取模块，用于获取实时订单信息；
[0033]第一确定模块，用于基于所述实时订单信息和预设指标类型，确定当前指标值；
[0034]第一对比模块，用于获取历史指标值，并将所述历史指标值与所述当前指标值进行对比，得到达到目标返利效果所需的指标差值；
[0035]生成模块，用于基于所述指标差值，确定返利策略。
[0036]此外，本申请还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如上任一项所述订单数据处理方法的步骤。
[0037]在此基础上，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述订单数据处理方法的步骤。
[0038]本申请提供一种订单数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，首先，获取实时订单信息，接着，基于实时订单信息和预设指标类型，确定当前指标值，然后，获取历史指标值，并将历史指标值与当前指标值进行对比，得到达到目标返利效果所需的指标差值，最后，基于指标差值，确定返利策略。本申请通过获取实时订单信息，并基于实时订单信息和预设指标类型，确定当前指标值，由此可以充分考虑当前时刻变化的订单信息，有利于预测未来订单信息的变化情况并做出准确的返利策略，而且通过将历史指标值与当前指标值进
行对比，并将对比得到的指标差值作为确定返利策略的依据，既兼顾订单信息的时效性，又能满足达到目标订单返利效果的要求。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
[0040]图1为本申请实施例提供的订单数据处理方法的第一流程示意图；
[0041]图2为本申请实施例提供的订单数据处理方法的第二流程示意图；
[0042]图3为本申请实施例提供的订单数据处理方法的第三流程示意图；
[0043]图4为本申请实施例提供的订单数据处理装置的结构示意图；
[0044]图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0045]现有的订单返利系统需要配置返利策略并且将该返利策略发送给用户以便用户根据该返利策略进行电子交易，比如在某个电子交易促销活动前或者业务低峰时段，提前给用户发放订单返利卡(一种返利策略)。但是，由于现有的订单返利系统根据过去时间段的订单信息预测将来某个时间段的订单情况并生成该将来时间段的返利策略，这种方式使返利策略缺失时效性并且每次活动前都需耗费额外人力在返利策略的配置上。另外，由于依据历史数据做出预测，因此在业务增长高峰期或者下滑期，容易本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种订单数据处理方法，其特征在于，包括：获取实时订单信息；基于所述实时订单信息和预设指标类型，确定当前指标值；获取历史指标值，并将所述历史指标值与所述当前指标值进行对比，得到达到目标返利效果所需的指标差值；基于所述指标差值，确定返利策略。2.根据权利要求1所述的订单数据处理方法，其特征在于，所述基于所述指标差值，确定返利策略，包括：获取人工策略设置信息；基于所述指标差值和所述人工策略设置信息，生成新返利策略。3.根据权利要求2所述的订单数据处理方法，其特征在于，还包括：获取当前返利策略和新返利策略；分别对所述新返利策略以及所述当前返利策略进行预测，得到对应所述新返利策略的收益信息以及对应所述当前返利策略的收益信息；基于对应所述新返利策略的收益信息以及对应所述当前返利策略的收益信息的对比结果，确定优化返利策略。4.根据权利要求3所述的订单数据处理方法，其特征在于，所述基于对应所述新返利策略的收益信息以及对应所述当前返利策略的收益信息的对比结果，确定优化返利策略，包括：基于所述实时订单信息，对对应新返利策略和对应当前返利策略的收益信息进行验证；将验证后的对应新返利策略和对应当前返利策略的收益信息进行对比，并基于对比结果，确定优化返利策略。5.根据权利要求1所述的订单数据处理方法，其特征在于，还包括：在预设范围内，执行所述返利策略，并获取所述预设范围内的订单信息，其中，所述预设范围的范围变量包括时间和用户数量；基于所述预设范围内的订单信息和所述预设指标类型，确定所述预设范围内的指标值；将所述预设范围内的指标值与所述历史指标值进行对比，得到目标指标差值；当所述目标指标差值符合预设条件时，将所述返利策略确定为目标返利策略。6.根据权利要求5所述的订单数据处理方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹建斌，熊勇，于桂东，黄狄杰，陈晓钿，刘东宝，
申请(专利权)人：深圳依时货拉拉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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