一种基于人工智能的电商运营管理数据生成系统及方法技术方案

本发明专利技术提出了一种基于人工智能的电商运营管理数据生成系统及方法，根据业务事件数据中每种类型的业务事件的数量的变化趋势和有效成交量数据的变化趋势的短期关联性，将所述业务事件类型的所述业务事件数据输入有效成交量数据生成模型中生成与所述业务事件数据的变化趋势正向关联的有效成交量数据，确定所述业务事件类型对应的业务决策指标，将所述业务事件数据和正向关联的有效成交量数据输入对应业务决策指标的决策模型中生成业务决策数据，基于所述业务决策数据生成相应的业务决策图表，能够直接利用电子商务系统中的海量数据生成电商运营管理数据，充分有效地利用了电子商务系统中的各种数据提高了经营决策效率。子商务系统中的各种数据提高了经营决策效率。子商务系统中的各种数据提高了经营决策效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的电商运营管理数据生成系统及方法


[0001]本专利技术涉及电子商务
，特别涉及一种基于人工智能的电商运营管理数据生成系统及方法。

技术介绍

[0002]电子商务技术是依托于互联网技术和移动通信技术兴趣和发展的一种线上交易技术，随着计算机软硬件技术的飞速发展和更新换代，各种类型的电子商务系统层出不穷，例如按商务活动范围来划分，可以将电子商务系统划分为本土电商和跨境电商等；按交易主体来划分，可以将电子商务系统划分为B2B(Business to Business，企业对企业)、B2C(Business to Consumer，企业对个人)、B2B2C(Business to Business to Consumer，企业对企业对个人)、O2O(Online To Offline，线上到线下)、S2B2C(Supplier to Business to Consumer，供应商对企业对个人)、新零售等；按经营模式来划分，可以将电子商务系统划分为平台型电子商务系统、自营型电子商务系统等；另外，电子商务系统还可以按所使用的技术、所属行业以及交易对象类型等多个方面进行分类，此处不再一一列举。
[0003]从以上内容可以看出，电子商务系统是一个通过交易连接企业和消费者的纽带，通过电子商务系统增加消费者和企业之间的联系能够为企业提供持续不断的交易机会是企业所关心的。我们都知道，在电子商务系统中，特别是在平台型的电子商务系统中，每天都会产生大量的各种数据，这些数据中不仅包含已经达成的交易数据，也包含用户数据如新增用户量、活跃用户量、用户介绍量等，商品数据如商品类别、新增商品、下架商品、商品浏览量、商品收藏量等，交易数据如商品成交量、商品成交价格等，售后数据如商品退换、商品维修等，而这些数据中隐藏着海量的能够为企业改善运营思路、优化经营决策、提高执行效率的有用信息。目前最常见的利用这些数据的方法是人工筛选所需的数据，提前预置数据处理规则后让电子商务系统自动生成相应的数据报表和数据图表提供给企业管理者和执行人员，使其可以基于这些数据报表和数据图表进行经营决策、执行落地措施。然而这种方法非常刻板，其限定了电子商务系统中的数据利用范围和利用方式，对电子商务系统中的数据利用效率低下且浪费大量的数据资源。

技术实现思路

[0004]本专利技术正是基于上述问题，提出了一种基于人工智能的电商运营管理数据生成系统及方法，能够直接利用电子商务系统中的海量数据生成电商运营管理数据，充分有效地利用了电子商务系统中的各种数据提高了经营决策效率。
[0005]有鉴于此，本专利技术的第一方面提出了一种基于人工智能的电商运营管理数据生成系统，包括：
[0006]数据监测模块，用于监测电子商务系统的业务事件数据和有效成交量数据；
[0007]趋势分析模块，用于分析所述业务事件数据的变化趋势以及所述有效成交量数据的变化趋势；
[0008]关联性识别模块，用于判断所述业务事件数据中每种类型的业务事件的数量的变化趋势和所述有效成交量数据的变化趋势是否具备短期关联性；
[0009]关联性分类模块，用于当所述业务事件数据中任一种业务事件类型的数量的变化趋势和所述有效成交量数据的变化趋势具备短期关联性时，判断所述短期关联性为正向关联还是负向关联；
[0010]成交量生成模块，用于当所述短期关联性为负向关联时，将所述业务事件类型的所述业务事件数据输入有效成交量数据生成模型中生成与所述业务事件数据的变化趋势正向关联的有效成交量数据；
[0011]决策指标确定模块，用于确定所述业务事件类型对应的业务决策指标；
[0012]决策指标生成模块，用于将所述业务事件数据和正向关联的有效成交量数据输入对应业务决策指标的决策模型中生成业务决策数据；
[0013]决策图表生成模块，用于基于所述业务决策数据生成相应的业务决策图表。
[0014]进一步的，在上述的电商运营管理数据生成系统中，所述趋势分析模块包括：
[0015]趋势分析周期配置模块，用于配置用于分析所述业务事件数据的变化趋势以及所述有效成交量数据的变化趋势的数据趋势分析周期；
[0016]第一时间区间确定模块，用于将以当前时间为起点往前时间跨度为所述数据趋势分析周期的时间范围确定为趋势分析的第一时间区间；
[0017]事件数据合集获取模块，用于获取所述第一时间区间内的业务事件数据合集，所述业务事件数据合集包括所述电子商务系统在所述第一时间区间内的全部业务事件数据；
[0018]事件数据合集拆分模块，用于按业务事件的类型将所述业务事件数据合集拆分为多个业务事件数据子集；
[0019]事件趋势线生成模块，用于遍历所述业务事件数据子集以生成每种类型的业务事件的单位时间事件数量变化趋势线；
[0020]成交趋势线生成模块，用于获取所述第一时间区间内的有效成交量数据以生成所述电子商务系统的单位时间有效成交量变化趋势线。
[0021]进一步的，在上述的电商运营管理数据生成系统中，所述趋势分析周期配置模块包括：
[0022]周期边界获取模块，用于获取预先配置的最小数据趋势分析周期以及最大数据趋势分析周期；
[0023]累加步长配置模块，用于配置一个小于所述最小数据趋势分析周期的累加步长，所述最小数据趋势分析周期以及最大数据趋势分析周期为所述累加步长的整数倍；
[0024]第二时间区间确定模块，用于以所述最小数据趋势分析周期为起始值确定第二时间区间，所述第二时间区间为以当前时间为起点往前时间跨度为所述最小数据趋势分析周期的时间范围；
[0025]成交离散度计算模块，用于计算所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度；
[0026]成交离散度范围判断模块，用于判断所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度是否小于预设的离散度阈值；
[0027]第二时间区间累加模块，用于当所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离
散度小于预设的离散度阈值时，在所述第二时间区间的基础上叠加所述累加步长重新确定所述第二时间区间；
[0028]循环执行模块，用于循环执行上述计算所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度、判断所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度是否小于预设的离散度阈值以及当所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度小于预设的离散度阈值时，在所述最小数据趋势分析周期的基础上叠加所述累加步长重新确定所述第二时间区间的步骤；
[0029]趋势分析周期确定模块，用于在上述循环过程中，当所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度大于或等于预设的离散度阈值时，将所述第二时间区间确定为所述数据趋势分析周期并结束所述循环；所述趋势分析周期确定模块还用于当所述第二时间区间大于或等于所述最大数据趋势分析周期前所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度均小预设的离散度阈值时，将所述最大数据趋势分析周期确定为所述数据趋势分析周期；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电商运营管理数据生成系统，其特征在于，包括：数据监测模块，用于监测电子商务系统的业务事件数据和有效成交量数据；趋势分析模块，用于分析所述业务事件数据的变化趋势以及所述有效成交量数据的变化趋势；关联性识别模块，用于判断所述业务事件数据中每种类型的业务事件的数量的变化趋势和所述有效成交量数据的变化趋势是否具备短期关联性；关联性分类模块，用于当所述业务事件数据中任一种业务事件类型的数量的变化趋势和所述有效成交量数据的变化趋势具备短期关联性时，判断所述短期关联性为正向关联还是负向关联；成交量生成模块，用于当所述短期关联性为负向关联时，将所述业务事件类型的所述业务事件数据输入有效成交量数据生成模型中生成与所述业务事件数据的变化趋势正向关联的有效成交量数据；决策指标确定模块，用于确定所述业务事件类型对应的业务决策指标；决策指标生成模块，用于将所述业务事件数据和正向关联的有效成交量数据输入对应业务决策指标的决策模型中生成业务决策数据；决策图表生成模块，用于基于所述业务决策数据生成相应的业务决策图表。2.一种基于人工智能的电商运营管理数据生成方法，其特征在于，包括：监测电子商务系统的业务事件数据和有效成交量数据；分析所述业务事件数据的变化趋势以及所述有效成交量数据的变化趋势；判断所述业务事件数据中每种类型的业务事件的数量的变化趋势和所述有效成交量数据的变化趋势是否具备短期关联性；当所述业务事件数据中任一种业务事件类型的数量的变化趋势和所述有效成交量数据的变化趋势具备短期关联性时，判断所述短期关联性为正向关联还是负向关联；当所述短期关联性为负向关联时，将所述业务事件类型的所述业务事件数据输入有效成交量数据生成模型中生成与所述业务事件数据的变化趋势正向关联的有效成交量数据；确定所述业务事件类型对应的业务决策指标；将所述业务事件数据和正向关联的有效成交量数据输入对应业务决策指标的决策模型中生成业务决策数据；基于所述业务决策数据生成相应的业务决策图表。3.根据权利要求2所述的电商运营管理数据生成方法，其特征在于，分析所述业务事件数据的变化趋势以及所述有效成交量数据的变化趋势的步骤具体包括：配置用于分析所述业务事件数据的变化趋势以及所述有效成交量数据的变化趋势的数据趋势分析周期；将以当前时间为起点往前时间跨度为所述数据趋势分析周期的时间范围确定为趋势分析的第一时间区间；获取所述第一时间区间内的业务事件数据合集，所述业务事件数据合集包括所述电子商务系统在所述第一时间区间内的全部业务事件数据；按业务事件的类型将所述业务事件数据合集拆分为多个业务事件数据子集；遍历所述业务事件数据子集以生成每种类型的业务事件的单位时间事件数量变化趋
势线；获取所述第一时间区间内的有效成交量数据以生成所述电子商务系统的单位时间有效成交量变化趋势线。4.根据权利要求3所述的电商运营管理数据生成方法，其特征在于，配置用于分析所述业务事件数据的变化趋势以及所述有效成交量数据的变化趋势的数据趋势分析周期的步骤具体包括：获取预先配置的最小数据趋势分析周期以及最大数据趋势分析周期；配置一个小于所述最小数据趋势分析周期的累加步长，所述最小数据趋势分析周期以及最大数据趋势分析周期为所述累加步长的整数倍；以所述最小数据趋势分析周期为起始值确定第二时间区间，所述第二时间区间为以当前时间为起点往前时间跨度为所述最小数据趋势分析周期的时间范围；计算所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度；判断所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度是否小于预设的离散度阈值；当所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度小于预设的离散度阈值时，在所述第二时间区间的基础上叠加所述累加步长重新确定所述第二时间区间；循环执行上述计算所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度、判断所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度是否小于预设的离散度阈值以及当所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度小于预设的离散度阈值时，在所述最小数据趋势分析周期的基础上叠加所述累加步长重新确定所述第二时间区间的步骤；在上述循环过程中，当所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度大于或等于预设的离散度阈值时，将所述第二时间区间确定为所述数据趋势分析周期并结束所述循环；当所述第二时间区间大于或等于所述最大数据趋势分析周期前所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度均小预设的离散度阈值时，将所述最大数据趋势分析周期确定为所述数据趋势分析周期；将所述第一时间区间内的所述有效成交量数据离散度确定为目标离散度。5.根据权利要求4所述的电商运营管理数据生成方法，其特征在于，计算所述第二时间区间内的所述有效成交量数据的离散度的步骤具体包括：获取所述第二时间区间内的所述有效成交量数据中的每一次成交时间构建成交时间序列t
i
，其中i＝(0,1,2,
…
,n
‑
1)，即所述第二时间区间内包含n个有效成交量数据；计算所述成交时间序列t
i
中每两个相邻时间之间的差值构建时间差值序列：Δt
i
＝t
i+1
‑
t
i
；使用所述时间差值序列计算所述有效成交量数据的离散度：6.根据权利要求4所述的电商运营管理数据生成方法，其特征在于，判断所述业务事件数据中每种类型的业务事件的数量的变化趋势和所述有效成交量数据的变化趋势是否具
备短期关联性的...

【专利技术属性】
技术研发人员：蓝万生，陈晓惠，刘志森，李忠礼，
申请(专利权)人：零一创造欢乐深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：