一种电商用经济管理数据分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电商用经济管理数据分析方法及系统。该方法包括以下步骤：获取电商用原始数据，并对电商用原始数据进行多模态数据湖处理，从而获取电商用原始多模态数据；对电商用原始多模态数据进行预训练的迁移学习构建，从而构建电商用知识迁移模型；对电商用知识迁移模型进行多模态嵌入，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据；对电商用多模态嵌入矩阵数据进行用户行为推荐决策处理，生成用户行为推荐决策数据，并对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，从而生成动态定价决策数据。本发明专利技术能够快速响应市场变化，提高竞争优势。提高竞争优势。提高竞争优势。

【技术实现步骤摘要】
一种电商用经济管理数据分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种电商用经济管理数据分析方法及系统。

技术介绍

[0002]电商用经济管理是指在电子商务环境下，对商品和服务的生产、分配、交换、消费等经济活动进行的管理。它主要涉及到市场分析、定价策略、销售策略、供应链管理、库存管理、客户关系管理、财务分析的多个领域。电商用经济管理数据分析方法是通过收集、处理和分析电子商务中产生的各类数据，以洞察消费者行为、市场趋势、产品销售效果等信息，从而支持决策制定和业务运营的一种方法。这些数据可能包括用户的购物行为数据、用户的评论和反馈数据、产品的销售数据、市场的宏观经济数据。电商数据既有结构化的数据(如销售数据、库存数据等)，也有非结构化的数据(如用户评论、商品描述等)，对数据处理和分析的复杂性的处理不当，导致数据结果的失真以及不可靠。

技术实现思路

[0003]本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种电商用经济管理数据分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]本申请提供了一种电商用经济管理数据分析方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1：获取电商用原始数据，并对电商用原始数据进行多模态数据湖处理，从而获取电商用原始多模态数据；
[0006]步骤S2：对电商用原始多模态数据进行预训练的迁移学习构建，从而构建电商用知识迁移模型；
[0007]步骤S3：对电商用知识迁移模型进行多模态嵌入，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据；
[0008]步骤S4：对电商用多模态嵌入矩阵数据进行用户行为推荐决策处理，生成用户行为推荐决策数据，并对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，从而生成动态定价决策数据；
[0009]步骤S5：根据用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据；其中电商用矩阵数据优化处理通过电商用矩阵数据优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：
[0010][0011][0012][0013][0014]f(x，p)为电商用经济管理决策数据，x为用户推荐决策数据，p为动态定价决策数据，α
i
为商品价格权重项，β
i
为历史用户购买意向项，t
i
为商品动态需求曲线项。
[0015]本专利技术通过多模态数据湖处理，能够综合各种类型的数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，使得分析更全面，考虑的因素更多，结果更准确。通过迁移学习和多模态嵌入，可以充分利用深度学习的优势，提取数据的深层次特征，增强模型的预测和推荐能力。通过用户行为推荐和动态定价处理，能够根据实时的市场情况和用户行为，动态调整推荐策略和定价策略，增加商业效益。通过矩阵数据优化处理，可以根据用户行为推荐决策数据和动态定价决策数据，优化经济管理决策，提高经济效益。由于整个过程基于数据处理和机器学习技术，因此具有很强的可扩展性。随着数据量的增长和模型的改进，分析结果的准确性和实用性可能会进一步提高。该方法可以进行实时处理和决策，对于电商平台来说，能够快速响应市场变化，提高竞争优势。
[0016]本专利技术构造了一种电商用矩阵数据优化计算公式，该计算公式整合和分析用户推荐决策数据和动态定价决策数据，实现基于数据的决策，可以更准确地反映市场需求和用户行为。该模型可以实时对新的用户行为数据和市场动态数据进行响应和优化，提高决策的实时性和准确性。通过优化商品推荐和定价策略，可以提高商品的销售量和销售额，提升电商的经济效益。商品价格权重项α
i
调节了价格的影响，较高的α
i
会使价格对最终的决策分数产生更大的影响。历史用户购买意向项β
i
调节了历史用户购买意向的影响，较高的β
i
会使历史用户购买意向对最终的决策分数产生更大的影响。商品动态需求曲线项t
i
调节了商品动态需求曲线的影响，较高的t
i
会使商品动态需求曲线对最终的决策分数产生更大的影响。通过组合用户推荐数据和动态定价数据为每个商品生成一个决策分数。这有助于确定哪些商品应该被推荐以及应该设置的价格，以最大化收益，以提供可靠准确的数据支持。
[0017]优选地，步骤S1具体为：
[0018]步骤S11：通过预存在本地的爬虫引擎获取电商用原始数据；
[0019]步骤S12：对电商用原始数据进行数据降噪处理，从而获取电商用降噪数据；
[0020]步骤S13：对电商用降噪数据进行数据清洗处理，从而获取电商用清洗数据；
[0021]步骤S14：对电商用清洗数据进行数据结构化处理，从而获取电商用结构化数据；
[0022]步骤S15：对电商用结构化数据进行数据异常处理并标准化处理，从而获取电商用标准化数据；
[0023]步骤S16：对电商用标准化数据通过分布式计算框架进行多模态数据处理，从而获取电商用原始多模态数据。
[0024]本专利技术通过预存在本地的爬虫引擎获取数据，可以自动、持续且有效地收集大量电商数据，这为后续的数据处理和分析提供了丰富的素材。数据降噪处理可以去除数据中的无关因素和噪声，使得数据更加准确和一致，这对于后续的数据分析和模型建立非常重要。数据清洗处理可以进一步去除无效、错误或冗余的数据，提高数据质量，有助于提升分析结果的准确性。数据结构化处理将非结构化数据转化为结构化数据，便于存储、查询和分析。这是数据挖掘和数据分析的重要步骤。异常处理可以识别并处理异常值，避免它们对分析结果的影响。数据标准化处理可以消除数据量纲和规模的影响，使得不同规模和量纲的
数据可以共同参与到数据分析中。通过分布式计算框架处理数据，可以充分利用计算资源，提高数据处理速度，处理大规模数据。多模态数据处理能够从多个方面或者角度对数据进行分析，提高数据分析的全面性。
[0025]优选地，步骤S12中数据降噪处理通过电商用数据降噪计算公式进行降噪计算，其中电商用数据降噪计算公式具体为：
[0026][0027]F为电商用降噪数据，p为电商用行为数据，x为电商用原始数据中的数值特性数据，q为电商用原始数据复杂度数据，r为电商用原始数据对应的收集时间数据，z为电商用原始数据的图片数量数据，m为电商用降噪底数项，s为季节性因素数据，t为数据种类噪声项，y为电商用原始数据的文本长度数据。
[0028]本专利技术构造了一种电商用数据降噪计算公式，该计算公式能够从多个角度和维度对电商数据进行降噪处理，不仅能够考虑数据本身的特性，还能考虑到收集时间、内容复杂度、季节性的权重因素的影响。这样可以大大提高降噪处理的精度和有效性，提高后续数据分析和决策的准确性。p以及x分别代表电商用行为数据和电商用原始数据中的数值特性数据。通过p和x的二次项px2+qx2的开方，可以获取到原始数据和用户行为的一个组合特性，这可以帮助我们理解用户行为和原始数据的复杂性。q代表电商用原始本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电商用经济管理数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取电商用原始数据，并对电商用原始数据进行多模态数据湖处理，从而获取电商用原始多模态数据；步骤S2：对电商用原始多模态数据进行预训练的迁移学习构建，从而构建电商用知识迁移模型；步骤S3：对电商用知识迁移模型进行多模态嵌入，从而获取电商用多模态嵌入矩阵数据；步骤S4：对电商用多模态嵌入矩阵数据进行用户行为推荐决策处理，生成用户行为推荐决策数据，并对电商用多模态嵌入矩阵数据进行动态定价决策处理，从而生成动态定价决策数据；步骤S5：根据用户行为推荐决策数据以及动态定价决策数据进行电商用矩阵数据优化处理，生成电商用经济管理决策数据；其中电商用矩阵数据优化处理通过电商用矩阵数据优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：优化计算公式进行优化处理，电商用矩阵数据优化计算公式具体为：f(x,p)为电商用经济管理决策数据，x为用户推荐决策数据，p为动态定价决策数据，α
i
为商品价格权重项，β
i
为历史用户购买意向项，t
i
为商品动态需求曲线项。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：步骤S11：通过预存在本地的爬虫引擎获取电商用原始数据；步骤S12：对电商用原始数据进行数据降噪处理，从而获取电商用降噪数据；步骤S13：对电商用降噪数据进行数据清洗处理，从而获取电商用清洗数据；步骤S14：对电商用清洗数据进行数据结构化处理，从而获取电商用结构化数据；步骤S15：对电商用结构化数据进行数据异常处理并标准化处理，从而获取电商用标准化数据；步骤S16：对电商用标准化数据通过分布式计算框架进行多模态数据处理，从而获取电商用原始多模态数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S12中数据降噪处理通过电商用数据降噪计算公式进行降噪计算，其中电商用数据降噪计算公式具体为：F为电商用降噪数据，p为电商用行为数据，x为电商用原始数据中的数值特性数据，q为电商用原始数据复杂度数据，r为电商用原始数据对应的收集时间数据，m为电商用降噪底数项，z为电商用原始数据的图片数量数据，s为季节性因素数据，t为数据种类噪声项，y为电商用原始数据的文本长度数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S14具体为：步骤S141：对电商用清洗数据进行电商用数据解析，从而获取电商用特征数据；步骤S142：根据电商用特征数据进行识别计算，从而获取电商用关键内容数据；步骤S143：将电商用关键内容数据进行数据抽象化，从而获取电商用标签数据；步骤S144：根据电商用清洗数据以及电商用标签数据进行结构化构造，从而获取电商用结构化数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S144具体为：对电商用关键内容数据进行分词处理，从而获取电商用分词数据；对电商用分词数据进行词性标注，从而获取电商用词性数据；根据电商用词性数据进行命名实体识别，从而获取电商用实体数据；根据电商用分词数据进行文档词频率矩阵构建，从而获取电商用文档词频率矩阵数据；对电商用文档词频率矩阵数据进行主题提取，从而获取电商用主题数据，其中主题提取通过LDA模型进行无监督学习计算生成；根据电商用关键内容数据、电商用主题数据以及电商用实体数据进行标准结构转换，从而获取电商用结构化数据；其中主题提...

【专利技术属性】
技术研发人员：于晅，王先梅，刘蓬蓬，宋永廷，
申请(专利权)人：青岛酒店管理职业技术学院，
类型：发明
国别省市：