一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法，涉及数据分析技术领域，本发明专利技术包括销售信息实时获取

【技术实现步骤摘要】
一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法


[0001]本专利技术涉及数据分析
，具体涉及一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法
。

技术介绍

[0002]过去几年里电商平台的发展取得了巨大的成功，并且在未来仍然具有很大的潜力
。
而电商平台和店铺之间存在着一种合作关系，彼此相互依赖和促进，选品是电商平台内店铺发展成功中最重要的一环
。
通过深入了解市场需求和用户口碑可以制定出有效的选品策略，一个成功的选品策略可以提高用户体验
、
增加销售额并赢得用户的忠诚度
。
因此，需要对选品进行数据分析，以便选择合适的商品，推动店铺的发展
。
[0003]当前电商平台中，许多店选品时过于追求热门商品，没有考虑到价格竞争力的优势，对店铺定位不清晰，这种选品方式至少存在以下问题：
[0004]某些店铺在选品时过于追求热门商品，导致同质化严重，缺乏差异化的选择，一些细分市场的需求没有得到足够关注，用户难以找到满足个性化需求的商品
。
另一方面，有些店铺在选品过程中未能充分利用大数据分析的能力
。
缺乏对用户行为
、
购买偏好以及市场趋势的深入理解，可能导致选品策略不准确或者无法满足用户需求
。
而且许多店铺在选择商品时，没有考虑到价格竞争力，没有根据市场定价策略和消费者购买能力，确定合理的价格水平
。
更重要的是，用户评价和口碑对于店铺的信誉和销售非常重要<br/>。
一些店铺在选择商品时，没有考虑用户的评价和反馈，选择受到用户喜爱和好评的产品，导致用户忠诚度下降
。

技术实现思路

[0005]针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法
。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法，包括如下步骤：
[0007]步骤一
、
销售信息实时获取：按照设定时间间隔布设各采集时间点，进而获取电商平台内线上店铺中各商品各采集时间点对应的销售信息；
[0008]步骤二
、
销售信息实时分析：通过电商平台内线上店铺中各商品各采集时间点对应的销售信息，分析得到电商平台内线上店铺中对应的各商品潜力评估系数；
[0009]步骤三
、
客户满意度信息采集：获取电商平台内线上店铺中各商品对应的评价信息和回购信息；
[0010]步骤四
、
客户满意度信息分析：基于电商平台内线上店铺中各商品对应的评价信息和回购信息，分析得到电商平台内线上店铺中各商品客户满意度评估系数；
[0011]步骤五
、
选品信息分析与确认：基于电商平台内线上店铺中各商品潜力评估系数和客户满意度评估系数，分析得到电商平台内线上店铺中各商品竞争评估系数，进而筛选
得到电商平台内线上店铺中参考商品，获取参考商品对应的价格和样式，从而根据参考选品对应的价格和样式确认目标选品，并将目标选品对应的特征进行显示；
[0012]步骤六
、
选品特征显示：将目标选品对应的特征进行显示
。
[0013]优选地，所述销售信息包括销售数量
、
利润
。
[0014]优选地，所述分析得到电商平台内线上店铺中对应的各商品潜力评估系数，具体分析过程如下：
[0015]通过计算公式计算得到电商平台内线上店铺中对应的各商品销售额增长率，
S
i
为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品销售额增长率，
i
为各商品对应的编号，
i
＝1，
2......n
，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j
个采集时间点对应的销售数量，
j
为各采集时间点对应的编号，
j
＝1，
2......m
，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j
‑1个采集时间点对应的销售数量，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j+1
个采集时间点对应的销售数量，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j
个采集时间点对应的利润，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j
‑1个采集时间点对应的利润，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j+1
个采集时间点对应的利润，
α
为销售额增长率对应的修正因子；
[0016]将电商平台内线上店铺中对应的各商品销售额增长率与数据库中存储的各潜力评估系数对应的销售额增长率区间进行对比，若电商平台内线上店铺中对应的某商品销售额增长率在数据库中存储的某潜力评估系数对应的销售额增长率区间中，则将该销售额增长率区间对应的潜力评估系数作为电商平台内线上店铺中对应的该商品潜力评估系数，以此方式得到电商平台内线上店铺中对应的各商品潜力评估系数
。
[0017]优选地，所述评价信息包括好评率
、
各好评对应的附图张数
、
各好评对应的字数和各好评对应的内容，所述回购信息包括回购次数
、
回购时间间隔
、
分享次数
。
[0018]优选地，所述分析得到电商平台内线上店铺中各商品客户满意度评估系数，具体分析过程如下：
[0019]根据电商平台内线上店铺中各商品各好评对应的内容，分析得到电商平台内线上店铺中各商品各好评对应内容的好评影响评估系数；
[0020]根据电商平台内线上店铺中对应的各商品好评率
、
各好评对应的附图张数
、
各好评对应的字数和好评影响评估系数，分析得到电商平台内线上店铺中对应各商品的评价质量评估系数；
[0021]根据电商平台内线上店铺中对应的各商品回购次数
、
回购时间间隔和分享次数，分析得到电商平台内线上店铺中各商品的商品优质评估系数；
[0022]通过计算公式
ψ
i
＝
ξ
i
*
σ1+
θ
i
*
σ2，计算得到电商平台内线上店铺中对应的各商品客户满意度评估系数，其中
ψ
i
为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品客户满意度评估系数，
ξ
i
为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品的评价质量评估系数，
θ
i
为电商平台内线上店铺中对应的第...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一
、
销售信息实时获取：按照设定时间间隔布设各采集时间点，进而获取电商平台内线上店铺中各商品各采集时间点对应的销售信息；步骤二
、
销售信息实时分析：通过电商平台内线上店铺中各商品各采集时间点对应的销售信息，分析得到电商平台内线上店铺中对应的各商品潜力评估系数；步骤三
、
客户满意度信息采集：获取电商平台内线上店铺中各商品对应的评价信息和回购信息；步骤四
、
客户满意度信息分析：基于电商平台内线上店铺中各商品对应的评价信息和回购信息，分析得到电商平台内线上店铺中各商品客户满意度评估系数；步骤五
、
选品信息分析与确认：基于电商平台内线上店铺中各商品潜力评估系数和客户满意度评估系数，分析得到电商平台内线上店铺中各商品竞争评估系数，进而筛选得到电商平台内线上店铺中参考商品，获取参考商品对应的价格和样式，从而根据参考选品对应的价格和样式确认目标选品，并将目标选品对应的特征进行显示；步骤六
、
选品特征显示：将目标选品对应的特征进行显示
。2.
如权利要求1所述的一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法，其特征在于，所述销售信息包括销售数量
、
利润
。3.
如权利要求2所述的一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法，其特征在于，所述分析得到电商平台内线上店铺中对应的各商品潜力评估系数，具体分析过程如下：通过计算公式计算得到电商平台内线上店铺中对应的各商品销售额增长率，
S
i
为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品销售额增长率，
i
为各商品对应的编号，
i
＝1，
2......n
，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j
个采集时间点对应的销售数量，
j
为各采集时间点对应的编号，
j
＝1，
2......m
，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j
‑1个采集时间点对应的销售数量，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j+1
个采集时间点对应的销售数量，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j
个采集时间点对应的利润，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j
‑1个采集时间点对应的利润，为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品第
j+1
个采集时间点对应的利润，
α
为销售额增长率对应的修正因子；将电商平台内线上店铺中对应的各商品销售额增长率与数据库中存储的各潜力评估系数对应的销售额增长率区间进行对比，若电商平台内线上店铺中对应的某商品销售额增长率在数据库中存储的某潜力评估系数对应的销售额增长率区间中，则将该销售额增长率区间对应的潜力评估系数作为电商平台内线上店铺中对应的该商品潜力评估系数，以此方式得到电商平台内线上店铺中对应的各商品潜力评估系数
。4.
如权利要求3所述的一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法，其特征在于，所述评价信息包括好评率
、
各好评对应的附图张数
、
各好评对应的字数和各好评对应的内容，所述回购信息包括回购次数
、
回购时间间隔
、
分享次数
。
5.
如权利要求4所述的一种基于公式配置的实时数据抽取分析方法，其特征在于，所述分析得到电商平台内线上店铺中各商品客户满意度评估系数，具体分析过程如下：根据电商平台内线上店铺中各商品各好评对应的内容，分析得到电商平台内线上店铺中各商品各好评对应内容的好评影响评估系数；根据电商平台内线上店铺中对应的各商品好评率
、
各好评对应的附图张数
、
各好评对应的字数和好评影响评估系数，分析得到电商平台内线上店铺中对应各商品的评价质量评估系数；根据电商平台内线上店铺中对应的各商品回购次数
、
回购时间间隔和分享次数，分析得到电商平台内线上店铺中各商品的商品优质评估系数；通过计算公式
ψ
i
＝
ξ
i
*
σ1+
θ
i
*
σ2，计算得到电商平台内线上店铺中对应的各商品客户满意度评估系数，其中
ψ
i
为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品客户满意度评估系数，
ξ
i
为电商平台内线上店铺中对应的第
i
个商品的评价质量评估系数，<...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛阳，
申请(专利权)人：上海麦杰科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：