【技术实现步骤摘要】
本专利技术商品分销管理，特别涉及一种基于大数据分析的商品分销管理方法及系统。
技术介绍
1、随着大数据技术的不断发展，企业在商品分销管理中面临着更加复杂和多变的市场环境。传统的商品分销管理方法主要依赖于经验判断和简单的统计分析，这种方法往往难以应对市场波动、库存管理不足等问题，导致了供应链效率低下、库存积压等困扰。
2、目前，一些企业已经开始采用大数据技术来处理商品销售数据，但大多数应用主要集中在数据的收集和存储上，缺乏对数据的深度挖掘和全面分析。当前技术仍未提供一种系统性、综合性的方法，能够更好地利用大数据进行商品分销管理，特别是在预测精度、库存周期评估和分销运输管理等方面存在不足。
3、因此，有必要提出一种更为先进、综合、精确的商品分销管理方法，能够通过充分利用大数据技术，对销售数据进行深度分析，建立精准的销量预测模型，评估库存周期，通过聚类算法进行库存周期的区分，引入蚁群算法制定个性化的商品分销运输管理方案。这样的方法将更好地满足市场需求，提高商品分销的灵活性和效率，为企业在竞争激烈的市场中取得更大优势提供
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的商品分销管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的商品分销管理方法，其特征在于，所述获取预设时间段多个目标销售终端的商品销售数据，基于大数据技术对所述商品销售数据进行销量特征变化分析，得到每个目标销售终端的商品销量变化特征数据，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的商品分销管理方法，其特征在于，所述基于回归分析算法和商品销量变化特征数据建立商品销量预测模型对目标销售终端在未来预设时间段内的商品销量进行预测，得到商品销量预测数据，具体为：
4.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的商品分销管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的商品分销管理方法，其特征在于，所述获取预设时间段多个目标销售终端的商品销售数据，基于大数据技术对所述商品销售数据进行销量特征变化分析，得到每个目标销售终端的商品销量变化特征数据，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的商品分销管理方法，其特征在于，所述基于回归分析算法和商品销量变化特征数据建立商品销量预测模型对目标销售终端在未来预设时间段内的商品销量进行预测，得到商品销量预测数据，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的商品分销管理方法，其特征在于，所述根据商品销量预测数据对商品库存周期进行评估，基于聚类算法对商品库存周期进行聚类，得到聚类结果，具体为：
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的商品分销管理方法，其特征在于，所述引入蚁群算法联合聚类结果制定商品分销运输管理方案，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的商品分销管理方法，其特征在于，所述实施商品分销运输管理方案后，实时监测目标销售终端的商品...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄旭东，黄猛，黄嘉伟，
申请(专利权)人：广东极米传媒科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。