本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分析，尤其涉及一種基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法。

背景技術(shù)：

1、隨著連鎖企業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和市場(chǎng)環(huán)境的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的管理方法已難以滿足企業(yè)對(duì)精細(xì)化、智能化管理的需求。特別是在多門店、多區(qū)域的經(jīng)營(yíng)環(huán)境下，企業(yè)面臨著數(shù)據(jù)分散、信息孤島、決策滯后等問題，這嚴(yán)重影響了企業(yè)的整體運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。

2、同時(shí)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和消費(fèi)者需求的多樣化，使得連鎖企業(yè)必須更快速、準(zhǔn)確地響應(yīng)市場(chǎng)變化。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法往往難以處理海量、多維、實(shí)時(shí)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，無法為企業(yè)提供及時(shí)、全面的決策支持。這導(dǎo)致企業(yè)在資源配置、庫(kù)存管理、營(yíng)銷策略等方面的決策效率低下，難以充分發(fā)揮連鎖經(jīng)營(yíng)的規(guī)模優(yōu)勢(shì)。此外，傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)缺乏對(duì)多維數(shù)據(jù)的深度挖掘能力，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)異常情況的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和快速響應(yīng)，也難以為企業(yè)提供個(gè)性化、動(dòng)態(tài)化的資源優(yōu)化配置方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，進(jìn)而提高了經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性。

2、本申請(qǐng)第一方面提供了一種基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，所述基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法包括：

3、對(duì)連鎖經(jīng)營(yíng)企業(yè)各門店的多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和預(yù)處理，得到多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)；

4、對(duì)所述多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度相似度計(jì)算和模糊聚類，得到門店聚類結(jié)果和模糊隸屬度；

5、基于所述門店聚類結(jié)果和所述模糊隸屬度構(gòu)建決策樹模型，并對(duì)所述多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估，得到門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估結(jié)果；

6、對(duì)所述多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征提取，構(gòu)建語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)，得到門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型；

7、基于所述門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型和所述門店聚類結(jié)果對(duì)多門店業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度預(yù)測(cè)，得到門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果；

8、基于所述門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估結(jié)果、所述門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果和所述模糊隸屬度進(jìn)行綜合異常預(yù)測(cè)和資源優(yōu)化配置，得到異常預(yù)測(cè)報(bào)告和優(yōu)化方案。

9、本申請(qǐng)第二方面提供了一種基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析裝置，所述基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析裝置包括：

10、采集模塊，用于對(duì)連鎖經(jīng)營(yíng)企業(yè)各門店的多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和預(yù)處理，得到多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)；

11、計(jì)算模塊，用于對(duì)所述多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度相似度計(jì)算和模糊聚類，得到門店聚類結(jié)果和模糊隸屬度；

12、評(píng)估模塊，用于基于所述門店聚類結(jié)果和所述模糊隸屬度構(gòu)建決策樹模型，并對(duì)所述多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估，得到門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估結(jié)果；

13、構(gòu)建模塊，用于對(duì)所述多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征提取，構(gòu)建語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)，得到門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型；

14、預(yù)測(cè)模塊，用于基于所述門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型和所述門店聚類結(jié)果對(duì)多門店業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度預(yù)測(cè)，得到門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果；

15、配置模塊，用于基于所述門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估結(jié)果、所述門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果和所述模糊隸屬度進(jìn)行綜合異常預(yù)測(cè)和資源優(yōu)化配置，得到異常預(yù)測(cè)報(bào)告和優(yōu)化方案。

16、本申請(qǐng)第三方面提供了一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器和至少一個(gè)處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有指令；所述至少一個(gè)處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器中的所述指令，以使得所述電子設(shè)備執(zhí)行上述的基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法。

17、本申請(qǐng)的第四方面提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有指令，當(dāng)其在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行上述的基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法。

18、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)具有以下有益效果：通過對(duì)銷售、庫(kù)存、客流等多維度數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和高質(zhì)量化，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和核函數(shù)變換等技術(shù)，提高了門店聚類的準(zhǔn)確性和靈活性，有助于更精準(zhǔn)地識(shí)別不同類型的門店。通過熵權(quán)法分析和主成分分析，優(yōu)化了評(píng)估特征的選擇，提高了經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性和可解釋性。結(jié)合時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和自注意力機(jī)制，提升了對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的特征提取和預(yù)測(cè)能力，實(shí)現(xiàn)了更精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)。通過多任務(wù)預(yù)測(cè)模型，同時(shí)預(yù)測(cè)銷售額、客流量和庫(kù)存水平，提高了預(yù)測(cè)的全面性和效率。采用自編碼器和動(dòng)態(tài)閾值計(jì)算，提高了異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性和靈敏度，同時(shí)通過決策規(guī)則庫(kù)和約束優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了更合理的資源分配。從時(shí)間序列分解到多尺度時(shí)間窗口劃分，再到多任務(wù)學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的多層次、多尺度分析，通過條件嵌入和殘差連接等技術(shù)，增強(qiáng)了模型的可擴(kuò)展性和對(duì)不同門店特征的適應(yīng)能力。

技術(shù)特征：

1.一種基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述對(duì)連鎖經(jīng)營(yíng)企業(yè)各門店的多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和預(yù)處理，得到多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述對(duì)所述多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度相似度計(jì)算和模糊聚類，得到門店聚類結(jié)果和模糊隸屬度，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述基于所述門店聚類結(jié)果和所述模糊隸屬度構(gòu)建決策樹模型，并對(duì)所述多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估，得到門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述對(duì)所述多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征提取，構(gòu)建語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)，得到門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述基于所述門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型和所述門店聚類結(jié)果對(duì)多門店業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度預(yù)測(cè)，得到門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述基于所述門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估結(jié)果、所述門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果和所述模糊隸屬度進(jìn)行綜合異常預(yù)測(cè)和資源優(yōu)化配置，得到異常預(yù)測(cè)報(bào)告和優(yōu)化方案，包括：

8.一種基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析裝置，其特征在于，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括：存儲(chǔ)器和至少一個(gè)處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有指令；

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有指令，其特征在于，所述指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于連鎖經(jīng)營(yíng)效益監(jiān)管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，該方法包括：對(duì)連鎖經(jīng)營(yíng)企業(yè)各門店的多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和預(yù)處理，得到多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)；進(jìn)行多維度相似度計(jì)算和模糊聚類，得到門店聚類結(jié)果和模糊隸屬度；構(gòu)建決策樹模型并進(jìn)行門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估，得到門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估結(jié)果；進(jìn)行時(shí)序特征提取，構(gòu)建語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)，得到門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型；對(duì)多門店業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度預(yù)測(cè)，得到門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果；基于門店經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估結(jié)果、門店業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果和模糊隸屬度進(jìn)行綜合異常預(yù)測(cè)和資源優(yōu)化配置，得到異常預(yù)測(cè)報(bào)告和優(yōu)化方案，進(jìn)而提高了經(jīng)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：馬瑞光
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳市逸馬科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19