CN107644352A - 多渠道数据的处理方法、装置、存储介质和计算机设备 - Google Patents

多渠道数据的处理方法、装置、存储介质和计算机设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种多渠道数据的处理方法、装置、存储介质和计算机设备。其中,该方法包括:接收对待评估产品的产品估值指令;根据所述产品估值指令获取待评估产品在每个渠道类型下,用于评估所述待评估产品的产品价值的多个渠道数据;对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据;根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值;根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对所述待评估产品的估值数据。通过上述的全费用清单生成方法、装置、存储介质和计算机设备,提高了根据多渠道数据生成估值数据的准确性,节约了估值数据生成的时间,从而提高了根据多渠道数据生成估值数据的效率。

Description

多渠道数据的处理方法、装置、存储介质和计算机设备
技术领域
本发明涉及信息管理技术领域,特别是涉及一种多渠道数据的处理方法、装置、存储介质和计算机设备。
背景技术
在工程的招投标过程中,合理的标价报价至关重要。产品价格的来源渠道众多,包括厂家直接报价、经销商报价及施工方报价等。针对同一产品,不同组织会给出不同的报价。在不同的工程项目中,由于利润要求及风险控制的不同,同一组织针对同一产品提供的报价也可能会有差异。因此,通过单一渠道查询的报价难以反映产品的真实价值。
然而,传统的多渠道数据的处理方法中,确定估值数据的工作十分复杂,其中,估值数据可指标价。招标方需要进行多方询价确定价格,这种方式不能快速响应价格变化,且需要依据负责人的经验及判断,使得确定标价的耗时较长以及估值数据的准确性较低,从而导致根据多渠道的数据确定估值数据的效率较低。
发明内容
基于此,有必要针对根据多渠道数据确定估值数据效率较低问题,提供一种多渠道数据的处理方法、装置、存储介质和计算机设备。
一种多渠道数据的处理方法,所述方法包括:接收对待评估产品的产品估值指令;根据所述产品估值指令获取待评估产品在每个渠道类型下,用于评估所述待评估产品的产品价值的多个渠道数据;对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据;根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值;根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对所述待评估产品的估值数据。
在其中一个实施例中,所述根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对所述待评估产品的估值数据,包括:将每个渠道类型下的渠道校正数据和所对应的渠道权值相乘后求和,生成对应渠道类型对所述待评估产品的估值数据。
在其中一个实施例中,所述对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据,包括:对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道平均数据;根据每个渠道类型的渠道平均数据计算生成对应渠道类型下每个渠道数据的偏离度;将所述偏离度大于预设阈值的渠道数据从对应的渠道类型下删除;根据相同渠道类型下剩下的渠道数据,按照预设的算法生成每个渠道类型的渠道校正数据。
在其中一个实施例中,所述根据每个渠道类型的渠道数列,生成每个渠道类型的渠道校正数据,包括:根据相同渠道类型下剩下的渠道数据生成每个渠道类型的渠道数列;当渠道数列中渠道数据的个数为奇数时,获取所述渠道数列的中位数与众数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据;当渠道数列中渠道数据的个数为偶数时,获取所述渠道数列的两个中位数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据。
在其中一个实施例中,所述根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值,包括:根据每个渠道类型下的多个渠道数据与渠道校正数据的偏离度,计算生成对应渠道类型的渠道稳定度;根据每个渠道类型下的渠道数据的数量和渠道稳定度,确定对应渠道类型的渠道权值。
一种多渠道数据的处理装置,所述装置包括:产品估值指令接收模块,用于接收对待评估产品的产品估值指令;渠道数据获取模块,用于根据所述产品估值指令获取待评估产品在每个渠道类型下,用于评估所述待评估产品的产品价值的多个渠道数据;渠道校正数据生成模块,用于对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据;渠道权值生成模块,用于根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值;估值数据生成模块,用于根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对所述待评估产品的估值数据。
在其中一个实施例中,所述渠道校正数据生成模块还用于对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道平均数据;根据每个渠道类型的渠道平均数据计算生成对应渠道类型下每个渠道数据的偏离度;将所述偏离度大于预设阈值的渠道数据从对应的渠道类型下删除;根据相同渠道类型下剩下的渠道数据,按照预设的算法生成每个渠道类型的渠道校正数据。
在其中一个实施例中,所述渠道权值生成模块还用于根据每个渠道类型下的多个渠道数据与渠道校正数据的偏离度,计算生成对应渠道类型的渠道稳定度;根据每个渠道类型下的渠道数据的数量和渠道稳定度,确定对应渠道类型的渠道权值。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述各个实施例中所述多渠道数据的处理方法的步骤。
一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述各个实施例中所述多渠道数据的处理方法的步骤。
上述的多渠道数据的处理方法、装置、存储介质和计算机设备,通过确定多个渠道类型的渠道校正数据和渠道权值,计算生成对待评估产品的估值数据。由于渠道校正数据综合了每个渠道类型下多个渠道数据,并根据每个渠道类型下渠道数据的数据可信度,给每个渠道校正数据赋予相应的渠道权值,可信度越高的渠道类型具有越高的渠道权值。通过渠道数据数量及渠道数据偏离度等参数计算生成估值数据,可提高估值数据的准确度,且根据预设的计算规则将多个渠道数据计算生成的估值数据,节约了生成估值数据的时间,从而提高了根据多渠道数据确定估值数据的效率。
附图说明
图1为一个实施例中多渠道数据的处理方法的应用场景;
图2为一个实施例中多渠道数据的处理方法中服务器的内部结构图;
图3为一个实施例中多渠道数据的处理方法的流程图;
图4为另一个实施例中多渠道数据的处理方法的流程图;
图5为一个实施例中多渠道数据的处理装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
可以理解,本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件,但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说,在不脱离本申请的范围的情况下,可以将第一渠道类型称为第二渠道类型,且类似地,可将第二渠道类型称为第一渠道类型。第一渠道类型和第二渠道类型两者都是渠道类型,但其不是同一渠道类型。
图1为一个实施例中多渠道数据的处理方法的应用环境图。参照图1,该应用环境包括计算机设备102、第一渠道平台104及第二渠道平台106等其他设备。第一渠道平台104和第二渠道平台106可以是相同类型的计算机设备,也可以是不同类型的计算机设备。计算机设备102、第一渠道平台104及第二渠道平台106等其他设备可以是终端,比如说手机、平板电脑、个人数字助理或者智能穿戴式设备等,也可以是服务器,比如说独立的物理服务器或多个物理服务器构成的服务器集群。计算机设备102可通过网络与第一渠道平台104及第二渠道平台106等其他设备进行通信连接,获取实现多渠道数据的处理方法所需的数据,包括但不限于渠道数据。计算机设备102本身也可通过输入设备接收相应的数据。第一渠道平台104及第二渠道平台106等其他设备可以是不同厂家、经销商及施工方等的数据平台。
图2为一个实施例中用于实现多渠道数据的处理方法的计算机设备的内部结构示意图,该计算机设备可以是图1中的计算机设备102。参照图2,该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、内存储器和网络接口。其中,该计算机设备的非易失性存储介质可存储操作系统和计算机可读指令,该计算机可读指令被执行时,可使得处理器执行一种多渠道数据的处理方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力,支撑整个计算机设备的运行。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统、计算机可执行指令提供高速缓存的运行环境。计算机设备的网络接口用于进行网络通信,如获取渠道数据等。
本领域技术人员可以理解,图2中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体地计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。比如该计算机设备还可包括显示屏,该显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,还可以是触摸屏,比如电阻式触摸屏或电容式触摸屏,可通过接收作用于该触摸屏上的点击操作生成相应的坐标数据。
在一个实施例中,如图3所示,提供了一种多渠道数据的处理方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1和图2种所示的计算机设备来举例说明。参照图3,该方法具体包括以下步骤:
步骤S302,接收对待评估产品的产品估值指令。
本实施例中,待估产品是指需要进行价值评估的产品。其中,待估产品可为工程招投标过程中涉及的产品,价值评估包括但不限于对该产品的价格进行评估。产品估值指令是指通过接收到针对待估产品进行产品估值操作所触发的指令。具体地,针对对待估产品进行产品估值操作可提供相应的产品估值界面,该界面上可包括用于产品估值的控件,当检测到作用于该控件的点击操作时,则触发对相应待估产品的产品估值指令。
在一个实施例中,在接收对待评估产品的产品估值指令之前,还可包括接收对待估产品的选择指令。具体地,可提供一个或多个待估产品使得用户可以进行选择。举例来说,针对建筑工程来说,待估产品可为实施该建筑工程中需要用到的材料,比如,砂浆、钢材及木材等其中一种或多种的组合。进一步地,可提供相应的待估产品选择界面,该界面上可包括多个相应的用于选择待估产品的控件。当检测到作用于待估产品选择控件的点击操作时,则触发相应的待估产品的选择指令。根据该选择指令触发生成对相应待估产品的产品估值指令。
步骤S304,根据产品估值指令获取待评估产品在每个渠道类型下,用于评估待评估产品的产品价值的多个渠道数据。
本实施例中,渠道类型是指用于评估待估产品的相关数据的来源类型,比如说,针对同一种待估产品,渠道类型包括但不限于厂家、经销商及施工方等其中一种或多种的组合,渠道类型下的渠道数据包括但不限于厂家、经销商及施工方等对待估产品的报价。具体地,每个渠道类型下可包括多个渠道,比如说,厂家渠道类型下可包括多个厂家,经销商渠道类型下可包括多个经销商,施工方渠道类型下可包括多个施工方,且每个厂家、经销商及施工方等都可提供相应的渠道数据。进一步地,可通过多种方法获取渠道数据,比如说,可通过网络爬虫在预设的网页上获取渠道数据,其中,网络爬虫是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。或者从网站相应的服务器中提取相关数据,包括但不限于从线上招采平台的数据库中获取数据作为渠道数据。再比如,可以直接接收用户通过输入设备输入的数据作为渠道数据,包括但不限于通过键盘输入或者直接通过终端中的触摸屏进行点击输入等方式。
在一个实施例中,还可以获取相关中标清单,并对中标清单中的数据进行拆解,提取评估待估产品的相关数据作为渠道数据。进一步地,还可以将拆解后的数据按照预设的计价规则计算生成所需数据作为渠道数据。
在一个实施例中,当检测到渠道类型下的一个或多个渠道可提供多个有效数据,可获取最新公布的有效数据作为渠道数据。其中,有效数据是指数据公布时间在有预设的时间段内的数据。
在一个实施例中,同一种待估产品可具有一种或多种属性。比如,砂浆可具有干湿属性,包括但不限于湿拌地面砂浆、干混地面砂浆等。再比如,砂浆还可具有强度属性,包括但不限于M15、M20及M25等其中一种或多种。具体地,可根据产品估值指令查找待评估产品在每个渠道类型下的,具有预设属性的多个渠道数据。进一步地,可获取待评估产品在每个渠道类型下的具有多种属性的渠道数据,并根据属性和渠道类型将每个渠道数据存储至相应的数据库。
步骤S306,对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据。
本实施例中,渠道校正数据是指综合相同渠道类型下的多个渠道数据,按照预设的生成方式生成的校正数据,该校正数据代表了该渠道类型对待估产品的产品价值的综合估值。具体地,可根据相同渠道类型下的多个渠道数据的平均值、中位数及众数等其中一种或多种的数值,按照预设的计算规则计算生成渠道校正数据。也可以直接将多个渠道数据的平均值、中位数及众数等中的数据作为渠道数据。
步骤S308,根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值。
本实施例中,渠道权值是指根据每个渠道类型下的渠道数据的可信度而确定的指数,可信度可参考渠道数据的数量、偏差度及稳定度等属性,可信度是指渠道类型下的渠道数据值得参考的程度。其中,稳定度可由每个渠道数据与该渠道数据下的渠道数据的算数平均数之间的偏离度确定。每个渠道类型的渠道权值相加的总和为100%。具体地,渠道类型下的渠道数据的可信度越高,则该渠道类型的渠道权值也会相应更高。
在一个实施例中,渠道类型包括终端本身,当接收用户直接通过终端输入设备输入的被动数据之后,可将该被动数据作为渠道数据,还可将该渠道数据的权值设置为大于或等于预设权值,比如说50%。
在一个实施例中,当检测到存在渠道校正数据为零或渠道数据的数量为零的渠道预设渠道类型时,可将其余渠道类型的渠道权值根据原本渠道权值的比例进行重新分配,且保持其余渠道类型的权值总和为100%。举例来说,预设有三个渠道类型分别为渠道A、渠道B和渠道C,渠道权值原本分别为a1、b1和c1。当检测到c1为0时,则调整渠道A和渠道B的权值分别为a2和b2,使得a2和b2的比值等于a1和b1的比值,且a2和b2的总和为100%。
步骤S310,根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对待评估产品的估值数据。
本实施例中,每个渠道类型都有相应的渠道校正数据和渠道权值,可按照预设的计算规则根据所有渠道类型的渠道校正数据和渠道权值,计算生成对待评估产品的估值数据。其中,估值数据包括但不限于,根据厂家直接报价、经销商报价及施工方报价等多渠道数据生成的标价。标价可为工程量清单中,评估产品价值的价格数据。
上述实施例中,通过确定多个渠道类型的渠道校正数据和渠道权值,计算生成对待评估产品的估值数据。由于渠道校正数据综合了每个渠道类型下多个渠道数据,并根据每个渠道类型下渠道数据的数据可信度,给每个渠道校正数据赋予相应的渠道权值,可信度越高的渠道类型具有越高的渠道权值。通过渠道数据数量及渠道数据偏离度等参数计算生成估值数据,可提高估值数据的准确度,且根据预设的计算规则将多个渠道数据计算生成的估值数据,节约了生成估值数据的时间,从而提高了根据多渠道数据确定估值数据的效率。
在一个实施例中,可将每个渠道类型下的渠道校正数据和所对应的渠道权值相乘后求和,生成对应渠道类型对待评估产品的估值数据。举例来说,共有四个渠道类型,每个渠道类型的渠道校正数据分别是J1、J2、J3和J4,每个渠道类型的渠道权值分别是Q1、Q2、Q3和Q4。则估值数据J可为J1和Q1之积、J2和Q2之积、J3和Q3之积、J4和Q4之积四者之和,可表达为公式J=J1*Q1+J2*Q2+J3*Q3+J4*Q4。
在一个实施例中,如图4所示,对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据的步骤,具体包括以下步骤:
步骤S402,对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道平均数据。
本实施例中,渠道平均数据是指根据渠道类型下的多个渠道数据,用于对待估产品的平均评估的数据,包括但不限于相同类型下的多个渠道数据的平均数、中位数及众数等。
步骤S404,根据每个渠道类型的渠道平均数据计算生成对应渠道类型下每个渠道数据的偏离度。
本实施例中,偏离度是指渠道数据与渠道平均数据相差的绝对值所占渠道平均数据的比重。举例来说,根据第一渠道类型下所有的渠道数据计算生成第一算数平均数A,针对第一渠道类型下的渠道数据X1来说,X1的偏离度B1可为计算X1与A的差除以A后所得到的绝对值,计算公式可表示为针对第一渠道类型下的每个渠道数据都可计算生成相应的偏离度。
步骤S406,将偏离度大于预设阈值的渠道数据从对应的渠道类型下删除。
本实施例中,可以预设每个渠道类型下渠道数据偏离度的预设阈值,当检测到根据步骤S404计算生成的偏离度大于该预设阈值时,可将相应的渠道数据从对应的渠道类型下删除。举例来说,预设阈值可为50%,当渠道平均数据为200时,则该渠道类型下的渠道数据80的偏离度为60%,因为60%大于50%,则可将该渠道类型下的渠道数据80删除。
步骤S408,根据相同渠道类型下剩下的渠道数据,按照预设的算法生成每个渠道类型的渠道校正数据。
本实施例中,预设的算法可以是根据每个渠道数列中的渠道数据计算生成每个渠道类型的渠道校正数据的算法,比如,K-means算法(K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则)等聚类算法,但不限于此。还可以直接将每个渠道数列中具有代表性的渠道数据作为渠道校正数据。其中,具有代表性的渠道数据包括但不限于渠道数列的中位数或众数。
在一个实施例中,步骤S408包括:根据相同渠道类型下剩下的渠道数据生成每个渠道类型的渠道数列;当渠道数列中渠道数据的个数为奇数时,获取渠道数列的中位数与众数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据;当渠道数列中渠道数据的个数为偶数时,获取渠道数列的两个中位数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据。
本实施例中,渠道数列是指根据相同渠道类型下的渠道数据生成的数列。数列是指一列有序的数,数列中的每一个数都叫做这个数列的项,数列中的数包括但不限于正整数。其中,数列中的每一项都与相同渠道类型下的渠道数据一一对应。低值数据是指两个或多个数据中数值更低的数据。中位数代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。众数是指一组数据中出现次数最多的数值。具体地,删除每个渠道类型下偏离度大于预设阈值的渠道数据之后,可根据剩下数据的数值按照由小到大或者由大到小的顺序生成渠道数列,但不限于此。
举例来说,一个渠道数据个数为奇数的渠道数列中,中位数为130,众数为132,因为130小于132,则可将中位数130作为该渠道数列的渠道校正数据。再比如说,一个渠道数据个数为偶数的渠道数列中,两个中位数分别为130和128,因为128小于130,则可将数值更小的中位数128作为该渠道数列的渠道校正数据。进一步地,当检测到渠道数列中存在多个众数时,可将数值最小的众数作为该渠道数列的众数。
本实施例不限制渠道校正数据的生成规则,生成还可为其他多种变形。比如说,当渠道数列中渠道数据的个数为奇数时,获取渠道数列的中位数与算数平均数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据。再比如说,当渠道数列中渠道数据的个数为偶数时,可将两个中位数的平均数作为对应渠道类型的渠道校正数据。
在一个实施例中,还可不生成每个渠道类型的渠道数列,可直接计算相同渠道类型下剩下的渠道数据的算数平均数,作为渠道校正数据。
在一个实施例中,可根据每个渠道类型下的多个渠道数据与渠道校正数据的偏离度,计算生成对应渠道类型的渠道稳定度;根据每个渠道类型下的渠道数据的数量和渠道稳定度,确定对应渠道类型的渠道权值。
具体地,渠道稳定度是指反映相同渠道类型下渠道数据的整体偏离度的数值。整体偏离度越小,则渠道稳定度越大。比如说,可将相同渠道类型下每个渠道数据的偏离度之和的倒数作为渠道稳定度,但不限于此。其中,偏离度是指渠道数据与渠道校正数据相差的绝对值所占渠道校正数据的比重。举例来说,第一渠道类型下的渠道数据分别为100、120和140,渠道校正数据为120,则三个渠道数据的偏离度分别为20%、0和14.3%。则可将20%、0和14.3%之和的倒数2.9,作为该渠道类型的渠道稳定度。进一步地,可根据每个渠道类型下的渠道数据的数量和渠道稳定度,确定对应渠道类型的渠道权值。当相同渠道类型下的渠道数据的数量越多时,则该渠道类型的渠道权值可相对更大;当相同渠道类型下的渠道数据的稳定度越高时,则该渠道类型的渠道权值可相对更大。包括但不限于根据相同渠道类型下每个渠道数据的数量之间的比例和每个渠道稳定度之间的比例来确定渠道权值。
举例来说,若预设的渠道类型有三个,分别为第一渠道类型、第二渠道类型和第三渠道类型。三个渠道类型的渠道稳定度分别为a、b和c,可以计算生成第一渠道类型的渠道稳定度a所占的比例为第二渠道类型的渠道稳定度b所占的比例为第三渠道类型的渠道稳定度c所占的比例为三个渠道类型的渠道数据的数量分别为d、e和f,可以计算生成第一渠道类型的渠道数据数量d所占的比例为第二渠道类型的渠道数据数量e所占的比例为第三渠道类型的渠道数据数量f所占的比例为可根据A与D,B与E,C与F分别生成第一渠道类型、第二渠道类型和第三渠道类型相应的渠道权值。比如说,计算A与D之和,B与E之和,C与F之和分别占的比例生成渠道权值。再比如,也可将A与D之积,B与E之积,C与F之积分别占的比例生成渠道权值。
在一个实施例中,可以预设渠道权值,可根据每个渠道类型下的渠道数据的数量和渠道稳定度匹配相应的渠道权值。举例来说,对于三个渠道类型,可以预设渠道权值为50%、30%和20%。将每个渠道类型的渠道数据的数量或渠道稳定度分别按照从高到底的顺序进行排位,则可将50%、30%和20%作为将对应渠道类型的权值。还可以结合渠道数据的数量和渠道稳定度结合确定,对应渠道类型的可信度,可根据可信度从高到底对渠道类型进行排位。
在一个实施例中,如图5所示,提供了一个多渠道数据的处理装置500,该装置包括:产品估值指令接收模块502,用于接收对待评估产品的产品估值指令;渠道数据获取模块504,用于根据产品估值指令获取待评估产品在每个渠道类型下,用于评估待评估产品的产品价值的多个渠道数据;渠道校正数据生成模块506,用于对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据;渠道权值生成模块508,用于根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值;估值数据生成模块510,用于根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对待评估产品的估值数据。
在一个实施例中,估值数据生成模块510还用于将每个渠道类型下的渠道校正数据和所对应的渠道权值相乘后求和,生成对应渠道类型对待评估产品的估值数据。
在一个实施例中,渠道校正数据生成模块506还用于对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道平均数据;根据每个渠道类型的渠道平均数据计算生成对应渠道类型下每个渠道数据的偏离度;将偏离度大于预设阈值的渠道数据从对应的渠道类型下删除;根据相同渠道类型下剩下的渠道数据,按照预设的算法生成每个渠道类型的渠道校正数据。
在一个实施例中,渠道校正数据生成模块506还用于根据相同渠道类型下剩下的渠道数据生成每个渠道类型的渠道数列;当渠道数列中渠道数据的个数为奇数时,获取渠道数列的中位数与众数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据;当渠道数列中渠道数据的个数为偶数时,获取渠道数列的两个中位数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据。
在一个实施例中,渠道权值生成模块508还用于根据每个渠道类型下的多个渠道数据与渠道校正数据的偏离度,计算生成对应渠道类型的渠道稳定度;根据每个渠道类型下的渠道数据的数量和渠道稳定度,确定对应渠道类型的渠道权值。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现以下步骤:接收对待评估产品的产品估值指令;根据产品估值指令获取待评估产品在每个渠道类型下,用于评估待评估产品的产品价值的多个渠道数据;对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据;根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值;根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对待评估产品的估值数据。
在一个实施例中,该程序被处理器执行时,在实现根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对待评估产品的估值数据的步骤时,包括实现以下步骤:将每个渠道类型下的渠道校正数据和所对应的渠道权值相乘后求和,生成对应渠道类型对待评估产品的估值数据。
在一个实施例中,该程序被处理器执行时,在实现对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据的步骤时,具体实现以下步骤:对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道平均数据;根据每个渠道类型的渠道平均数据计算生成对应渠道类型下每个渠道数据的偏离度;将偏离度大于预设阈值的渠道数据从对应的渠道类型下删除;根据相同渠道类型下剩下的渠道数据,按照预设的算法生成每个渠道类型的渠道校正数据。
在一个实施例中,该程序被处理器执行时,在实现根据每个渠道类型的渠道数列,生成每个渠道类型的渠道校正数据的步骤时,具体实现以下步骤:根据相同渠道类型下剩下的渠道数据生成每个渠道类型的渠道数列;当渠道数列中渠道数据的个数为奇数时,获取渠道数列的中位数与众数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据;当渠道数列中渠道数据的个数为偶数时,获取渠道数列的两个中位数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据。
在一个实施例中,该程序被处理器执行时,在实现根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值的步骤时,具体实现以下步骤:根据每个渠道类型下的多个渠道数据与渠道校正数据的偏离度,计算生成对应渠道类型的渠道稳定度;根据每个渠道类型下的渠道数据的数量和渠道稳定度,确定对应渠道类型的渠道权值。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行程序时实现以下步骤:接收对待评估产品的产品估值指令;根据产品估值指令获取待评估产品在每个渠道类型下,用于评估待评估产品的产品价值的多个渠道数据;对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据;根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值;根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对待评估产品的估值数据。
在一个实施例中,上述的处理器执行程序时,在实现根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对待评估产品的估值数据的步骤时,包括实现以下步骤:将每个渠道类型下的渠道校正数据和所对应的渠道权值相乘后求和,生成对应渠道类型对待评估产品的估值数据。
在一个实施例中,上述的处理器执行程序时,在实现对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据的步骤时,具体实现以下步骤:对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道平均数据;根据每个渠道类型的渠道平均数据计算生成对应渠道类型下每个渠道数据的偏离度;将偏离度大于预设阈值的渠道数据从对应的渠道类型下删除;根据相同渠道类型下剩下的渠道数据,按照预设的算法生成每个渠道类型的渠道校正数据。
在一个实施例中,上述的处理器执行程序时,在实现根据每个渠道类型的渠道数列,生成每个渠道类型的渠道校正数据的步骤时,具体实现以下步骤:根据相同渠道类型下剩下的渠道数据生成每个渠道类型的渠道数列;当渠道数列中渠道数据的个数为奇数时,获取渠道数列的中位数与众数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据;当渠道数列中渠道数据的个数为偶数时,获取渠道数列的两个中位数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据。
在一个实施例中,上述的处理器执行程序时,在实现根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值的步骤时,具体实现以下步骤:根据每个渠道类型下的多个渠道数据与渠道校正数据的偏离度,计算生成对应渠道类型的渠道稳定度;根据每个渠道类型下的渠道数据的数量和渠道稳定度,确定对应渠道类型的渠道权值。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种多渠道数据的处理方法,所述方法包括:
接收对待评估产品的产品估值指令;
根据所述产品估值指令获取待评估产品在每个渠道类型下,用于评估所述待评估产品的产品价值的多个渠道数据;
对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据;
根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值;
根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对所述待评估产品的估值数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对所述待评估产品的估值数据,包括:
将每个渠道类型下的渠道校正数据和所对应的渠道权值相乘后求和,生成对应渠道类型对所述待评估产品的估值数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据,包括:
对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道平均数据;
根据每个渠道类型的渠道平均数据计算生成对应渠道类型下每个渠道数据的偏离度;
将所述偏离度大于预设阈值的渠道数据从对应的渠道类型下删除;
根据相同渠道类型下剩下的渠道数据,按照预设的算法生成每个渠道类型的渠道校正数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据相同渠道类型下剩下的渠道数据,按照预设的算法生成每个渠道类型的渠道校正数据,包括:
根据相同渠道类型下剩下的渠道数据生成每个渠道类型的渠道数列;
当渠道数列中渠道数据的个数为奇数时,获取所述渠道数列的中位数与众数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据;
当渠道数列中渠道数据的个数为偶数时,获取所述渠道数列的两个中位数中的低值数据,作为对应渠道类型的渠道校正数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值,包括:
根据每个渠道类型下的多个渠道数据与渠道校正数据的偏离度,计算生成对应渠道类型的渠道稳定度;
根据每个渠道类型下的渠道数据的数量和渠道稳定度,确定对应渠道类型的渠道权值。
6.一种多渠道数据的处理装置,其特征在于,所述装置包括:
产品估值指令接收模块,用于接收对待评估产品的产品估值指令;
渠道数据获取模块,用于根据所述产品估值指令获取待评估产品在每个渠道类型下,用于评估所述待评估产品的产品价值的多个渠道数据;
渠道校正数据生成模块,用于对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道校正数据;
渠道权值生成模块,用于根据每个渠道类型下的多个渠道数据计算生成对应渠道类型的渠道权值;
估值数据生成模块,用于根据每个渠道校正数据和所对应的渠道权值计算生成对所述待评估产品的估值数据。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述渠道校正数据生成模块还用于对相同渠道类型下的多个渠道数据进行计算,生成每个渠道类型的渠道平均数据;根据每个渠道类型的渠道平均数据计算生成对应渠道类型下每个渠道数据的偏离度;将所述偏离度大于预设阈值的渠道数据从对应的渠道类型下删除;根据相同渠道类型下剩下的渠道数据,按照预设的算法生成每个渠道类型的渠道校正数据。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述渠道权值生成模块还用于根据每个渠道类型下的多个渠道数据与渠道校正数据的偏离度,计算生成对应渠道类型的渠道稳定度;根据每个渠道类型下的渠道数据的数量和渠道稳定度,确定对应渠道类型的渠道权值。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任意一项所述多渠道数据的处理方法的步骤。
10.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至5中任意一项所述多渠道数据的处理方法的步骤。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110956386A (zh) * 2019-11-27 2020-04-03 北京国腾联信科技有限公司 基于多渠道的信用数据的处理方法和装置
CN113379379A (zh) * 2021-06-07 2021-09-10 苏州众言网络科技股份有限公司 项目分发方法及装置

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101556677A (zh) * 2008-04-11 2009-10-14 埃森哲环球服务有限公司 在零散市场中用于优化贸易促进和分销开销的系统
CN101635037A (zh) * 2008-07-21 2010-01-27 深圳市建设工程交易服务中心 建筑业投标书的自动评审方法
CN103136624A (zh) * 2011-11-29 2013-06-05 北京建龙重工集团有限公司 工程项目招标、投标、评标的在线管理方法
CN203616233U (zh) * 2013-12-06 2014-05-28 山东大学 一种实际大气环境中评价pm2.5口罩过滤效率的装置
CN103886168A (zh) * 2012-12-19 2014-06-25 腾讯科技(深圳)有限公司 基于层次分析法的多渠道分析方法及装置
RS20140052A1 (en) * 2014-02-05 2014-08-29 Rt-Rk D.O.O. METHOD OF DETERMINING THE DYNAMIC PRICES OF ADVERTISING DIGITAL TELEVISION
CN104112221A (zh) * 2014-07-02 2014-10-22 百度在线网络技术(北京)有限公司 渠道价值的确定方法和装置
CN104602182A (zh) * 2015-02-12 2015-05-06 中国联合网络通信集团有限公司 渠道价值获取方法和装置
CN104751315A (zh) * 2015-04-01 2015-07-01 北京首钢自动化信息技术有限公司 一种电子采购系统及其方法
CN106294882A (zh) * 2016-08-30 2017-01-04 北京京东尚科信息技术有限公司 数据挖掘方法以及装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101556677A (zh) * 2008-04-11 2009-10-14 埃森哲环球服务有限公司 在零散市场中用于优化贸易促进和分销开销的系统
CN101635037A (zh) * 2008-07-21 2010-01-27 深圳市建设工程交易服务中心 建筑业投标书的自动评审方法
CN103136624A (zh) * 2011-11-29 2013-06-05 北京建龙重工集团有限公司 工程项目招标、投标、评标的在线管理方法
CN103886168A (zh) * 2012-12-19 2014-06-25 腾讯科技(深圳)有限公司 基于层次分析法的多渠道分析方法及装置
CN203616233U (zh) * 2013-12-06 2014-05-28 山东大学 一种实际大气环境中评价pm2.5口罩过滤效率的装置
RS20140052A1 (en) * 2014-02-05 2014-08-29 Rt-Rk D.O.O. METHOD OF DETERMINING THE DYNAMIC PRICES OF ADVERTISING DIGITAL TELEVISION
CN104112221A (zh) * 2014-07-02 2014-10-22 百度在线网络技术(北京)有限公司 渠道价值的确定方法和装置
CN104602182A (zh) * 2015-02-12 2015-05-06 中国联合网络通信集团有限公司 渠道价值获取方法和装置
CN104751315A (zh) * 2015-04-01 2015-07-01 北京首钢自动化信息技术有限公司 一种电子采购系统及其方法
CN106294882A (zh) * 2016-08-30 2017-01-04 北京京东尚科信息技术有限公司 数据挖掘方法以及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110956386A (zh) * 2019-11-27 2020-04-03 北京国腾联信科技有限公司 基于多渠道的信用数据的处理方法和装置
CN113379379A (zh) * 2021-06-07 2021-09-10 苏州众言网络科技股份有限公司 项目分发方法及装置

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