CN107730173A - 一种基于数据分析的小型超市自动采购方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于数据分析的小型超市自动采购方法,属于数据分析技术领域,解决超市现有管理软件积累的销售数据信息无法用于后续的销售预测和辅助采购的问题,采用的技术方案是:从现有销售数据信息中抽取有用的商品销售数据;对抽取的商品销售数据进行清洗,以过滤掉不需要的字段和属性;利用商品的约束条件及内容推荐算法、关联规则算法计算出商品的销售排名、推荐排名、日需求量预测值;结合超市的现有商品库存,自动计算出商品的采购需求列表;结合超市现有商品供应商信息,自动发送采购邮件,完成下单流程,达到优化库存、减少进货资金占用、快速完成商品补给的目的。本发明还提供一种基于数据分析的小型超市自动采购系统。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域,具体地说是一种基于数据分析的小型超市自动采购方法及系统。
背景技术
近年,通过网络平台购物的消费者越来越多,天猫、京东等电商超市的销售额增长迅速,实体零售业的销售额增长放缓,甚至出现负增长。相比大型超市或连锁超市背后强大的成本优势和技术优势,社区门市、便利店等小型超市面临更大的挑战。一部分大型超市货连锁超市,比如沃尔玛等,已经建立了基于Hadoop平台的挖掘顾客消费行为的系统,而大部分小型超市只有简单的超市管理软件,记录商品的销售信息,但没有分析工具对这些数据进行处理和分析,无法用于后续的销售预测和辅助采购。
基于此,在小型超市现有管理软件的基础上,充分利用小型超市积累的销售数据信息,设计一种基于数据分析的小型超市自动采购方法及系统。
发明内容
本发明的技术任务是解决现有技术的不足,提供一种基于数据分析的小型超市自动采购方法,其在超市现有管理软件的基础上,充分利用小型超市积累的销售数据信息,结合现有库存数据,给出合理的采购数量建议,通过集成的邮件系统,自动完成采购下单。
本发明的技术方案是按以下方式实现的:
一种基于数据分析的小型超市自动采购方法,该方法基于超市现有管理软件积累的销售数据信息,该方法的实现步骤包括:
1)从现有销售数据信息中抽取有用的商品销售数据;
2)对抽取的商品销售数据进行清洗,以过滤掉不需要的字段和属性;
3)利用商品的约束条件及内容推荐算法、关联规则算法计算出商品的销售排名、推荐排名、日需求量预测值;
4)结合超市的现有商品库存,自动计算出商品的采购需求列表;
5)结合超市现有商品供应商信息,自动发送采购邮件,完成下单流程。
所涉及有用的商品销售数据是指在一日、一周、一旬、一月、一季度、甚至一年内商品销售量排名在前一百的销售数据。
所涉及商品的约束条件指的是商品的利润以及商品的日销售量、周销售量、旬销售量、月销售量、季度销售量和年度销售量。
基于上述方法,本发明还提供一种基于数据分析的小型超市自动采购系统,该系统基于超市的现有管理软件,其结构包括:
获取模块,用于获取超市现有管理软件中积累的销售数据信息;
抽取模块,用于从积累的销售数据信息中抽取有用的商品销售数据;
清洗模块,用于清洗抽取的商品销售数据,以过滤掉不需要的字段和属性;
计算模块,利用商品的约束条件及内容推荐算法、关联规则算法计算出商品的销售排名、推荐排名、日需求量预测值;
分析处理模块,用于结合超市的现有商品库存和计算结果,分析计算出商品的采购需求列表;
自动发送模块,用于将采购需求列表通过邮件的方式自动发送至超市现有管理软件中记录的商品供应商。
所涉及有用的商品销售数据是指在一日、一周、一旬、一月、一季度、甚至一年内商品销售量排名在前一百的销售数据。
所涉及商品的约束条件指的是商品的利润以及商品的日销售量、周销售量、旬销售量、月销售量、季度销售量和年度销售量。
本发明的一种基于数据分析的小型超市自动采购方法及系统与现有技术相比所产生的有益效果是:
1)本发明的自动采购方法基于超市现有管理软件积累的销售数据信息,结合超市的现有商品库存,通过抽取、清洗、计算、分析处理得到采购需求列表,给出合理的采购数量建议,并通过邮件的方式自动发送至超市现有管理软件中记录的商品供应商,自动完成采购下单,优化库存,减少进货资金占用,快速下单完成商品的补给;
2)本发明还提供一种基于数据分析的小型超市自动采购系统,其基于超市的现有管理软件,结合本发明的自动采购方法自动完成采购下单,达到了优化库存、减少进货资金占用、以及即使完成商品的补给的目的。
附图说明
附图1是本发明的方法流程框图;
附图2是本发明的系统结构连接框图。
附图2中的标记分别表示:
1、获取模块,2、抽取模块,3、清洗模块,4、计算模块,
5、分析处理模块,6、自动发送模块。
具体实施方式
下面结合附图1、2,对本发明的一种基于数据分析的小型超市自动采购方法作以下详细说明。
实施例一:
如附图1所示,本发明的一种基于数据分析的小型超市自动采购方法,该方法基于超市现有管理软件积累的销售数据信息,该方法的实现步骤包括:
S10:从现有销售数据信息中抽取有用的商品销售数据;
S20:对抽取的商品销售数据进行清洗,以过滤掉不需要的字段和属性;
S30:利用商品的约束条件及内容推荐算法、关联规则算法计算出商品的销售排名、推荐排名、日需求量预测值;
S40:结合超市的现有商品库存,自动计算出商品的采购需求列表;
S50:结合超市现有商品供应商信息,自动发送采购邮件,完成下单流程。
所涉及有用的商品销售数据是指在一日、一周、一旬、一月、一季度、甚至一年内商品销售量排名在前一百的销售数据。
所涉及商品的约束条件指的是商品的利润以及商品的日销售量、周销售量、旬销售量、月销售量、季度销售量和年度销售量。
本发明的自动采购方法基于超市现有管理软件积累的销售数据信息,结合超市的现有商品库存,通过抽取、清洗、计算、分析处理得到采购需求列表,给出合理的采购数量建议,并通过邮件的方式自动发送至超市现有管理软件中记录的商品供应商,自动完成采购下单,优化库存,减少进货资金占用,快速下单完成商品的补给。
实施例二:
本发明还提供一种基于数据分析的小型超市自动采购系统,该系统基于超市的现有管理软件,其结构包括:
获取模块1,用于获取超市现有管理软件中积累的销售数据信息;
抽取模块2,用于从积累的销售数据信息中抽取有用的商品销售数据;
清洗模块3,用于清洗抽取的商品销售数据,以过滤掉不需要的字段和属性;
计算模块4,利用商品的约束条件及内容推荐算法、关联规则算法计算出商品的销售排名、推荐排名、日需求量预测值;
分析处理模块5,用于结合超市的现有商品库存和计算结果,分析计算出商品的采购需求列表;
自动发送模块6,用于将采购需求列表通过邮件的方式自动发送至超市现有管理软件中记录的商品供应商。
所涉及有用的商品销售数据是指在一日、一周、一旬、一月、一季度、甚至一年内商品销售量排名在前一百的销售数据。
所涉及商品的约束条件指的是商品的利润以及商品的日销售量、周销售量、旬销售量、月销售量、季度销售量和年度销售量。
本发明的自动采购系统基于超市的现有管理软件,与上述自动采购方法相同,能够自动完成采购下单,达到了优化库存、减少进货资金占用、以及即使完成商品的补给的目的。
综上所述,以上内容仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管该具体实施方式部分对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (6)
1.一种基于数据分析的小型超市自动采购方法,该方法基于超市现有管理软件积累的销售数据信息,其特征在于,该方法的实现步骤包括:
1)从现有销售数据信息中抽取有用的商品销售数据;
2)对抽取的商品销售数据进行清洗,以过滤掉不需要的字段和属性;
3)利用商品的约束条件及内容推荐算法、关联规则算法计算出商品的销售排名、推荐排名、日需求量预测值;
4)结合超市的现有商品库存,自动计算出商品的采购需求列表;
5)结合超市现有商品供应商信息,自动发送采购邮件,完成下单流程。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的小型超市自动采购方法,其特征在于,所述有用的商品销售数据是指在一日、一周、一旬、一月、一季度、甚至一年内商品销售量排名在前一百的销售数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的小型超市自动采购方法,其特征在于,所述商品的约束条件指的是商品的利润以及商品的日销售量、周销售量、旬销售量、月销售量、季度销售量和年度销售量。
4.一种基于数据分析的小型超市自动采购系统,该系统基于超市的现有管理软件,其特征在于,其结构包括:
获取模块,用于获取超市现有管理软件中积累的销售数据信息;
抽取模块,用于从积累的销售数据信息中抽取有用的商品销售数据;
清洗模块,用于清洗抽取的商品销售数据,以过滤掉不需要的字段和属性;
计算模块,利用商品的约束条件及内容推荐算法、关联规则算法计算出商品的销售排名、推荐排名、日需求量预测值;
分析处理模块,用于结合超市的现有商品库存和计算结果,分析计算出商品的采购需求列表;
自动发送模块,用于将采购需求列表通过邮件的方式自动发送至超市现有管理软件中记录的商品供应商。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的小型超市自动采购系统,其特征在于,所述有用的商品销售数据是指在一日、一周、一旬、一月、一季度、甚至一年内商品销售量排名在前一百的销售数据。
6.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的小型超市自动采购系统,其特征在于,所述商品的约束条件指的是商品的利润以及商品的日销售量、周销售量、旬销售量、月销售量、季度销售量和年度销售量。
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