CN109376186A - 一种加油站经营数据的挖掘分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于数据分析技术领域，公开了一种加油站经营数据的挖掘分析系统及方法，包括网元设备端、数据采集模块、分析统计模块以及前台展示客户端，数据采集模块，完成对网元设备实时业务数据的采集及存储，将业务数据从网元设备端经过抽取、转换、分类、加载至用于分析统计的目标数据组；分析统计模块，完成对采集的目标数据组的多维建模、结果分析和性能分析，生成展示数据。本发明对油站经营数据以及用户行为进行了深度挖掘分析，可以为油站提供精准的用户留存率、流动情况、营销效果分析，综合数据结果对用户进行精准营销。依据运营类数据分析结果，帮助油站管理人员通过评测模型改善和提升油站运营整体水平。

Description

一种加油站经营数据的挖掘分析系统及方法

技术领域

本发明属于数据分析技术领域，尤其涉及加油站经营数据分析领域，具体涉及一种加油站经营数据的挖掘分析系统及方法。

背景技术

经过几年的积累，大部分加油站已建立了比较完善的OA、ERP等信息化基础系统。IT系统运行了一段时间之后，积累的数据越来越多，其中包括来自业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等，来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。如何使分散、独立存在的海量数据变成有价值的信息，使业务人员、管理者能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，正是目前加油站需要解决的问题。

此前，传统的报表系统像大家熟悉的Excel、水晶报表等都已经被广泛使用。但是，随着数据的增多、需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多。一是密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据，这些数据代表了什么信息、什么趋势，如何快速、高效地找出操作人员或者用户最关心的数据，二是定制好的报表过于死板。我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。但是，这两张表无法回答交互式问题，而业务问题经常需要多个角度的交互分析。三是报表系统列出的往往是表面数据信息，但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢，比如，什么客户对我们价值最大，产品之间相互关联的程度如何，越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，但是也越难挖掘出来。随着时代的发展和企业精细化、科学化管理需求的增加，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求，数据分析和数据挖掘的时代来临。

现有加油站暂无全面的数据分析系统，仅能提供基础的加油订单数据、汇总报表、会员信息等基础数据，无法深度对会员及油站经营数据进行挖掘和分析。

发明内容

本发明提供一种加油站经营数据的挖掘分析系统及方法，用于解决现有加油站暂无全面的数据分析系统，仅能提供基础的加油订单数据、汇总报表、会员信息等基础数据，无法深度对会员及油站经营数据进行挖掘和分析的技术问题。

本发明所采用的技术方案为：

一种加油站经营数据的挖掘分析系统及方法，为解决现有加油站暂无全面的数据分析系统，仅能提供基础的加油订单数据、汇总报表、会员信息等基础数据，无法深度对会员及油站经营数据进行挖掘和分析的问题，包括网元设备端、数据采集模块、分析统计模块以及前台展示客户端，

所述网元设备端，通过不同构造和功能的网元设备，共同承载和维护网络各种业务的正常运行；

所述数据采集模块，完成对网元设备实时业务数据的采集及存储，将业务数据从网元设备端经过抽取、转换、分类、加载至用于分析统计的目标数据组；

所述分析统计模块，完成对采集的目标数据组的多维建模、结果分析和性能分析，生成展示数据；

所述前台展示客户端，用于该系统的使用者选择查询和观察展示数据。

进一步的，数据采集模块包括多维数据库、NIO内存映射模块、并行数据处理模块，

所述多维数据库通过动态生成的位图索引技术处理业务数据；

所述NIO内存映射模块用于快速读取业务数据类型，支持离线使用的业务数据存储，支持业务数据定时全量以及增量更新；

所述并行数据处理模块通过多线程运算实现位图索引的快速分组、过滤、钻取，针对分析统计模块生成不同的目标数据组，同时具有智能避免重复计算的缓存机制。

进一步的，分析统计模块包括业务分区模块、功能分析模块，

所述业务分区模块将对应的目标数据组分配到相应的功能分析模块；

所述功能分析模块对相应的目标数据组通过匹配的计算机算法进行进行统计、挖掘、建模、分析，同时将展示数据以报表、饼图、直方图、柱状图、曲线图、树图或网络图等方式中的任意一种或几种组合进行呈现。

进一步的，功能分析模块包括油站数据概况模块、销售分析模块、客户分析模块、财务看板模块以及产品推荐模块，

所述油站数据概况模块包括油站实时数据模块、油站概况模块、油站排行榜模块以及自定义看板模块；

所述销售分析模块包括油品销售模块和非油品销售模块，所述油品销售模块用于分析展示油品占比分析情况、客单价分析情况、会员占比分析情况、营销费用分析情况；所述非油品销售模块用于分析展示非油品销售概况、非油品销售走势以及油非转化率；对销售产品的分析，取代了原本简单的销售数据统计，而是更加深入地对各类产品价格、销售走势、占比、转化率等方面进行分析并通过简洁明了的图表形式表现出来，这对于加油站的产品运营提供了扎实的数据基础和分析方向。

所述客户分析模块包括会员简介模块、会员流动分析模块、会员消费频率模块、会员质量分析模块、会员回流率模块；值得注意的是，其分析模块还可以用于客户等级画像的分析与设定、月用户构成情况、会员增长分析等数据；其上述客户分析模块的主要目的在于根据客户提供的资料信息以及日常消费活动信息，对客户的需求及消费习惯按照大数据的统计结果进行分类判断，为客户提供更加贴合自身的服务项目以及更好的用户体验，而不是简单的了解客户的基本信息。

所述财务看板模块用于展示财务数据报表；

所述产品推荐模块根据客户分析模块的分析情况生成针对性的产品推荐列表。

值得注意的是，上述的功能分析模块在目前的架构选择上有多种方式，优选的方式为采用OLAP统计分析组件，OLAP统计分析组件的特点是可实现如下功能：

1、任意维度切换：可以对已有的表样切换维度来进行自由分析，支持维度排序，根据维度自身进行排序，根据指标的汇总值进行排序，根据公式值进行排序；

2、计算指标：支持添加计算指标的功能来实现对已存在的指标项进行再计算得到新的计算指标；

3、分享页面：支持设计的页面分享给其他用户；

4、数据预警：通过红绿灯，警戒线分析数据走势；

5、通用查询：不同于文本控件等控件，该控件在查看分析的时候可以添加和删除过滤条件，适用性更强；

6、交互控件：支持文本类控件，包含文本框、下拉框、下拉复选框，支持时间类控件，包含时间段控件、年份列表、月份列表和季度列表，支持数值类控件，可以按数值区间进行和数据筛选，支持组件和控件支持自由布局；

由于加油站的经营数据分析系统，所展现给用户的数据有不同分类，而单一的界面并不能完整的展示，同时对于不同用户，比如管理者和员工，其所需要了解的数据是不同的，而且即使是一个级别的用户，其主管的类别也可能不同，因此需要多维度、能够切换排序规则重新排序的分析统计方式，才能更加贴合不同用户的需求，任意维度和指标切换的功能保障了当查看分析的人员在查看分析时，如果针对已有的表样产生额外的分析需求或改变了已有的分析需求，不需要重新制作一次分析，可以直接通过切换维度和指标实现；通过OLAP统计分析组件，可以将上述的功能需求实现，也使得数据分析统计的更加深入，更加贴合加油站的运营水平。

进一步的，功能分析模块还包括权限选择模块，所述权限选择模块基于承担不同职能和类型的用户的自定义的查询请求，得到不同的统计和分析数据。

进一步的，前台展示客户端为安卓手机、苹果手机、平板电脑、PC上的Web端或APP端。

优选地，前台展示客户端支持安卓手机、苹果手机和平板三大主流移动端，使用其移动端查看分析，手机上的功能和PC上的Web端完全一致，包括更改数据过滤条件、自由切换维度和指标、钻取联动等功能。

一种加油站经营数据挖掘分析方法，用于权利要求6所述的挖掘分析系统，包括以下步骤：

步骤1：采集各网元设备的实时业务数据；

步骤2：对业务数据进行抽取、转换、分类，加载得到针对各个功能分析模块的目标数据组；

步骤3：分别对油站数据概况、销售情况、客户情况、财务情况进行多维建模、结果分析和性能分析，生成展示数据，并将展示数据以图表的方式进行展示；

步骤4：将展示数据展现给用户。

进一步的，步骤3中，对客户情况进行数据采集分析时，在个人隐私权限范围内，根据会员个人资料、会员流动情况、会员消费频率情况、会员质量情况、以及会员回流率，为会员客户推荐相应的产品。

进一步的，步骤4中，通过用户权限的设置，针对不同权限的客户只展示对应权限所包括的展示数据。

本发明的有益效果为：

本系统对油站经营数据以及用户行为进行了深度挖掘分析，可以为油站提供精准的用户留存率、流动情况、营销效果分析，综合数据结果对用户进行精准营销。依据运营类数据分析结果，帮助油站管理人员通过评测模型改善和提升油站运营整体水平。

附图说明

图1是本发明的系统结构示意图；

图2是本发明功能分析模块的结构示意图；

图3是本发明挖掘分析方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步阐述。

实施例1：

如图1、图2所示，一种加油站经营数据的挖掘分析系统及，包括网元设备端、数据采集模块、分析统计模块以及前台展示客户端，网元设备端，通过不同构造和功能的网元设备，共同承载和维护网络各种业务的正常运行；数据采集模块，完成对网元设备实时业务数据的采集及存储，将业务数据从网元设备端经过抽取、转换、分类、加载至用于分析统计的目标数据组；分析统计模块，完成对采集的目标数据组的多维建模、结果分析和性能分析，生成展示数据；前台展示客户端，用于该系统的使用者选择查询和观察展示数据。

实施例2：

如图1、2所示，一种加油站经营数据的挖掘分析系统，包括网元设备端、数据采集模块、分析统计模块以及前台展示客户端，网元设备端，通过不同构造和功能的网元设备，共同承载和维护网络各种业务的正常运行；数据采集模块，完成对网元设备实时业务数据的采集及存储，将业务数据从网元设备端经过抽取、转换、分类、加载至用于分析统计的目标数据组；分析统计模块，完成对采集的目标数据组的多维建模、结果分析和性能分析，生成展示数据；前台展示客户端，用于该系统的使用者选择查询和观察展示数据；数据采集模块包括多维数据库、NIO内存映射模块、并行数据处理模块，多维数据库通过动态生成的位图索引技术处理业务数据；NIO内存映射模块用于快速读取业务数据类型，支持离线使用的业务数据存储，支持业务数据定时全量以及增量更新；并行数据处理模块通过多线程运算实现位图索引的快速分组、过滤、钻取，针对分析统计模块生成不同的目标数据组，同时具有智能避免重复计算的缓存机制；

分析统计模块包括业务分区模块、功能分析模块，业务分区模块将对应的目标数据组分配到相应的功能分析模块；功能分析模块对相应的目标数据组通过匹配的计算机算法进行进行统计、挖掘、建模、分析，同时将展示数据以报表、饼图、直方图、柱状图、曲线图、树图或网络图等方式中的任意一种或几种组合进行呈现；

功能分析模块包括油站数据概况模块、销售分析模块、客户分析模块、财务看板模块以及产品推荐模块，油站数据概况模块包括油站实时数据模块、油站概况模块、油站排行榜模块以及自定义看板模块；销售分析模块包括油品销售模块和非油品销售模块，所述油品销售模块用于分析展示油品占比分析情况、客单价分析情况、会员占比分析情况、营销费用分析情况；所述非油品销售模块用于分析展示非油品销售概况、非油品销售走势以及油非转化率；对销售产品的分析，取代了原本简单的销售数据统计，而是更加深入地对各类产品价格、销售走势、占比、转化率等方面进行分析并通过简洁明了的图表形式表现出来，这对于加油站的产品运营提供了扎实的数据基础和分析方向；客户分析模块包括会员简介模块、会员流动分析模块、会员消费频率模块、会员质量分析模块、会员回流率模块；值得注意的是，其分析模块还可以用于客户等级画像的分析与设定、月用户构成情况、会员增长分析等数据；其上述客户分析模块的主要目的在于根据客户提供的资料信息以及日常消费活动信息，对客户的需求及消费习惯按照大数据的统计结果进行分类判断，为客户提供更加贴合自身的服务项目以及更好的用户体验，而不是简单的了解客户的基本信息；财务看板模块用于展示财务数据报表；产品推荐模块根据客户分析模块的分析情况生成针对性的产品推荐列表。

值得注意的是，上述的功能分析模块在目前的架构选择上有多种方式，优选的方式为采用OLAP统计分析组件，OLAP统计分析组件的特点是可实现如下功能：

1、任意维度切换：可以对已有的表样切换维度来进行自由分析，支持维度排序，根据维度自身进行排序，根据指标的汇总值进行排序，根据公式值进行排序；

2、计算指标：支持添加计算指标的功能来实现对已存在的指标项进行再计算得到新的计算指标；

3、分享页面：支持设计的页面分享给其他用户；

4、数据预警：通过红绿灯，警戒线分析数据走势；

5、通用查询：不同于文本控件等控件，该控件在查看分析的时候可以添加和删除过滤条件，适用性更强；

6、交互控件：支持文本类控件，包含文本框、下拉框、下拉复选框，支持时间类控件，包含时间段控件、年份列表、月份列表和季度列表，支持数值类控件，可以按数值区间进行和数据筛选，支持组件和控件支持自由布局；

由于加油站的经营数据分析系统，所展现给用户的数据有不同分类，而单一的界面并不能完整的展示，同时对于不同用户，比如管理者和员工，其所需要了解的数据是不同的，而且即使是一个级别的用户，其主管的类别也可能不同，因此需要多维度、能够切换排序规则重新排序的分析统计方式，才能更加贴合不同用户的需求，任意维度和指标切换的功能保障了当查看分析的人员在查看分析时，如果针对已有的表样产生额外的分析需求或改变了已有的分析需求，不需要重新制作一次分析，可以直接通过切换维度和指标实现；通过OLAP统计分析组件，可以将上述的功能需求实现，也使得数据分析统计的更加深入，更加贴合加油站的运营水平。

实施例3：

在上述实施例的基础上，作为进一步优选的方案，功能分析模块还包括权限选择模块，所述权限选择模块基于承担不同职能和类型的用户的自定义的查询请求，得到不同的统计和分析数据；值得注意的是，前台展示客户端为安卓手机、苹果手机、平板电脑、PC上的Web端或APP端。优选地，前台展示客户端支持安卓手机、苹果手机和平板三大主流移动端，使用其移动端查看分析，手机上的功能和PC上的Web端完全一致，包括更改数据过滤条件、自由切换维度和指标、钻取联动等功能。

实施例4：

如图3所示，一种加油站经营数据挖掘分析方法，包括以下步骤：

步骤1：采集各网元设备的实时业务数据；

步骤2：对业务数据进行抽取、转换、分类，加载得到针对各个功能分析模块的目标数据组；

步骤3：分别对油站数据概况、销售情况、客户情况、财务情况进行多维建模、结果分析和性能分析，生成展示数据，并将展示数据以图表的方式进行展示；对客户情况进行数据采集分析时，在个人隐私权限范围内，根据会员个人资料、会员流动情况、会员消费频率情况、会员质量情况、以及会员回流率，为会员客户推荐相应的产品；

步骤4：将展示数据展现给用户，通过用户权限的设置，针对不同权限的客户只展示对应权限所包括的展示数据。

本发明不局限于上述可选实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是落入本发明权利要求界定范围内的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种加油站经营数据的挖掘分析系统，其特征在于：包括网元设备端、数据采集模块、分析统计模块以及前台展示客户端，

所述网元设备端，通过不同构造和功能的网元设备，共同承载和维护网络各种业务的正常运行；

所述数据采集模块，完成对网元设备实时业务数据的采集及存储，将业务数据从网元设备端经过抽取、转换、分类、加载至用于分析统计的目标数据组；

所述分析统计模块，完成对采集的目标数据组的多维建模、结果分析和性能分析，生成展示数据；

所述前台展示客户端，用于该系统的使用者选择查询和观察展示数据。

2.根据权利要求1所述的一种加油站经营数据的挖掘分析系统，其特征在于：所述数据采集模块包括多维数据库、NIO内存映射模块、并行数据处理模块，

所述多维数据库通过动态生成的位图索引技术处理业务数据；

所述NIO内存映射模块用于快速读取业务数据类型，支持离线使用的业务数据存储，支持业务数据定时全量以及增量更新；

所述并行数据处理模块通过多线程运算实现位图索引的快速分组、过滤、钻取，针对分析统计模块生成不同的目标数据组，同时具有智能避免重复计算的缓存机制。

3.根据权利要求1或2所述的一种加油站经营数据的挖掘分析系统，其特征在于：所述分析统计模块包括业务分区模块、功能分析模块，

所述业务分区模块将对应的目标数据组分配到相应的功能分析模块；

所述功能分析模块对相应的目标数据组通过匹配的计算机算法进行进行统计、挖掘、建模、分析，同时将展示数据以报表、饼图、直方图、柱状图、曲线图、树图或网络图等方式中的任意一种或几种组合进行呈现。

4.根据权利要求3所述的一种加油站经营数据的挖掘分析系统，其特征在于：所述功能分析模块包括油站数据概况模块、销售分析模块、客户分析模块、财务看板模块以及产品推荐模块，

所述油站数据概况模块包括油站实时数据模块、油站概况模块、油站排行榜模块以及自定义看板模块；

所述销售分析模块包括油品销售模块和非油品销售模块，所述油品销售模块用于分析展示油品占比分析情况、客单价分析情况、会员占比分析情况、营销费用分析情况；所述非油品销售模块用于分析展示非油品销售概况、非油品销售走势以及油非转化率；

所述客户分析模块包括会员简介模块、会员流动分析模块、会员消费频率模块、会员质量分析模块、会员回流率模块；

所述财务看板模块用于展示财务数据报表；

所述产品推荐模块根据客户分析模块的分析情况生成针对性的产品推荐列表。

5.根据权利要求4所述的一种加油站经营数据的挖掘分析系统，其特征在于：所述功能分析模块还包括权限选择模块，所述权限选择模块基于承担不同职能和类型的用户的自定义的查询请求，得到不同的统计和分析数据。

6.根据权利要求5所述的一种加油站经营数据的挖掘分析系统，其特征在于：所述前台展示客户端为安卓手机、苹果手机、平板电脑、PC上的Web端或APP端。

7.一种加油站经营数据挖掘分析方法，其特征在于，用于权利要求6所述的挖掘分析系统，包括以下步骤：

步骤1：采集各网元设备的实时业务数据；

步骤2：对业务数据进行抽取、转换、分类，加载得到针对各个功能分析模块的目标数据组；

步骤3：分别对油站数据概况、销售情况、客户情况、财务情况进行多维建模、结果分析和性能分析，生成展示数据，并将展示数据以图表的方式进行展示；

步骤4：将展示数据展现给用户。

8.根据权利要求7所述的一种加油站经营数据的挖掘分析方法，其特征在于：所述步骤3中，对客户情况进行数据采集分析时，在个人隐私权限范围内，根据会员个人资料、会员流动情况、会员消费频率情况、会员质量情况、以及会员回流率，为会员客户推荐相应的产品。

9.根据权利要求7所述的一种加油站经营数据的挖掘分析方法，其特征在于：所述步骤4中，通过用户权限的设置，针对不同权限的客户只展示对应权限所包括的展示数据。