CN110119415A - 基于渠道投放的数据分析方法、系统、介质和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于渠道投放的数据分析方法，包括：获取企业的基础数据，该基础数据包括流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据；拉取所述基础数据至一公用数据平台；建立一数据模型，该数据模型为所述基础数据提供统一的数据纬度及单位标准；通过所述数据模型把不同基础数据之间的关系整理出来，按所述关系将不同数据串联，形成一张大宽表；通过所述大宽表对所述流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据进行整合加工，根据不同的数据纬度输出特征数据；其中，所述数据维度包括执行时间，用户注册时间，订单所属业务线，用户访问终端，用户访问时所在地域及执行类型；分析所述特征数据并展示给企业投放人员。

Description

基于渠道投放的数据分析方法、系统、介质和电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于渠道投放的数据分析方法、系统、介质和电子设备。

背景技术

随着互联网的迅速发展，网络广告也日益普及，其以文字链接、旗帜、视频等多种形式出现在各种网站、即时通信工具、网上直播软件和下载软件之中。而且随着互联网投放的渠道和方式越来越多，投放预算开始变得很有限，因此，提供一个能展示投放带来的收益效果，同时能够指导渠道投放优化并精细化投放的系统变得十分重要。

渠道分析技术是大数据技术其中一个应用。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。如何提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”是大数据技术关键所在。

在目前已有的技术和方法中，由于市场投放部门、网站运营部门、交易中心等部门分属不同，各部门系统之间数据存在以下问题：

第一，数据间物理隔绝：由于各个系统是不同时间产生的，并且各系统独立存在运行，之间没有关联，造成各系统数据库之间数据无法打通，各个系统中的数据没有办法串联到一起，使其产生更大的价值。

第二，逻辑隔绝：每个系统有自己的一套数据处理逻辑和数据纬度，直接把一个数据库的数据放到另一个数据库中使用，会出现无法关联数据的问题。

第三，指导不明：市场投放部门作为为公司吸引用户的部门，缺乏一个能将投放直接与收益关联到一起的模型，投放部门没有指导，找不到投放重点，造成投放成本的浪费。

因此，在长期的研发当中，发明人对投放渠道进行了大量的研究，提出了一种基于渠道投放的数据分析方法，以解决上述技术问题之一。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于渠道投放的数据分析方法、系统、介质和电子设备，能够解决上述提到的至少一个技术问题。具体方案如下：

一种基于渠道投放的数据分析方法，该方法应用于基于渠道投放的数据分析系统，该方法包括：

获取企业的基础数据，该基础数据包括流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据；

拉取所述基础数据至一公用数据平台；

建立一数据模型，该数据模型为所述基础数据提供统一的数据纬度及单位标准；

通过所述数据模型把不同基础数据之间的关系整理出来，按所述关系将不同数据串联，形成一张大宽表；

通过所述大宽表对所述流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据进行整合加工，根据不同的数据纬度输出特征数据；其中，所述数据维度包括执行时间，用户注册时间，订单所属业务线，用户访问终端，用户访问时所在地域及执行类型；

分析所述特征数据并展示给企业投放人员。

进一步的，所述大宽表包括各项业务对应的使用用户、用户的注册时间、执行时间、执行类型、用户访问网站所用的终端类型、用户通过何种渠道访问网站、业务对应的订单、订单所属的业务线及订单对应的产品。

进一步的，所述特征数据包括：订单提交量，订单发布量，订单托管量，订单执行数量，订单执行额度，独立访客订单提交率，订单的提交到成交的转化率，用户的浏览量，访客数，注册用户数，注册的用户中为雇主的用户数，注册用户中为服务商的用户数及访客下单的比例。

进一步的，所述访问渠道包括百度、微博、公众号、抖音及小红书。

进一步的，所述分析所述特征数据并展示给企业投放人员包括：按各个渠道到产生业务的正向流程进行分析所述特征数据并进行展示。

进一步的，所述分析所述特征数据并展示给企业投放人员包括：按各种业务数据从哪个渠道投放获得的反向推断流程进行分析所述特征数据并进行展示。

进一步的，所述分析所述特征数据并展示给企业投放人员包括：从访问渠道到用户再到下单的视角进行分析所述特征数据并进行展示。

一种基于渠道投放的数据分析系统，该系统用于实现上述数据分析方法，包括：

数据获取模块，用于获取企业的基础数据，该基础数据包括流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据；

数据拉取模块，用于拉取所述基础数据至一公用数据平台；

模型构建模块，用于建立一数据模型，该数据模块为所述基础数据提供统一的数据纬度及单位标准；

数据整理模块，用于通过所述数据模型把不同基础数据之间的关系整理出来，按所述关系将不同数据串联，形成一张大宽表；

数据输出模块，用于通过所述大宽表对所述流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据进行整合加工，根据不同的数据纬度输出特征数据；其中，所述数据维度包括执行时间，用户注册时间，订单所属业务线，用户访问终端，用户访问时所在地域及执行类型；

数据展示模块，用于分析所述特征数据并展示给企业投放人员。

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，所述程序被处理器执行时实现上述的数据分析方法。

一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的数据分析方法。

本发明实施例的上述方案与现有技术相比，本发明通过建立数据模型，把当前数据按一定关系串联起来，同时能方便后续新数据源的数据接入系统，减少开发工作，方便其他部门数据接入；同时通过分析数据，能展现出各个渠道投放带来的利益收入和收益变化趋势，对公司的渠道投放进行指导；进一步投放人员能够通过分析数据及时修改，优化投放方案，提高投放命中率，降低投放成本。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1示出了根据本发明实施例的一种基于渠道投放的数据分析方法的流程图；

图2示出了根据本发明实施例的一种基于渠道投放的数据分析系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述……，但这些……不应限于这些术语。这些术语仅用来将……区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一……也可以被称为第二……，类似地，第二……也可以被称为第一……。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者装置中还存在另外的相同要素。

实施例1

请参阅图1，本发明实施例提供一种基于渠道投放的数据分析方法，该方法包括如下步骤：

S1、获取企业的基础数据，该基础数据包括流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据；

其中，所述访问渠道包括百度、微博、公众号、抖音、小红书等。所述用户数据包括用户的注册时间、用户访问网站所用的终端类型、用户通过何种渠道访问网站等数据。所述订单数据包括每比收入对应的订单、订单所属的业务线及订单对应的产品。所述业务数据包括收入、执行时间、收益所属类型。所述流量数据为某段时间用户访问网站流量的情况，如浏览量，IP地址等。

S2，拉取所述基础数据至一公用数据平台。

具体的，将所有基础数据放在同一个数据平台，以便后续将数据进行整合，进行全局分析。

S3，建立一数据模型，该数据模型为所述基础数据提供统一的数据纬度及单位标准。

S4，通过所述数据模型把不同基础数据之间的关系整理出来，按所述关系将不同数据串联，形成一张大宽表。其中，所述大宽表包括每笔营收对应的消费用户、用户的注册时间、执行时间、收益所属类型、用户访问网站所用的终端类型、用户通过何种渠道访问网站、这笔收入对应的订单、订单所属的业务线及订单对应的产品。

S5，通过所述大宽表对所述流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据进行整合加工，根据不同的数据纬度输出特征数据；其中，所述数据维度包括执行时间，用户注册时间，订单所属业务线，用户访问终端，用户访问时所在地域及执行类型。

S6，分析所述特征数据并展示给企业投放人员。

具体的，所述分析所述特征数据并展示给企业投放人员的方法包括三种：

(一)按各个渠道到产生收益的正向流程进行分析所述特征数据并进行展示；

(二)按各种收益金额从哪个渠道投放获得的反向推断流程进行分析所述特征数据并进行展示；

(三)从访问渠道到用户再到下单的视角进行分析所述特征数据并进行展示。以上分析方法分析不同渠道对各类收益的贡献，让投放人员知道在哪些渠道上投放能产生更多的收益，及分析不同渠道对新用户的吸引力，让投放人员知道哪些渠道带来的流量能形成用户。

本发明实施例提供的基于渠道投放的数据分析方法通过建立数据模型，把当前数据按一定关系串联起来，同时能方便后续新数据源的数据接入系统，减少开发工作，方便其他部门数据接入；通过分析，能展现出各个渠道投放带来的利益收入和收益变化趋势，对公司的渠道投放进行指导；进一步投放部门能够及时修改，优化投放方案，提高投放命中率，降低投放成本。

实施例2

请参阅图2，本发明实施例提供一种基于渠道投放的数据分析系统200，该系统200包括：数据获取模块210，数据拉取模块220，模型构建模块230，数据整理模块240，数据输出模块250及数据展示模块260。

所述数据获取模块210，用于获取企业的基础数据，该基础数据包括流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据。其中，所述访问渠道包括百度、微博、公众号、抖音、小红书等。所述用户数据包括用户的注册时间、用户访问网站所用的终端类型、用户通过何种渠道访问网站等数据。所述订单数据包括每比收入对应的订单、订单所属的业务线及订单对应的产品。所述业务数据包括收入、执行时间、收益所属类型。所述流量数据为某段时间用户访问网站流量的情况，如浏览量，IP地址等。

所述数据拉取模块220，用于拉取所述基础数据至一公用数据平台。具体的，所述数据拉取模块220将所有基础数据放在同一个数据平台，以便后续将数据进行整合，进行全局分析。

所述模型构建模块230，用于建立一数据模型，该数据模型为所述基础数据提供统一的数据纬度及单位标准。

所述数据整理模块240，用于通过所述数据模型把不同基础数据之间的关系整理出来，按所述关系将不同数据串联，形成一张大宽表。其中，所述大宽表包括每笔营收对应的消费用户、用户的注册时间、执行时间、收益所属类型、用户访问网站所用的终端类型、用户通过何种渠道访问网站、这笔收入对应的订单、订单所属的业务线及订单对应的产品。

所述数据输出模块250，用于通过所述大宽表对所述流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据进行整合加工，根据不同的数据纬度输出特征数据；其中，所述数据维度包括执行时间，用户注册时间，订单所属业务线，用户访问终端，用户访问时所在地域及执行类型；

所述数据展示模块260，用于分析所述特征数据并展示给企业投放人员。具体的，所述数据展示模块260进行分析的方法包括三种：

(一)按各个渠道到产生收益的正向流程进行分析所述特征数据并进行展示；

(二)按各种收益金额从哪个渠道投放获得的反向推断流程进行分析所述特征数据并进行展示；

(三)从访问渠道到用户再到下单的视角进行分析所述特征数据并进行展示。所述数据展示模块260分析不同渠道对各类收益的贡献，让投放部门知道哪些在哪些渠道上投放能产生更多的收益，及分析不同渠道对新用户的吸引力，让投放人员知道哪些渠道带来的流量能形成用户。

本发明实施例提供的基于渠道投放的数据分析系统200通过建立数据模型，把当前数据按一定关系串联起来，同时能方便后续新数据源的数据接入系统，减少开发工作，方便其他部门数据接入；通过分析，能展现出各个渠道投放带来的利益收入和收益变化趋势，对企业的渠道投放进行指导；进一步投放人员能够及时修改，优化投放方案，提高投放命中率，降低投放成本。

实施例3

本实施例提供一种电子设备(未示出)，该设备用于财税平台的智能匹配方法，所述电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

获取企业的基础数据，该基础数据包括流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据；

拉取所述基础数据至一公用数据平台；

建立一数据模型，该数据模型为所述基础数据提供统一的数据纬度及单位标准；

通过所述数据模型把不同基础数据之间的关系整理出来，按所述关系将不同数据串联，形成一张大宽表；

通过所述大宽表对所述流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据进行整合加工，根据不同的数据纬度输出特征数据；其中，所述数据维度包括执行时间，用户注册时间，订单所属业务线，用户访问终端，用户访问时所在地域及执行类型；

分析所述特征数据并展示给企业投放人员。

实施例4

本公开实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的发票真伪查验方法。

实施例5

本公开实施例提供了一种电子设备，本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。

电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器(RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。

通常，以下装置可以连接至I/O接口：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

Claims (10)

1.一种基于渠道投放的数据分析方法，该方法应用于基于渠道投放的数据分析系统，其特征在于，该方法包括：

获取企业的基础数据，该基础数据包括流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据；

拉取所述基础数据至一公用数据平台；

建立一数据模型，该数据模型为所述基础数据提供统一的数据纬度及单位标准；

通过所述数据模型把不同基础数据之间的关系整理出来，按所述关系将不同数据串联，形成一张大宽表；

通过所述大宽表对所述流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据进行整合加工，根据不同的数据纬度输出特征数据；其中，所述数据维度包括执行时间，用户注册时间，订单所属业务线，用户访问终端，用户访问时所在地域及执行类型；

分析所述特征数据并展示给企业投放人员。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大宽表包括各项业务对应的使用用户、用户的注册时间、执行时间、执行类型、用户访问网站所用的终端类型、用户通过何种渠道访问网站、业务对应的订单、订单所属的业务线及订单对应的产品。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征数据包括：订单提交量，订单发布量，订单托管量，订单执行数量，订单执行额度，独立访客订单提交率，订单的提交到成交的转化率，用户的浏览量，访客数，注册用户数，注册的用户中为雇主的用户数，注册用户中为服务商的用户数及访客下单的比例。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述访问渠道包括百度、微博、公众号、抖音及小红书。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述特征数据并展示给企业投放人员包括：按各个渠道到产生业务的正向流程进行分析所述特征数据并进行展示。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述特征数据并展示给企业投放人员包括：按各种业务数据从哪个渠道投放获得的反向推断流程进行分析所述特征数据并进行展示。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述特征数据并展示给企业投放人员包括：从访问渠道到用户再到下单的视角进行分析所述特征数据并进行展示。

8.一种基于渠道投放的数据分析系统，该系统用于实现权利要求1至7之一所述的数据分析方法，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取企业的基础数据，该基础数据包括流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据；

数据拉取模块，用于拉取所述基础数据至一公用数据平台；

模型构建模块，用于建立一数据模型，该数据模块为所述基础数据提供统一的数据纬度及单位标准；

数据整理模块，用于通过所述数据模型把不同基础数据之间的关系整理出来，按所述关系将不同数据串联，形成一张大宽表；

数据输出模块，用于通过所述大宽表对所述流量数据、访问渠道数据、订单数据、业务数据及用户数据进行整合加工，根据不同的数据纬度输出特征数据；其中，所述数据维度包括执行时间，用户注册时间，订单所属业务线，用户访问终端，用户访问时所在地域及执行类型；

数据展示模块，用于分析所述特征数据并展示给企业投放人员。

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，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据分析方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的数据分析方法。