CN110264096A - 一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法，涉及数据分析技术领域；汇总现有电商平台的数据，建立电商平台的数据仓库，在数据仓库层面，建立可靠的分析模型，可以快速的根据线性回归模型进行不正当销售行为的预判，为电商平台快速识别销售行为提供了依据，并对店铺之间不正当竞争进行快速预警，规范了电商平台的销售行为，减少了因不正当销售行为给消费者带来的损害，同时减低了人力物力成本。

Description

一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法
技术领域
本发明公开一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法，涉及数据分析技术领域。
背景技术
电子商务平台是一个为企业或个人提供网上交易洽谈的平台。企业电子商务平台是建立在Internet网上进行商务活动的虚拟网络空间和保障商务顺利运营的管理环境；是协调、整合信息流、物质流、资金流有序、关联、高效流动的重要场所。企业、商家可充分利用电子商务平台提供的网络基础设施、支付平台、安全平台、管理平台等共享资源有效地、低成本地开展自己的商业活动。
目前电商平台的网络零售十分流行，消费者可以通过电商平台进行购物，方便消费者及商家进行物质交流。但是网络零售也存在一些不正当销售行为，而现有的预判商家店铺不正当销售行为的方式，例如刷单行为，主要利用第三方数据，例如快递公司的快递数据，获取邮寄物品重量是否与购买商品一致，再通过研究电商平台后台日志，对相同ip多次购买相同物品，对商品评论的分析等来判断刷单行为。当前的预判方式成本较大，只能进行特定的分析，不利于快速获取分析结果，不适合大数据量的要求。
本发明方法提供一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法，汇总现有电商平台的数据，建立电商平台的数据仓库，在数据仓库层面，建立可靠的分析模型，并通过分析模型对店铺销售行为进行预判，能够快速获取分析结果，适合大数据量的要求，同时减低了人力物力成本。
发明内容
本发明针对现有技术的问题，提供一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法，具有通用性强、实施简便等特点，具有广阔的应用前景。
本发明提出的具体方案是：
一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法：
采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，建立整体电商平台的数据仓库，针对数据仓库内数据使用数据标准化方法使数据形成统一标准的整合数据，将整合数据分发到各自相应的电商平台，建立各个电商平台正常销售行为的线性回归模型，同时根据整体的整合数据建立整体电商平台正常销售行为的线性回归模型，利用分类分析方法确定置信区间内的销售行为的阀值，通过阈值对店铺销售行为进行预警，再对销售行为进行最后的检验，防止错判。
所述的方法中采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，筛选出重点店铺，并通过重点店铺筛选出店铺下的所有的商品明细数据，将重点店铺的商品明细数据作为样本数据，利用样本数据建立整体电商平台的数据仓库。
所述的方法中根据销售商品及店铺的相应业务的分析，提取各个电商平台相应的维度信息，利用etl技术将各个电商平台的重点店铺的样本数据整合到整体电商平台的数据仓库。
所述的方法中所述利用分类分析方法对销售行为进行分类分析，设定分类的中心，利用多因素方差确定在[80％-100％]置信区间内的销售行为的阀值。
所述的方法中再通过聚类方法中最短距离法判断店铺销售行为的正当性，通过整体电商平台正常销售行为的线性回归模型利用假设检验的方法进行最后的检验。
所述的方法中先在各自电商平台通过阈值对店铺销售行为进行预警，再在整体电商平台进行预警。
一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的系统，包括采集单元、数据处理单元及分析单元，
采集单元采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，建立整体电商平台的数据仓库，
数据处理单元针对数据仓库内数据使用数据标准化方法使数据形成统一标准的整合数据，将整合数据分发到各自相应的电商平台，
分析单元建立各个电商平台正常销售行为的线性回归模型，同时根据整体的整合数据建立整体电商平台正常销售行为的线性回归模型，
利用分类分析方法确定置信区间内的销售行为的阀值，通过阈值对店铺销售行为进行预警，再对销售行为进行最后的检验，防止错判。
所述的系统中采集单元采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，筛选出重点店铺，并通过重点店铺筛选出店铺下的所有的商品明细数据，将重点店铺的商品明细数据作为样本数据，利用样本数据建立整体电商平台的数据仓库。
所述的系统中数据处理单元根据销售商品及店铺的相应业务的分析，提取各个电商平台相应的维度信息，利用etl技术将各个电商平台的重点店铺的样本数据整合到整体电商平台的数据仓库。
所述的系统中分析单元通过聚类方法中最短距离法判断店铺销售行为的正当性，通过整体电商平台正常销售行为的线性回归模型利用假设检验的方法进行最后的检验。
本发明的有益之处是：
本发明提供一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法，汇总现有电商平台的数据，建立电商平台的数据仓库，在数据仓库层面，建立可靠的分析模型，可以快速的根据线性回归模型进行不正当销售行为的预判，为电商平台快速识别销售行为提供了依据，并对店铺之间不正当竞争进行快速预警，规范了电商平台的销售行为，减少了因不正当销售行为给消费者带来的损害，同时减低了人力物力成本。
附图说明
图1是本发明方法数据流程示意图；
图2是本发明方法流程示意图。
具体实施方式
本发明提供一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法：
采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，建立整体电商平台的数据仓库，针对数据仓库内数据使用数据标准化方法使数据形成统一标准的整合数据，将整合数据分发到各自相应的电商平台，建立各个电商平台正常销售行为的线性回归模型，同时根据整体的整合数据建立整体电商平台正常销售行为的线性回归模型，利用分类分析方法确定置信区间内的销售行为的阀值，通过阈值对店铺销售行为进行预警，再对销售行为进行最后的检验，防止错判。
同时提供与上述方法相对应的一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的系统。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
以现有电商为例，参考图1，利用本发明方法，具体步骤如下：
步骤一：采集各个电商平台的商品、店铺及评论等详细的数据，全维度全方面去采集商品及店铺的详细信息，提供数据分析的各个维度的数据，
步骤二：通过对各个电商平台商品数据进行全面分析，筛选出重点店铺，并通过重点店铺筛选出店铺下的所有的商品明细数据。将这些数据作为样本数据，对整个平台数据进行数据分析，上述重点店铺是指数据比较标准，不正当销售行为较少，适合做正当销售行为线性回归模型的预测的店铺，重点店铺数据减少了不正当销售行为数据对回归模型的干扰，保证了回归模型的正确性；
步骤三：通过对店铺及销售商品相应业务的分析，提取各个电商平台的相应的维度信息，根据etl技术将各平台的重点店铺的样本数据整合到整体电商平台数据仓库中；
步骤四：建立数据质量标准体系，根据数据质量反馈问题，对数据进行数据治理；
步骤五：建立数据标准规则，对已经进行过数据治理的数据进行数据标准化，将各个电商平台的数据进行标准化管理；
步骤六：将各个电商平台的标准化数据拆分到各个电商平台中，并根据标准化数据进行各电商平台方面的数据线性回归模型的拟合，建立各个电商平台正常销售行为的线性回归模型；
步骤七：在整合数据仓库的标准上进行整体电商平台的线性回归模型的拟合，建立整体电商平台的线性回复模型；
步骤八：利用分类分析的方法对销售行为进行分类分析，设定分类的中心，利用多因素方差确定在[80％-100％]置信区间内的销售行为的阀值，先在各自电商平台通过阈值对店铺销售行为进行预警，再在整体电商平台进行预警，对整体电商平台网络零售方面进行整体预判，通过聚类方法中最短距离法判断店铺销售行为的正当性，通过整体电商平台正常销售行为的线性回归模型利用假设检验的方法进行最后的检验。
以现有电商为例，参考图1，利用本发明系统，具体步骤下：
步骤一：采集单元采集各个电商平台的商品、店铺及评论等详细的数据，全维度全方面去采集商品及店铺的详细信息，提供数据分析的各个维度的数据，
步骤二：采集单元通过对各个电商平台商品数据进行全面分析，筛选出重点店铺，并通过重点店铺筛选出店铺下的所有的商品明细数据。将这些数据作为样本数据，对整个平台数据进行数据分析，上述重点店铺是指数据比较标准，不正当销售行为较少，适合做正当销售行为线性回归模型的预测的店铺，重点店铺数据减少了不正当销售行为数据对回归模型的干扰，保证了回归模型的正确性；
步骤三：采集单元通过对店铺及销售商品相应业务的分析，提取各个电商平台的相应的维度信息，根据etl技术将各平台的重点店铺的样本数据整合到整体电商平台数据仓库中；
步骤四：数据处理单元建立数据质量标准体系，根据数据质量反馈问题，对数据进行数据治理；
步骤五：数据处理单元建立数据标准规则，对已经进行过数据治理的数据进行数据标准化，将各个电商平台的数据进行标准化管理；
步骤六：数据处理单元将各个电商平台的标准化数据拆分到各个电商平台中，并根据标准化数据进行各电商平台方面的数据线性回归模型的拟合，建立各个电商平台正常销售行为的线性回归模型；
步骤七：分析单元在整合数据仓库的标准上进行整体电商平台的线性回归模型的拟合，建立整体电商平台的线性回复模型；
步骤八：利用分类分析的方法对销售行为进行分类分析，设定分类的中心，利用多因素方差确定在[80％-100％]置信区间内的销售行为的阀值，先在各自电商平台通过阈值对店铺销售行为进行预警，再在整体电商平台进行预警，对整体电商平台网络零售方面进行整体预判，通过聚类方法中最短距离法判断店铺销售行为的正当性，通过整体电商平台正常销售行为的线性回归模型利用假设检验的方法进行最后的检验。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (10)

1.一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法，其特征是采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，建立整体电商平台的数据仓库，针对数据仓库内数据使用数据标准化方法使数据形成统一标准的整合数据，将整合数据分发到各自相应的电商平台，建立各个电商平台正常销售行为的线性回归模型，同时根据整体的整合数据建立整体电商平台正常销售行为的线性回归模型，利用分类分析方法确定置信区间内的销售行为的阀值，通过阈值对店铺销售行为进行预警，再对销售行为进行最后的检验，防止错判。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，筛选出重点店铺，并通过重点店铺筛选出店铺下的所有的商品明细数据，将重点店铺的商品明细数据作为样本数据，利用样本数据建立整体电商平台的数据仓库。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是根据销售商品及店铺的相应业务的分析，提取各个电商平台相应的维度信息，利用etl技术将各个电商平台的重点店铺的样本数据整合到整体电商平台的数据仓库。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征是所述利用分类分析方法对销售行为进行分类分析，设定分类的中心，利用多因素方差确定在[80％-100％]置信区间内的销售行为的阀值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征是再通过聚类方法中最短距离法判断店铺销售行为的正当性，通过整体电商平台正常销售行为的线性回归模型利用假设检验的方法进行最后的检验。
6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征是先在各自电商平台通过阈值对店铺销售行为进行预警，再在整体电商平台进行预警。
7.一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的系统，其特征是包括采集单元、数据处理单元及分析单元，
采集单元采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，建立整体电商平台的数据仓库，
数据处理单元针对数据仓库内数据使用数据标准化方法使数据形成统一标准的整合数据，将整合数据分发到各自相应的电商平台，
分析单元建立各个电商平台正常销售行为的线性回归模型，同时根据整体的整合数据建立整体电商平台正常销售行为的线性回归模型，
利用分类分析方法确定置信区间内的销售行为的阀值，通过阈值对店铺销售行为进行预警，再对销售行为进行最后的检验，防止错判。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征是采集单元采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，筛选出重点店铺，并通过重点店铺筛选出店铺下的所有的商品明细数据，将重点店铺的商品明细数据作为样本数据，利用样本数据建立整体电商平台的数据仓库。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征是数据处理单元根据销售商品及店铺的相应业务的分析，提取各个电商平台相应的维度信息，利用etl技术将各个电商平台的重点店铺的样本数据整合到整体电商平台的数据仓库。
10.根据权利要求7-9任一所述的系统，其特征是分析单元通过聚类方法中最短距离法判断店铺销售行为的正当性，通过整体电商平台正常销售行为的线性回归模型利用假设检验的方法进行最后的检验。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112435074A (zh) * 2020-12-07 2021-03-02 浙江大学 一种新零售实时数据追踪、反馈方法和系统
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