CN110264236A - 自动贩卖机销售数据分析方法、装置及存储介质 - Google Patents

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CN110264236A CN201910377106.6A CN201910377106A CN110264236A CN 110264236 A CN110264236 A CN 110264236A CN 201910377106 A CN201910377106 A CN 201910377106A CN 110264236 A CN110264236 A CN 110264236A
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Abstract

本发明公开了一种自动贩卖机销售数据分析方法，包括：获取自动贩卖机中各类型产品的销售数据；提取所述销售数据中的购买用户信息，其中，各所述购买用户信息分别对应一用户；根据所述购买用户信息提取各购买用户的惯性数据；根据所述各购买用户的惯性数据预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，以根据所述各产品类型所占比例和产品数量所占比例对各自动贩卖机进行补货。本发明公开的一种自动贩卖机销售数据分析方法，能够使得售卖方能够有针对性地进行自动贩卖机的补货。本发明还公开了一种自动贩卖机销售数据分析装置和存储介质。

Description

自动贩卖机销售数据分析方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及自动贩卖机技术领域，尤其涉及一种自动贩卖机销售数据分析方法、装置及存储介质。
背景技术
自动贩卖机是一种能根据支付金额自动出货的商业自动化的常用设备，它的营业状态不受时间的限制，并且能够节省人力。
现有的自动贩卖机的售货模式为将多种产品定量地储存在自动售卖机的货物储存部位，售卖方需要按照时间对各个自动售卖机进行存货补充。
因此，需要一种自动贩卖机销售数据分析方法，使得售卖方能够有针对性地进行自动贩卖机的补货。
发明内容
本发明实施例提供一种自动贩卖机销售数据分析方法，能够使得售卖方能够有针对性地进行自动贩卖机的补货。
本发明实施例一提供一种自动贩卖机销售数据分析方法，包括：
获取自动贩卖机中各类型产品的销售数据；
提取所述销售数据中的购买用户信息，其中，各所述购买用户信息分别对应一用户；
根据所述购买用户信息提取各购买用户的惯性数据；
根据所述各购买用户的惯性数据预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，以根据所述各产品类型所占比例和产品数量所占比例对各自动贩卖机进行补货。
作为上述方案的改进，所述根据所述购买用户信息提取各购买用户的惯性数据，具体包括：
根据所述购买用户信息对购买用户进行分类；
计算各个类别的购买用户在各自动贩卖机消费的各产品类型所占比例、各产品数量所占比例以及购买频次，从而得到惯性数据。
作为上述方案的改进，所述根据所述各购买用户的惯性数据预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，具体包括：
将所述各购买用户的惯性数据作为训练数据；
将所述待训练数据输入神经网络进行训练，得到销售数据预测模型；
根据所述销售数据预测模型预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例。
作为上述方案的改进，还包括：
获取自动贩卖机的地理位置信息；
根据所述地理位置信息得到对应的所述自动贩卖机的环境参数；
根据所述环境参数和产品类型确定各自动贩卖机补货时间。
其中，所述环境参数包括不同时段的温度和湿度。
本发明实施例二对应提供了一种自动贩卖机销售数据分析装置，包括：
销售数据获取单元，用于获取自动贩卖机中各类型产品的销售数据；
用户信息提取单元，用于提取所述销售数据中的购买用户信息，其中，各所述购买用户信息分别对应一用户；
惯性数据提取单元，用于根据所述购买用户信息提取各购买用户的惯性数据；
销售数据预测单元，用于根据所述各购买用户的惯性数据预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，以根据所述各产品类型所占比例和产品数量所占比例对各自动贩卖机进行补货。
本发明实施例三对应提供了一种自动贩卖机销售数据分析装置，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例一所述的一种自动贩卖机销售数据分析方法。
本发明实施例四对应提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如本发明实施例一所述的一种自动贩卖机销售数据分析方法。
本发明实施例提供的一种自动贩卖机销售数据分析方法，具有如下有益效果：
通过对购买用户的惯性数据的提取，能够预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，从而有针对性地对不同位置的自动贩卖机进行不同的售卖产品类型和数量的布局；通过购买用户信息对购买用户进行分类，能够对特定的办公、教育、生活地点进行针对性地自动售卖机投放，提高自动贩卖机的销售量；根据自动贩卖机的地理位置信息获取温度和湿度等环境参数能够确定补货时间和单次补货量，避免存货霉变或过期导致的浪费，提高自动贩卖机的投放和自动贩卖机内产品类型占比和数量占比的合理性。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种自动贩卖机销售数据分析方法的流程示意图。
图2是本发明实施例二提供的一种自动贩卖机销售数据分析装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明实施例一提供的一种自动贩卖机销售数据分析方法的流程示意图，包括：
S101、获取自动贩卖机中各类型产品的销售数据；
S102、提取销售数据中的购买用户信息，其中，各购买用户信息分别对应一用户；
S103、根据购买用户信息提取各购买用户的惯性数据；
S104、根据各购买用户的惯性数据预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，以根据各产品类型所占比例和产品数量所占比例对各自动贩卖机进行补货。
在具体的实施方式中，根据在不同时段、不同地点的售卖机上的销售量、销售产品种类作记录。针对不同销售地点，采集不同类型的客户销售记录，如摆放在学校，即以学生及教师销售数据为购买用户信息的采集主体；如放在商厦，即以女性上班族为购买用户信息的采集主体；如放在商场，即以女性消费者为购买用户信息的采集主体。
进一步的，根据购买用户信息提取各购买用户的惯性数据，具体包括：
根据购买用户信息对购买用户进行分类；
计算各个类别的购买用户在各自动贩卖机消费的各产品类型所占比例、各产品数量所占比例以及购买频次，从而得到惯性数据。
优选的，根据购买用户信息对购买用户进行分类，具体可包括以下类别：年龄、性别、职业、地区、消费倾向、购买量等。
优选的，购买频次包括同一类型产品的回购次数、购买数量等数据。
进一步的，根据各购买用户的惯性数据预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，具体包括：
将各购买用户的惯性数据作为训练数据；
将待训练数据输入神经网络进行训练，得到销售数据预测模型；
根据销售数据预测模型预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例。
优选的，逐月采集动贩卖机中各类型产品的销售数据，采集到新的销售数据后，根据新的销售数据对神经网络进行重新训练。
进一步的，还包括：
获取自动贩卖机的地理位置信息；
根据地理位置信息得到对应的自动贩卖机的环境参数；
根据环境参数和产品类型确定各自动贩卖机补货时间。
其中，环境参数包括不同时段的温度和湿度。
在具体的实施方式中，温度和湿度等环境参数会影响自动贩卖机内细菌滋生机率值，从而影响自动贩卖机内存货区的存货可放置时间，尤其是对于卫生巾等女性用品。因此，根据自动贩卖机的地理位置信息获取温度和湿度等环境参数确定补货时间和单次补货量，能够使售卖方能够在时间上更加有针对性地进行自动贩卖机的补货，避免存货霉变或过期导致的浪费。
参见图2，是本发明实施例二提供的一种自动贩卖机销售数据分析装置的结构示意图，包括：
销售数据获取单元201，用于获取自动贩卖机中各类型产品的销售数据；
用户信息提取单元202，用于提取销售数据中的购买用户信息，其中，各购买用户信息分别对应一用户；
惯性数据提取单元203，用于根据购买用户信息提取各购买用户的惯性数据；
销售数据预测单元204，用于根据各购买用户的惯性数据预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，以根据各产品类型所占比例和产品数量所占比例对各自动贩卖机进行补货。
本发明实施例提供的一种自动贩卖机销售数据分析方法、装置及存储介质，具有如下有益效果：
通过对购买用户的惯性数据的提取，能够预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，从而有针对性地对不同位置的自动贩卖机进行不同的售卖产品类型和数量的布局；通过购买用户信息对购买用户进行分类，能够对特定的办公、教育、生活地点进行针对性地自动售卖机投放，提高自动贩卖机的销售量；根据自动贩卖机的地理位置信息获取温度和湿度等环境参数能够确定补货时间和单次补货量，避免存货霉变或过期导致的浪费，提高自动贩卖机的投放和自动贩卖机内产品类型占比和数量占比的合理性。
本发明实施例三对应提供了一种自动贩卖机销售数据分析装置，包括处理器、存储器以及存储在存储器中且被配置为由处理器执行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如本发明实施例一的自动贩卖机销售数据分析方法。所述自动贩卖机销售数据分析装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述自动贩卖机销售数据分析装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。
本发明实施例四对应提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如本发明实施例一所述的自动贩卖机销售数据分析方法。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述自动贩卖机销售数据分析装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个自动贩卖机销售数据分析装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述自动贩卖机销售数据分析装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述自动贩卖机销售数据分析装置集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种自动贩卖机销售数据分析方法，其特征在于，包括：
获取自动贩卖机中各类型产品的销售数据；
提取所述销售数据中的购买用户信息，其中，各所述购买用户信息分别对应一用户；
根据所述购买用户信息提取各购买用户的惯性数据；
根据所述各购买用户的惯性数据预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，以根据所述各产品类型所占比例和产品数量所占比例对各自动贩卖机进行补货。
2.如权利要求1所述的一种自动贩卖机销售数据分析方法，其特征在于，所述根据所述购买用户信息提取各购买用户的惯性数据，具体包括：
根据所述购买用户信息对购买用户进行分类；
计算各个类别的购买用户在各自动贩卖机消费的各产品类型所占比例、各产品数量所占比例以及购买频次，从而得到惯性数据。
3.如权利要求2所述的一种自动贩卖机销售数据分析方法，其特征在于，所述根据所述各购买用户的惯性数据预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，具体包括：
将所述各购买用户的惯性数据作为训练数据；
将所述待训练数据输入神经网络进行训练，得到销售数据预测模型；
根据所述销售数据预测模型预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例。
4.如权利要求3所述的一种自动贩卖机销售数据分析方法，其特征在于，还包括：
获取自动贩卖机的地理位置信息；
根据所述地理位置信息得到对应的所述自动贩卖机的环境参数；
根据所述环境参数和产品类型确定各自动贩卖机补货时间。
其中，所述环境参数包括不同时段的温度和湿度。
5.一种自动贩卖机销售数据分析装置，其特征在于，包括：
销售数据获取单元，用于获取自动贩卖机中各类型产品的销售数据；
用户信息提取单元，用于提取所述销售数据中的购买用户信息，其中，各所述购买用户信息分别对应一用户；
惯性数据提取单元，用于根据所述购买用户信息提取各购买用户的惯性数据；
销售数据预测单元，用于根据所述各购买用户的惯性数据预测各自动贩卖机中各产品类型所占比例和产品数量所占比例，以根据所述各产品类型所占比例和产品数量所占比例对各自动贩卖机进行补货。
6.一种自动贩卖机销售数据分析装置，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任意一项所述的一种自动贩卖机销售数据分析方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至4中任意一项所述的一种自动贩卖机销售数据分析方法。
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