CN111507671A - 一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统及其方法 - Google Patents

一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统及其方法，属于大数据分析技术领域，该餐饮配送分析处理系统包括用于发布餐饮信息的点餐平台、用于点餐的用户端、用于配送外卖的骑手端和用户拨号提醒用户的拨号提醒模块，本发明科学合理，使用安全方便，利用大数据对客户历史点餐的时间和店铺进行分析，当骑手前往该店铺取餐并配送的目的地与客户的历史点餐时间有一致时，推送消息给用户，提醒用户点餐，一方面，进行餐饮配送的骑手可以连同多个订单一同配送，使得对于骑手的分配更加的合理，有效的提高骑手的配送效率，另一方面，大大的缩短了用户收到外卖的时间，使得用户从点餐到收到外面的时间大大的缩短，使得整个餐饮配送更加的合理。

Description

一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统及其方法
技术领域
本发明涉及大数据分析技术领域，具体是一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统及其方法。
背景技术
随着社会的不断发展和科技的不断进步，餐饮行业的发展也是迅速的，随着近些年人们工作节奏的不断加快，外卖行业应运而生，外卖行业的发展，不仅仅方便了人们的就餐，同时，为社会提供了较多的工作岗位，但是，现有的餐饮配送行业在实际运行中存在着一些问题：
1、当骑手在A店铺取完餐离开店时，A店铺有一单外卖的配送目的地与骑手配送目的地一致时，需要额外分配骑手进行配送，使得配送的效率和速度降低；
2、配送员将外卖送到后，拨打客户电话一直处于无人接听状态，会严重影响配送员的送餐进度和效率；
所以，人们急需一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统及其方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统及其方法，以解决现有技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统，该餐饮配送分析处理系统包括用于发布餐饮信息的点餐平台、用于点餐的用户端和用于配送外卖的骑手端；
所述用户端与点餐平台连接，所述骑手端与点餐平台连接；
该系统还包括拨号提醒模块；
所述拨号提醒模块用于当用户外卖即将送达时，自动拨通用户端电话，提醒用户注意接听骑手电话，避免骑手拨打用户电话时无人接听，影响用户外卖的正常配送；
所述点餐平台的输出端连接拨号提醒模块的输入端，所述拨号提醒模块的输出端连接用户端的输入端，所述拨号提醒模块的输出端通过信号反馈单元连接点餐平台的输入端，所述信号反馈单元用于反馈拨号提醒模块的提醒结果，便于告知骑手提醒的结果，使得骑手可以根据拨号提醒模块的拨号结果对用户外卖进行排序配送。
根据上述技术方案，所述用户端包括账号登录模块一、GPS定位模块一、订单生成模块、信息接收模块一和通信模块；
所述账号登录模块一用于用户登录用户端，所述GPS定位模块一用于对用户端的位置进行定位，便于根据用户的位置进行大数据分析和信息的推送，所述订单生成模块用于生成用户端的点餐信息，所述点餐信息包括点餐店铺信息、送餐地址信息、联系电话和点餐时间，所述信息接收模块一用于接收点餐平台的推送信息，便于用户根据推送信息选择性的进行点餐服务，所述通信模块用于与点餐平台和骑手端之间通过通信服务；
所述账号登录模块一、GPS定位模块一和订单生成模块的输出端均连接点餐平台的输入端，所述点餐平台的输出端连接信息接收模块一的输入端，所述拨号提醒模块的输出端连接通信模块的输入端。
根据上述技术方案，所述骑手端包括账号登录模块二、GPS定位模块二、订单接收模块和信息接收模块二；
所述账号登录模块二用于骑手登录骑手端，所述GPS定位模块二用于对骑手端的位置进行定位，便于后期对骑手距用户的距离进行测算，便于自动启动拨号提醒模块提醒用户注意接听骑手电话，所述订单接收模块用于接收餐饮平台发送的用户端的点餐订单信息，所述信息接收模块二用于接收点餐平台推送给用户端的推送信息，便于骑手得知点餐平台向用户端推送了相关的点餐信息；
所述账号登录模块二和GPS定位模块二的输出端均连接点餐平台的输入端，所述点餐平台的输出端连接订单接收模块和信息接收模块二的输入端。
根据上述技术方案，所述点餐平台包括服务器、用户筛选模块、数据存储模块、数据调取模块、数据分析模块、存储数据库和信息推送模块；
所述服务器用于对各项数据进行计算和处理，所述用户筛选模块用于对每个月点餐量大于等于设定阈值的用户进行筛选，使得可以对筛选之后的用户的点餐信息进行分析，降低数据分析与处理的数量以及提高数据分析的准确率，因为点餐量较少的用户可能不是依赖于点餐平台，而是用于应急，不符合大数据分析的要求，所以需要对用户进行筛选处理，所述存储数据库用于对通过点餐平台进行点餐服务用户的点餐信息进行记录，所述数据存储模块用于将用户端的点餐信息储存在存储数据库中，所述数据调取模块用于从存储数据库中进行用户点餐信息的调取，便于对用户的点餐信息进行大数据的分析，所述数据分析模块根据数据调取模块所调取的点餐信息，对用户的点餐习惯进行分析，所述信息推送模块根据数据分析模块的分析结果向用户推送相关的餐饮信息，供给用户选择；
所述服务器的输出端连接用户筛选模块、数据分析模块、信息推送模块和数据存储模块的输入端，所述用户筛选模块的输出端连接数据存储模块的输入端，所述数据存储模块的输出端连接存储数据库的输入端，所述存储数据库的输出端连接数据调取模块的输入端，所述数据调取模块的输出端连接服务器的输入端，所述数据分析模块的输出端连接服务器的输入端，所述服务器的输出端连接拨号提醒模块的输入端，所述拨号提醒模块的输出端通过信号反馈单元连接服务器的输入端，所述信息推送模块的输出端连接信息接收模块一和信息接收模块二的输入端。
一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法，该餐饮配送分析处理方法包括以下步骤：
S1、用户端和骑手端均通过账号登录模块登录点餐平台，通过GPS定位模块对用户端和骑手端的位置进行定位；
S2、通过用户筛选模块对通过点餐平台点餐的用户端进行筛选，并通过数据存储单元储存在存储数据库中；
S3、用户端的订单生成模块生成餐饮订单信息，骑手端的订单接收模块接收餐饮订单信息；
S4、服务器通过数据调取单元从存储数据库中调取用户端的点餐信息，并通过数据分析模块对点餐信息进行分析；
S5、根据数据分析模块分析数据，通过信息推送模块向用户端和骑手端推送相关信息；
S6、用户端根据信息推送模块所推送的信息进行选择性点餐，骑手端根据信息推送模块所推送的信息等待配送；
S7、骑手端距离用户端一定范围内，拨号提醒模块通过通信模块拨打用户端电话，提醒用户餐饮即将送达；
S8、拨号提醒模块通过信号反馈单元反馈拨号结果，骑手对用户外卖进行排序配送。
根据上述技术方案，所述步骤S1-S2中，所述用户端通过账号登录模块一登录点餐平台，所述骑手端通过账号登录模块二登录点餐平台，所述点餐平台通过GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，所述点餐平台通过GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位；
所述用户筛选模块根据若干个用户端前一个月的点餐次数Y对用户端进行筛选；
当Y≥A时，通过数据存储模块将用户端信息以及历史点餐订单储存在存储数据库中，将该用户端作为餐饮配送分析处理的对象；
当Y＜A时，不对该用户端的信息进行存储；
其中，A表示每个月用户端点餐次数的阈值。
根据上述技术方案，所述步骤S3-S6中，所述用户端的订单生成模块生成了一笔订单X，所述点餐平台接收该订单X，所述点餐平台将该订单X发送给骑手端，所述骑手端通过订单接收模块接收该订单X，所述订单X的点餐时间为t时，所述订单X的配送由配送起点M点送往配送终点N点；
所述服务器根据GPS定位模块一的定位信息，通过数据调取单元从存储数据库中调取与订单X的配送终点N点一致的用户端的历史订单，所述数据分析模块根据调取的若干个用户端的历史订单信息，对用户端的历史订单信息进行分析；
当若干个所述用户端的历史订单信息中有与此次订单X一致的配送起点M点的订单信息时，所述信息推送模块向用户端推送M点所在店铺的餐饮信息，供给用户进行点餐，所述用户端通过所推送的信息点餐的时间在T分钟内有效，所述用户端通过信息接收模块一接收该推送信息，所述信息推送模块向骑手端推送信息，告知骑手已经向用户端推送M点所在店铺的餐饮信息，使得骑手可以在取餐前等待T分钟，以便于对用户端所点的餐饮一同配送，可以有效地节约配送的时间，提高餐饮配送的效率；
当T分钟内，用户端通过信息推送模块所推送的信息点餐后，骑手端可以同该用户端的外卖一同配送；
当T分钟内，用户端没有通过信息推送模块所推送的信息点餐时，所推送的信息自动作废；
当若干个所述用户端的历史订单信息中没有与此次订单信息X一致的配送起点M点的订单信息时，此次餐饮配送分析结束。
根据上述技术方案，所述数据分析模块对数据调取模块所调取的若干个用户端的历史订单信息进行分析时，对若干个用户端的历史订单信息的点餐时间点Q进行分析；
当Q∈（t-z，t+z）时，继续对用户端的历史订单信息中的配送起点信息进行分析；
其中，z表示用户端点餐时间波动阈值。
根据上述技术方案，所述数据调取模块调取的用户端的历史订单信息中，组成历史点餐时间集合Q={Q1,Q2,Q3,...,Qy}，其中，Q1、Q2、Q3、...、Qy分别表示用户端每次点餐的时间点，根据下列公式对点餐的时间进行筛选：
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAAAAAAAAA
，i∈（1，y）；
其中，D表示时间差值的阈值,当Qi符合上述公式确定为与订单信息X同一时间段；
组成同一点餐时间段的时间点集合P={P1,P2,P3,...,Pe}；
根据下列公式对点餐时间拨动阈值z进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAAAAAAAA
；
其中，Pmax表示集合P中最大值，Pmin表示集合P中的最小值。
根据上述技术方案，所述步骤S7-S8中，所述GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，所述GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位，所述用户端与骑手端之间的距离为L；
当L≤B时，拨号提醒模块通过通信模块自动拨打用户端电话，提醒用户外卖即将送达，注意接听骑手电话；
当L＞B时，拨号提醒模块不拨通用户端电话；
其中，B表示用户端与骑手端之间的距离阈值；
所述拨号提醒模块拨打用户端电话的次数为Y，拨打间隔时间为G分钟；
当Y≥W，且用户端未接通拨号提醒模块拨打的电话时，所述拨号提醒模块通过信号反馈单元向服务器反馈信息，所述服务器通过信息推送单元向骑手端推送信息，骑手对该用户的外卖进行排序配送，避免骑手拨打用户电话，用户未接听导致的影响骑手后续外卖配送的情况，大大的节约了骑手配送外卖的时间，提高了配送效率；
当Y＜W，且用户端未接通拨号提醒模块拨打的电话时，所述拨号提醒模块继续拨打用户端电话；
当Y＜W，且用户接听电话时，进行正常配送流程；
其中，W为拨号提醒模块拨打次数的阈值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、利用大数据对客户历史点餐的时间和店铺进行分析，当骑手前往该店铺取餐并配送的目的地与客户的历史点餐时间有一致时，推送消息给用户，提醒用户点餐，一方面，进行餐饮配送的骑手可以连同多个订单一同配送，使得对于骑手的分配更加的合理，有效的提高骑手的配送效率，另一方面，大大的缩短了用户收到外卖的时间，使得用户从点餐到收到外面的时间大大的缩短，使得整个餐饮配送更加的合理。
2、利用对用户端与骑手端之间的距离分析，实现提前拨号提醒用户外卖即将送达，注意接听骑手电话，使得骑手可以第一时间将外卖送到用户手上，避免出现骑手拨打用户电话无人接听，导致影响外卖正常配送的情况，使得可以大大的缩短骑手的等待时间，使得不会影响骑手后续外卖的配送，并且，通过多次拨号提醒的方式，避免用户因为短时间有事无法接听，导致影响其外卖正常配送的情况，使得整个餐饮配送更加的人性化。
3、根据用户历史点餐数量的多少对用户端进行筛选，使得对于用于的数据分析更加的精准，同时，大大的缩小了对于数据处理的数量，大大的提高了数据分析处理的效率。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统的模块组成结构示意图；
图2为本发明一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统的模块连接结构示意图；
图3为本发明一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统的框架示意图；
图4为本发明一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法的步骤示意图；
图5为本发明一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法的用户筛选流程图；
图6为本发明一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法的配送分析流程图；
图7为本发明一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法的拨号提醒流程图。
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做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。
如图1～3所示，一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统，该餐饮配送分析处理系统包括用于发布餐饮信息的点餐平台、用于点餐的用户端和用于配送外卖的骑手端；
用户端与点餐平台连接，骑手端与点餐平台连接；
该系统还包括拨号提醒模块；
拨号提醒模块用于当用户外卖即将送达时，自动拨通用户端电话，提醒用户注意接听骑手电话，避免骑手拨打用户电话时无人接听，影响用户外卖的正常配送；
点餐平台的输出端连接拨号提醒模块的输入端，拨号提醒模块的输出端连接用户端的输入端，拨号提醒模块的输出端通过信号反馈单元连接点餐平台的输入端，信号反馈单元用于反馈拨号提醒模块的提醒结果，便于告知骑手提醒的结果，使得骑手可以根据拨号提醒模块的拨号结果对用户外卖进行排序配送。
用户端包括账号登录模块一、GPS定位模块一、订单生成模块、信息接收模块一和通信模块；
账号登录模块一用于用户登录用户端，GPS定位模块一用于对用户端的位置进行定位，便于根据用户的位置进行大数据分析和信息的推送，订单生成模块用于生成用户端的点餐信息，点餐信息包括点餐店铺信息、送餐地址信息、联系电话和点餐时间，信息接收模块一用于接收点餐平台的推送信息，便于用户根据推送信息选择性的进行点餐服务，通信模块用于与点餐平台和骑手端之间通过通信服务；
账号登录模块一、GPS定位模块一和订单生成模块的输出端均连接点餐平台的输入端，点餐平台的输出端连接信息接收模块一的输入端，拨号提醒模块的输出端连接通信模块的输入端。
骑手端包括账号登录模块二、GPS定位模块二、订单接收模块和信息接收模块二；
账号登录模块二用于骑手登录骑手端，GPS定位模块二用于对骑手端的位置进行定位，便于后期对骑手距用户的距离进行测算，便于自动启动拨号提醒模块提醒用户注意接听骑手电话，订单接收模块用于接收餐饮平台发送的用户端的点餐订单信息，信息接收模块二用于接收点餐平台推送给用户端的推送信息，便于骑手得知点餐平台向用户端推送了相关的点餐信息；
账号登录模块二和GPS定位模块二的输出端均连接点餐平台的输入端，点餐平台的输出端连接订单接收模块和信息接收模块二的输入端。
点餐平台包括服务器、用户筛选模块、数据存储模块、数据调取模块、数据分析模块、存储数据库和信息推送模块；
服务器用于对各项数据进行计算和处理，用户筛选模块用于对每个月点餐量大于等于设定阈值的用户进行筛选，使得可以对筛选之后的用户的点餐信息进行分析，降低数据分析与处理的数量以及提高数据分析的准确率，因为点餐量较少的用户可能不是依赖于点餐平台，而是用于应急，不符合大数据分析的要求，所以需要对用户进行筛选处理，存储数据库用于对通过点餐平台进行点餐服务用户的点餐信息进行记录，数据存储模块用于将用户端的点餐信息储存在存储数据库中，数据调取模块用于从存储数据库中进行用户点餐信息的调取，便于对用户的点餐信息进行大数据的分析，数据分析模块根据数据调取模块所调取的点餐信息，对用户的点餐习惯进行分析，信息推送模块根据数据分析模块的分析结果向用户推送相关的餐饮信息，供给用户选择；
服务器的输出端连接用户筛选模块、数据分析模块、信息推送模块和数据存储模块的输入端，用户筛选模块的输出端连接数据存储模块的输入端，数据存储模块的输出端连接存储数据库的输入端，存储数据库的输出端连接数据调取模块的输入端，数据调取模块的输出端连接服务器的输入端，数据分析模块的输出端连接服务器的输入端，服务器的输出端连接拨号提醒模块的输入端，拨号提醒模块的输出端通过信号反馈单元连接服务器的输入端，信息推送模块的输出端连接信息接收模块一和信息接收模块二的输入端。
如图4所示，一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法，该餐饮配送分析处理方法包括以下步骤：
S1、用户端和骑手端均通过账号登录模块登录点餐平台，通过GPS定位模块对用户端和骑手端的位置进行定位；
S2、通过用户筛选模块对通过点餐平台点餐的用户端进行筛选，并通过数据存储单元储存在存储数据库中；
S3、用户端的订单生成模块生成餐饮订单信息，骑手端的订单接收模块接收餐饮订单信息；
S4、服务器通过数据调取单元从存储数据库中调取用户端的点餐信息，并通过数据分析模块对点餐信息进行分析；
S5、根据数据分析模块分析数据，通过信息推送模块向用户端和骑手端推送相关信息；
S6、用户端根据信息推送模块所推送的信息进行选择性点餐，骑手端根据信息推送模块所推送的信息等待配送；
S7、骑手端距离用户端一定范围内，拨号提醒模块通过通信模块拨打用户端电话，提醒用户餐饮即将送达；
S8、拨号提醒模块通过信号反馈单元反馈拨号结果，骑手对用户外卖进行排序配送。
如图5所示，步骤S1-S2中，用户端通过账号登录模块一登录点餐平台，骑手端通过账号登录模块二登录点餐平台，点餐平台通过GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，点餐平台通过GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位；
用户筛选模块根据若干个用户端前一个月的点餐次数Y对用户端进行筛选；
当Y≥A时，通过数据存储模块将用户端信息以及历史点餐订单储存在存储数据库中，将该用户端作为餐饮配送分析处理的对象；
当Y＜A时，不对该用户端的信息进行存储；
其中，A表示每个月用户端点餐次数的阈值。
如图6所示，步骤S3-S6中，用户端的订单生成模块生成了一笔订单X，点餐平台接收该订单X，点餐平台将该订单X发送给骑手端，骑手端通过订单接收模块接收该订单X，订单X的点餐时间为t时，订单X的配送由配送起点M点送往配送终点N点；
服务器根据GPS定位模块一的定位信息，通过数据调取单元从存储数据库中调取与订单X的配送终点N点一致的用户端的历史订单，数据分析模块根据调取的若干个用户端的历史订单信息，对用户端的历史订单信息进行分析；
当若干个用户端的历史订单信息中有与此次订单X一致的配送起点M点的订单信息时，信息推送模块向用户端推送M点所在店铺的餐饮信息，供给用户进行点餐，用户端通过所推送的信息点餐的时间在T分钟内有效，用户端通过信息接收模块一接收该推送信息，信息推送模块向骑手端推送信息，告知骑手已经向用户端推送M点所在店铺的餐饮信息，使得骑手可以在取餐前等待T分钟，以便于对用户端所点的餐饮一同配送，可以有效地节约配送的时间，提高餐饮配送的效率；
当T分钟内，用户端通过信息推送模块所推送的信息点餐后，骑手端可以同该用户端的外卖一同配送；
当T分钟内，用户端没有通过信息推送模块所推送的信息点餐时，所推送的信息自动作废；
当若干个用户端的历史订单信息中没有与此次订单信息X一致的配送起点M点的订单信息时，此次餐饮配送分析结束。
数据分析模块对数据调取模块所调取的若干个用户端的历史订单信息进行分析时，对若干个用户端的历史订单信息的点餐时间点Q进行分析；
当Q∈（t-z，t+z）时，继续对用户端的历史订单信息中的配送起点信息进行分析；
其中，z表示用户端点餐时间波动阈值。
数据调取模块调取的用户端的历史订单信息中，组成历史点餐时间集合Q={Q1,Q2,Q3,...,Qy}，其中，Q1、Q2、Q3、...、Qy分别表示用户端每次点餐的时间点，根据下列公式对点餐的时间进行筛选：
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAAAAAAAAAA
，i∈（1，y）；
其中，D表示时间差值的阈值,当Qi符合上述公式确定为与订单信息X同一时间段；
组成同一点餐时间段的时间点集合P={P1,P2,P3,...,Pe}；
根据下列公式对点餐时间拨动阈值z进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAAAAAAAAA
；
其中，Pmax表示集合P中最大值，Pmin表示集合P中的最小值。
如图7所示，步骤S7-S8中，GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位，用户端与骑手端之间的距离为L；
当L≤B时，拨号提醒模块通过通信模块自动拨打用户端电话，提醒用户外卖即将送达，注意接听骑手电话；
当L＞B时，拨号提醒模块不拨通用户端电话；
其中，B表示用户端与骑手端之间的距离阈值；
拨号提醒模块拨打用户端电话的次数为Y，拨打间隔时间为G分钟；
当Y≥W，且用户端未接通拨号提醒模块拨打的电话时，拨号提醒模块通过信号反馈单元向服务器反馈信息，服务器通过信息推送单元向骑手端推送信息，骑手对该用户的外卖进行排序配送，避免骑手拨打用户电话，用户未接听导致的影响骑手后续外卖配送的情况，大大的节约了骑手配送外卖的时间，提高了配送效率；
当Y＜W，且用户端未接通拨号提醒模块拨打的电话时，拨号提醒模块继续拨打用户端电话；
当Y＜W，且用户接听电话时，进行正常配送流程；
其中，W为拨号提醒模块拨打次数的阈值。
实施例一：
用户端通过账号登录模块一登录点餐平台，骑手端通过账号登录模块二登录点餐平台，点餐平台通过GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，点餐平台通过GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位；
用户筛选模块根据1000万用户端前一个月的点餐次数Y对用户端进行筛选，其中1000万用户端前一个月的点餐次数分别为25、6、21、23、8、2、…、34；
其中，前一个月点餐次数超过20次的用户端为221万，将221万用户端的信息以及历史点餐信息通过数据存储模块储存在存储数据库中。
用户端i的订单生成模块生成了一笔订单X，点餐平台接收该订单X，点餐平台将该订单X发送给骑手端k，骑手端k通过订单接收模块接收该订单X，订单X的点餐时间为11:00时，订单X的配送由配送起点M点送往配送终点N点；
服务器根据GPS定位模块一的定位信息，通过数据调取单元从存储数据库中调取与订单X的配送终点N点一致的用户端的历史订单，其中发现有312人的定位信息与配送终点N点的位置一致，数据分析模块根据调取的312个用户端的历史订单信息，对用户端的历史订单信息进行分析；
其中312个用户端的历史订单信息中有8个用户端的历史订单信息中与此次订单X一致的配送起点M点的订单信息；
此时：
数据分析模块对数据调取模块所调取的8个用户端的历史订单信息进行分析时，对8个用户端的历史订单信息的点餐时间点Q进行分析；
数据调取模块调取的用户端的历史订单信息中，组成历史点餐时间集合Q={11:05,11:20,11:10,10:55,11:15，11:30，11:08, 11:25}，根据下列公式对点餐的时间进行筛选：
|11:05-11:00|≤20；
|11:20-11:00|≤20；
|11:10-11:00|≤20；
|10:55-11:00|≤20；
|11:15-11:00|≤20；
|11:30-11:00|＞20；
|11:08-11:00|≤20；
|11:25-11:00|＞20；
其中，D=20min 表示时间差值的阈值,其中Q1=11:05、Q2=11:20、Q3=11:10、Q4=10:55、Q5=11:15、Q7=11:08与订单X为同一时间段；
组成同一点餐时间段的时间点集合P={11:05,11:20,11:10,10:55，11:15，11:08},
根据下列公式对点餐时间拨动阈值z进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAAAAAAAAAA
=11:20-10:55=25min；
其中，Pmax=11:20表示集合P中最大值，Pmin=10:55表示集合P中的最小值。
当Q∈（10:35，11:25）时，继续对用户端的历史订单信息中的配送起点信息进行分析；
其中，z=25min表示用户端点餐时间波动阈值。
信息推送模块向这7个用户端推送M点所在店铺的餐饮信息，供给用户进行点餐，用户端通过所推送的信息点餐的时间在T=5分钟内有效，用户端通过信息接收模块一接收该推送信息，信息推送模块向骑手端推送信息，告知骑手已经向用户端推送M点所在店铺的餐饮信息，使得骑手可以在取餐前等待T=5分钟，以便于对用户端所点的餐饮一同配送，可以有效地节约配送的时间，提高餐饮配送的效率；
T=5分钟内，2个用户端通过信息推送模块所推送的信息点餐后，骑手端可以同这2个用户端的外卖一同配送；
GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位，用户端与骑手端之间的距离为L=200m；
L≤B=200，拨号提醒模块通过通信模块自动拨打用户端电话，提醒用户外卖即将送达，注意接听骑手电话；
拨号提醒模块拨打用户端电话的次数为Y=3，拨打间隔时间为G=1min分钟；
Y≥W=3，且用户端未接通拨号提醒模块拨打的电话时，拨号提醒模块通过信号反馈单元向服务器反馈信息，服务器通过信息推送单元向骑手端推送信息，骑手对该用户的外卖进行排序配送，避免骑手拨打用户电话，用户未接听导致的影响骑手后续外卖配送的情况，大大的节约了骑手配送外卖的时间，提高了配送效率。
实施例二：
用户端通过账号登录模块一登录点餐平台，骑手端通过账号登录模块二登录点餐平台，点餐平台通过GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，点餐平台通过GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位；
用户筛选模块根据1000万用户端前一个月的点餐次数Y对用户端进行筛选，其中1000万用户端前一个月的点餐次数分别为25、6、21、23、8、2、…、34；
其中，前一个月点餐次数超过20次的用户端为221万，将221万用户端的信息以及历史点餐信息通过数据存储模块储存在存储数据库中。
用户端i的订单生成模块生成了一笔订单X，点餐平台接收该订单X，点餐平台将该订单X发送给骑手端k，骑手端k通过订单接收模块接收该订单X，订单X的点餐时间为11:00时，订单X的配送由配送起点M点送往配送终点N点；
服务器根据GPS定位模块一的定位信息，通过数据调取单元从存储数据库中调取与订单X的配送终点N点一致的用户端的历史订单，其中发现有312人的定位信息与配送终点N点的位置一致，数据分析模块根据调取的312个用户端的历史订单信息，对用户端的历史订单信息进行分析；
其中312个用户端的历史订单信息中有8个用户端的历史订单信息中与此次订单X一致的配送起点M点的订单信息；
此时：
数据分析模块对数据调取模块所调取的8个用户端的历史订单信息进行分析时，对8个用户端的历史订单信息的点餐时间点Q进行分析；
数据调取模块调取的用户端的历史订单信息中，组成历史点餐时间集合Q={11:05,11:20,11:10,10:55,11:15，11:30，11:08, 11:25}，根据下列公式对点餐的时间进行筛选：
|11:05-11:00|≤20；
|11:20-11:00|≤20；
|11:10-11:00|≤20；
|10:55-11:00|≤20；
|11:15-11:00|≤20；
|11:30-11:00|＞20；
|11:08-11:00|≤20；
|11:25-11:00|＞20；
其中，D=20min 表示时间差值的阈值,其中Q1=11:05、Q2=11:20、Q3=11:10、Q4=10:55、Q5=11:15、Q7=11:08与订单X为同一时间段；
组成同一点餐时间段的时间点集合P={11:05,11:20,11:10,10:55，11:15，11:08},
根据下列公式对点餐时间拨动阈值z进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAAAAAAAAAAA
=11:20-10:55=25min；
其中，Pmax=11:20表示集合P中最大值，Pmin=10:55表示集合P中的最小值。
当Q∈（10:35，11:25）时，继续对用户端的历史订单信息中的配送起点信息进行分析；
其中，z=25min表示用户端点餐时间波动阈值。
信息推送模块向这7个用户端推送M点所在店铺的餐饮信息，供给用户进行点餐，用户端通过所推送的信息点餐的时间在T=5分钟内有效，用户端通过信息接收模块一接收该推送信息，信息推送模块向骑手端推送信息，告知骑手已经向用户端推送M点所在店铺的餐饮信息，使得骑手可以在取餐前等待T=5分钟，以便于对用户端所点的餐饮一同配送，可以有效地节约配送的时间，提高餐饮配送的效率；
T=5分钟内，2个用户端通过信息推送模块所推送的信息点餐后，骑手端可以同这2个用户端的外卖一同配送；
GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位，用户端与骑手端之间的距离为L=200m；
L≤B=200，拨号提醒模块通过通信模块自动拨打用户端电话，提醒用户外卖即将送达，注意接听骑手电话；
拨号提醒模块拨打用户端电话的次数为Y=2，拨打间隔时间为G=1min分钟；
Y＜W=3，用户接听电话时，进行正常配送流程；
其中，W=3为拨号提醒模块拨打次数的阈值。
实施例三：
用户端通过账号登录模块一登录点餐平台，骑手端通过账号登录模块二登录点餐平台，点餐平台通过GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，点餐平台通过GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位；
用户筛选模块根据1000万用户端前一个月的点餐次数Y对用户端进行筛选，其中1000万用户端前一个月的点餐次数分别为25、6、21、23、8、2、…、34；
其中，前一个月点餐次数超过20次的用户端为221万，将221万用户端的信息以及历史点餐信息通过数据存储模块储存在存储数据库中。
用户端i的订单生成模块生成了一笔订单X，点餐平台接收该订单X，点餐平台将该订单X发送给骑手端k，骑手端k通过订单接收模块接收该订单X，订单X的点餐时间为11:00时，订单X的配送由配送起点M点送往配送终点N点；
服务器根据GPS定位模块一的定位信息，通过数据调取单元从存储数据库中调取与订单X的配送终点N点一致的用户端的历史订单，其中发现有0人的定位信息与配送终点N点的位置一致，此次餐饮配送分析结束。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (10)

1.一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统，其特征在于：该餐饮配送分析处理系统包括用于发布餐饮信息的点餐平台、用于点餐的用户端和用于配送外卖的骑手端；
所述用户端与点餐平台连接，所述骑手端与点餐平台连接；
该系统还包括拨号提醒模块；
所述拨号提醒模块用于当用户外卖即将送达时，自动拨通用户端电话，提醒用户注意接听骑手电话；
所述点餐平台的输出端连接拨号提醒模块的输入端，所述拨号提醒模块的输出端连接用户端的输入端，所述拨号提醒模块的输出端通过信号反馈单元连接点餐平台的输入端，所述信号反馈单元用于反馈拨号提醒模块的提醒结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统，其特征在于：所述用户端包括账号登录模块一、GPS定位模块一、订单生成模块、信息接收模块一和通信模块；
所述账号登录模块一用于用户登录用户端，所述GPS定位模块一用于对用户端的位置进行定位，所述订单生成模块用于生成用户端的点餐信息，所述信息接收模块一用于接收点餐平台的推送信息，所述通信模块用于与点餐平台和骑手端之间通过通信服务；
所述账号登录模块一、GPS定位模块一和订单生成模块的输出端均连接点餐平台的输入端，所述点餐平台的输出端连接信息接收模块一的输入端，所述拨号提醒模块的输出端连接通信模块的输入端。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统，其特征在于：所述骑手端包括账号登录模块二、GPS定位模块二、订单接收模块和信息接收模块二；
所述账号登录模块二用于骑手登录骑手端，所述GPS定位模块二用于对骑手端的位置进行定位，所述订单接收模块用于接收餐饮平台发送的用户端的点餐订单信息，所述信息接收模块二用于接收点餐平台推送给用户端的推送信息；
所述账号登录模块二和GPS定位模块二的输出端均连接点餐平台的输入端，所述点餐平台的输出端连接订单接收模块和信息接收模块二的输入端。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的餐饮配送分析处理系统，其特征在于：所述点餐平台包括服务器、用户筛选模块、数据存储模块、数据调取模块、数据分析模块、存储数据库和信息推送模块；
所述服务器用于对各项数据进行计算和处理，所述用户筛选模块用于对每个月点餐量大于等于设定阈值的用户进行筛选，所述存储数据库用于对通过点餐平台进行点餐服务用户的点餐信息进行记录，所述数据存储模块用于将用户端的点餐信息储存在存储数据库中，所述数据调取模块用于从存储数据库中进行用户点餐信息的调取，所述数据分析模块根据数据调取模块所调取的点餐信息，对用户的点餐习惯进行分析，所述信息推送模块根据数据分析模块的分析结果向用户推送相关的餐饮信息，供给用户选择；
所述服务器的输出端连接用户筛选模块、数据分析模块、信息推送模块和数据存储模块的输入端，所述用户筛选模块的输出端连接数据存储模块的输入端，所述数据存储模块的输出端连接存储数据库的输入端，所述存储数据库的输出端连接数据调取模块的输入端，所述数据调取模块的输出端连接服务器的输入端，所述数据分析模块的输出端连接服务器的输入端，所述服务器的输出端连接拨号提醒模块的输入端，所述拨号提醒模块的输出端通过信号反馈单元连接服务器的输入端，所述信息推送模块的输出端连接信息接收模块一和信息接收模块二的输入端。
5.一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法，其特征在于：该餐饮配送分析处理方法包括以下步骤：
S1、用户端和骑手端均通过账号登录模块登录点餐平台，通过GPS定位模块对用户端和骑手端的位置进行定位；
S2、通过用户筛选模块对通过点餐平台点餐的用户端进行筛选，并通过数据存储单元储存在存储数据库中；
S3、用户端的订单生成模块生成餐饮订单信息，骑手端的订单接收模块接收餐饮订单信息；
S4、服务器通过数据调取单元从存储数据库中调取用户端的点餐信息，并通过数据分析模块对点餐信息进行分析；
S5、根据数据分析模块分析数据，通过信息推送模块向用户端和骑手端推送相关信息；
S6、用户端根据信息推送模块所推送的信息进行选择性点餐，骑手端根据信息推送模块所推送的信息等待配送；
S7、骑手端距离用户端一定范围内，拨号提醒模块通过通信模块拨打用户端电话，提醒用户餐饮即将送达；
S8、拨号提醒模块通过信号反馈单元反馈拨号结果，骑手对用户外卖进行排序配送。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法，其特征在于：所述步骤S1-S2中，所述用户端通过账号登录模块一登录点餐平台，所述骑手端通过账号登录模块二登录点餐平台，所述点餐平台通过GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，所述点餐平台通过GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位；
所述用户筛选模块根据若干个用户端前一个月的点餐次数Y对用户端进行筛选；
当Y≥A时，通过数据存储模块将用户端信息以及历史点餐订单储存在存储数据库中，将该用户端作为餐饮配送分析处理的对象；
当Y＜A时，不对该用户端的信息进行存储；
其中，A表示每个月用户端点餐次数的阈值。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法，其特征在于：所述步骤S3-S6中，所述用户端的订单生成模块生成了一笔订单X，所述点餐平台接收该订单X，所述点餐平台将该订单X发送给骑手端，所述骑手端通过订单接收模块接收该订单X，所述订单X的点餐时间为t时，所述订单X的配送由配送起点M点送往配送终点N点；
所述服务器根据GPS定位模块一的定位信息，通过数据调取单元从存储数据库中调取与订单X的配送终点N点一致的用户端的历史订单，所述数据分析模块根据调取的若干个用户端的历史订单信息，对用户端的历史订单信息进行分析；
当若干个所述用户端的历史订单信息中有与此次订单X一致的配送起点M点的订单信息时，所述信息推送模块向用户端推送M点所在店铺的餐饮信息，供给用户进行点餐，所述用户端通过所推送的信息点餐的时间在T分钟内有效，所述用户端通过信息接收模块一接收该推送信息，所述信息推送模块向骑手端推送信息，告知骑手已经向用户端推送M点所在店铺的餐饮信息；
当T分钟内，用户端通过信息推送模块所推送的信息点餐后，骑手端可以同该用户端的外卖一同配送；
当T分钟内，用户端没有通过信息推送模块所推送的信息点餐时，所推送的信息自动作废；
当若干个所述用户端的历史订单信息中没有与此次订单信息X一致的配送起点M点的订单信息时，此次餐饮配送分析结束。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法，其特征在于：所述数据分析模块对数据调取模块所调取的若干个用户端的历史订单信息进行分析时，对若干个用户端的历史订单信息的点餐时间点Q进行分析；
当Q∈（t-z，t+z）时，继续对用户端的历史订单信息中的配送起点信息进行分析；
其中，z表示用户端点餐时间波动阈值。
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法，其特征在于：所述数据调取模块调取的用户端的历史订单信息中，组成历史点餐时间集合Q={Q1,Q2,Q3,...,Qy}，其中，Q1、Q2、Q3、...、Qy分别表示用户端每次点餐的时间点，根据下列公式对点餐的时间进行筛选：
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE002AAAAAAAAAA
，i∈（1，y）；
其中，D表示时间差值的阈值,当Qi符合上述公式确定为与订单信息X同一时间段；
组成同一点餐时间段的时间点集合P={P1,P2,P3,...,Pe}；
根据下列公式对点餐时间拨动阈值z进行计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE004AA
；
其中，Pmax表示集合P中最大值，Pmin表示集合P中的最小值。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的餐饮配送分析处理方法，其特征在于：所述步骤S7-S8中，所述GPS定位模块一对用户端的位置进行定位，所述GPS定位模块二对骑手端的位置进行定位，所述用户端与骑手端之间的距离为L；
当L≤B时，拨号提醒模块通过通信模块自动拨打用户端电话，提醒用户外卖即将送达，注意接听骑手电话；
当L＞B时，拨号提醒模块不拨通用户端电话；
其中，B表示用户端与骑手端之间的距离阈值；
所述拨号提醒模块拨打用户端电话的次数为Y，拨打间隔时间为G分钟；
当Y≥W，且用户端未接通拨号提醒模块拨打的电话时，所述拨号提醒模块通过信号反馈单元向服务器反馈信息，所述服务器通过信息推送单元向骑手端推送信息，骑手对该用户的外卖进行排序配送；
当Y＜W，且用户端未接通拨号提醒模块拨打的电话时，所述拨号提醒模块继续拨打用户端电话；
当Y＜W，且用户接听电话时，进行正常配送流程；
其中，W为拨号提醒模块拨打次数的阈值。
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