CN111831656A - 一种企业内部产品数据管理及共享方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种企业内部产品数据管理及共享方法，包括步骤：第一用户组、第二用户组和第三用户组发送数据包至服务器；服务器对第一用户组和第二用户组发来的数据包进行关联，将关联成功的数据包匹配存储，将关联失败的数据包单独存储；服务器对第三用户组发来的数据包进行分类存储，将相应数据包发送至发出请求的需求用户组；服务器对相关联的第一用户组和第二用户组发来的数据包进行统计分析，将得到的产品测试优先顺序数据发送至发出请求的第三用户组；服务器根据产品售后数据对工程质保期产品损坏数进行预测，将预测得到的工程质保期产品损坏数发送至发出请求的需求用户组。根据本发明，能够实现企业内部门间的产品数据管理及共享。

Description

一种企业内部产品数据管理及共享方法
技术领域
本发明属于信息管理技术领域，更具体地，涉及一种企业内部产品数据管理及共享方法。
背景技术
在大数据时代下,企业在运营过程中面临的市场竞争与威胁也不断提升,对企业而言,要顺应时代发展的潮流,提高企业的信息化水平,做好数据收集、数据分析等工作,发挥出数据的价值,实现企业内的信息共享,来提高其经济效益与社会效益。
然而，现有企业内部的产品数据管理及分享都只局限于各个部门内部，这不利于企业内部门间的信息交流与共享。因此，亟需寻求一种企业内部产品数据管理及共享方法。
发明内容
本发明的目的在于实现企业内部门间的产品数据管理及共享。
为了实现上述目的，本发明提供一种企业内部产品数据管理及共享方法，包括以下步骤：
第一用户组发送包含客户资料和需求的数据包至服务器；
第二用户组发送包含客户需求分析和设计方案的数据包至所述服务器；
第三用户组发送包含产品测试方案和测试数据的数据包至所述服务器；
所述第三用户组发送包含产品售后数据的数据包至所述服务器；
所述服务器对所述第一用户组发来的数据包和所述第二用户组发来的数据包进行关联，当关联成功时，将二者匹配存储，否则，将二者单独存储；
所述服务器分别按照品牌和产品类型对所述第三用户组发来的数据包进行分类存储，在收到请求后，将分类存储的相应的数据包发送至相应的需求用户组；
所述服务器对相关联的所述第一用户组发来的数据包与所述第二用户组发来的数据包进行统计分析，在收到请求后，将统计分析得到的产品测试优先顺序数据发送至所述第三用户组；
所述服务器根据接收到的所述产品售后数据对工程质保期产品损坏数进行预测，在收到请求后，将预测到的所述工程质保期产品损坏数发送至相应的需求用户组。
作为优选的是，所述包含客户需求分析和设计方案的数据包和所述包含产品售后数据的数据包均带有文本标记，该文本标记包括品牌和产品类型。
作为优选的是，所述服务器采用文本分类算法对所述包含客户需求分析和设计方案的数据包和所述包含产品售后数据的数据包进行分类。
作为优选的是，所述服务器根据所述产品售后数据并基于深度学习对所述工程质保期产品损坏数进行预测。
作为优选的是，在收到一用户组发来的请求后，所述服务器判断该用户组是否具有相应数据的获取权限，当判断结果为是时，将相应数据发送至该用户组，否则，拒绝其请求。
作为优选的是，所述文本分类算法包括：
预处理：去除文本的噪声信息；
中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词；
构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间；
权重测量：发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征；
分类器：使用算法训练分类器。
作为优选的是，所述深度学习预测方法包括：
加载序列数据；
标准化数据：获得拟合并防止训练发散，将训练数据标准化为具有零均值和单位方差；
准备预测变量；
定义、准备及训练深度学习网络；
预测时间步。
作为优选的是，所述第一用户组、所述第二用户组和所述第三用户组分别为销售部门、售前部门和技术部门。
作为优选的是，在存储数据之前，所述服务器对数据进行加密。
作为优选的是，所述服务器采用RSA加密算法对待存储的数据进行加密。
本发明的有益效果在于：
按照以上方式，通过本发明所述的企业内部产品数据管理及共享方法能够实现企业内部门间的产品数据管理及共享，将销售部门、售前部门和技术部门联系起来，对产品数据进行分类，对预计损坏产品数进行预测，方便各个部门对资料提取交流使用。
本发明的其它特征和优点将在随后具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了根据本发明的实施例的销售部门上传数据及阅读资料的实现流程图：
图2示出了根据本发明的实施例的售前部门上传数据及阅读资料的实现流程图：
图3示出了根据本发明的实施例的技术部门上传数据及阅读资料的实现流程图。
具体实施方式
下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
实施例：下面结合图1至图3详细地说明本实施例。
本实施例所述的企业内部产品数据管理及共享方法包括：
第一用户组发送包含客户资料和需求的数据包至服务器；
第二用户组发送包含客户需求分析和设计方案的数据包至服务器；
第三用户组发送包含产品测试方案和测试数据的数据包至服务器；
第三用户组发送包含产品售后数据的数据包至服务器；
服务器对第一用户组发来的数据包和第二用户组发来的数据包进行关联，当关联成功时，将二者匹配存储，否则，将二者单独存储；
服务器分别按照品牌和产品类型对第三用户组发来的数据包进行分类存储，在收到请求后，将分类存储的相应的数据包发送至相应的需求用户组；
服务器对相关联的第一用户组发来的数据包与第二用户组发来的数据包进行统计分析，在收到请求后，将统计分析得到的产品测试优先顺序数据发送至第三用户组；
服务器根据接收到的产品售后数据对工程质保期产品损坏数进行预测，在收到请求后，将预测到的工程质保期产品损坏数发送至相应的需求用户组。
第一用户组、第二用户组和第三用户组分别对应销售部门、售前部门和技术部门。
在本实施例中，包含客户需求分析和设计方案的数据包和包含产品售后数据的数据包均带有文本标记，该文本标记包括品牌和产品类型。
在本实施例中，服务器采用文本分类算法对包含客户需求分析和设计方案的数据包和包含产品售后数据的数据包进行分类。
本实施例的文本分类算法包括以下步骤：
1、预处理：去除文本的噪声信息，例如HTML标签，文本格式转换，检测语句边界等。
2、中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词。
3、构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间。
4、权重测量：发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征。
5、分类器：使用算法训练分类器。
6、评价分类结果：分类器的测试结果分析。
在本实施例中，服务器根据产品售后数据并基于深度学习对工程质保期产品损坏数进行预测。
本实施例的深度学习包括以下步骤：
1、加载序列数据。
2、标准化数据：为了获得较好的拟合并防止训练发散，将训练数据标准化为具有零均值和单位方差。
3、准备预测变量。
4、定义、准备及训练深度学习网络。
5、预测时间步。
在本实施例中，在收到一用户组发来的请求后，服务器判断该用户组是否具有相应数据的获取权限，当判断结果为是时，将相应数据发送至该用户组，否则，拒绝其请求。
在本实施例中，服务器先采用RSA加密算法对待存储的数据进行加密，再存储数据。
以下详细说明销售部门、售前部门和技术部门上传数据及阅读资料的流程：
图1示出了根据本发明的实施例的销售部门上传数据及阅读资料的实现流程图。如图1所示，选择上传资料选项或阅读资料选项；若选择上传数据选项，便将客户资料上传，平台将其与售前所上传客户需求分析及设计方案进行匹配存档；若选择资料阅读，便将其权限下资料进行陈列供平台用户阅读。
图2示出了根据本发明的实施例的售前部门上传数据及阅读资料的实现流程图。如图2所示，选择上传数据选项或阅读资料选项；若选择上传数据选项，便将客户需求分析及设计方案上传，平台将其与销售所上传客户资料进行匹配存档；若选择资料阅读，便将其权限下资料进行陈列供平台用户阅读。
图3示出了根据本发明的实施例的技术部门上传数据及阅读资料的实现流程图。如图3所示，选择上传数据选项或阅读资料或售后上传数据选项；若选择上传数据选项，便将上传资料数据及包含品牌和产品名称的标题上传，平台将标题进行文本分析进行分类，从品牌和产品两角度对资料进行分类，后平台将其进行存档备份；若选择资料阅读，便将其权限下资料进行陈列供平台用户阅读；若选择售后上传数据选项，便上传售后资料数据及包含品牌和产品名称的标题，平台将标题进行文本分析进行分类，从品牌和产品两角度对资料进行分类，后平台将根据售后资料产品损坏数据对深度学习网络进行训练，进行数据预测。
本实施例所述的企业内部产品数据管理及共享方法，对销售部门带回的客户资料及售前部门得到的详细需求进行统计，方便技术部门在选择产品测试时的先后顺序；也方便对有相近需求的客户进行产品推荐设计。智能方面，其中的文本分析分类功能可以智能分析技术部门上传的测试数据文本的标题，对文件分别按品牌、产品进行分类，方便销售部门及售前解决方案部门对资料进行按需阅读理解；另外嵌入的深度学习预测功能可以将售后服务时产生的设备损坏更换数据进行统计，对未来的设备选择中对品牌的损坏率有个预测，对工程中产生的预算进行更精确的计算。
本实施例所述的企业内部产品数据管理及共享方法还具有以下有益效果：
1)能简化技术交流流程，无需预定交流时间等事项。
2)将资料数据存档于平台，可提升使用人员的资料掌握能力。
3)智能处理资料数据，对客户的需求把握更加细致。
4)智能处理售后产品损坏数据，对设计方案时有一定的帮助作用。
5)智能分类资料数据，将产品的对比做的更加鲜明。
6)节约人力、物力和时间，不需要单独为整理各种资料花费时间。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (10)

1.一种企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一用户组发送包含客户资料和需求的数据包至服务器；
第二用户组发送包含客户需求分析和设计方案的数据包至所述服务器；
第三用户组发送包含产品测试方案和测试数据的数据包至所述服务器；
所述第三用户组发送包含产品售后数据的数据包至所述服务器；
所述服务器对所述第一用户组发来的数据包和所述第二用户组发来的数据包进行关联，当关联成功时，将二者匹配存储，否则，将二者单独存储；
所述服务器分别按照品牌和产品类型对所述第三用户组发来的数据包进行分类存储，在收到请求后，将分类存储的相应的数据包发送至相应的需求用户组；
所述服务器对相关联的所述第一用户组发来的数据包与所述第二用户组发来的数据包进行统计分析，在收到请求后，将统计分析得到的产品测试优先顺序数据发送至所述第三用户组；
所述服务器根据接收到的所述产品售后数据对工程质保期产品损坏数进行预测，在收到请求后，将预测到的所述工程质保期产品损坏数发送至相应的需求用户组。
2.根据权利要求1所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述包含客户需求分析和设计方案的数据包和所述包含产品售后数据的数据包均带有文本标记，该文本标记包括品牌和产品类型。
3.根据权利要求2所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述服务器采用文本分类算法对所述包含客户需求分析和设计方案的数据包和所述包含产品售后数据的数据包进行分类。
4.根据权利要求1所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述服务器根据所述产品售后数据并基于深度学习预测方法对所述工程质保期产品损坏数进行预测。
5.根据权利要求1所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，在收到一用户组发来的请求后，所述服务器判断该用户组是否具有相应数据的获取权限，当判断结果为是时，将相应数据发送至该用户组，否则，拒绝其请求。
6.根据权利要求3所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述文本分类算法包括：
预处理：去除文本的噪声信息；
中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词；
构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间；
权重测量：发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征；
分类器：使用算法训练分类器。
7.根据权利要求4所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述深度学习预测方法包括：
加载序列数据；
标准化数据：获得拟合并防止训练发散，将训练数据标准化为具有零均值和单位方差；
准备预测变量；
定义、准备及训练深度学习网络；
预测时间步。
8.根据权利要求1所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述第一用户组、所述第二用户组和所述第三用户组分别为销售部门、售前部门和技术部门。
9.根据权利要求1所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，在存储数据之前，所述服务器对数据进行加密。
10.根据权利要求9所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述服务器采用RSA加密算法对待存储的数据进行加密。
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