CN114372834B - 一种基于大数据的电商平台管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的电商平台管理系统及方法，包括客户数据存储模块、商家出餐速度分析模块、送达时间分析预测模块、地理位置实时获取模块、骑手配送调度模块、骑手到店取餐时间分析模块、骑手送餐路线分析模块、客户点餐时间管理模块、客户点餐时间分析模块、客户点餐习惯分析模块，本发明的有益效果在于：通过分析预测送达时间与客户点餐习惯，以获取客户的理想用餐时段，根据理想用餐时段与预测送达时间分析骑手到店取餐时段，根据到店取餐时段、商家和骑手地理位置选择骑手进行派发预配送订单，根据预配送订单分析骑手送餐路线，以降低丢失风险，在用餐理想时段准时送达以避免食物变凉影响人们食用。

Description

一种基于大数据的电商平台管理系统及方法

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的电商平台管理系统及方法。

背景技术

电子商务平台即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因特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、货物流、资金流有序、关联、高效流动的重要场所，企业和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。

电子商务平台的功能有很多，而且种类也分很多，比如人们经常用到的外卖平台也是属于电子商务平台的一种，在日常的电商平台运行中，需要对电子商务平台的功能进行日常的管理，但是现在的外卖平台存在诸多问题，比如一般客户在点餐时都是根据日常的经验总结，预测外卖的送达时间，每日的点餐形成了一个习惯，但是由于商家的出餐速度，以及外卖平台的派单原则，使得有时候外卖会提前送达，但是人们在工作时，还未到用餐时间，无法取得外卖，这不仅增加了外卖丢失的风险，还使得外卖在这段时间内变凉，影响人们食用。

基于上述问题，亟待提出一种基于大数据的电商平台管理系统及方法，根据骑手平均送餐时间与商家出餐时间节点对预测送达时间进行计算，分析客户点餐习惯，以获取客户的理想用餐时段，根据客户的理想用餐时段与预测送达时间分析骑手到店取餐时段，根据到店取餐时段、商家地理位置、骑手地理位置选择骑手进行派发预配送订单，根据预配送订单对骑手的送餐路线进行分析，从而使得订单能够根据用户的用餐习惯在用餐理想时段内将订单配送到用户手上，降低丢失风险，避免食物变凉影响人们食用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的电商平台管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种基于大数据的电商平台管理系统，包括客户数据存储模块、商家出餐速度分析模块、商家订单管理模块、送达时间分析预测模块、地理位置实时获取模块、骑手配送调度模块、骑手到店取餐时间分析模块、骑手送餐路线分析模块、客户点餐时间分析模块、客户点餐习惯分析模块，

所述客户数据存储模块用于存储所述电商平台的所有用户的数据信息，所述送达时间分析预测模块用于根据商家出餐速度、商家地理位置、客户地理位置以及客户下单时间对当前订单的送达时间进行分析预测，所述商家出餐速度分析模块用于根据商家的往期出餐速度与当前客户的下单顺序对所述当前客户的出餐速度进行分析，所述商家订单管理模块用于管理商家的订单信息，所述地理位置实时获取模块用于获取任一骑手的实时地理位置信息、商家的地理位置信息以及下单客户的地理位置信息，所述骑手到店取餐时间分析模块用于对骑手的到店取餐时间进行分析，所述骑手送餐路线分析模块用于根据商家地理位置、骑手地理位置、客户地理位置对骑手的送餐路线进行分析，所述客户点餐时间分析模块用于对客户的点餐时间进行分析，所述客户点餐习惯分析模块用于根据客户点餐时间分析模块的分析结果对客户的点餐习惯进行分析，以得到客户的理想用餐时段，所述骑手配送调度模块用于根据骑手地理位置、商家地理位置、骑手到店取餐时间对当前派单任务进行管理。

进一步的，所述送达时间分析预测模块连接所述商家出餐速度分析模块、商家订单管理模块、地理位置实时获取模块，

所述商家订单管理模块对商家的订单进行管理，获取客户的下单时间，根据客户的下单时间生成下单顺序，所述送达时间分析预测模块通过所述商家订单管理模块获取下单顺序，

所述商家出餐速度分析模块获取商家的往期出餐速度数据，并根据往期出餐速度数据计算出餐平均速度，所述商家出餐速度分析模块根据出餐平均速度与下单顺序计算任一客户订单的出餐时间节点，所述送达时间分析预测模块通过所述商家出餐速度分析模块获取所述出餐时间节点，

所述地理位置实时获取模块对商家地理位置与下单客户地理位置进行获取，所述送达时间分析预测模块根据商家地理位置、下单客户地理位置以及骑手的平均送餐速度计算平均送餐时间，所述送达时间分析预测模块根据所述平均送餐时间与出餐时间节点对预测送达时间进行计算，在不考虑从骑手位置到达商家位置所花费的时间，以骑手在出餐时间节点之前到达商家作为理想状态对预测送达时间进行分析，之后再根据用户的历史点餐时间数据分析相应用户的点餐习惯，因为人们在上班时有固定的作息时间，所以每天的点餐都会在一个用户理想的时间段内送达，因此，对用户的理想用餐时段进行分析，根据理想用餐时段与预测送达时间，而理想用餐时间和预测送达时间之间的差值就是从骑手位置处到达商家位置处所花费的时间，根据这个时间限制可以对骑手进行筛选，选择最合适的骑手以保证在理想用餐时段将外卖送至用户的手上，降低外卖丢失风险。

进一步的，所述客户点餐时间分析模块连接所述客户数据存储模块以及客户点餐习惯分析模块，

所述客户数据存储模块预先存储有所述电商平台的客户数据信息，所述客户数据信息包括客户的历史下单时间，所述客户点餐时间分析模块通过所述客户数据存储模块获取任一客户的历史下单时间，并进一步根据所述任一客户的历史下单时间对其点餐时间进行分析，

所述客户点餐时间分析模块根据用餐时间段对历史下单时间进行分析，进一步将所述用餐时间段分成若干个时间长度相等的子时间段，所述客户点餐时间分析模块统计所有子时间段内的所述任一客户的下单次数，标记下单次数最多的子时间段，人们的点餐习惯是会集中在一个时间段内，所以根据每个时间段内的历史下单次数去判断用户的点餐习惯，即用户习惯在哪一个时间段内点餐，用户的点餐习惯也反映了其理想用餐时间，即工作完之后的休息时间。

进一步的，所述客户点餐习惯分析模块通过所述客户点餐时间分析模块获取被标记的子时间段，并对标记子时间段内的历史实际送达时间进行分析，所述客户点餐习惯分析模块获取历史实际送达时间区间，所述客户点餐习惯分析模块再将所述历史实际送达时间区间分成若干个时间长度相等的第一时间区间，获取所有第一时间区间的下单次数

，其中，i为所述第一时间区间的个数，

所述客户点餐习惯分析模块进一步计算

、

、

、...、

、

的值，其中，N为一预设值，计算每一个时间区间之间内的点餐次数的差值，再用差值比上一个预设值，得到一个比值，这个比值可以反应两个时间区间之间的点餐次数差距，再计算平均值，当这个平均值越小，说明每一个第一时间区间内的点餐次数都相差不多，因此，可以将这个历史实际送达时间区间作为用户的理想用餐时段，

当

的值小于第一门限值时且所述历史实际送达时间区间的时间长度小于等于时间长度阈值，则所述客户点餐习惯分析模块将所述历史实际送达时间区间作为用户的理想用餐时段；

当

的值大于等于第一门限值时，所述客户点餐习惯分析模块则进一步标记下单次数最多的第一时间区间，并将被标记的第一时间区间分成若干个时间间隔相等的第二时间区间，所述客户点餐习惯分析模块进一步对所述第二时间区间的下单次数进行分析，以得到用户的理想用餐时段。

进一步的，所述骑手到店取餐时间分析模块连接所述送达时间分析预测模块以及客户点餐习惯分析模块，

所述骑手到店取餐时间分析模块通过所述送达时间分析预测模块获取预测送达时间，所述骑手到店取餐时间分析模块进一步通过所述客户点餐习惯分析模块获取用户的理想用餐时段，所述骑手到店取餐时间分析模块进一步通过所述理想用餐时段与预测送达时间计算骑手的到店取餐时段。

进一步的，所述骑手到店取餐时间分析模块在获取到所述预测送达时间以及理想用餐时段时，判断所述预测送达时间与理想用餐时段的关系，

若所述预测送达时间在理想用餐时段之前，则通过分别计算理想用餐时段的起始时刻、结束时刻与预测送达时间之间的差值，将计算得到的两个差值作为骑手的到店取餐时段，进一步通过骑手配送调度模块对当前订单选择骑手进行派单；

若所述预测送达时间在理想用餐时段之内或之后，则通过骑手配送调度模块对当前订单选择骑手进行派单。

进一步的，所述骑手配送调度模块连接地理位置实时获取模块以及骑手到店取餐时间分析模块，

所述骑手配送调度模块通过所述地理位置实时获取模块获取商家地理位置以及骑手地理位置，所述骑手配送调度模块进一步通过所述骑手到店取餐时间分析模块获取所述预测送达时间与理想用餐时段的关系，

若所述预测送达时间在理想用餐时段之前，则所述骑手配送调度模块获取骑手的到店取餐时段，并根据商家地理位置、骑手地理位置以及骑手的平均取餐速度计算骑手从其位置处到达商家地理位置所花费的时长，并进一步根据当前时刻与所花费时长计算骑手到达商家位置处的具体时刻，选择所述具体时刻在所述到店取餐时段内且最早到达的骑手进行当前订单预配送；

若所述预测送达时间在理想用餐时段之内或之后，则所述骑手配送调度模块根据骑手地理位置、商家位置以及出餐时间节点选择最接近出餐时间节点到达的骑手进行当前订单预配送。

进一步的，所述骑手配送调度模块连接骑手送餐路线分析模块，所述骑手送餐路线分析模块根据当前骑手的派单任务对骑手的送餐路线进行分析，

若当前骑手有多个预配送任务，则对其取餐商家位置进行标记，并显示标记商家位置的到店取餐时段，所述骑手送餐路线分析模块根据到店取餐时段的先后顺序将商家位置进行连接，再进一步根据骑手地理位置与商家地理位置判断骑手是否能在到店取餐时段到达指定商家，

若不能，则取消指定商家标记，若能，则保留商家标记，

所述骑手送餐路线分析模块进一步对保留商家标记的订单进行获取，获取订单上的待配送客户地理位置，以任一待配送客户地理位置为圆心，一定长度为半径建立圆形区域，统计所述圆形区域内所有待配送客户地理位置的数量，选择待配送客户地理位置数量最多的圆形区域进行配送，所述骑手送餐路线分析模块取消该圆形区域之外的待配送客户地理位置所对应的订单的商家的标记，并生成骑手送餐路线。

进一步的，一种基于大数据的电商平台管理方法，所述电商平台管理方法包括以下步骤：

S1：根据骑手平均送餐时间与商家出餐时间节点对预测送达时间进行计算；

S2：分析客户点餐习惯，获取客户的理想用餐时段；

S3：根据客户的理想用餐时段与预测送达时间分析骑手到店取餐时段；

S4：根据到店取餐时段、商家地理位置、骑手地理位置选择骑手进行派发预配送订单；

S5：根据预配送订单对骑手的送餐路线进行分析。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明根据骑手平均送餐时间与商家出餐时间节点对预测送达时间进行计算，分析客户点餐习惯，以获取客户的理想用餐时段，根据客户的理想用餐时段与预测送达时间分析骑手到店取餐时段，根据到店取餐时段、商家地理位置、骑手地理位置选择骑手进行派发预配送订单，根据预配送订单对骑手的送餐路线进行分析，从而使得订单能够根据用户的用餐习惯在用餐理想时段内将订单配送到用户手上，降低丢失风险，避免食物变凉影响人们食用。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于大数据的电商平台管理系统的模块示意图；

图2是本发明一种基于大数据的电商平台管理方法的步骤示意图。

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。

请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：

一种基于大数据的电商平台管理系统，包括客户数据存储模块、商家出餐速度分析模块、商家订单管理模块、送达时间分析预测模块、地理位置实时获取模块、骑手配送调度模块、骑手到店取餐时间分析模块、骑手送餐路线分析模块、客户点餐时间分析模块、客户点餐习惯分析模块，

客户数据存储模块用于存储电商平台的所有用户的数据信息，送达时间分析预测模块用于根据商家出餐速度、商家地理位置、客户地理位置以及客户下单时间对当前订单的送达时间进行分析预测，商家出餐速度分析模块用于根据商家的往期出餐速度与当前客户的下单顺序对当前客户的出餐速度进行分析，商家订单管理模块用于管理商家的订单信息，地理位置实时获取模块用于获取任一骑手的实时地理位置信息、商家的地理位置信息以及下单客户的地理位置信息，骑手到店取餐时间分析模块用于对骑手的到店取餐时间进行分析，骑手送餐路线分析模块用于根据商家地理位置、骑手地理位置、客户地理位置对骑手的送餐路线进行分析，客户点餐时间分析模块用于对客户的点餐时间进行分析，客户点餐习惯分析模块用于根据客户点餐时间分析模块的分析结果对客户的点餐习惯进行分析，以得到客户的理想用餐时段，骑手配送调度模块用于根据骑手地理位置、商家地理位置、骑手到店取餐时间对当前派单任务进行管理。

送达时间分析预测模块连接商家出餐速度分析模块、商家订单管理模块、地理位置实时获取模块，

商家订单管理模块对商家的订单进行管理，获取客户的下单时间，根据客户的下单时间生成下单顺序，送达时间分析预测模块通过商家订单管理模块获取下单顺序，

商家出餐速度分析模块获取商家的往期出餐速度数据，并根据往期出餐速度数据计算出餐平均速度，商家出餐速度分析模块根据出餐平均速度与下单顺序计算任一客户订单的出餐时间节点，送达时间分析预测模块通过商家出餐速度分析模块获取出餐时间节点，

地理位置实时获取模块对商家地理位置与下单客户地理位置进行获取，送达时间分析预测模块根据商家地理位置、下单客户地理位置以及骑手的平均送餐速度计算平均送餐时间，送达时间分析预测模块根据平均送餐时间与出餐时间节点对预测送达时间进行计算。

客户点餐时间分析模块连接客户数据存储模块以及客户点餐习惯分析模块，

客户数据存储模块预先存储有电商平台的客户数据信息，客户数据信息包括客户的历史下单时间，客户点餐时间分析模块通过客户数据存储模块获取任一客户的历史下单时间，并进一步根据任一客户的历史下单时间对其点餐时间进行分析，

客户点餐时间分析模块根据用餐时间段对历史下单时间进行分析，进一步将用餐时间段分成若干个时间长度相等的子时间段，客户点餐时间分析模块统计所有子时间段内的任一客户的下单次数，标记下单次数最多的子时间段。

所述客户点餐习惯分析模块通过所述客户点餐时间分析模块获取被标记的子时间段，并对标记子时间段内的历史实际送达时间进行分析，所述客户点餐习惯分析模块获取历史实际送达时间区间，所述客户点餐习惯分析模块再将所述历史实际送达时间区间分成若干个时间长度相等的第一时间区间，获取所有第一时间区间的下单次数

，其中，i为所述第一时间区间的个数，

所述客户点餐习惯分析模块进一步计算

、

、

、...、

、

的值，其中，N为一预设值，

当

的值小于第一门限值时且所述历史实际送达时间区间的时间长度小于等于时间长度阈值，则所述客户点餐习惯分析模块将所述历史实际送达时间区间作为用户的理想用餐时段；

当

的值大于等于第一门限值时，所述客户点餐习惯分析模块则进一步标记下单次数最多的第一时间区间，并将被标记的第一时间区间分成若干个时间间隔相等的第二时间区间，所述客户点餐习惯分析模块进一步对所述第二时间区间的下单次数进行分析，以得到用户的理想用餐时段。

骑手到店取餐时间分析模块连接送达时间分析预测模块以及客户点餐习惯分析模块，

骑手到店取餐时间分析模块通过送达时间分析预测模块获取预测送达时间，骑手到店取餐时间分析模块进一步通过客户点餐习惯分析模块获取用户的理想用餐时段，骑手到店取餐时间分析模块进一步通过理想用餐时段与预测送达时间计算骑手的到店取餐时段。

骑手到店取餐时间分析模块在获取到预测送达时间以及理想用餐时段时，判断预测送达时间与理想用餐时段的关系，

若预测送达时间在理想用餐时段之前，则通过分别计算理想用餐时段的起始时刻、结束时刻与预测送达时间之间的差值，将计算得到的两个差值作为骑手的到店取餐时段，进一步通过骑手配送调度模块对当前订单选择骑手进行派单；

若预测送达时间在理想用餐时段之内或之后，则通过骑手配送调度模块对当前订单选择骑手进行派单。

骑手配送调度模块连接地理位置实时获取模块以及骑手到店取餐时间分析模块，

骑手配送调度模块通过地理位置实时获取模块获取商家地理位置以及骑手地理位置，骑手配送调度模块进一步通过骑手到店取餐时间分析模块获取预测送达时间与理想用餐时段的关系，

若预测送达时间在理想用餐时段之前，则骑手配送调度模块获取骑手的到店取餐时段，并根据商家地理位置、骑手地理位置以及骑手的平均取餐速度计算骑手从其位置处到达商家地理位置所花费的时长，并进一步根据当前时刻与所花费时长计算骑手到达商家位置处的具体时刻，选择具体时刻在到店取餐时段内且最早到达的骑手进行当前订单预配送；

若预测送达时间在理想用餐时段之内或之后，则骑手配送调度模块根据骑手地理位置、商家位置以及出餐时间节点选择最接近出餐时间节点到达的骑手进行当前订单预配送。

骑手配送调度模块连接骑手送餐路线分析模块，骑手送餐路线分析模块根据当前骑手的派单任务对骑手的送餐路线进行分析，

若当前骑手有多个预配送任务，则对其取餐商家位置进行标记，并显示标记商家位置的到店取餐时段，骑手送餐路线分析模块根据到店取餐时段的先后顺序将商家位置进行连接，再进一步根据骑手地理位置与商家地理位置判断骑手是否能在到店取餐时段到达指定商家，

若不能，则取消指定商家标记，若能，则保留商家标记，

骑手送餐路线分析模块进一步对保留商家标记的订单进行获取，获取订单上的待配送客户地理位置，以任一待配送客户地理位置为圆心，一定长度为半径建立圆形区域，统计圆形区域内所有待配送客户地理位置的数量，选择待配送客户地理位置数量最多的圆形区域进行配送，骑手送餐路线分析模块取消该圆形区域之外的待配送客户地理位置所对应的订单的商家的标记，并生成骑手送餐路线。

一种基于大数据的电商平台管理方法，电商平台管理方法包括以下步骤：

S1：根据骑手平均送餐时间与商家出餐时间节点对预测送达时间进行计算；

S2：分析客户点餐习惯，获取客户的理想用餐时段；

S3：根据客户的理想用餐时段与预测送达时间分析骑手到店取餐时段；

S4：根据到店取餐时段、商家地理位置、骑手地理位置选择骑手进行派发预配送订单；

S5：根据预配送订单对骑手的送餐路线进行分析。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，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过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于大数据的电商平台管理系统，其特征在于：包括客户数据存储模块、商家出餐速度分析模块、商家订单管理模块、送达时间分析预测模块、地理位置实时获取模块、骑手配送调度模块、骑手到店取餐时间分析模块、骑手送餐路线分析模块、客户点餐时间分析模块、客户点餐习惯分析模块，

所述客户数据存储模块用于存储所述电商平台的所有用户的数据信息，所述送达时间分析预测模块用于根据商家出餐速度、商家地理位置、客户地理位置以及客户下单时间对当前订单的送达时间进行分析预测，所述商家出餐速度分析模块用于根据商家的往期出餐速度与当前客户的下单顺序对所述当前客户的出餐速度进行分析，所述商家订单管理模块用于管理商家的订单信息，所述地理位置实时获取模块用于获取任一骑手的实时地理位置信息、商家的地理位置信息以及下单客户的地理位置信息，所述骑手到店取餐时间分析模块用于对骑手的到店取餐时间进行分析，所述骑手送餐路线分析模块用于根据商家地理位置、骑手地理位置、客户地理位置对骑手的送餐路线进行分析，所述客户点餐时间分析模块用于对客户的点餐时间进行分析，所述客户点餐习惯分析模块用于根据客户点餐时间分析模块的分析结果对客户的点餐习惯进行分析，以得到客户的理想用餐时段，所述骑手配送调度模块用于根据骑手地理位置、商家地理位置、骑手到店取餐时间对当前派单任务进行管理；

所述客户点餐时间分析模块连接所述客户数据存储模块以及客户点餐习惯分析模块，

所述客户数据存储模块预先存储有所述电商平台的客户数据信息，所述客户数据信息包括客户的历史下单时间，所述客户点餐时间分析模块通过所述客户数据存储模块获取任一客户的历史下单时间，并进一步根据所述任一客户的历史下单时间对其点餐时间进行分析，

所述客户点餐时间分析模块根据用餐时间段对历史下单时间进行分析，进一步将所述用餐时间段分成若干个时间长度相等的子时间段，所述客户点餐时间分析模块统计所有子时间段内的所述任一客户的下单次数，标记下单次数最多的子时间段；

所述客户点餐习惯分析模块通过所述客户点餐时间分析模块获取被标记的子时间段，并对标记子时间段内的历史实际送达时间进行分析，所述客户点餐习惯分析模块获取历史实际送达时间区间，所述客户点餐习惯分析模块再将所述历史实际送达时间区间分成若干个时间长度相等的第一时间区间，获取所有第一时间区间的下单次数

、

、

、...、

、

，其中，i为所述第一时间区间的个数，

所述客户点餐习惯分析模块进一步计算

、

、

、...、

、

的值，其中，N为一预设值，

当

的值小于第一门限值时且所述历史实际送达时间区间的时间长度小于等于时间长度阈值，则所述客户点餐习惯分析模块将所述历史实际送达时间区间作为用户的理想用餐时段；

当

的值大于等于第一门限值时，所述客户点餐习惯分析模块则进一步标记下单次数最多的第一时间区间，并将被标记的第一时间区间分成若干个时间间隔相等的第二时间区间，所述客户点餐习惯分析模块进一步对所述第二时间区间的下单次数进行分析，以得到用户的理想用餐时段；

所述骑手到店取餐时间分析模块连接所述送达时间分析预测模块以及客户点餐习惯分析模块，

所述骑手到店取餐时间分析模块通过所述送达时间分析预测模块获取预测送达时间，所述骑手到店取餐时间分析模块进一步通过所述客户点餐习惯分析模块获取用户的理想用餐时段，所述骑手到店取餐时间分析模块进一步通过所述理想用餐时段与预测送达时间计算骑手的到店取餐时段；

所述骑手到店取餐时间分析模块在获取到所述预测送达时间以及理想用餐时段时，判断所述预测送达时间与理想用餐时段的关系，若所述预测送达时间在理想用餐时段之前，则通过分别计算理想用餐时段的起始时刻、结束时刻与预测送达时间之间的差值，将计算得到的两个差值作为骑手的到店取餐时段，进一步通过骑手配送调度模块对当前订单选择骑手进行派单；

若所述预测送达时间在理想用餐时段之内或之后，则通过骑手配送调度模块对当前订单选择骑手进行派单。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商平台管理系统，其特征在于：所述送达时间分析预测模块连接所述商家出餐速度分析模块、商家订单管理模块、地理位置实时获取模块，所述商家订单管理模块对商家的订单进行管理，获取客户的下单时间，根据客户的下单时间生成下单顺序，所述送达时间分析预测模块通过所述商家订单管理模块获取下单顺序，

所述商家出餐速度分析模块获取商家的往期出餐速度数据，并根据往期出餐速度数据计算出餐平均速度，所述商家出餐速度分析模块根据出餐平均速度与下单顺序计算任一客户订单的出餐时间节点，所述送达时间分析预测模块通过所述商家出餐速度分析模块获取所述出餐时间节点，所述地理位置实时获取模块对商家地理位置与下单客户地理位置进行获取，所述送达时间分析预测模块根据商家地理位置、下单客户地理位置以及骑手的平均送餐速度计算平均送餐时间，所述送达时间分析预测模块根据所述平均送餐时间与出餐时间节点对预测送达时间进行计算。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商平台管理系统，其特征在于：所述骑手配送调度模块连接地理位置实时获取模块以及骑手到店取餐时间分析模块，

所述骑手配送调度模块通过所述地理位置实时获取模块获取商家地理位置以及骑手地理位置，所述骑手配送调度模块进一步通过所述骑手到店取餐时间分析模块获取所述预测送达时间与理想用餐时段的关系，若所述预测送达时间在理想用餐时段之前，则所述骑手配送调度模块获取骑手的到店取餐时段，并根据商家地理位置、骑手地理位置以及骑手的平均取餐速度计算骑手从其位置处到达商家地理位置所花费的时长，并进一步根据当前时刻与所花费时长计算骑手到达商家位置处的具体时刻，选择所述具体时刻在所述到店取餐时段内且最早到达的骑手进行当前订单预配送；

若所述预测送达时间在理想用餐时段之内或之后，则所述骑手配送调度模块根据骑手地理位置、商家位置以及出餐时间节点选择最接近出餐时间节点到达的骑手进行当前订单预配送。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的电商平台管理系统，其特征在于：所述骑手配送调度模块连接骑手送餐路线分析模块，所述骑手送餐路线分析模块根据当前骑手的派单任务对骑手的送餐路线进行分析，若当前骑手有多个预配送任务，则对其取餐商家位置进行标记，并显示标记商家位置的到店取餐时段，所述骑手送餐路线分析模块根据到店取餐时段的先后顺序将商家位置进行连接，再进一步根据骑手地理位置与商家地理位置判断骑手是否能在到店取餐时段到达指定商家，若不能，则取消指定商家标记，若能，则保留商家标记，所述骑手送餐路线分析模块进一步对保留商家标记的订单进行获取，获取订单上的待配送客户地理位置，以任一待配送客户地理位置为圆心，一定长度为半径建立圆形区域，统计所述圆形区域内所有待配送客户地理位置的数量，选择待配送客户地理位置数量最多的圆形区域进行配送，所述骑手送餐路线分析模块取消该圆形区域之外的待配送客户地理位置所对应的订单的商家的标记，并生成骑手送餐路线。

5.一种如权利要求1-4任一项所述的基于大数据的电商平台管理系统的管理方法，其特征在于：所述电商平台管理方法包括以下步骤：

S1：根据骑手平均送餐时间与商家出餐时间节点对预测送达时间进行计算；

S2：分析客户点餐习惯，获取客户的理想用餐时段；

S3：根据客户的理想用餐时段与预测送达时间分析骑手到店取餐时段；

S4：根据到店取餐时段、商家地理位置、骑手地理位置选择骑手进行派发预配送订单；

S5：根据预配送订单对骑手的送餐路线进行分析。

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