CN114648372A

CN114648372A - 数据处理方法、装置、存储介质和电子设备

Info

Publication number: CN114648372A
Application number: CN202210564304.5A
Authority: CN
Inventors: 赵露; 周中华; 秦莹珍; 杨海军; 张俊; 李隆勇; 苏进; 蔡淞; 张磊; 邓海川; 朱伟; 王波; 赵越; 李景溪; 毛佰贝; 路长青; 刘全平; 王向久; 肖燕京
Original assignee: Zhejiang Koubei Network Technology Co Ltd
Current assignee: Zhejiang Koubei Network Technology Co Ltd
Priority date: 2022-05-23
Filing date: 2022-05-23
Publication date: 2022-06-21

Abstract

本发明实施例公开了一种数据处理方法、装置、存储介质和电子设备。通过获取运营数据和地图数据，运营数据包括商户数据、商品数据、用户数据和物流数据中的一种或多种，地图数据包括多个表征地理区域的网格，根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格对应的属性信息，其中，与目标网格关联的初始数据为服务范围覆盖目标网格的运营数据。由此，可以准确地获取各个网格的属性信息，提高判断各个位置的运营情况的准确性和可信度，可以大范围推广。

Description

数据处理方法、装置、存储介质和电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术

近场零售是通过在人流集中的地方设置店铺，以满足顾客即时性消费的需求，如便利店等，其本质是基于LBS（Location Based Services，基于位置的服务）的用户供需匹配。因此，将有限的资源更精准地投到高价值区域和人群中是当前急需解决的问题。

现有业务的操作标准是较粗放式，没有基于区域供需关系做精准的动作，动作的回报率低，不具备复制性和推广性。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种数据处理方法、装置、存储介质和电子设备，可以准确地获取各个网格的属性信息，提高判断各个位置的运营情况的准确性和可信度，可以大范围推广。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：

获取运营数据，所述运营数据包括商户数据、商品数据、用户数据和物流数据中的一种或多种；

获取地图数据，所述地图数据包括多个网格，所述网格用于表征地理区域；以及

根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格对应的属性信息，其中，与所述目标网格关联的初始数据为服务范围覆盖所述目标网格的运营数据。

在一些实施例中，所述根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格对应的属性信息包括：

选择一个业务确定为目标业务；

根据与目标网格关联的初始数据确定所述目标业务的实际运营情况；

获取所述目标业务的期望指标；以及

根据所述实际运营情况和所述期望指标确定所述目标业务的属性信息。

在一些实施例中，所述方法还包括：

接收终端设备发送的数据获取请求，所述数据获取请求包括地区标识、业务标识、查询条件和展示模式中的一种或多种；

根据所述属性信息和所述数据获取请求确定可展示数据；以及

向所述终端设备发送所述可展示数据。

在一些实施例中，所述展示模式包括地图模式和数据模式。

在一些实施例中，响应于所述展示模式为地图模式，所述根据所述属性信息和所述数据获取请求确定可展示数据具体为：

根据所述属性信息对各个网格进行渲染以生成电子地图。

在一些实施例中，所述业务包括店铺供给、店铺基建结构、核心品覆盖、招商活动覆盖、品类结构分数、人群渗透和导购栏目。

第二方面，本发明实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：

运营数据获取获取单元，用于获取运营数据，所述运营数据包括商户数据、商品数据、用户数据和物流数据中的一种或多种；

地图数据获取单元，用于获取地图数据，所述地图数据包括多个网格，所述网格用于表征地理区域；以及

属性信息确定单元，用于根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格对应的属性信息，其中，与所述目标网格关联的初始数据为服务范围覆盖所述目标网格的运营数据。

在一些实施例中，所述属性信息确定单元包括：

目标业务确定子单元，用于选择一个业务确定为目标业务；

实际运营情况确定子单元，用于根据与目标网格关联的初始数据确定所述目标业务的实际运营情况；

期望指标确定子单元，用于获取所述目标业务的期望指标；以及

属性信息确定子单元，用于根据所述实际运营情况和所述期望指标确定所述目标业务的属性信息。

在一些实施例中，所述装置还包括：

数据获取请求接收单元，用于接收终端设备发送的数据获取请求，所述数据获取请求包括地区标识、业务标识、查询条件和展示模式中的一种或多种；

可展示数据确定单元，用于根据所述属性信息和所述数据获取请求确定可展示数据；以及

可展示数据发送单元，用于向所述终端设备发送所述可展示数据。

在一些实施例中，所述展示模式包括地图模式和数据模式。

在一些实施例中，所述可展示数据确定单元具体用于：

响应于所述展示模式为地图模式，根据所述属性信息对各个网格进行渲染以生成电子地图。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。

本发明实施例的技术方案通过获取运营数据和地图数据，运营数据包括商户数据、商品数据、用户数据和物流数据中的一种或多种，地图数据包括多个表征地理区域的网格，根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格对应的属性信息，其中，与目标网格关联的初始数据为服务范围覆盖目标网格的运营数据。由此，可以准确地获取各个网格的属性信息，提高判断各个位置的运营情况的准确性和可信度，可以大范围推广。

附图说明

通过以下参照附图对本发明实施例的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1是本发明实施例的数据处理方法的流程图；

图2是本发明一个实施例的网格的示意图；

图3是本发明另一个实施例的网格的示意图；

图4是本发明实施例的确定属性信息的流程图；

图5是本发明实施例的网格的示意图；

图6是本发明实施例的数据交互方法的流程图；

图7是本发明实施例的第一输入界面的示意图；

图8是本发明实施例的第二输入界面的示意图；

图9是本发明实施例的属性界面的第一示例的示意图；

图10是本发明实施例的属性界面的第二示例的示意图；

图11是本发明实施例的数据处理装置的示意图；

图12是本发明实施例的电子设备的示意图。

具体实施方式

以下基于实施例对本发明进行描述，但是本发明并不仅仅限于这些实施例。在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。为了避免混淆本发明的实质，公知的方法、过程、流程、元件和电路并没有详细叙述。

此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一定是按比例绘制的。

除非上下文明确要求，否则在说明书的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

近场零售是基于LBS（Location Based Services，基于位置的服务）的用户供需匹配。目前，在运营过程中，缺少数据支持，难以精准的对店铺或商品进行分配，因此，急需基于城市本地用户的需求和供给分析，继而制定有效的城市策略，定向落地，将有限的资源更精准地投到高价值区域和人群中，实现城市的零售用户渗透率和零售订单渗透率的提升。由此，本发明实施例提供了一种数据处理方法，应用于城市洞察，以获取各个地理位置的属性信息，并基于B（商户）、P（商品）、D（物流）、C（流量转化）等不同维度展示相关属性信息，以对各个地理位置进行现状呈现、问题诊断和预警，提供基于地理位置的高效率问题定位、诊断以及规模化解决能力。

图1是本发明实施例的数据处理方法的流程图。在图1所示的实施例中，数据处理方法包括如下步骤：

步骤S100、获取运营数据。

在本实施例中，根据所要获取的地址范围，获取该地址范围内的运营数据，其中，地址范围可以为一座城市、一个商圈等。所述运营数据包括商户数据、商品数据、用户数据和物流数据中的一种或多种。

其中，商户数据包括商户位置信息、商户的历史订单信息、商户所经营的商品信息、商户所在商圈、

商品数据包括商品类型、商品的历史订单信息等。

用户数据包括地址范围内的用户总数量、各个店铺的用户数量、各种商品的用户数量、用户分布信息等。

在一些实施例中，用户总数量可以为该地址范围内的人口总数。店铺内的用户数量和商品的用户数量可以根据历史订单信息确定。用户分布信息可以根据划分的地理区域（例如商圈、网格等）确定用户分布信息。

步骤S200、获取地图数据，所述地图数据包括多个网格，所述网格用于表征地理区域。

在本实施例中，根据实际需求，网格是在电子地图上预先划分的虚拟的地理区域，一个网格是属于某个城市的一个多边形区域。

在一个可选的实现方式中，地图上的网格为形状、大小相同的多边形区域。具体地，图2是本发明一个实施例的网格的示意图。在图2所示的实施例中，将地图划分为多个形状大小相同的正方形网格。需要说明的是，在图2中，在地图的边缘有不完整的网格，对于这些不完整的网络，可以将相邻的多个不完整的网格作为一个网格，或者，可以将每一个不完整的网格都作为一个网格，又或者，可以删除所有的不完整网格或者删除面积小于预定面积阈值的不完整网格。

在一些实施例中，网格为运力所能服务的店铺集合。具体地，图3是本发明另一个实施例的网格的示意图。在图3所示的实施例中，每一个连通区域为一个网格，各个网格可以根据运力进行划分，例如，获取一个或距离接近的多个运力，根据这些运力的历史配送订单的信息确定配送范围，将确定的配送范围作为一个网格。具体实现方式本发明实施例不做限制。

步骤S300、根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格对应的属性信息。

在本实施例中，根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格中各种业务对应的属性信息，其中，与所述目标网格关联的初始数据为服务范围覆盖所述目标网格的运营数据。

进一步地，图4是本发明实施例的确定属性信息的流程图。在图4所示的实施例中，根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格对应的属性信息包括如下步骤：

步骤S310、选择一个业务确定为目标业务。

在本实施例中，所述业务包括店铺供给、店铺基建结构、核心品覆盖、招商活动覆盖、品类结构分数、人群渗透、导购栏目、优选商家、物流履约质量和运力策略平衡等。

步骤S320、根据与目标网格关联的初始数据确定所述目标业务的实际运营情况。

在本实施例中，与所述目标网格关联的初始数据为服务范围覆盖所述目标网格的运营数据。

举例来说，图5是本发明实施例的网格的示意图。在图5所示的实施例中，假设选择的目标业务为店铺供给，目标网格为网格G1，根据历史订单数据可知，网格G1内的店铺的服务范围可以覆盖目标网格，同时，网格G2到G9内的店铺也可以覆盖到目标网格G1。则，与所述目标网格关联的初始数据为G1到G9的初始数据。由此可知，在目标网格G1内，对于目标业务店铺供给，其实际运营情况为网格G1到G9内店铺的总数量。

需要说明的是，上述以网格G1到G9内所有的店铺都可以覆盖目标网格G1为例进行说明，但实际情况中，往往不能做到全部覆盖，此时，可以做具体统计。例如，假设G1到G9中，可以覆盖目标网格G1的店铺的数量分别为n1、n2、n3，……，n9。则，在目标网格G1内，对于目标业务店铺供给，其实际运营情况为n1+n2+n3+……+n9。

由此，即可得到实际运营情况。

由于本发明实施例是基于网格进行统计，但是实际场景中，不同网格之间网格没有明确的分界，两个相邻的网格，或者，不相邻但距离较近的网格，各种业务往往会有交互，如果只统计网格内的数据，统计结果网格不能表征实际的业务需求。由此，本发明实施例不仅通过目标网格内的数据，同时获取服务范围可以覆盖目标网格的其它网格的数据，可以使得统计结果更加精确，提供更加准确的数据参考。

步骤S330、获取目标业务的期望指标。

在本实施例中，目标业务的期望指标可以根据目标网格的面积和/或用户数量确定。

同样以图5为例进行说明，假设目标网格为G1，选择的目标业务为店铺供给，且根据目标网格的用户数量确定期望指标。可以预先设置用户数量与店铺需求数量的相关函数，根据初始数据获取网格G1内的用户数量，根据所述相关函数确定对应的店铺需求数量，则获取到的店铺需求数量为期望指标。

步骤S340、根据所述实际运营情况和所述期望指标确定所述目标业务的属性信息。

同样以图5为例进行说明，假设目标网格为G1，选择的目标业务为店铺供给，通过步骤S320得到的店铺供给的数量（实际运营情况）为Np，通过步骤S330得到的店铺供给的需求数量（期望指标）为Nt，则可以根据Np和Nt确定属性信息。

假设将店铺供给的属性信息分为供需平衡、供大于需、供小于需三个等级，如果Np和Nt的差值在一定范围内，则表示供需平衡。如果Np大于Nt超过预定阈值，则表示供大于需。如果Np小于Nt超过预定阈值，则表示需大于供。

由此，即可得到目标网格内目标业务的属性信息。

本发明实施例通过获取运营数据和地图数据，运营数据包括商户数据、商品数据、用户数据和物流数据中的一种或多种，地图数据包括多个表征地理区域的网格，根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格对应的属性信息，其中，与目标网格关联的初始数据为服务范围覆盖目标网格的运营数据。由此，可以准确地获取各个网格的属性信息，提高判断各个位置的运营情况的准确性和可信度，可以大范围推广。

进一步地，本发明实施例还可以将获取到的属性信息发送给终端设备，以向用户展示属性信息。

具体地，图6是本发明实施例的数据交互方法的流程图。图6示出了服务器与终端设备之间的数据交互的流程图，具体包括如下步骤：

步骤S510、获取属性信息。

在本实施例中，服务器获取各个网格内的各种业务的属性信息。

具体地，属性信息的获取方式可参照上述步骤S100-S300所示的流程，本发明实施例在此不再赘述。

步骤S520、展示第一输入界面。

在本实施例中，终端设备展示第一输入界面，其中，所述第一输入界面包括至少一个控件，所述控件为业务选择控件。具体地，图7是本发明实施例的第一输入界面的示意图。在图7所示的实施例中，包括店铺供给洞察、品类供给洞察、招商覆盖洞察、物流履约洞察、店铺基建洞察和导购栏目洞察共六个部分。

应理解，所述第一输入界面可以通过网页或者APP的方式展示。需要说明的是，当通过网页展示时，需要登录对应的网址，以从服务器获取所述第一输入界面。当通过APP展示时，第一输入界面可以从APP存储的本地数据中获取，也可以通过网络从服务器获取，本发明实施例对此不作限制。

步骤S530、获取第一操作信息。

在本实施例中，用户通过终端设备选择图7中任一个控件，终端设备即可获取到用户输入的第一操作信息。所述第一操作信息包括业务标识。

步骤S540、展示第二输入界面。

在本实施例中，终端设备响应于接收到第一操作信息，进入第二输入界面。

进一步地，用户选择的业务不同，对应的第二输入界面也不同。图8是本发明实施例的第二输入界面的示意图。在图8所示的实施例中，用户选择的业务为“店铺供给”，具体地，包括多个选择控件，例如，“城市/区域”选择控件、“品类”选择控件、“店铺筛选”选择控件、“网格筛选”选择控件和展示模式选择控件，其中，展示模式包括地图模式和数据模式，分别图中所示的“地图模式”和“数据明细”控件。

其中，品类可以包括水果、主食、饮品、零食等。

步骤S550、获取第二操作信息。

在本实施例中，所述第二操作信息为用户通过所述第二输入界面输入的信息，包括城市、区域、品类、店铺、网格以及展示模式等。

步骤S560、发送数据获取请求。

在本实施例中，终端设备生成数据获取请求并向服务器发送，所述数据获取请求包括地区标识、业务标识、查询条件和展示模式中的一种或多种。

其中，所述业务包括店铺供给、店铺基建结构、核心品覆盖、招商活动覆盖、品类结构分数、人群渗透和导购栏目等。

查询条件包括用户通过第二操作界面选择的网格、店铺等信息。

展示模式包括地图模式和数据模式。

步骤S570、确定可展示数据。

在本实施例中，服务器根据获取到的各个网格的属性信息以及终端设备的数据获取请求生成可展示数据。

其中，当数据获取请求中携带的展示模式为地图模式时，服务器根据所述属性信息和所述数据获取请求确定可展示数据具体为：根据所述属性信息对各个网格进行渲染以生成电子地图。

其中，对各个网格进行渲染可以通过颜色填充或者图案填充等方式实现。

步骤S580、发送可展示数据。

步骤S590、展示属性界面。

在本实施例中，服务器将可展示数据发送至终端设备，终端设备根据可展示数据显示属性界面。

进一步地，不同的业务对应的属性界面也有所不同。

具体地，图9是本发明实施例的属性界面的第一示例的示意图，图9为店铺供给对应的属性界面，品类为水果，展示模式为地图模式。由此，可以根据地图直接确定每一个网格内的店铺供给情况。

进一步地，店铺供给对应的属性信息用于表征地图中各个网格内各种业务在各个时段的店铺供需缺口数、商机，方便业务快速制定精准加供给策略，在需加店的网格加供给，实现资源更合理的配置。具体来说，店铺供给对应的属性信息包括区域化供给、区域化时段供给、区域化商机、商机推荐等。

图10是本发明实施例的属性界面的第二示例的示意图。图10为店铺供给对应的属性界面，品类为水果，展示模式为数据模式。由此，可以根据数据获取每一个网格内的精确的数据，以确定每一个网格内的店铺供给情况。

进一步地，在数据模式下，通过表格的方式展示属性信息，具体地，表格包括网格名称、网格ID、店铺缺口数、有效店铺数等信息。

应理解，图9-图10为店铺供给对应的属性界面，当选择的业务不同时，对应的属性界面也有所不同。

图11是本发明实施例的数据处理装置的示意图。在图11所示的实施例中，数据处理装置包括运营数据获取单元111、地图数据获取单元112和属性信息确定单元113。其中，运营数据获取单元111用于获取运营数据，所述运营数据包括商户数据、商品数据、用户数据和物流数据中的一种或多种。地图数据获取单元112用于获取地图数据，所述地图数据包括多个网格，所述网格用于表征地理区域。属性信息确定单元113用于根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格对应的属性信息，其中，与所述目标网格关联的初始数据为服务范围覆盖所述目标网格的运营数据。

在一些实施例中，所述属性信息确定单元包括：

目标业务确定子单元，用于选择一个业务确定为目标业务；

在一些实施例中，所述装置还包括：

在一些实施例中，所述展示模式包括地图模式和数据模式。

在一些实施例中，所述可展示数据确定单元具体用于：

图12是本发明实施例的电子设备的示意图。在本实施例中，电子设备包括服务器、终端等。如图12所示，该电子设备：至少包括一个处理器121；以及，与至少一个处理器121通信连接的存储器122；以及，与扫描装置通信连接的通信组件123，通信组件123在处理器121的控制下接收和发送数据；其中，存储器122存储有可被至少一个处理器121执行的指令，指令被至少一个处理器121执行以实现上述数据处理方法。

具体地，该电子设备包括：一个或多个处理器121以及存储器122，图12中以一个处理器121为例。处理器121、存储器122可以通过总线或者其他方式连接，图12中以通过总线连接为例。存储器122作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。处理器121通过运行存储在存储器122中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述数据处理方法。

存储器122可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储选项列表等。此外，存储器122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，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器122可选包括相对于处理器121远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至外接设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

一个或者多个模块存储在存储器122中，当被一个或者多个处理器121执行时，执行上述任意方法实施例中的数据处理方法。

上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。

本发明实施例涉及一种非易失性存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于供计算机执行上述部分或全部的方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备（可以是单片机，芯片等）或处理器（processor）执行本申请各实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理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

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与目标网格关联的初始数据确定各目标网格对应的属性信息包括：

选择一个业务确定为目标业务；

获取所述目标业务的期望指标；以及

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述终端设备发送所述可展示数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述展示模式包括地图模式和数据模式。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，响应于所述展示模式为地图模式，所述根据所述属性信息和所述数据获取请求确定可展示数据具体为：

根据所述属性信息对各个网格进行渲染以生成电子地图。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述业务包括店铺供给、店铺基建结构、核心品覆盖、招商活动覆盖、品类结构分数、人群渗透和导购栏目。

7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

运营数据获取单元，用于获取运营数据，所述运营数据包括商户数据、商品数据、用户数据和物流数据中的一种或多种；

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述属性信息确定单元包括：

目标业务确定子单元，用于选择一个业务确定为目标业务；

9.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。