CN116452153B

CN116452153B - 基于宠物大数据和物联网的数据分析方法和数据分析平台

Info

Publication number: CN116452153B
Application number: CN202310700843.1A
Authority: CN
Inventors: 宋程; 刘保国; 王亦端; 梁开岩; 郭玮鹏; 李学奇; 范存龙
Original assignee: Xingchong Kingdom Beijing Technology Co ltd
Current assignee: Xingchong Kingdom Beijing Technology Co ltd
Priority date: 2023-06-14
Filing date: 2023-06-14
Publication date: 2023-08-11
Anticipated expiration: 2043-06-14
Also published as: CN116452153A

Abstract

本申请涉及基于宠物大数据和物联网的数据分析方法和数据分析平台，利用物联网，获取宠物第一行为信息，通过物联网获取宠物的直接家庭成员的第二行为信息和间接家庭成员的第三行为信息，确定宠物迁入数量，通过物联网获取邻里成员的网络评价信息，利用数据分析平台和评分模型，对第一行为信息、第二行为信息、第三行为信息、宠物迁入数量和网络评价信息进行分析，得到数据分析结果，接收终端基于数据分析结果反馈的初始宠物运维管理决策，并将其发布显示于公示平台。通过对上述多渠道类型的信息数据分析，可得到准确的数据分析结果，很好了解该区域和宠物相关的管理运维决策。将宠物运维管理决策显示于公示平台，避免出现严重的同质化的现象。

Description

基于宠物大数据和物联网的数据分析方法和数据分析平台

技术领域

本申请涉及基于宠物的数据分析技术和物联网技术领域，特别是涉及一种基于宠物大数据和物联网的数据分析方法和数据分析平台。

背景技术

目前，越来越多的家庭开始养宠物。随着宠物的增多，和宠物相关的管理运维的建设也越来越多。如，和宠物相关的店铺越来越多。但是，目前很多用户仅通过少数人工调研信息就开店，并没有经过合理的数据分析，导致出现很多同质化的现象。此外，目前的各店铺无法把数据进行分享，数据多为孤岛数据，且和宠物相关的数据的类型较为单一，比如，现有技术中仅仅分析宠物的数量这一数据，也会导致数据分析结果不准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于宠物大数据和物联网的数据分析方法、数据分析平台、计算机设备和存储介质。

第一方面，提供一种基于宠物大数据和物联网的数据分析方法，所述方法包括：

所述数据分析方法应用于基于宠物大数据和物联网的数据分析平台上，所述数据分析平台和接入的身份平台、接入的摄像设备、公示平台、房产管理平台、用户终端、网络组成物联网；所述方法包括：

利用所述物联网，根据宠物的身份标识，获取每个身份标识对应的宠物在预设时段内的第一行为信息；

利用所述物联网，获取每个身份标识对应的宠物的直接家庭成员和间接家庭成员；

通过所述物联网，获取所述直接家庭成员的第二行为信息和所述间接家庭成员的第三行为信息；

通过所述物联网，获取楼房销售信息和楼房租赁信息，并基于所述楼房销售信息和所述楼房租赁信息，确定宠物迁入数量；

通过所述物联网，获取邻里成员的网络评价信息；

利用所述数据分析平台和预设的评分模型，对所述第一行为信息、所述第二行为信息、所述第三行为信息、所述宠物迁入数量和所述网络评价信息进行数据分析，预测得到数据分析结果；

接收用户终端基于所述数据分析结果反馈的初始宠物运维管理决策，并将所述初始宠物运维管理决策发布显示于所述公示平台。

第二方面，提供一种基于宠物大数据和物联网的数据分析平台，所述数据分析平台和接入的身份平台、接入的摄像设备、公示平台、房产管理平台、用户终端、网络组成物联网；

通过所述物联网，获取邻里成员的网络评价信息；

所述数据分析平台接收用户终端基于所述数据分析结果反馈的初始宠物运维管理决策，并将所述初始宠物运维管理决策发布显示于所述公示平台。

第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上方法。

第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上方法。

上述基于宠物大数据和物联网的数据分析方法、数据分析平台、计算机设备和存储介质，方法包括：所述数据分析方法应用于基于宠物大数据和物联网的数据分析平台上，所述数据分析平台和接入的身份平台、接入的摄像设备、公示平台、房产管理平台、用户终端、网络组成物联网；所述方法包括：利用所述物联网，根据宠物的身份标识，获取每个身份标识对应的宠物在预设时段内的第一行为信息；利用所述物联网，获取每个身份标识对应的宠物的直接家庭成员和间接家庭成员；通过所述物联网，获取所述直接家庭成员的第二行为信息和所述间接家庭成员的第三行为信息；通过所述物联网，获取楼房销售信息和楼房租赁信息，并基于所述楼房销售信息和所述楼房租赁信息，确定宠物迁入数量；通过所述物联网，获取邻里成员的网络评价信息；利用所述数据分析平台和预设的评分模型，对所述第一行为信息、所述第二行为信息、所述第三行为信息、所述宠物迁入数量和所述网络评价信息进行数据分析，预测得到数据分析结果；接收用户终端基于所述数据分析结果反馈的初始宠物运维管理决策，并将所述初始宠物运维管理决策发布显示于所述公示平台。其中，通过数据分析平台和接入的身份平台、接入的摄像设备、公示平台、房产管理平台、用户终端、网络组成物联网，从而可以获取到宠物自身的行为信息、家庭成员的行为信息、楼房销售信息、楼房租赁信息和网络评价信息这些多渠道多类型的信息。通过对上述多渠道多类型的信息数据分析，可以得到准确的数据分析结果，从而很好的了解该区域和宠物相关的管理运维决策。此外，将宠物运维管理决策显示于公示平台，避免出现严重的同质化的现象。

附图说明

图1为一个实施例中基于宠物大数据和物联网的数据分析方法的流程示意图；

图2为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于宠物大数据和物联网的数据分析方法，所述数据分析方法应用于基于宠物大数据和物联网的数据分析平台上，所述数据分析平台和接入的身份平台、接入的摄像设备、公示平台、房产管理平台、用户终端、网络组成物联网；所述方法包括：

步骤S101，利用所述物联网，根据宠物的身份标识，获取每个身份标识对应的宠物在预设时段内的第一行为信息；

其中，每个宠物都有身份标识，身份标识是能够证明身份的凭证，身份标识可以是宠物的脸，可以是宠物身份码（身份证），可以是1个随身携带的宠物唯一ID卡等。如，通过图像采集设备采集到宠物的脸，然后对其进行宠物脸识别，即可得到其身份，或者，通过对宠物身份码（身份证）进行查询，即可得到其身份，或者，通过对其随身携带的宠物唯一ID卡进行识别，得到其ID卡号，即可得到其身份。该宠物的身份标识本质和人的身份标识（人脸、身份证）等是一样的作用，不再做详细的解释。

在本发明实施例中，所有楼道的、户外的各种摄像设备都接入数据分析平台，数据分析平台可以接入很多设备或者接入很多其他平台或者接入很多商家，形成一个万物互联的环境。楼道的、户外的各种摄像设备都可以采集宠物的图像或视频，通过特征识别比对等，识别其身份信息，并可以持续对其进行图像采集，如，采集其1个月行为信息。

其中，该第一行为信息可以包括其穿戴的衣服、饰品，该行为信息通常是通过图像采集得到的。该第一行为信息还可以包括宠物的体检信息和生病治疗信息，该行为信息通常是通过宠物医院平台获取的，可以是数据分析平台主动从宠物医院平台读取获取，也可以是宠物医院平台将相关信息定期发送给数据分析平台。该第一行为信息还可以包括宠物的洗澡行为等，该行为信息通常是通过宠物洗澡商铺获取的。该第一行为信息可以包括各种和宠物相关的信息。

步骤S102，利用所述物联网，根据登记住户信息或手机信令数据，获取每个身份标识对应的宠物的直接家庭成员和间接家庭成员；

其中，直接家庭成员表示带该宠物出去活动过的家庭成员，如，带该宠物遛弯的时候，摄像设备采集到该图像或视频，对带该宠物遛弯的人进行人脸识别，从而确定其身份信息，如确定该人的身份ID，将其作为直接家庭成员。或者，带该宠物去宠物医院的时候，除了报备登记宠物的身份标识，还需要报备登记带该宠物的人的身份标识，确定该人的身份ID，将其作为直接家庭成员。其中，人的身份标识和宠物的身份标识具有相同的含义意义，此处不进行详细说明。

其中，间接家庭成员表示没有被摄像设备拍摄过，或者，没有被各个平台或者商铺登记过该人带宠物出去进行活动的人，但是该人和宠物也是生活在同一个家庭的。

可选地，根据身份标识，获取该身份标识对应的宠物的直接家庭成员；根据该身份标识对应的宠物的直接家庭成员，获取该身份标识对应的宠物的间接家庭成员。

在本发明实施例中，每个社区或者小区都需要详细登记住户信息，从而可以根据住户信息和直接家庭成员确定间接家庭成员。如，宠物A关联的直接家庭成员住在A栋101，通过住户信息的匹配，匹配出住在A栋101的其他家庭成员，都为间接家庭成员。

进一步的，还可以通过手机信令等数据（如，信令位置），确定与直接家庭成员关联的间接家庭成员。

其中，确定间接家庭成员后，还要进一步获取间接家庭成员是否还带其他宠物（非宠物A）出去活动，因为，有的家庭可能养很多宠物，但是不同的人会负责照顾不同的宠物，因此，还需要根据间接家庭成员确定其他宠物信息，如果有，则将其他宠物也作为间接家庭成员。

步骤S103，通过所述物联网，获取所述直接家庭成员的第二行为信息和所述间接家庭成员的第三行为信息；

其中，第二行为信息表示用户的衣着信息、开的车辆信息、从网上获取爬取的购物信息（尤其是关于宠物的相关购物信息）等等。第三行为信息也表示用户的衣着信息、开的车辆信息、从网上获取爬取的购物信息（尤其是关于宠物的相关购物信息）等等。此外，当间接家庭成员包括其他宠物（非宠物A）的时候，第三行为信息还可以包括其穿戴的衣服、饰品，还可以包括宠物的体检信息和生病治疗信息，还可以包括宠物的洗澡行为等等。

步骤S104，通过所述物联网，获取楼房销售信息和楼房租赁信息，并基于所述楼房销售信息和所述楼房租赁信息，确定宠物迁入数量；

其中，获取楼房销售信息可以是获取楼房预售信息，包括楼房的交房时间以及买楼用户信息，获取楼房租赁信息可以是租房入住时间和租房用户信息。还是如上文所述的，在处于一个万物互联的场景下，获取楼房销售信息和楼房租赁信息后，根据楼房销售信息和楼房租赁信息确定哪些用户（买楼用户和租房用户）有宠物，从而可以确定宠物迁入数量。

步骤S105，通过所述物联网，获取邻里成员的网络评价信息；

其中，获取每个身份标识对应的宠物的邻里信息；其中，所述邻里信息包括邻里成员，通过所述物联网，获取邻里成员的网络评价信息。

其中，如宠物A关联的直接家庭成员住在A栋101，通过住户信息的匹配，匹配出住在A栋101的其他家庭成员，都为间接家庭成员。进一步的，还可以获取宠物A的邻里信息，可以通过很多方式获取宠物A的邻里信息，如，很多数据都接入了数据分析平台，可以直接从数据分析平台确定宠物A的家庭住址，进一步可以根据宠物A的家庭住址确定宠物A的邻里信息，如上述方案没法实现的话，还可以先确定宠物A关联的直接家庭成员住在A栋101，进一步获取A栋101的邻里信息。邻里信息包含很多信息，如，包含邻里的家庭住址，邻里的家庭成员等等。

其中，上文中已经描述了数据分析平台可以接入很多设备或者接入很多其他平台或者接入很多商家，形成一个万物互联的环境。因此，数据分析平台也可以接入各个家庭中的各个终端设备或者网络设备，所有人都可以将一些网络评价信息发送至数据分析平台，网络评价信息可以是保密的也可以是公开的，也可以根据实际情况设置对谁保密，如，A栋101的邻里成员设置其发送的信息，对于A栋101的所有家庭成员都是不可见的。避免如果发了一些不太好的评论，导致邻里纠纷等。

其中，网络评价信息可以是等级信息，如，对待宠物好、一般、不好等。网络评价信息可以是一些分数，如，100，90，50，10等，分数越高表示对待宠物越好。其中，等级信息本质也是一些分数，如预设不同等级对应不同分数。

步骤S106，利用所述数据分析平台和预设的评分模型，对所述第一行为信息、所述第二行为信息、所述第三行为信息、所述宠物迁入数量和所述网络评价信息进行数据分析，预测得到数据分析结果；

其中，可以预先搭建很多个评分模型，每个模型会对应不同的输入数据，如，将第一行为信息输入对应的第一评分模型，会根据宠物的行为信息得到该宠物受宠爱的分数，也相当于根据宠物的行为信息得到该宠物的第一分数；将第二行为信息输入对应的第二评分模型，会输出直接家庭成员对待宠物好坏的分数，也相当于根据直接家庭成员的行为信息得到该宠物的第二分数；将第三行为信息输入对应的第三评分模型，会输出间接家庭成员对待宠物好坏的分数，也相当于根据间接家庭成员的行为信息得到该宠物的第三分数。

上文所述的网络评价信息可以是等级信息或分数信息，可以将用户输出的网络评价信息（如，A栋101对宠物非常好，经常买各种宠物玩具或者食物，或者，对宠物很不好，很少买宠物玩具和食物），将网络评价信息输入对应的第四评分模型，会根据邻里成员对宠物的网络评价信息，输出该宠物的家庭成员对待宠物好坏的分数，也相当于根据网络评价信息得到该宠物的第四分数。

其中，模型训练的时候，针对第二评分模型和第三评分模型，训练的参数除了包括给宠物的购物信息，还包括用户的衣着信息、开的车辆信息等等，因为，用户的衣着信息、开的车辆信息等等也表示了其家庭收入，是否有很多钱会给宠物消费，如果家庭收入很少，也不会给宠物消费很多。其中，模型训练的相关内容属于现有技术，但是模型的相关参数并不是现有参数，其具体的参数和特殊的场景是本发明创新性的方案。

将宠物迁入数量输入对应的评分模型，可以是输入第五评分模型，得到其对应的迁入数量分数，即第五分数。宠物迁入数量越多，则其对应的分数越高，宠物迁入数量越少，则其对应的分数越低。

其中，根据上述模型分别输出了第一行为信息、第二行为信息、第三行为信息、网络评价信息和宠物迁入数量对应的第一分数、第二分数、第三分数、第四分数。

在得到第一分数、第二分数、第三分数和第四分数后，将第一分数、第二分数、第三分数和第四分数分别和相应权值相乘，之后再将相乘后的数值相加，即可得到该宠物的初始数据分析结果ave。如，第一分数为90分，第二分数为80分，第三分数为60分，第四分数为70分，第一分数、第二分数、第三分数和第四分数对应的权重分为：30%，20%，20%和30%，则该宠物的初始数据分析结果ave=90*30%+80*20%+60*20%+70*30%=76。

进一步的，还要对家庭成员（直接家庭成员和间接家庭成员）进行分析，确定分析家庭成员中是否包括还在上学的孩子，如果包括还在上学的孩子，那家庭中很多的开支都会倾向于孩子，因此，当确定家庭成员中包括还在上学的孩子，则在得到第二分数、第三分数的时候，除了上文中的将第一分数、第二分数、第三分数和第四分数分别和相应权值相乘，还要将第二分数、第三分数分别和相应的系数相乘。

具体地，可以根据孩子的数量进行系数的相乘。如，1个孩子系数设置为0.8，2个孩子的系数设置为0.6。如只有1个孩子，则将第二分数、第三分数在乘以其对应的权重后，再进行一次系数的相乘，则该宠物的初始数据分析结果=90*30%+80*20%*0.8+60*20%*0.8+70*30%=70.4。如只有1个孩子，该宠物的商业价值信息=90*30%+80*20%*0.6+60*20%*0.6+70*30%=64.8。

其中，得到初始数据分析结果ave之后，根据初始数据分析结果ave和迁入数量分数（即第五分数）进行加权平均，如，获得第五分数为70，初始数据分析结果ave为60，第五分数对应的权重为30%，初始数据分析结果ave对应的权重为70%，则得到最终的数据分析结果=70*30%+60*70%=63。

步骤S107，接收用户终端基于所述数据分析结果反馈的初始宠物运维管理决策，并将所述初始宠物运维管理决策发布显示于所述公示平台。

在本发明实施例中，将宠物运维管理决策显示于公示平台，避免出现严重的同质化的现象。

在可选的一个实施例中，所述方法还包括：

向预设范围内的第一类用户推送宠物小程序；其中，所述宠物小程序首次通关后发送奖励；获取通关后接收奖励的用户信息，将通关后接收奖励的用户作为第二类用户；监测所述第二类用户对所述宠物小程序的使用信息；根据所述使用信息确定第三类用户；

则利用所述数据分析平台和预设的评分模型，对所述第一行为信息、所述第二行为信息、所述第三行为信息、所述宠物迁入数量和所述网络评价信息进行数据分析，预测得到数据分析结果，包括：

利用所述数据分析平台和预设的评分模型，对所述第三类用户、所述第一行为信息、所述第二行为信息、所述第三行为信息、所述宠物迁入数量和所述网络评价信息进行数据分析，预测得到数据分析结果。

在本发明实施例中，预设范围可以是一个区域，如XX路，如以某一个点为中间点，以300米为半径的圆等。向预设范围内的所有用户为第一类用户，在处于万物互联的场景下，向预设范围内的第一类用户推送宠物小程序，其中，想尽量希望所有用户都玩该小游戏，则宠物小程序首次通关后发送奖励。通关后如果要获取奖励，则需要发送相关用户标识等多种信息至数据分析平台，将接收奖励的用户（即发送相关用户标识等信息的用户）作为第二类用户，监测第二类用户对宠物小程序的使用信息，如，后期多次（如超过20次）玩该小程序，或者，使用该小程序的时长超过预设阈值（如，超过50小时），则将后期多次玩该小程序或者使用该小程序的时长超过预设阈值的用户作为第三类用户，可以统计出第三类用户的数量，第三类用户经常玩这个宠物小程序，表示其可能很喜欢宠物，后期可有很大可能购买和养宠物。

如上文所述的，将第三类用户的数量输入对应的评分模型，可以是输入第六评分模型，得到其对应的购买宠物分数，此处可称之为第六分数，第三类用户数量越多，则其对应的分数越高，第三类用户数量越少，则其对应的分数越低。

利用所述数据分析平台和预设的评分模型，对所述第三类用户、所述第一行为信息、所述第二行为信息、所述第三行为信息、所述宠物迁入数量和所述网络评价信息进行数据分析，预测得到数据分析结果，具体包括：

先如上文所述的获取初始数据分析结果ave，之后，根据初始数据分析结果ave、第五分数和第六分数进行加权平均，如，初始数据分析结果ave为80，第五分数为70，第六分数为50，初始数据分析结果ave对应的权重为70%，第五分数对应的权重为20%，第六分数对应的权重为10%，则得到最终的数据分析结果=80*70%+70*20%+50*10%=75。

在可选的一个实施例中，所述初始宠物运维管理决策包括至少2个宠物运维管理场景；

所述将所述初始宠物运维管理决策发布显示于所述公示平台，之后还包括：

获取所述用户终端发送的人物信息；

获取与每个宠物运维管理场景对应的至少一个店铺信息；

基于所述店铺信息和所述人物信息，从至少2个宠物运维管理场景中，确定出目标宠物运维管理场景，并将推荐决策反馈至所述用户终端，其中，所述推荐决策包括所述目标宠物运维管理场景。

其中，若与所述目标宠物运维管理场景对应的店铺信息包括多个店铺信息，则将所述推荐决策发送至多个店铺信息对应的各个终端。

在本发明实施例中，初始宠物运维管理决策是用户初步想开的店铺相关的决策，如初始宠物运维管理决策为开设宠物食品店铺和开设宠物清洁店铺。其中，宠物运维管理场景就表示不同的店铺，如，宠物食品店铺场景和宠物清洁店铺场景。数据分析平台得知该用户想要开设宠物食品店铺或开设宠物清洁店铺后，会向用户终端发送人物信息的获取请求，想要获取该用户的人物信息，该人物信息包括其家庭经济、家庭成员、家庭消费和负担信息、家庭人员生病情况等多种信息。

数据分析平台获取与每个宠物运维管理场景对应的至少一个店铺信息M，店铺信息M就是在该区域内已经营业的店铺。如，获取宠物食品店铺场景对应的店铺信息M就是获取该区域内已经开设的宠物食品店铺的店铺信息。其中，获取的店铺信息M包括每个店铺店主的家庭经济、家庭成员、家庭消费和负担信息、家庭人员生病情况等多种信息。

数据分析平台利用预设的模型，对店铺信息和人物信息进行分析，其中，包括对店铺信息M（每个店铺店主的家庭经济、家庭成员、家庭消费和负担信息、家庭人员生病情况等多种信息）和人物信息（家庭经济、家庭成员、家庭消费和负担信息、家庭人员生病情况等多种信息）的各种信息的加权等计算，从至少2个宠物运维管理场景中，确定出目标宠物运维管理场景，并将推荐决策反馈至所述用户终端，其中，所述推荐决策包括所述目标宠物运维管理场景。

其中，该模型的作用是对店铺信息和人物信息进行分析，从而将一些家庭有困难的，如果后期还有竞争导致难以生存的店铺信息排除出去，即将家庭有困难的，如果后期还有竞争导致难以生存的店铺信息对应的宠物运维管理场景排除出去，将排除后剩余的宠物运维管理场景确定为目标宠物运维管理场景。

其中，若与所述目标宠物运维管理场景对应的店铺信息包括多个店铺信息，则将推荐决策发送至多个店铺信息对应的各个终端，也便于各个终端和用户终端进行一些信息沟通交流，避免出现同质化严重的现象。

应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，提供了一种基于宠物大数据和物联网的数据分析平台，所述数据分析平台和接入的身份平台、接入的摄像设备、公示平台、房产管理平台、用户终端、网络组成物联网；

利用所述物联网，根据登记住户信息或手机信令数据，获取每个身份标识对应的宠物的直接家庭成员和间接家庭成员；

通过所述物联网，获取邻里成员的网络评价信息；

所述数据分析平台接收用户终端基于所述数据分析结果反馈的初始宠物运维管理决策，并将所述初始宠物运维管理决策发布显示于所述公示平台

其中，数据分析平台中的相关描述参见基于宠物大数据和物联网的数据分析方法的相关描述，此处不加以赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图2所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于宠物大数据和物联网的数据分析方法。

本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以上各个实施例中的各个步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以上各个实施例中的各个步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是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非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic Random Access Memory，DRAM）等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种基于宠物大数据和物联网的数据分析方法，其特征在于，所述数据分析方法应用于基于宠物大数据和物联网的数据分析平台上，所述数据分析平台和接入的身份平台、接入的摄像设备、公示平台、房产管理平台、用户终端、网络组成物联网；所述方法包括：

通过所述物联网，获取邻里成员的网络评价信息；

2.根据权利要求1所述的基于宠物大数据和物联网的数据分析方法，其特征在于，所述获取每个身份标识对应的宠物的直接家庭成员和间接家庭成员，包括：

根据身份标识，获取所述身份标识对应的宠物的直接家庭成员；

根据所述身份标识对应的宠物的直接家庭成员，获取所述身份标识对应的宠物的间接家庭成员。

3.根据权利要求1所述的基于宠物大数据和物联网的数据分析方法，其特征在于，所述通过所述物联网，获取邻里成员的网络评价信息，之前还包括：

获取每个身份标识对应的宠物的邻里信息；其中，所述邻里信息包括邻里成员。

4.根据权利要求1至3任一项所述的基于宠物大数据和物联网的数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过所述物联网，向预设范围内的第一类用户推送宠物小程序；其中，所述宠物小程序首次通关后发送奖励；

获取通关后接收奖励的用户信息，将通关后接收奖励的用户作为第二类用户；

监测所述第二类用户对所述宠物小程序的使用信息；

根据所述使用信息确定第三类用户；

则所述利用所述数据分析平台和预设的评分模型，对所述第一行为信息、所述第二行为信息、所述第三行为信息、所述宠物迁入数量和所述网络评价信息进行数据分析，预测得到数据分析结果，包括：

5.根据权利要求1所述的基于宠物大数据和物联网的数据分析方法，其特征在于，所述初始宠物运维管理决策包括至少2个宠物运维管理场景；

获取所述用户终端发送的人物信息；

获取与每个宠物运维管理场景对应的至少一个店铺信息；

6.根据权利要求5所述的基于宠物大数据和物联网的数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

若与所述目标宠物运维管理场景对应的店铺信息包括多个店铺信息，则将所述推荐决策发送至多个店铺信息对应的各个终端。

7.一种基于宠物大数据和物联网的数据分析平台，其特征在于，所述数据分析平台和接入的身份平台、接入的摄像设备、公示平台、房产管理平台、用户终端、网络组成物联网；

通过所述物联网，获取邻里成员的网络评价信息；

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。