CN116739638B - 一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统 - Google Patents

一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，属于充电宝技术领域。为解决充电宝性能难以掌控以及商家难以针对性的推荐产品的问题，设备分析单元可以对各项设备性能相关数据进行获取，并对充电宝的整体性能及使用寿命进行判断，更加便于用户和商家对充电宝的状态和性能进行该实施掌控，从而帮助商家对一些不良品充电宝进行识别和回收，可以对提前通知客户对充电宝进行更换，用户分析单元可以对用户使用习惯相关数据进行获取，并对用户的充电宝使用习惯及习惯实用场景进行分析，从而使得可以根据不同的用户习惯或者客户的使用场景，对用户进行不同性能的充电宝产品推荐，提高用户体验以及充电宝产品的销售。

Description

一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统
技术领域
本发明涉及充电宝技术领域，特别涉及一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统。
背景技术
移动电源充电宝是指可以直接给移动设备充电且自身具有储电单元的装置。市场主要品类有专为iPhone配置的充电宝和多功能性充电宝，但即使iPhone专用，基本都配置的标准的USB输出，基本能满足市场常见的移动设备手机、MP3、MP4、PDA、PSP、蓝牙耳机、数码相机等多种数码产品，G'FIVE基伍公司生产的充电宝还配置了常用mi cro接口的USB数据线，兼具充电功能。
现有充电宝其实在实际的操作中还存在以下问题：
1、在用户使用充电宝的过程中，伴随使用时间的增加以及用户的使用习惯不同，充电宝的性能会产生不一样的变化，同时也会影响到产品的使用寿命，而使用者往往难以直观的对各项数据进行掌握，从而难以即时的对充电宝进行更换。
2、不同的充电宝往往充电性能不同，同时也会有各种不同的功能，而现有的销售体系难以针对用户个人不同的使用习惯以及使用场景进行适配性针对性的产品推荐，从而使得用户往往难以购买到最适合自己的充电宝，同时各个充电宝也难以发挥最大的用途。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，包括：
充电宝管理单元，用于：
创建产品管理平台以及用户信息平台并对产品及用户的信息进行存储和管理；
设备分析单元，用于：
与处理组件交互，对各项设备性能相关数据、充电宝的使用地点定位数据进行获取，并对充电宝的整体性能及使用寿命进行判断，在将所有获取的数据以及判断结果打包后对数据包进行发送；
用户分析单元，用于：
与处理组件交互，对用户使用习惯相关数据进行获取，并对用户的充电宝使用习惯进行分析，在将分析结果打包后对数据包进行发送；
系统推送单元，用于：
基于产品管理平台以及用户信息平台，与交互并根据不同的充电宝实用情况以及用户情况进行适配性信息推送，所述适配性信息包括不良品召回信息、充电宝更换信息及个性化推荐信息；
处理组件，用于：
对充电宝的各项设备性能相关数据进行检测和采集、对充电宝的使用地点进行定位、用户使用习惯相关数据以及对数据进行打包和传输，处理组件设置于充电宝的内部，处理组件可通过数据线实现与用户终端设备的有线电连接或通过蓝牙实现与用户终端设备的无线蓝牙连接；
用户终端，用于：
在得到用户授权的情况下对充电宝内处理组件所传输的数据包进行接收，并通过网络将数据包上传至产品管理平台，用户通过用户终端对充电宝的当前性能状态及使用情况进行查询。
进一步的，所述充电宝管理单元包括：
产品管理模块，用于：
搭建产品管理平台，对充电宝的设备属性信息按照产品I D序列进行存储，各个充电宝的产品I D序列有且仅有一个，各产品I D序列与相对应的充电宝相匹配绑定；
用户信息模块，用于：
搭建用户信息平台，对用户的个人信息及充电宝使用习惯按照用户I D进行存储，各个用户的用户I D有且仅有一个；
信息匹配模块，用于：
基于产品管理平台和用户信息平台，将用户的个人信息与用户所使用的的充电宝进行绑定匹配，进行绑定匹配时通过绑定用户的用户I D以及产品I D序列实现。
进一步的，所述设备分析单元包括：
环境获取模块，用于：
与处理组件交互，依据用户终端的当前地点定位数据对充电宝的充电位置进行判断，同时与网络交互对当前充电位置的环境数据进行获取，所述环境数据包括温度、湿度等参数，基于环境数据及定位数据对用户的使用场景进行判断；
参数采集模块，用于：
与处理组件交互，对充电宝的设备状态、电压以及电量数据进行检测，获取设备参数；
性能分析模块，用于：
与处理组件交互，对充电宝的充电率以及充电时长进行检测，与设备参数结合对充电宝的整体设备性能进行判断，并输出性能结果数据；
第一传输模块，用于：
对用户的使用场景、设备参数以及性能结果数据进行打包处理并输出数据包，将数据包发送至用户终端。
进一步的，所述参数采集模块包括：
状态检测子模块，用于：
对充电宝进行被动均衡，且在被动均衡后对所述充电宝的闭路电压进行检测并确定；
电压检测子模块，用于：
基于闭路电压确定充电宝的电流量，并基于电流量确定充电宝的开路电压；
电量检测子模块，用于：
基于开路电压确定充电宝中的剩余电量，同时，获取充电宝当前的温度参数，并基于预设温度电量变化曲线对确定的剩余电量进行修正，得到目标剩余电量。
进一步的，所述性能分析模块包括：
充电率确定子模块，用于：
对充电宝进行至少一次脉冲放电，并基于放电结果实时监测充电宝的电压与放电时间的关联关系，基于关联关系确定充电宝的电池特性，并基于电池特征确定充电宝的充电率；
充电时长确定子模块，用于：
获取充电宝的电池容量，并基于所述电池容量以及所述目标剩余电量确定对充电宝的目标充电量，基于目标充电量以及充电宝的充电率确定对充电宝的充电时长，同时，基于充电率确定充电宝的电量与充电时长的变化规律，并基于变化规律确定充电宝在充电时长内各时刻对应的电量值；
性能确定子模块，用于：
基于充电宝的充电率、电池容量以及充电过程中的发热情况对充电宝的使用性能进行分析，并对充电宝的使用寿命进行判断。
进一步的，所述性能确定子模块，包括：
寿命期曲线存储子模块，用于预先存储充电宝全寿命期的充电率变化曲线、电池容量变化曲线和发热率变化曲线，其中，发热率指充电宝放电时发热量占总放电量的比率；
第一寿命消耗率确定子模块，用于根据充电宝的充电率对应在充电率变化曲线的位置，确定充电宝基于充电率评估的第一寿命消耗率；
第二寿命消耗率确定子模块，用于根据充电宝的电池容量对应在电池容量变化曲线的位置，确定充电宝基于电池容量评估的第二寿命消耗率；
第三寿命消耗率确定子模块，用于根据充电宝的发热率对应在发热率变化曲线的位置，确定充电宝基于发热率评估的第三寿命消耗率；
寿命判断子模块，用于采用以下公式计算充电宝的剩余使用寿命：
上式中，T剩余表示充电宝的剩余使用寿命；i表示基于充电宝的充电率、电池容量或者充电过程中的发热率的寿命消耗率评估项序号；ki表示对应第i个寿命消耗率评估项的权重值；ωi表示根据i＝1,2,3分别对应第一寿命消耗率、第二寿命消耗率和第三寿命消耗率，以百分比表示；T0表示充电宝的设计使用寿命。
进一步的，所述用户分析单元包括：
数据获取模块，用于：
对用户对于充电宝的使用数据进行获取，所述使用数据包括单次充电时长、充电间隔时长、单次充电量以及充电设备即时电量；
习惯判断模块，用于：
基于数据获取模块所获取的使用数据对用户的充电宝使用习惯进行判断，所述充电宝使用习惯包括短时单次、短时多次、长时单次及单次充满，并生成使用习惯结果数据；
第二传输模块，用于：
对用户的使用习惯结果数据进行打包处理并输出数据包，将数据包发送至用户终端。
进一步的，所述系统推送单元包括：
设备监控模块，用于：
基于产品管理平台对各个充电宝的性能数据进行监控，并对性能数据差或临近充电宝使用寿命的充电宝进行标记；
个性推荐模块，用于：
基于用户信息平台对各个用户的充电宝使用习惯进行判断，并结合习惯判断结果以及用户使用场景，对各个用户生成相对应的个性推荐；
信息推送模块，用于：
与用户终端交互，基于产品管理平台以及用户信息平台对用户终端发送适配性信息推送，不良品召回信息基于性能数据差的充电宝持有者的用户I D进行推送，充电宝更换信息基于临近使用寿命的充电宝持有者的用户I D进行推送，个性化推荐信息基于个性推荐所对应的用户用户I D进行推送。
进一步的，所述系统推送单元还包括：
设备状态排序模块，用于：
对标记为性能数据差的充电宝进行状态排序，根据性能数据偏离正常的程度由高到低排序，得到充电宝状态排序表；
寿命排序模块，用于：
对标记为临近使用寿命的充电宝进行寿命排序，根据临近使用寿命由近至远进行排序，得到充电宝寿命排序表；
紧急需求评估模块，用于：
根据预设的性能偏离阈值和寿命临近阈值，分别从充电宝状态排序表和充电宝寿命排序表中确定存在无法放电风险的充电宝，结合用户充电的时间习惯，进行紧急充电需求评估，确定可能存在的紧急充电需求对象；
可用充电推送模块，用于：
采用充电宝当前位置作为紧急充电需求对象的定位数据，根据定位数据筛选设定距离范围内的可用充电设备，并将筛选出来的可用充电设备供应信息通过充电宝持有者的用户I D推送给紧急充电需求对象。
进一步的，所述用户终端包括安装于手机或平板电脑内部的APP程序。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.现有技术下，在用户使用充电宝的过程中，伴随使用时间的增加以及用户的使用习惯不同，充电宝的性能会产生不一样的变化，同时也会影响到产品的使用寿命，而使用者往往难以直观的对各项数据进行掌握，从而难以即时的对充电宝进行更换，而本发明的设备分析单元可以对各项设备性能相关数据进行获取，并对充电宝的整体性能及使用寿命进行判断，通过设备分析单元可以对充电宝的一些使用参数进行收集，通过搜集包括转化效率、输出电压等在内的充电宝性能参数可以及时的对充电宝的使用情况以及充电宝的使用寿命进行判断，更加便于用户和商家对充电宝的状态和性能进行该实施掌控，从而帮助商家对一些不良品充电宝进行识别，便于商家对瑕疵充电宝进行统一的回收，提高处理效率，同时对于临近使用寿命的充电宝可以对提前通知客户对充电宝进行更换，避免出现紧急时刻充电宝无法使用的情况。
2.现有技术下，不同的充电宝往往充电性能不同，同时也会有各种不同的功能，而现有的销售体系难以针对用户个人不同的使用习惯以及使用场景进行适配性针对性的产品推荐，从而使得用户往往难以购买到最适合自己的充电宝，同时各个充电宝也难以发挥最大的用途，而本发明的用户分析单元可以对用户使用习惯相关数据进行获取，并对用户的充电宝使用习惯及习惯实用场景进行分析，通过用户分析单元可以对用户的使用习惯进行判断，从而使得可以根据不同的用户习惯或者客户的使用场景，对用户进行不同性能的充电宝产品推荐，比如针对频繁充电的、一次性从0％充到100％电量，或者使用环境湿气较大具有一定防水需求的客户推荐不同充电宝，可以充分对不同充电宝的不同性能和功能进行最大化的利用，使得可以根据用户画像对不同用户进行针对性的推荐，提高用户体验以及充电宝产品的销售。
3.本发明通过预先存储充电宝全寿命期的充电率变化曲线、电池容量变化曲线和发热率变化曲线，并分别针对充电率、电池容量或者充电过程中的发热率对充电宝的使用寿命的影响程度设定相应的权重值；然后根据充电宝当前的充电率、电池容量和发热率，确定各数据所处的对应曲线位置，得到该位置对应寿命所处的充电宝全寿命期的百分比，分别得到第一寿命消耗率、第二寿命消耗率和第三寿命消耗率；然后采用上述公式计算得到充电宝的剩余使用寿命，从而实现了对充电宝的使用寿命的精确判断，据此可以确定用户需要更换充电宝的时间段，以便在更精准合适的时间段向用户推送充电宝销售活动等信息。
4.本发明通过设定性能偏离阈值和寿命临近阈值，在进行充电宝状态排序和寿命排序得到的充电宝状态排序表和充电宝寿命排序表的基础上，进一步分析确定存在无法放电风险的充电宝，例如：充电宝状态排序表中性能偏离高于性能偏离阈值的充电宝，充电宝寿命排序表中寿命临近程度更近于寿命临近阈值的充电宝；结合存在无法放电风险的充电宝的对应用户的充电时间习惯，进行紧急充电需求评估，从而是更为精准地确定可能存在的紧急充电需求对象(用户)；然后根据充电宝当前位置作为定位数据筛选设定距离范围内的可用充电设备，将筛选出来的可用充电设备供应信息通过充电宝持有者的用户I D推送给紧急充电需求对象；本方案可以大大缩小可用充电设备供应信息的推送范围，既降低了打扰没有紧急充电需要的用户数量和范围，又为较大概率存在紧急充电需要的用户提供了紧急需求的供应信息服务。
附图说明
图1为本发明的系统模块示意图。
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，本发明提供以下技术方案：
一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，包括：
充电宝管理单元，用于：
创建产品管理平台以及用户信息平台并对产品及用户的信息进行存储和管理；
设备分析单元，用于：
与处理组件交互，对各项设备性能相关数据、充电宝的使用地点定位数据进行获取，并对充电宝的整体性能及使用寿命进行判断，在将所有获取的数据以及判断结果打包后对数据包进行发送；
用户分析单元，用于：
与处理组件交互，对用户使用习惯相关数据进行获取，并对用户的充电宝使用习惯进行分析，在将分析结果打包后对数据包进行发送；
系统推送单元，用于：
基于产品管理平台以及用户信息平台，与交互并根据不同的充电宝实用情况以及用户情况进行适配性信息推送，所述适配性信息包括不良品召回信息、充电宝更换信息及个性化推荐信息；
处理组件，用于：
对充电宝的各项设备性能相关数据进行检测和采集、对充电宝的使用地点进行定位、用户使用习惯相关数据以及对数据进行打包和传输，处理组件设置于充电宝的内部，处理组件可通过数据线实现与用户终端设备的有线电连接或通过蓝牙实现与用户终端设备的无线蓝牙连接；
用户终端，用于：
在得到用户授权的情况下对充电宝内处理组件所传输的数据包进行接收，并通过网络将数据包上传至产品管理平台，用户通过用户终端对充电宝的当前性能状态及使用情况进行查询，用户终端包括安装于手机或平板电脑内部的APP程序。
具体的，通过设置于充电宝内部的处理组件可以对充电宝的各项性能数据进行收集，同时可以对对用户的使用地点及使用习惯进行手机，从而对充电宝的性能及使用寿命进行判断，还可以通过用户终端针对不同用户的实际使用需求进行判定，从而进行针对性的产品推荐。
充电宝管理单元包括：
产品管理模块，用于：
搭建产品管理平台，对充电宝的设备属性信息按照产品I D序列进行存储，各个充电宝的产品I D序列有且仅有一个，各产品I D序列与相对应的充电宝相匹配绑定；
用户信息模块，用于：
搭建用户信息平台，对用户的个人信息及充电宝使用习惯按照用户I D进行存储，各个用户的用户I D有且仅有一个；
信息匹配模块，用于：
基于产品管理平台和用户信息平台，将用户的个人信息与用户所使用的的充电宝进行绑定匹配，进行绑定匹配时通过绑定用户的用户I D以及产品I D序列实现。
具体的，通过充电宝管理单元可以对各个用户以及其使用的充电宝的信息及状态情况进行存储和调取，便于商家根据各个充电宝的不同性能实用状态以及用户需求，对不同的用户进行不同的客户维护操作。
设备分析单元包括：
环境获取模块，用于：
与处理组件交互，依据用户终端的当前地点定位数据对充电宝的充电位置进行判断，同时与网络交互对当前充电位置的环境数据进行获取，所述环境数据包括温度、湿度等参数，基于环境数据及定位数据对用户的使用场景进行判断；
参数采集模块，用于：
与处理组件交互，对充电宝的设备状态、电压以及电量数据进行检测，获取设备参数；
性能分析模块，用于：
与处理组件交互，对充电宝的充电率以及充电时长进行检测，与设备参数结合对充电宝的整体设备性能进行判断，并输出性能结果数据；
第一传输模块，用于：
对用户的使用场景、设备参数以及性能结果数据进行打包处理并输出数据包，将数据包发送至用户终端。
参数采集模块包括：
状态检测子模块，用于：
对充电宝进行被动均衡，且在被动均衡后对所述充电宝的闭路电压进行检测并确定；
电压检测子模块，用于：
基于闭路电压确定充电宝的电流量，并基于电流量确定充电宝的开路电压；
电量检测子模块，用于：
基于开路电压确定充电宝中的剩余电量，同时，获取充电宝当前的温度参数，并基于预设温度电量变化曲线对确定的剩余电量进行修正，得到目标剩余电量。
性能分析模块包括：
充电率确定子模块，用于：
对充电宝进行至少一次脉冲放电，并基于放电结果实时监测充电宝的电压与放电时间的关联关系，基于关联关系确定充电宝的电池特性，并基于电池特征确定充电宝的充电率；
充电时长确定子模块，用于：
获取充电宝的电池容量，并基于所述电池容量以及所述目标剩余电量确定对充电宝的目标充电量，基于目标充电量以及充电宝的充电率确定对充电宝的充电时长，同时，基于充电率确定充电宝的电量与充电时长的变化规律，并基于变化规律确定充电宝在充电时长内各时刻对应的电量值；
性能确定子模块，用于：
基于充电宝的充电率、电池容量以及充电过程中的发热情况对充电宝的使用性能进行分析，并对充电宝的使用寿命进行判断。
具体的，通过设备分析单元可以对充电宝的一些使用参数进行收集，通过搜集包括转化效率、输出电压等在内的充电宝性能参数可以及时的对充电宝的使用情况以及充电宝的使用寿命进行判断，更加便于用户和商家对充电宝的状态和性能进行该实施掌控，从而帮助商家对一些不良品充电宝进行识别，便于商家对瑕疵充电宝进行统一的回收，提高处理效率，同时对于临近使用寿命的充电宝可以对提前通知客户对充电宝进行更换，避免出现紧急时刻充电宝无法使用的情况。
在前述实施例的基础上，所述性能确定子模块，包括：
寿命期曲线存储子模块，用于预先存储充电宝全寿命期的充电率变化曲线、电池容量变化曲线和发热率变化曲线，其中，发热率指充电宝放电时发热量占总放电量的比率；
第一寿命消耗率确定子模块，用于根据充电宝的充电率对应在充电率变化曲线的位置，确定充电宝基于充电率评估的第一寿命消耗率；
第二寿命消耗率确定子模块，用于根据充电宝的电池容量对应在电池容量变化曲线的位置，确定充电宝基于电池容量评估的第二寿命消耗率；
第三寿命消耗率确定子模块，用于根据充电宝的发热率对应在发热率变化曲线的位置，确定充电宝基于发热率评估的第三寿命消耗率；
寿命判断子模块，用于采用以下公式计算充电宝的剩余使用寿命：
上式中，T剩余表示充电宝的剩余使用寿命；i表示基于充电宝的充电率、电池容量或者充电过程中的发热率的寿命消耗率评估项序号；ki表示对应第i个寿命消耗率评估项的权重值；ωi表示根据i＝1,2,3分别对应第一寿命消耗率、第二寿命消耗率和第三寿命消耗率，以百分比表示；T0表示充电宝的设计使用寿命。
本方案通过预先存储充电宝全寿命期的充电率变化曲线、电池容量变化曲线和发热率变化曲线，并分别针对充电率、电池容量或者充电过程中的发热率对充电宝的使用寿命的影响程度设定相应的权重值；然后根据充电宝当前的充电率、电池容量和发热率，确定各数据所处的对应曲线位置，得到该位置对应寿命所处的充电宝全寿命期的百分比，分别得到第一寿命消耗率、第二寿命消耗率和第三寿命消耗率；然后采用上述公式计算得到充电宝的剩余使用寿命，从而实现了对充电宝的使用寿命的精确判断，据此可以确定用户需要更换充电宝的时间段，以便在更精准合适的时间段向用户推送充电宝销售活动等信息。
用户分析单元包括：
数据获取模块，用于：
对用户对于充电宝的使用数据进行获取，所述使用数据包括单次充电时长、充电间隔时长、单次充电量以及充电设备即时电量；
习惯判断模块，用于：
基于数据获取模块所获取的使用数据对用户的充电宝使用习惯进行判断，所述充电宝使用习惯包括短时单次、短时多次、长时单次及单次充满，并生成使用习惯结果数据；
第二传输模块，用于：
对用户的使用习惯结果数据进行打包处理并输出数据包，将数据包发送至用户终端。
具体的，通过用户分析单元可以对用户的使用习惯进行判断，从而使得可以根据不同的用户习惯或者客户的使用场景，对用户进行不同性能的充电宝产品推荐，比如针对频繁充电的、一次性从0％充到100％电量，或者使用环境湿气较大具有一定防水需求的客户推荐不同充电宝，可以充分对不同充电宝的不同性能和功能进行最大化的利用，使得可以根据用户画像对不同用户进行针对性的推荐，提高用户体验以及充电宝产品的销售。
系统推送单元包括：
设备监控模块，用于：
基于产品管理平台对各个充电宝的性能数据进行监控，并对性能数据差或临近充电宝使用寿命的充电宝进行标记；
个性推荐模块，用于：
基于用户信息平台对各个用户的充电宝使用习惯进行判断，并结合习惯判断结果以及用户使用场景，对各个用户生成相对应的个性推荐；
信息推送模块，用于：
与用户终端交互，基于产品管理平台以及用户信息平台对用户终端发送适配性信息推送，不良品召回信息基于性能数据差的充电宝持有者的用户I D进行推送，充电宝更换信息基于临近使用寿命的充电宝持有者的用户I D进行推送，个性化推荐信息基于个性推荐所对应的用户用户I D进行推送。
具体的，通过系统推送单元可以实现上述对用户的个性推送以及充电宝性能提醒功能，使得充电宝商家对于用户的维护更加全面，同时提高用户体验以及不同性能的充电宝产品的销售。
在前述实施例的基础上，所述系统推送单元还包括：
设备状态排序模块，用于：
对标记为性能数据差的充电宝进行状态排序，根据性能数据偏离正常的程度由高到低排序，得到充电宝状态排序表；
寿命排序模块，用于：
对标记为临近使用寿命的充电宝进行寿命排序，根据临近使用寿命由近至远进行排序，得到充电宝寿命排序表；
紧急需求评估模块，用于：
根据预设的性能偏离阈值和寿命临近阈值，分别从充电宝状态排序表和充电宝寿命排序表中确定存在无法放电风险的充电宝，结合用户充电的时间习惯，进行紧急充电需求评估，确定可能存在的紧急充电需求对象；
可用充电推送模块，用于：
采用充电宝当前位置作为紧急充电需求对象的定位数据，根据定位数据筛选设定距离范围内的可用充电设备，并将筛选出来的可用充电设备供应信息通过充电宝持有者的用户I D推送给紧急充电需求对象。
通过设定性能偏离阈值和寿命临近阈值，在进行充电宝状态排序和寿命排序得到的充电宝状态排序表和充电宝寿命排序表的基础上，进一步分析确定存在无法放电风险的充电宝，例如：充电宝状态排序表中性能偏离高于性能偏离阈值的充电宝，充电宝寿命排序表中寿命临近程度更近于寿命临近阈值的充电宝；结合存在无法放电风险的充电宝的对应用户的充电时间习惯，进行紧急充电需求评估，从而是更为精准地确定可能存在的紧急充电需求对象(用户)；然后根据充电宝当前位置作为定位数据筛选设定距离范围内的可用充电设备，将筛选出来的可用充电设备供应信息通过充电宝持有者的用户I D推送给紧急充电需求对象；本方案可以大大缩小可用充电设备供应信息的推送范围，既降低了打扰没有紧急充电需要的用户数量和范围，又为较大概率存在紧急充电需要的用户提供了紧急需求的供应信息服务。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，其特征在于，包括：
充电宝管理单元，用于：
创建产品管理平台以及用户信息平台并对产品及用户的信息进行存储和管理；
设备分析单元，用于：
与处理组件交互，对各项设备性能相关数据、充电宝的使用地点定位数据进行获取，并对充电宝的整体性能及使用寿命进行判断，在将所有获取的数据以及判断结果打包后对数据包进行发送；
用户分析单元，用于：
与处理组件交互，对用户使用习惯相关数据进行获取，并对用户的充电宝使用习惯进行分析，在将分析结果打包后对数据包进行发送；
系统推送单元，用于：
基于产品管理平台以及用户信息平台，与用户终端交互并根据不同的充电宝实用情况以及用户情况进行适配性信息推送，所述适配性信息包括不良品召回信息、充电宝更换信息及个性化推荐信息；
处理组件，用于：
对充电宝的各项设备性能相关数据进行检测和采集、对充电宝的使用地点进行定位、用户使用习惯相关数据以及对数据进行打包和传输，处理组件设置于充电宝的内部，处理组件可通过数据线实现与用户终端设备的有线电连接或通过蓝牙实现与用户终端设备的无线蓝牙连接；
用户终端，用于：
在得到用户授权的情况下对充电宝内处理组件所传输的数据包进行接收，并通过网络将数据包上传至产品管理平台，用户通过用户终端对充电宝的当前性能状态及使用情况进行查询；
其中，所述设备分析单元包括：
环境获取模块，用于：
与处理组件交互，依据用户终端的当前地点定位数据对充电宝的充电位置进行判断，同时与网络交互对当前充电位置的环境数据进行获取，所述环境数据包括温度、湿度等参数，基于环境数据及定位数据对用户的使用场景进行判断；
参数采集模块，用于：
与处理组件交互，对充电宝的设备状态、电压以及电量数据进行检测，获取设备参数；
性能分析模块，用于：
与处理组件交互，对充电宝的充电率以及充电时长进行检测，与设备参数结合对充电宝的整体设备性能进行判断，并输出性能结果数据；
第一传输模块，用于：
对用户的使用场景、设备参数以及性能结果数据进行打包处理并输出数据包，将数据包发送至用户终端；
所述性能分析模块包括：
充电率确定子模块，用于：
对充电宝进行至少一次脉冲放电，并基于放电结果实时监测充电宝的电压与放电时间的关联关系，基于关联关系确定充电宝的电池特性，并基于电池特征确定充电宝的充电率；
充电时长确定子模块，用于：
获取充电宝的电池容量，并基于电池容量以及目标剩余电量确定对充电宝的目标充电量，基于目标充电量以及充电宝的充电率确定对充电宝的充电时长，同时，基于充电率确定充电宝的电量与充电时长的变化规律，并基于变化规律确定充电宝在充电时长内各时刻对应的电量值；
性能确定子模块，用于：
基于充电宝的充电率、电池容量以及充电过程中的发热情况对充电宝的使用性能进行分析，并对充电宝的使用寿命进行判断；
其中，所述性能确定子模块，包括：
寿命期曲线存储子模块，用于预先存储充电宝全寿命期的充电率变化曲线、电池容量变化曲线和发热率变化曲线，其中，发热率指充电宝放电时发热量占总放电量的比率；
第一寿命消耗率确定子模块，用于根据充电宝的充电率对应在充电率变化曲线的位置，确定充电宝基于充电率评估的第一寿命消耗率；
第二寿命消耗率确定子模块，用于根据充电宝的电池容量对应在电池容量变化曲线的位置，确定充电宝基于电池容量评估的第二寿命消耗率；
第三寿命消耗率确定子模块，用于根据充电宝的发热率对应在发热率变化曲线的位置，确定充电宝基于发热率评估的第三寿命消耗率；
寿命判断子模块，用于采用以下公式计算充电宝的剩余使用寿命：
上式中，T剩余表示充电宝的剩余使用寿命；i表示基于充电宝的充电率、电池容量或者充电过程中的发热率的寿命消耗率评估项序号；ki表示对应第i个寿命消耗率评估项的权重值；ωi表示根据i＝1,2,3分别对应第一寿命消耗率、第二寿命消耗率和第三寿命消耗率，以百分比表示；T0表示充电宝的设计使用寿命。
2.如权利要求1所述的一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，其特征在于：所述充电宝管理单元包括：
产品管理模块，用于：
搭建产品管理平台，对充电宝的设备属性信息按照产品ID序列进行存储，各个充电宝的产品ID序列有且仅有一个，各产品ID序列与相对应的充电宝相匹配绑定；
用户信息模块，用于：
搭建用户信息平台，对用户的个人信息及充电宝使用习惯按照用户ID进行存储，各个用户的用户ID有且仅有一个；
信息匹配模块，用于：
基于产品管理平台和用户信息平台，将用户的个人信息与用户所使用的的充电宝进行绑定匹配，进行绑定匹配时通过绑定用户的用户ID以及产品ID序列实现。
3.如权利要求1所述的一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，其特征在于：所述参数采集模块包括：
状态检测子模块，用于：
对充电宝进行被动均衡，且在被动均衡后对所述充电宝的闭路电压进行检测并确定；
电压检测子模块，用于：
基于闭路电压确定充电宝的电流量，并基于电流量确定充电宝的开路电压；
电量检测子模块，用于：
基于开路电压确定充电宝中的剩余电量，同时，获取充电宝当前的温度参数，并基于预设温度电量变化曲线对确定的剩余电量进行修正，得到目标剩余电量。
4.如权利要求1所述的一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，其特征在于：所述用户分析单元包括：
数据获取模块，用于：
对用户对于充电宝的使用数据进行获取，所述使用数据包括单次充电时长、充电间隔时长、单次充电量以及充电设备即时电量；
习惯判断模块，用于：
基于数据获取模块所获取的使用数据对用户的充电宝使用习惯进行判断，所述充电宝使用习惯包括短时单次、短时多次、长时单次及单次充满，并生成使用习惯结果数据；
第二传输模块，用于：
对用户的使用习惯结果数据进行打包处理并输出数据包，将数据包发送至用户终端。
5.如权利要求1所述的一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，其特征在于：所述系统推送单元包括：
设备监控模块，用于：
基于产品管理平台对各个充电宝的性能数据进行监控，并对性能数据差或临近充电宝使用寿命的充电宝进行标记；
个性推荐模块，用于：
基于用户信息平台对各个用户的充电宝使用习惯进行判断，并结合习惯判断结果以及用户使用场景，对各个用户生成相对应的个性推荐；
信息推送模块，用于：
与用户终端交互，基于产品管理平台以及用户信息平台对用户终端发送适配性信息推送，不良品召回信息基于性能数据差的充电宝持有者的用户ID进行推送，充电宝更换信息基于临近使用寿命的充电宝持有者的用户ID进行推送，个性化推荐信息基于个性推荐所对应的用户ID进行推送。
6.如权利要求1所述的一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，其特征在于：所述系统推送单元还包括：
设备状态排序模块，用于：
对标记为性能数据差的充电宝进行状态排序，根据性能数据偏离正常的程度由高到低排序，得到充电宝状态排序表；
寿命排序模块，用于：
对标记为临近使用寿命的充电宝进行寿命排序，根据临近使用寿命由近至远进行排序，得到充电宝寿命排序表；
紧急需求评估模块，用于：
根据预设的性能偏离阈值和寿命临近阈值，分别从充电宝状态排序表和充电宝寿命排序表中确定存在无法放电风险的充电宝，结合用户充电的时间习惯，进行紧急充电需求评估，确定可能存在的紧急充电需求对象；
可用充电推送模块，用于：
采用充电宝当前位置作为紧急充电需求对象的定位数据，根据定位数据筛选设定距离范围内的可用充电设备，并将筛选出来的可用充电设备供应信息通过充电宝持有者的用户ID推送给紧急充电需求对象。
7.如权利要求1所述的一种基于充电宝消费者使用习惯的大数据分析系统，其特征在于：所述用户终端包括安装于手机或平板电脑内部的APP程序。
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