CN117435824B - 一种基于互联网的选址筛选系统 - Google Patents
一种基于互联网的选址筛选系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117435824B CN117435824B CN202311774243.6A CN202311774243A CN117435824B CN 117435824 B CN117435824 B CN 117435824B CN 202311774243 A CN202311774243 A CN 202311774243A CN 117435824 B CN117435824 B CN 117435824B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- site selection
- information
- data
- store
- risk
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012216 screening Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 5
- 238000011835 investigation Methods 0.000 abstract description 5
- 235000013616 tea Nutrition 0.000 abstract description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 abstract description 3
- 239000008267 milk Substances 0.000 abstract description 3
- 210000004080 milk Anatomy 0.000 abstract description 3
- 235000013336 milk Nutrition 0.000 abstract description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 3
- 241001122767 Theaceae Species 0.000 description 2
- 235000013361 beverage Nutrition 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 2
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
- G06Q30/0203—Market surveys; Market polls
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
- G06Q30/0204—Market segmentation
- G06Q30/0205—Location or geographical consideration
Abstract
本发明适用于数据分析系统技术领域，提供了一种基于互联网的选址筛选系统，包括：交互模块，用于接收用户需求信息；数据采集模块，用于对用户选址范围内的各种参数信息进行采集，采集的信息至少包括对应选址的地图信息和天气信息；数据处理模块，与数据采集模块通讯连接，所述数据处理模块获取数据采集模块采集的参数信息；数据显示模块，用于接收数据处理模块处理的信息，并且将处理后的数据信息进行展示并且发送到交互模块，借此，本发明通过将人力考察选址的方式结合到互联网数据中，通过对相关选址进行各种影响因素进行分析，保证对于奶茶饮品店铺在选址的合理进行进行评估，增加选址的合理性，减少人为判断时的主观因素的影响。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析系统技术领域，尤其涉及一种基于互联网的选址筛选系统。
背景技术
选址是指在建筑之前对选址进行论证和决策的过程。例如，商店、酒店、医院、学校等建筑在开设或建造之间都需进行选址。选址需要考虑诸多因素。以商店选址为例，商店选址需要考虑区域人流量、商圈、用户购物习惯、商店自身性质以及周边地价等因素。
特别现在对于各种饮品奶茶等店铺的选址，选址的好坏直接影响到后续的利润和发展的好坏，所以目前对于店铺选址的需求越来越大，传统的选址方法采用的是通过人实地考察的方式进行，但是由于人进行实地考察时的各种影响因素较多，可能导致考察地出现短暂性的繁华现象，影响人对考察地的判断，导致后续选址错误，影响后续的店铺的发展。
综上可知，现有技术在实际使用上显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。
发明内容
针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于互联网的选址筛选系统，其可以通过将人力考察选址的方式结合到互联网数据中，通过对相关选址进行各种影响因素进行分析，保证对于奶茶饮品店铺在选址的合理进行进行评估，增加选址的合理性，减少人为判断时的主观因素和其他不可控制的客观因素的影响。
为了实现上述目的，本发明提供一种基于互联网的选址筛选系统，包括：交互模块，用于接收用户需求信息，获取用户的大致的选址范围；数据采集模块，用于对用户选址范围内的各种参数信息进行采集，采集的信息至少包括对应选址的地图信息和天气信息，对获取的数据进行初步的处理；数据处理模块，与数据采集模块通讯连接，所述数据处理模块获取数据采集模块采集的参数信息，对参数信息进行处理分析，对选址范围内的地点进行风险等级划分；数据显示模块，用于接收数据处理模块处理的信息，并且将处理后的数据信息进行展示并且发送到交互模块，通过交互模块将信息反馈到用户手中。
根据本发明的基于互联网的选址筛选系统，用户通过所述交互模块进行信息填写，信息包括设置的店铺选址和用户本身基本信息，所述数据采集模块对数据进行分类。
根据本发明的基于互联网的选址筛选系统，通过信息采集模块与天气软件进行通讯，获取目标选址的至少一年内的天气信息，该天气信息包括一年内每天的温度值T和湿度值L，通过对温度值T和湿度值L进行分析，将对应商场划分成高风险区、中风险区和低风险区三个风险等级。
根据本发明的基于互联网的选址筛选系统，预先设置舒适温度区间T0~T1和舒适湿度区间L0~L1，通过对一年内每天的温度值T与舒适温度区间进行对比，通过对一年内每天的湿度值L与舒适湿度区间进行对比，判断该天是否为舒适天，并根据舒适天的天数得到年舒适天数比例C，通过获取年舒适天数比例C将该地区划分到三个风险等级内。
根据本发明的基于互联网的选址筛选系统，设置划分三个风险等级的标准，该标准包括预设的舒适天数比例下限C0和舒适天数比例上限C1且C1大于C0；
当C＜C0时，此时的舒适天的天数占一年内的比例最少，将该地区划分到低风险区；
当C≤C1且C≥C0时，此时的舒适天的天数占一年的比例较多，该地区划分到中风险区；
当C＞C1时，此时的舒适天的天数占一年内的比例最多，将该地区划分到高风险区。
根据本发明的基于互联网的选址筛选系统，信息采集模块与地图软件进行通讯，通过地图软件获取店铺选址范围内对应的同类型店铺数量N和店铺选址人流量X，通过综合对比同类型店铺数量N和店铺选址人流量X，对分类后的地区进行重新定位风险等级。
根据本发明的基于互联网的选址筛选系统，预设店铺选址基础人流量X1和同类型店铺基础数量N1，通过对比店铺选址人流量X得到修正同类型店铺基础数量N2，然后通过对比同类型店铺数量N和修正同类型店铺基础数量N2，对地区的风险等级进行重新定位。
根据本发明的基于互联网的选址筛选系统，数据处理模块获取对应店铺选址的第一风险等级评价结果：
当该店铺选址不属于高风险区时，数据采集模块采集对应店铺选址人流量X，得到同类型店铺基础数量修正系数K=店铺选址人流量X/店铺选址基础人流量X1，同时得到修正同类型店铺基础数量N2=同类型店铺基础数量修正系数K×同类型店铺基础数量N1。
根据本发明的基于互联网的选址筛选系统，对比同类型店铺数量N和修正同类型店铺基础数量N2，对店铺选址的风险等级进行重新评价：
当N≥N2时，此时同类型店铺数量较多，对应店铺风险等级提高一个等级；
当N＜N2时，此时同类型店铺数量较少，对应店铺风险等级降低一个等级。
本发明提供了一种基于互联网的选址筛选系统，包括：交互模块，用于接收用户需求信息，获取用户的大致的选址范围，并且将最后的结果进行展示，发送到对应的用户手中；数据采集模块，用于对用户选址范围内的各种参数信息进行采集，采集的信息至少包括对应选址的地图信息和天气信息，对获取的数据进行初步的处理，保证后期对采集的信息进行精准的处理，增加信息处理的准确性；数据处理模块，与数据采集模块通讯连接，所述数据处理模块获取数据采集模块采集的参数信息，对参数信息进行处理分析，对选址范围内的地点进行风险等级划分，保证对预设的选址范围进行筛选分析，对选址范围的风险进行评价，供后续的用户参考；数据显示模块，用于接收数据处理模块处理的信息，并且将处理后的数据信息进行展示并且发送到交互模块，通过交互模块将信息反馈到用户手中，综上，本发明产生的技术效果是通过将人力考察选址的方式结合到互联网数据中，通过对相关选址进行各种影响因素进行分析，保证对于奶茶饮品店铺在选址的合理进行进行评估，增加选址的合理性，减少人为判断时的主观因素和不可控的客观因素的影响。
附图说明
图1是本发明的原理结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参见图1，本发明提供了一种基于互联网的选址筛选系统，该基于互联网的选址筛选系统包括交互模块，用于接收用户需求信息，获取用户的大致的选址范围，并且将最后的结果进行展示，发送到对应的用户手中；数据采集模块，用于对用户选址范围内的各种参数信息进行采集，采集的信息至少包括对应选址的地图信息和天气信息，对获取的数据进行初步的处理，保证后期对采集的信息进行精准的处理，增加信息处理的准确性；数据处理模块，与数据采集模块通讯连接，所述数据处理模块获取数据采集模块采集的参数信息，对参数信息进行处理分析，对选址范围内的地点进行风险等级划分，保证对预设的选址进行筛选分析，对选址的风险进行评价，供后续的用户参考；数据显示模块，用于接收数据处理模块处理的信息，并且将处理后的数据信息进行展示并且发送到交互模块，通过交互模块将信息反馈到用户手中。
优选的是，本发明的用户通过所述交互模块进行信息填写，填写的信息包括设置的店铺选址（具体到想要设置店铺的商场名称）和用户本身基本信息，便于对具体的设置选址进行分析，提高数据分析的准确性，所述数据采集模块对数据进行分类，通过信息采集模块与天气软件进行通讯，获取目标选址的至少一年内的天气信息，该天气信息包括一年内每天的温度值T和湿度值L，通过对温度值T和湿度值L进行分析，将对应商场划分成高风险区、中风险区和低风险区三个风险等级，高风险区代表投资后风险较高，不适合设置对应的店铺。
另外，本发明通过预先设置舒适温度区间T0~T1和舒适湿度区间L0~L1，温度可以设置在15℃~25℃，湿度可以设置在45%~75%，该数字均可以进行设置，便于根据不同的地区进行不同的设置，通过对一年内每天的温度值T与舒适温度区间进行对比，通过对一年内每天的湿度值L与舒适湿度区间进行对比，判断该天是否为舒适天（在一天内的早七点到晚九点的温度值T和湿度值L处于舒适温度区间和舒适湿度区间内的比例高于80%时，确定为舒适天），通过分析可以明确的得到，对于奶茶等饮品店铺，在天气湿度和温度比较适中时，消费者的购买欲望较低，销量较差，而在温度较高或者较低或者湿度较低时，消费者会出现生理上的和饮品的需求，这样会导致同时期的饮品销量较好，所以可以根据舒适天的天数得到年舒适天数比例C，通过获取年舒适天数比例C将该地区划分到三个风险等级内，对店铺的整年的销量与天气的变化关联，增加店铺选址的合理性，减少投资的风险。
进一步的，本发明设有划分三个风险等级的标准，该标准包括预设的舒适天数比例下限C0和舒适天数比例上限C1且C1大于C0，该数值可以根据不同的需求进行设置，便于后期根据经验进行调整：
当C＜C0时，此时的舒适天的天数占一年内的比例最少，将该地区划分到低风险区，该地区内的舒适天数少，说明消费者在该地区时出现喝饮品的欲望的天数多，消费欲望高，所以设置店铺时出现销量高的可能性大，投资的风险小；
当C≤C1且C≥C0时，此时的舒适天的天数占一年的比例较多，该地区划分到中风险区；
当C＞C1时，此时的舒适天的天数占一年内的比例最多，将该地区划分到高风险区，该地区的气候适宜，温度和湿度位于舒适区的时间多，所以人们对于饮品的消费欲望相对较低，投资后旺季天数少，亏损可能性较大。
更好的，本发明的信息采集模块与地图软件进行通讯，通过地图软件获取店铺选址范围内对应的同类型店铺数量N和店铺选址人流量X，通过综合对比同类型店铺数量N和店铺选址人流量X，对分类后的地区进行重新定位风险等级，预设店铺选址基础人流量X1和同类型店铺基础数量N1，通过对比店铺选址人流量X得到修正同类型店铺基础数量N2，然后通过对比同类型店铺数量N和修正同类型店铺基础数量N2，对地区的风险等级进行重新定位。
进一步的，本发明数据处理模块获取对应店铺选址的第一风险等级评价结果：
当该店铺选址不属于高风险区时，数据采集模块采集对应店铺选址人流量X，得到同类型店铺基础数量修正系数K=店铺选址人流量X/店铺选址基础人流量X1，同时得到修正同类型店铺基础数量N2=同类型店铺基础数量修正系数K×同类型店铺基础数量N1，对比同类型店铺数量N和修正同类型店铺基础数量N2，对店铺选址的风险等级进行重新评价，对应人流量的大的区域，可以容纳的店铺的基础数量多，所以，针对不同的人流量的商场可以进行不同的评价，保证对于店铺选址筛选和判断的准确性：
当N≥N2时，此时同类型店铺数量较多，对应店铺风险等级提高一个等级（即由中风险区进入到高风险区或者有低风险区进入到中风险区），此时的店铺数量已经接近饱和状态，店铺竞争严重，投资的风险会增加；
当N＜N2时，此时同类型店铺数量较少，对应店铺风险等级降低一个等级（即由中风险区进入到低风险区）此时的店铺数量处于不饱和状态，投资的风险会降低。
综上所述，本发明提供了一种基于互联网的选址筛选系统，包括：交互模块，用于接收用户需求信息，获取用户的大致的选址范围，并且将最后的结果进行展示，发送到对应的用户手中；数据采集模块，用于对用户选址范围内的各种参数信息进行采集，采集的信息至少包括对应选址的地图信息和天气信息，对获取的数据进行初步的处理，保证后期对采集的信息进行精准的处理，增加信息处理的准确性；数据处理模块，与数据采集模块通讯连接，所述数据处理模块获取数据采集模块采集的参数信息，对参数信息进行处理分析，对选址范围内的地点进行风险等级划分，保证对预设的选址进行筛选分析，对选址的风险进行评价，供后续的用户参考；数据显示模块，用于接收数据处理模块处理的信息，并且将处理后的数据信息进行展示并且发送到交互模块，通过交互模块将信息反馈到用户手中，综上，本发明产生的技术效果是通过将人力考察选址的方式结合到互联网数据中，通过对相关选址进行各种影响因素进行分析，保证对于奶茶饮品店铺在选址的合理进行进行评估，增加选址的合理性，减少人为判断时的主观因素的影响。
当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，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或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。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。
Claims (6)
1.一种基于互联网的选址筛选系统，其特征在于，包括：
交互模块，用于接收用户需求信息，获取用户的大致的选址范围；
数据采集模块，用于对用户选址范围内的各种参数信息进行采集，采集的信息至少包括对应选址的地图信息和天气信息，对获取的数据进行初步的处理；
数据处理模块，与数据采集模块通讯连接，所述数据处理模块获取数据采集模块采集的参数信息，对参数信息进行处理分析，对选址范围内的地点进行风险等级划分；
数据显示模块，用于接收数据处理模块处理的信息，并且将处理后的数据信息进行展示并且发送到交互模块，通过交互模块将信息反馈到用户手中；
用户通过所述交互模块进行信息填写，填写的信息包括设置的店铺选址和用户本身基本信息，所述数据采集模块对数据进行分类，通过数据采集模块与天气软件进行通讯，获取目标选址的至少一年内的天气信息，该天气信息包括一年内每天的温度值T和湿度值L，通过对温度值T和湿度值L进行分析，将对应商场划分成高风险区、中风险区和低风险区三个风险等级，预先设置舒适温度区间T0~T1和舒适湿度区间L0~L1，通过对一年内每天的温度值T与舒适温度区间进行对比，通过对一年内每天的湿度值L与舒适湿度区间进行对比，判断该天是否为舒适天，并根据舒适天的天数得到年舒适天数比例C，通过获取年舒适天数比例C将该选址范围划分到三个风险等级内。
2.根据权利要求1所述的基于互联网的选址筛选系统，其特征在于，设置划分三个风险等级的标准，该标准包括预设的舒适天数比例下限C0和舒适天数比例上限C1且C1大于C0；
当C＜C0时，此时的舒适天的天数占一年内的比例最少，将该选址范围划分到低风险区；
当C≤C1且C≥C0时，此时的舒适天的天数占一年的比例较多，该选址范围划分到中风险区；
当C＞C1时，此时的舒适天的天数占一年内的比例最多，将该选址范围划分到高风险区。
3.根据权利要求2所述的基于互联网的选址筛选系统，其特征在于，数据采集模块与地图软件进行通讯，通过地图软件获取店铺选址范围内对应的同类型店铺数量N和店铺选址人流量X，通过综合对比同类型店铺数量N和店铺选址人流量X，对分类后的选址范围进行重新定位风险等级。
4.根据权利要求3所述的基于互联网的选址筛选系统，其特征在于，预设店铺选址基础人流量X1和同类型店铺基础数量N1，通过对比店铺选址人流量X得到修正同类型店铺基础数量N2，然后通过对比同类型店铺数量N和修正同类型店铺基础数量N2，对选址范围的风险等级进行重新定位。
5.根据权利要求4所述的基于互联网的选址筛选系统，其特征在于，数据处理模块获取对应店铺选址的第一风险等级评价结果：
当该店铺选址不属于高风险区时，数据采集模块采集对应店铺选址人流量X，得到同类型店铺基础数量修正系数K=店铺选址人流量X/店铺选址基础人流量X1，同时得到修正同类型店铺基础数量N2=同类型店铺基础数量修正系数K×同类型店铺基础数量N1。
6.根据权利要求5所述的基于互联网的选址筛选系统，其特征在于，对比同类型店铺数量N和修正同类型店铺基础数量N2，对店铺选址的风险等级进行重新评价：
当N≥N2时，此时同类型店铺数量较多，对应店铺风险等级提高一个等级；
当N＜N2时，此时同类型店铺数量较少，对应店铺风险等级降低一个等级。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311774243.6A CN117435824B (zh) | 2023-12-22 | 2023-12-22 | 一种基于互联网的选址筛选系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311774243.6A CN117435824B (zh) | 2023-12-22 | 2023-12-22 | 一种基于互联网的选址筛选系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117435824A CN117435824A (zh) | 2024-01-23 |
| CN117435824B true CN117435824B (zh) | 2024-03-15 |
Family
ID=89546608
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311774243.6A Active CN117435824B (zh) | 2023-12-22 | 2023-12-22 | 一种基于互联网的选址筛选系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117435824B (zh) |
Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1994016394A2 (en) * | 1993-01-15 | 1994-07-21 | Strategic Weather Services | System and method for the advanced prediction of weather impact on managerial planning applications |
| WO1995024012A1 (en) * | 1994-03-04 | 1995-09-08 | Strategic Weather Services | System and method for determining the impact of weather and other factors on managerial planning applications |
| US5932863A (en) * | 1994-05-25 | 1999-08-03 | Rathus; Spencer A. | Method and apparatus for accessing electric data via a familiar printed medium |
| JP2003178177A (ja) * | 2001-12-13 | 2003-06-27 | Tomoyuki Hamachiyo | 暗号コード自動生成システムを搭載したｉｃカードを使ってユーザーの利用状況を監視するシステムにより、安全に管理運営される情報処理統合型セルフサービスコーナーを伴って、経営上のリスク回避を目的として、必然的に最適な店舗態勢を構築しながら連鎖的に事業（店舗数）拡張を図る事業計画の為の戦略的店舗開設システム。 |
| US6615175B1 (en) * | 1999-06-10 | 2003-09-02 | Robert F. Gazdzinski | “Smart” elevator system and method |
| WO2017187495A1 (ja) * | 2016-04-26 | 2017-11-02 | 株式会社オプティム | コンシェルジュシステム、方法及びプログラム |
| CN111949834A (zh) * | 2019-05-17 | 2020-11-17 | 上海树融数据科技有限公司 | 选址方法和选址平台 |
| CN111985576A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-11-24 | 南宁师范大学 | 基于决策树的店铺选址方法 |
| KR20210030146A (ko) * | 2019-09-09 | 2021-03-17 | 주식회사 오픈업 | 프랜차이즈 점포 입지 추천 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 |
| CN112884224A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-01 | 杭州比智科技有限公司 | 实体对象的选址方法、装置、计算设备及计算机存储介质 |
| KR20210105049A (ko) * | 2020-02-18 | 2021-08-26 | 이정문 | 상점 정보제공 서비스 시스템 |
| CN214786639U (zh) * | 2021-06-29 | 2021-11-19 | 山东艾琳智能科技有限公司 | 一种提高用户舒适性的一体化智能锁 |
| KR102433635B1 (ko) * | 2022-03-29 | 2022-08-18 | (주)브라더스스토어 | 빅데이터에 기반한 상점 입지 정보 제공 서버 장치 |
| CN115456695A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-12-09 | 深圳数位大数据科技有限公司 | 一种店铺选址的分析方法、装置、系统及介质 |
| CN116645141A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-08-25 | 广州数说故事信息科技有限公司 | 一种融合多维特征的连锁门店选址推荐方法 |
| CN116757735A (zh) * | 2023-05-08 | 2023-09-15 | 成都映潮科技股份有限公司 | 一种基于大数据分析的店铺选址方法 |
| CN116976962A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-10-31 | 西安理工大学 | 基于多模态多目标优化的店铺选址方法 |
| CN117238508A (zh) * | 2023-11-13 | 2023-12-15 | 山东艾琳智能科技有限公司 | 一种基于人工智能的信息筛选系统 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2010276364B2 (en) * | 2009-07-20 | 2016-11-10 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Energy management system and method |
| US8413884B2 (en) * | 2011-03-03 | 2013-04-09 | Life In Mobile, Inc. | Method and apparatus for dynamically presenting content in response to successive scans of a static code |
| US20170115749A1 (en) * | 2014-10-26 | 2017-04-27 | Chian Chiu Li | Systems And Methods For Presenting Map And Other Information Based On Pointing Direction |
-
2023
- 2023-12-22 CN CN202311774243.6A patent/CN117435824B/zh active Active
Patent Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1994016394A2 (en) * | 1993-01-15 | 1994-07-21 | Strategic Weather Services | System and method for the advanced prediction of weather impact on managerial planning applications |
| WO1995024012A1 (en) * | 1994-03-04 | 1995-09-08 | Strategic Weather Services | System and method for determining the impact of weather and other factors on managerial planning applications |
| US5932863A (en) * | 1994-05-25 | 1999-08-03 | Rathus; Spencer A. | Method and apparatus for accessing electric data via a familiar printed medium |
| US6615175B1 (en) * | 1999-06-10 | 2003-09-02 | Robert F. Gazdzinski | “Smart” elevator system and method |
| JP2003178177A (ja) * | 2001-12-13 | 2003-06-27 | Tomoyuki Hamachiyo | 暗号コード自動生成システムを搭載したｉｃカードを使ってユーザーの利用状況を監視するシステムにより、安全に管理運営される情報処理統合型セルフサービスコーナーを伴って、経営上のリスク回避を目的として、必然的に最適な店舗態勢を構築しながら連鎖的に事業（店舗数）拡張を図る事業計画の為の戦略的店舗開設システム。 |
| WO2017187495A1 (ja) * | 2016-04-26 | 2017-11-02 | 株式会社オプティム | コンシェルジュシステム、方法及びプログラム |
| CN111949834A (zh) * | 2019-05-17 | 2020-11-17 | 上海树融数据科技有限公司 | 选址方法和选址平台 |
| KR20210030146A (ko) * | 2019-09-09 | 2021-03-17 | 주식회사 오픈업 | 프랜차이즈 점포 입지 추천 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 |
| KR20210105049A (ko) * | 2020-02-18 | 2021-08-26 | 이정문 | 상점 정보제공 서비스 시스템 |
| CN111985576A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-11-24 | 南宁师范大学 | 基于决策树的店铺选址方法 |
| CN112884224A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-01 | 杭州比智科技有限公司 | 实体对象的选址方法、装置、计算设备及计算机存储介质 |
| CN214786639U (zh) * | 2021-06-29 | 2021-11-19 | 山东艾琳智能科技有限公司 | 一种提高用户舒适性的一体化智能锁 |
| KR102433635B1 (ko) * | 2022-03-29 | 2022-08-18 | (주)브라더스스토어 | 빅데이터에 기반한 상점 입지 정보 제공 서버 장치 |
| CN115456695A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-12-09 | 深圳数位大数据科技有限公司 | 一种店铺选址的分析方法、装置、系统及介质 |
| CN116757735A (zh) * | 2023-05-08 | 2023-09-15 | 成都映潮科技股份有限公司 | 一种基于大数据分析的店铺选址方法 |
| CN116645141A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-08-25 | 广州数说故事信息科技有限公司 | 一种融合多维特征的连锁门店选址推荐方法 |
| CN116976962A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-10-31 | 西安理工大学 | 基于多模态多目标优化的店铺选址方法 |
| CN117238508A (zh) * | 2023-11-13 | 2023-12-15 | 山东艾琳智能科技有限公司 | 一种基于人工智能的信息筛选系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117435824A (zh) | 2024-01-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Khavari et al. | A profile instrument for the quantification and assessment of alcohol consumption. The Khavari Alcohol Test. | |
| US5857174A (en) | Real estate appraisal method and device for standardizing real property marketing analysis by using pre-adjusted appraised comparable sales | |
| Pencavel | Assortative mating by schooling and the work behavior of wives and husbands | |
| Isgut | Non-farm income and employment in rural Honduras: assessing the role of locational factors | |
| Mokhlis | Consumer religiosity and the importance of store attributes | |
| Entwisle et al. | Urban teenagers: Work and dropout | |
| Romelsjö et al. | A comparative study of two methods for the measurement of alcohol consumption in the general population | |
| US20170365019A1 (en) | Method and System for Searching Real Estate Information | |
| Gruner | The correlation of private, religious devotional practices and marital adjustment | |
| CN117435824B (zh) | 一种基于互联网的选址筛选系统 | |
| Gamba et al. | Rural poverty dynamics, agricultural productivity and access to resources | |
| Benson et al. | Poverty in Malawi, 1998 | |
| CN113988930A (zh) | 商业房地产人工智能估价系统 | |
| Tauriainen et al. | The impact of urban-industrial development on agricultural incomes and productivity in Finland | |
| CN112686564A (zh) | 三维可视化实时数据流机制的农产品安全保障认证系统 | |
| CN113011668A (zh) | 一种基于机器学习的酒店房间调价系统、方法及计算机装置 | |
| Kilonzo et al. | Pilot study on patterns of consumption of nonindustrial alcohol beverages in selected sites, Dar es Salaam, Tanzania | |
| Tsegaye | Cross sectional study of women employment and fertility in Ethiopia | |
| Wong | A Hedonic Analysis of Wine Menu Pricing in Canada: A Study of Toronto Restaurants | |
| Rostami | Application of the transport needs concept to rural New South Wales: a GIS-based analysis | |
| Malpede et al. | Climate Variability and Income Inequality: Unraveling the U-Shaped Relationship at the Global Scale | |
| Scobie | Partners in research: the CGIAR in Latin America | |
| CN113222659A (zh) | 一种用于评价全层抗衰的方法及系统 | |
| Li | Superstar Firms and Consumer Welfare | |
| Kalita | An Examination of Farmers Engagement in Assam’s Rural Periodic Markets |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20240219 Address after: 261023 No. 6388, West Ring Road, Weicheng District, Weifang City, Shandong Province Applicant after: SHANDONG VOCATIONAL College OF SCIENCE & TECHNOLOGY Country or region after: China Applicant after: Shandong Irene Intelligent Technology Co.,Ltd. Address before: 261000 a1301, Weifang Internet of things Industrial Park, 9877 Jiankang East Street, Yongchun community, Qingchi street, high tech Zone, Weifang City, Shandong Province Applicant before: Shandong Irene Intelligent Technology Co.,Ltd. Country or region before: China |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |