CN117593094A - 一种大数据终端销售平台系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及销售数据管理技术领域，具体公开了一种大数据终端销售平台系统，所述系统包括订单信息生成模块，用于根据预设的信息模版获取含有供货区域的客户信息，根据所述客户信息生成订单信息；生产数据获取模块，用于根据所述订单信息确定生产流程，基于所述生产流程获取生产参数；产品编号模块，用于获取订单信息对应的产品，对所述产品进行编号，得到产品编号；售后数据获取模块，用于获取各产品的以产品编号为标签的售后数据；本发明以产品为中心，统计产品从订货到生产再到售后的所有数据，得到属于每个产品的数据簇，使得产品的分析更加准确，而且查询过程较为容易，解决了本发明技术方案提出的失真问题，便于推广使用。
Description
技术领域
本发明涉及销售数据管理技术领域，具体是一种大数据终端销售平台系统。
背景技术
随着社会的进步以及电子设备的普及，各种企业逐渐向数字化企业迈进，目前推进的企业数据化，主要通过5G、大数据、人工智能等先进数据基础设施，完成物的数据自动产生，如生产设备加装传感器、摄像头、云平台分析等，实现数据的自动生产，并进行自动分析、反馈、处理等。
现有的数字化企业，对于数据的管理大都是分部门式的管理，这种数据管理模式较为全面，但是各部门之间的数据对接过程，有时候会出现一些参差，这种参差往往很难追溯，数据管理人员很难有权限去核对各个部门的各种流程，就算具有权限，核对工作量也是巨大的，而且由于数据量较大且实时更新，对于各部门之间的数据对接过程中出现的小差别，工作人员往往会进行一些轻微的数据调整，这种情况是很常见的。
对于企业来说，最重要的就是产品，现有的数据管理架构下，由于数据经过微调，分析人员对产品的数据分析有可能会出现一些失真，而且这些失真是可以累计的，一旦累计的失真达到一定程度，势必会对产品产生影响；如何确定一种更为准确的企业销售过程中的数据管理方案是本发明技术方案想要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种大数据终端销售平台系统，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：
一种大数据终端销售平台系统，所述系统包括：
订单信息生成模块，用于接收客户发送的含有订单数量的订单请求，根据预设的信息模版获取含有供货区域的客户信息，根据所述客户信息生成订单信息；其中，所述订单信息含有订单编号；
生产数据获取模块，用于根据所述订单信息确定生产流程，基于所述生产流程获取生产参数，并向所述生产参数中插入订单编号，得到生产数据；
产品编号模块，用于获取所述订单信息对应的产品，根据所述订单编号对所述产品进行编号，得到产品编号；
售后数据获取模块，用于获取各产品的以产品编号为标签的售后数据；
流程数据生成模块，用于根据所述订单信息、生产数据和售后数据生成并存储以产品编号为标签的流程数据。
作为本发明进一步的方案：所述订单信息生成模块包括：
数据接收单元，用于接收客户发送的含有订单数量的订单请求，根据预设的信息模版获取客户的规模参数及供货区域；
评价单元，用于将所述规模参数输入训练好的企业评价模型，得到影响分；
比例确定单元，用于获取相同供货区域的其他客户的影响分，根据所述影响分确定该客户的供货比例；
数量修正单元，用于统计该供货区域的产能信息，根据所述供货比例和所述产能信息对所述订单数量进行修正；
处理执行单元，用于根据修正后的订单数量生成以客户信息为标签的订单信息。
作为本发明进一步的方案：所述处理执行单元包括：
计算子单元，用于基于修正后的订单数量计算成品时间；
物流查询子单元，用于根据成品时间获取与客户之间的预测物流数据；所述预测物流数据中含有物流时间；
日期确定子单元，用于根据所述成品时间和所述物流时间计算交付日期，将订单数量和交付日期向客户发送，接收客户反馈的确认信息，当接收到用户反馈的确认信息时，获取确认日期；
信息填充子单元，用于生成以确认日期和交付日期为首尾元素的信息表，在生产过程中，获取节点信息，将所述节点信息插入信息表，得到订单信息。
作为本发明进一步的方案：所述企业评价模型的工作流程为：
创建指标阵，根据指标阵获取各个客户的在各个指标下的评价数值；
对所有评价数值进行归一化处理，并根据预设的权重向量对归一化处理后的评价数值进行调整，得到加权规范阵；
根据所述加权规范阵确定正理想解和负理想解；
基于正理想解和负理想解计算综合评价指数，根据综合评价指数确定影响分；
其中，加权规范阵的生成过程为：
式中，aij为原始评价数值，bij为归一化处理后的评价数值；m为指标阵的总行数，对应客户总数，n为指标阵的总列数，对应指标总数；所述权重向量为/>
正理想解和负理想解的确定规则为：
式中，为第j个指标的正理想解，/>为第j个指标的负理想解；效益型指标的含义为数值越大，综合评价指数越高；成本型指标为数值越大，综合评价指数越低；maxicij为所有客户在第j个指标下的最大值，minicij为所有客户在第j个指标下的最小值；
综合评价指数的计算过程为：
式中，Z为综合评价指数，/>
作为本发明进一步的方案：所述生产数据获取模块包括：
流程查询单元，用于根据预设的流程信息库获取相应订单的生产流程；
数据表生成单元，用于根据所述生产流程定位生产设备，根据生产设备的连接关系生成数据表；不同数据表之间的顺序由连接关系确定；
生产参数构建单元，用于获取各生产设备的设备参数，获取相应生产设备的产品参数，根据所述设备参数和所述产品参数得到生产参数；
编码单元，用于将所述生产参数输入相应的数据表中，并向所述数据表插入订单编号；
数据表统计单元，用于统计相同订单编号的数据表，得到生产数据。
作为本发明进一步的方案：所述产品编号模块包括：
产品参数获取单元，用于根据订单信息的订单编号读取数据表，获取数据表中的产品参数；
产品评级单元，用于根据所述产品参数对各产品进行评级；其中，评级结果包括成品与次品；
编号组合单元，用于依次对成品和次品进行编号，组合编号结果和相应的订单编号，得到产品编号。
作为本发明进一步的方案：所述售后数据获取模块包括：
交易数据获取单元，用于向客户发送数据查询请求，获取客户发送的含有产品编号的交易数据；
评论数据获取单元，用于基于所述含有产品编号的交易数据获取含有评论级别的评论数据；其中，所述评论级别包括好评与差评；
关键词提取单元，用于读取评论级别为差评的评论数据，将所述评论数据输入训练好的关键词提取模型，得到关键词；
关键词应用单元，用于根据所述关键词确定售后数据。
作为本发明进一步的方案：所述流程数据生成模块包括：
数据读取单元，用于基于产品编号查询相应的订单编号，根据产品编号读取售后数据，根据订单编号读取订单信息和生产数据；
数据转换单元，用于将所述订单信息、生产数据和售后数据输入训练好的可逆转换模型，得到流程数据；
同步存储单元，用于将所述流程数据实时输入主存储数据库，并拷贝至副存储数据库；
数据截取单元，用于随机根据预设的数据节点截取主存储数据库和副存储数据库，得到两个子数据库；
逻辑运算单元，用于对两个子数据库进行逻辑运算，根据逻辑运算结果实时检测存储状态。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明以产品为中心，统计产品从订货到生产再到售后的所有数据，得到属于每个产品的数据簇，使得产品的分析更加准确，而且查询过程较为容易，解决了本发明技术方案提出的失真问题，便于推广使用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
图1为大数据终端销售平台系统的组成结构框图。
图2为大数据终端销售平台系统中订单信息生成模块的组成结构框图。
图3为大数据终端销售平台系统中生产数据获取模块的组成结构框图。
图4为大数据终端销售平台系统中产品编号模块的组成结构框图。
图5为大数据终端销售平台系统中售后数据获取模块的组成结构框图。
图6为大数据终端销售平台系统中流程数据生成模块的组成结构框图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，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。
图1为大数据终端销售平台系统的组成结构框图，本发明实施例中，一种大数据终端销售平台系统，所述系统10包括：
订单信息生成模块11，用于接收客户发送的含有订单数量的订单请求，根据预设的信息模版获取含有供货区域的客户信息，根据所述客户信息生成订单信息；其中，所述订单信息含有订单编号；
生产数据获取模块12，用于根据所述订单信息确定生产流程，基于所述生产流程获取生产参数，并向所述生产参数中插入订单编号，得到生产数据；
产品编号模块13，用于获取所述订单信息对应的产品，根据所述订单编号对所述产品进行编号，得到产品编号；
售后数据获取模块14，用于获取各产品的以产品编号为标签的售后数据；
流程数据生成模块15，用于根据所述订单信息、生产数据和售后数据生成并存储以产品编号为标签的流程数据。
订单信息生成模块11的功能是与客户进行交互，所述客户指的是零售商，对于生产商来说，面对的客户主要是零售商，零售商向生产商发送订单请求，生产商根据零售商的信息生成订单信息；一批订单里的产品可能有很多。
生产商在生成订单信息后，根据生成的订单信息确定生产流程，现有企业对于不同产品的生产流程都具有相应的标准流程，上述生产流程的确定过程并不困难；生产流程确定之后，需要根据生产流程获取生产参数，对所述生产参数进行编号，得到生产数据；所述生产数据就是含有编号信息的生产参数。
同一批订单中有很多产品，产品编号基于订单编号生成。
产品是本发明技术方案的数据存储导向，订单信息和生产数据是产品的售前数据，在此基础上，进一步获取售后数据，可以使得产品相关的数据更加完善；这也是本发明技术方案的核心所在。
最后，由订单信息、生产数据和售后数据生成流程数据，所述流程数据的索引为产品编号，而不是订单编号；上述内容需要说明的一点就是，订单与产品的关系是包含关系，一个订单中包含多个产品。
图2为大数据终端销售平台系统中订单信息生成模块的组成结构框图，所述订单信息生成模块11包括：
数据接收单元111，用于接收客户发送的含有订单数量的订单请求，根据预设的信息模版获取客户的规模参数及供货区域；
评价单元112，用于将所述规模参数输入训练好的企业评价模型，得到影响分；
比例确定单元113，用于获取相同供货区域的其他客户的影响分，根据所述影响分确定该客户的供货比例；
数量修正单元114，用于统计该供货区域的产能信息，根据所述供货比例和所述产能信息对所述订单数量进行修正；
处理执行单元，用于根据修正后的订单数量生成以客户信息为标签的订单信息。
上述内容对订单信息生成模块11的工作过程进行了具体的限定，对订单信息的生成过程进行了具体的描述，其重点在于，对订单请求的区别满足；生产商的产能是有限的，需要全面的进行考虑，才能够确定订单信息；具体的流程为：
首先，接收客户发送的订单数量，获取客户的规模参数和供货区域，不同规模的企业，销售能力不同，订单量也不同，根据企业的规模参数可以区域不同企业的能力，也就是影响分；然后，根据影响分确定相同区域中，各零售商的供货比例；最后，根据面对该区域的产能信息，确定不同客户的供货数量，进而确定订单信息。值得一提的是，所述产能信息就是每天能够接收多少订单数量。
具体的，关于上述企业评价模型，一种具体方案如下：
创建指标阵，根据指标阵获取各个客户的在各个指标下的评价数值；
对所有评价数值进行归一化处理，并根据预设的权重向量对归一化处理后的评价数值进行调整，得到加权规范阵；
根据所述加权规范阵确定正理想解和负理想解；
基于正理想解和负理想解计算综合评价指数，根据综合评价指数确定影响分。
式中，aij为原始评价数值，bij为归一化处理后的评价数值；m为指标阵的总行数，对应客户总数，n为指标阵的总列数，对应指标总数；所述权重向量为/>
值得一提的是，权重向量的应用过程是右乘指标阵。
进一步的，正理想解和负理想解的确定规则为：
式中，为第j个指标的正理想解，/>为第j个指标的负理想解；效益型指标的含义为数值越大，综合评价指数越高；成本型指标为数值越大，综合评价指数越低；maxicij为所有客户在第j个指标下的最大值，minicij为所有客户在第j个指标下的最小值。
综合评价指数的计算过程为：
式中，Z为综合评价指数，/>
作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述处理执行单元包括：
计算子单元，用于基于修正后的订单数量计算成品时间；
物流查询子单元，用于根据成品时间获取与客户之间的预测物流数据；所述预测物流数据中含有物流时间；
日期确定子单元，用于根据所述成品时间和所述物流时间计算交付日期，将订单数量和交付日期向客户发送，接收客户反馈的确认信息，当接收到用户反馈的确认信息时，获取确认日期；
信息填充子单元，用于生成以确认日期和交付日期为首尾元素的信息表，在生产过程中，获取节点信息，将所述节点信息插入信息表，得到订单信息。
订单信息实际上是一个合同信息，当双方确认后，订单信息才算真正生成；其中，有两个时间节点，一是成品时间，就是生产商的预计生产出的时间，二是交付时间，就是根据物流时间和成品时间再加上一些“腾挪时间”确定的最终交货时间；根据这两个时间节点生成信息表，中间产生的订单完成情况以及物流运输情况均可以输入这一信息表中。
图3为大数据终端销售平台系统中生产数据获取模块的组成结构框图，所述生产数据获取模块12包括：
流程查询单元121，用于根据预设的流程信息库获取相应订单的生产流程；
数据表生成单元122，用于根据所述生产流程定位生产设备，根据生产设备的连接关系生成数据表；不同数据表之间的顺序由连接关系确定；
生产参数构建单元123，用于获取各生产设备的设备参数，获取相应生产设备的产品参数，根据所述设备参数和所述产品参数得到生产参数；
编码单元124，用于将所述生产参数输入相应的数据表中，并向所述数据表插入订单编号；
数据表统计单元125，用于统计相同订单编号的数据表，得到生产数据。
上述内容对生产数据的获取过程进行了具体的限定，首先，先确定相应订单对应的生产流程，生产流程中含有很多生产设备，这些生产设备之间存在着连接关系，这与生产流程是相关的；对每个生产设备来说，都生成一个对应的数据表；然后，获取生产设备的设备参数和经过该生产设备的产品的产品参数，当然，这两个参数的获取过程比较复杂多样，但是在现有技术中，有很多相关的技术，本发明技术方案只需获取到设备参数和产品参数即可，重点是对这些参数的存储过程；最后，将这些参数输入数据表，统计数据表，即可得到生产数据。
图4为大数据终端销售平台系统中产品编号模块的组成结构框图，所述产品编号模块13包括：
产品参数获取单元131，用于根据订单信息的订单编号读取数据表，获取数据表中的产品参数；
产品评级单元132，用于根据所述产品参数对各产品进行评级；其中，评级结果包括成品与次品；
编号组合单元133，用于依次对成品和次品进行编号，组合编号结果和相应的订单编号，得到产品编号。
上述内容的功能十分简单，就是对产品进行编号，值得一提的是，产品中包含成品与次品，在编号时，需要对这两种产口进行区分。
图5为大数据终端销售平台系统中售后数据获取模块的组成结构框图，所述售后数据获取模块14包括：
交易数据获取单元141，用于向客户发送数据查询请求，获取客户发送的含有产品编号的交易数据；
评论数据获取单元142，用于基于所述含有产品编号的交易数据获取含有评论级别的评论数据；其中，所述评论级别包括好评与差评；
关键词提取单元143，用于读取评论级别为差评的评论数据，将所述评论数据输入训练好的关键词提取模型，得到关键词；
关键词应用单元144，用于根据所述关键词确定售后数据。
在本发明技术方案的一个实例中，对售后数据的获取过程进行了具体的限定，售后数据与订单信息不同之处在于，每个产品都有对应的售后数量，同一批订单内的产品不能一概而论；此外，售后数据的获取还需要有客户的给予的权限，也就是只有客户同意后，才能进行交易数据的获取；根据交易数据可以进一步获取评论数据，根据差评信息可以确定一些关键的问题描述，也就是上述关键词；统计这些关键词，可以得到该产品的售后数据。
需要说明的是，上述内容提供的工作流程所需的算法并不复杂，但是对于一些边界条件需要企业去人为规定，也就是人为制订一个标准。
图6为大数据终端销售平台系统中流程数据生成模块的组成结构框图，所述流程数据生成模块15包括：
数据读取单元151，用于基于产品编号查询相应的订单编号，根据产品编号读取售后数据，根据订单编号读取订单信息和生产数据；
数据转换单元152，用于将所述订单信息、生产数据和售后数据输入训练好的可逆转换模型，得到流程数据；
同步存储单元153，用于将所述流程数据实时输入主存储数据库，并拷贝至副存储数据库；
数据截取单元154，用于随机根据预设的数据节点截取主存储数据库和副存储数据库，得到两个子数据库；
逻辑运算单元155，用于对两个子数据库进行逻辑运算，根据逻辑运算结果实时检测存储状态。
在本发明技术方案的一个实例中，对订单信息、生产数据和售后数据的结合过程进行了具体的限定，结合过程需要借助一个可逆转换模型，订单信息、生产数据和售后数据的格式各种各样，得到的流程数据大都是统一的数字格式。
此外，流程数据的存储过程还包括一个备份过程，主存储数据库与副存储数据库是完全相同的两个数据库，数据插入环节也是相同的，随机截取的标准也是相同的，因此，截取到的两个子数据库，应该是相同的；对这两个子数据库进行逻辑运算，可以判断两个子数据库是否相同，如果不相同，就说明存储过程存在一定程度上的数据丢失，需要进行进一步的检测。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种大数据终端销售平台系统，其特征在于，所述系统包括：
订单信息生成模块，用于接收客户发送的含有订单数量的订单请求，根据预设的信息模版获取含有供货区域的客户信息，根据所述客户信息生成订单信息；其中，所述订单信息含有订单编号；
生产数据获取模块，用于根据所述订单信息确定生产流程，基于所述生产流程获取生产参数，并向所述生产参数中插入订单编号，得到生产数据；
产品编号模块，用于获取所述订单信息对应的产品，根据所述订单编号对所述产品进行编号，得到产品编号；
售后数据获取模块，用于获取各产品的以产品编号为标签的售后数据；
流程数据生成模块，用于根据所述订单信息、生产数据和售后数据生成并存储以产品编号为标签的流程数据。
2.根据权利要求1所述的大数据终端销售平台系统，其特征在于，所述订单信息生成模块包括：
数据接收单元，用于接收客户发送的含有订单数量的订单请求，根据预设的信息模版获取客户的规模参数及供货区域；
评价单元，用于将所述规模参数输入训练好的企业评价模型，得到影响分；
比例确定单元，用于获取相同供货区域的其他客户的影响分，根据所述影响分确定该客户的供货比例；
数量修正单元，用于统计该供货区域的产能信息，根据所述供货比例和所述产能信息对所述订单数量进行修正；
处理执行单元，用于根据修正后的订单数量生成以客户信息为标签的订单信息。
3.根据权利要求2所述的大数据终端销售平台系统，其特征在于，所述处理执行单元包括：
计算子单元，用于基于修正后的订单数量计算成品时间；
物流查询子单元，用于根据成品时间获取与客户之间的预测物流数据；所述预测物流数据中含有物流时间；
日期确定子单元，用于根据所述成品时间和所述物流时间计算交付日期，将订单数量和交付日期向客户发送，接收客户反馈的确认信息，当接收到用户反馈的确认信息时，获取确认日期；
信息填充子单元，用于生成以确认日期和交付日期为首尾元素的信息表，在生产过程中，获取节点信息，将所述节点信息插入信息表，得到订单信息。
4.根据权利要求3所述的大数据终端销售平台系统，其特征在于，所述企业评价模型的工作流程为：
创建指标阵，根据指标阵获取各个客户的在各个指标下的评价数值；
对所有评价数值进行归一化处理，并根据预设的权重向量对归一化处理后的评价数值进行调整，得到加权规范阵；
根据所述加权规范阵确定正理想解和负理想解；
基于正理想解和负理想解计算综合评价指数，根据综合评价指数确定影响分；
其中，加权规范阵的生成过程为：
式中，aij为原始评价数值，bij为归一化处理后的评价数值；m为指标阵的总行数，对应客户总数，n为指标阵的总列数，对应指标总数；所述权重向量为/>
正理想解和负理想解的确定规则为：
式中，为第j个指标的正理想解，/>为第j个指标的负理想解；效益型指标的含义为数值越大，综合评价指数越高；成本型指标为数值越大，综合评价指数越低；maxicij为所有客户在第j个指标下的最大值，minicij为所有客户在第j个指标下的最小值；
综合评价指数的计算过程为：
式中，Z为综合评价指数，/>
5.根据权利要求1所述的大数据终端销售平台系统，其特征在于，所述生产数据获取模块包括：
流程查询单元，用于根据预设的流程信息库获取相应订单的生产流程；
数据表生成单元，用于根据所述生产流程定位生产设备，根据生产设备的连接关系生成数据表；不同数据表之间的顺序由连接关系确定；
生产参数构建单元，用于获取各生产设备的设备参数，获取相应生产设备的产品参数，根据所述设备参数和所述产品参数得到生产参数；
编码单元，用于将所述生产参数输入相应的数据表中，并向所述数据表插入订单编号；
数据表统计单元，用于统计相同订单编号的数据表，得到生产数据。
6.根据权利要求5所述的大数据终端销售平台系统，其特征在于，所述产品编号模块包括：
产品参数获取单元，用于根据订单信息的订单编号读取数据表，获取数据表中的产品参数；
产品评级单元，用于根据所述产品参数对各产品进行评级；其中，评级结果包括成品与次品；
编号组合单元，用于依次对成品和次品进行编号，组合编号结果和相应的订单编号，得到产品编号。
7.根据权利要求1所述的大数据终端销售平台系统，其特征在于，所述售后数据获取模块包括：
交易数据获取单元，用于向客户发送数据查询请求，获取客户发送的含有产品编号的交易数据；
评论数据获取单元，用于基于所述含有产品编号的交易数据获取含有评论级别的评论数据；其中，所述评论级别包括好评与差评；
关键词提取单元，用于读取评论级别为差评的评论数据，将所述评论数据输入训练好的关键词提取模型，得到关键词；
关键词应用单元，用于根据所述关键词确定售后数据。
8.根据权利要求7所述的大数据终端销售平台系统，其特征在于，所述流程数据生成模块包括：
数据读取单元，用于基于产品编号查询相应的订单编号，根据产品编号读取售后数据，根据订单编号读取订单信息和生产数据；
数据转换单元，用于将所述订单信息、生产数据和售后数据输入训练好的可逆转换模型，得到流程数据；
同步存储单元，用于将所述流程数据实时输入主存储数据库，并拷贝至副存储数据库；
数据截取单元，用于随机根据预设的数据节点截取主存储数据库和副存储数据库，得到两个子数据库；
逻辑运算单元，用于对两个子数据库进行逻辑运算，根据逻辑运算结果实时检测存储状态。
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