[發明專利]產品數據整合及分析方法、裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010111476.8
• 申請日: 2020-02-21
• 公開（公告）號: CN111383050A
• 公開（公告）日: 2020-07-07
• 發明（設計）人: 宋則亨;熊曉明
• 申請（專利權）人: 中國平安財產保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F16/2458;G06F16/248;G06F16/28
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明涉及數據處理技術，揭露了一種產品數據整合及分析方法，包括：獲取產品訂單的銷售信息，根據所述銷售信息中包含的銷售時間信息，生成時間戳，根據所述時間戳得到初始訂單編號；對所述產品訂單的銷售信息進行特征提取，得到訂單特征信息，將所述訂單特征信息加入所述初始訂單編號，得到標準訂單編號，利用所述標準訂單編號對所述產品訂單命名存儲，得到標準訂單信息；匯集所有標準訂單信息，得到標準訂單信息集，根據標準訂單信息集進行產品效果的數據分析。本發明還提出一種產品數據整合及分析裝置、電子設備以及一種計算機可讀存儲介質。本發明可以解決產品數據整合及分析效率低，成本高的問題。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種產品數據整合及分析方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著大數據的興起，人們對現有市場上各類產品的需求越來越廣泛，但現有市場上的各類產品琳瑯滿目，數量眾多，用戶在選擇上無從下手，因此需要產品供應商給出合理有力的產品數據整合及分析結果數據。例如，隨著中小學生近視率的提高，越來越多的家長想要給孩子佩戴角膜塑型鏡，但是角膜塑型鏡價格昂貴，是否需要以及如何在市場上選出質量較佳且效果好的角膜塑型鏡成為家長越來越重要的需求。

產品數據整合及分析通常需要大量的產品銷售情況以及產品效果的數據作為數據支持，但是目前大部分商家對于產品銷售訂單的管理過于混亂，缺乏高效的方法對產品的銷售情況進行整合以及產品效果及進行分析。

發明內容

本發明提供一種產品數據整合及分析方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于提供一種對簡單、高效的數據整合和分析方案。

為實現上述目的，本發明提供的一種產品數據整合及分析方法，包括：

獲取產品訂單的銷售信息，根據所述銷售信息中包含的銷售時間信息，生成時間戳，根據所述時間戳得到初始訂單編號；

對所述產品訂單的銷售信息進行特征提取，得到訂單特征信息，將所述訂單特征信息加入所述初始訂單編號，得到標準訂單編號；

根據所述標準訂單編號對所述產品訂單進行命名存儲，得到標準訂單信息，將所有標準訂單信息進行匯集，得到標準訂單信息集；

根據用戶的需求，通過所述標準訂單編號從所述標準訂單信息集中進行產品訂單的搜索，并根據搜索得到的產品訂單進行產品效果的數據分析，得到分析結果，并將所述分析結果輸出給所述用戶。

可選地，所述對所述產品訂單的銷售信息進行特征提取，得到訂單特征信息，包括：

將所述銷售信息入至一個預先訓練完成的特征提取模型進行特征提取，得到所述訂單特征信息。

可選地，該方法還包括訓練所述特征提取模型，其中所述訓練包括：

步驟A：隨機生成訓練訂單信息以及所述訓練訂單信息對應的標準訂單特征；

步驟B：利用所述特征提取模型對所述訓練訂單信息進行轉化，得到轉化訂單特征；

步驟C：將所述轉化訂單特征和所述標準訂單特征進行對比判斷，若所述轉化訂單特征和所述標準訂單特征之間的差異大于或等于預設的閾值，則調整所述特征提取模型的參數后返回步驟B繼續執行訂單特征的轉化。

步驟D：若所述轉化訂單特征和所述標準訂單特征之間的差異小于預設的閾值，則得到訓練完成的特征提取模型。

可選地，所述將所述轉化訂單特征和所述標準訂單特征進行對比判斷，包括：

利用下述公式計算所述轉化訂單特征和所述標準訂單特征之間的相似度：

Sim_topic＝Pearson(TP_S,TP_T)