本申請涉及數據分析，尤其涉及一種基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法。

背景技術：

1、隨著連鎖企業(yè)規(guī)模的不斷擴大和市場環(huán)境的日益復雜，傳統(tǒng)的管理方法已難以滿足企業(yè)對精細化、智能化管理的需求。特別是在多門店、多區(qū)域的經營環(huán)境下，企業(yè)面臨著數據分散、信息孤島、決策滯后等問題，這嚴重影響了企業(yè)的整體運營效率和競爭力。

2、同時，市場競爭的加劇和消費者需求的多樣化，使得連鎖企業(yè)必須更快速、準確地響應市場變化。然而，傳統(tǒng)的數據分析方法往往難以處理海量、多維、實時的經營數據，無法為企業(yè)提供及時、全面的決策支持。這導致企業(yè)在資源配置、庫存管理、營銷策略等方面的決策效率低下，難以充分發(fā)揮連鎖經營的規(guī)模優(yōu)勢。此外，傳統(tǒng)的經營效益監(jiān)管系統(tǒng)缺乏對多維數據的深度挖掘能力，無法實現(xiàn)對異常情況的精準預測和快速響應，也難以為企業(yè)提供個性化、動態(tài)化的資源優(yōu)化配置方案。

技術實現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┝艘环N基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，進而提高了經營狀態(tài)評估的準確性。

2、本申請第一方面提供了一種基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，所述基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法包括：

3、對連鎖經營企業(yè)各門店的多維度數據進行采集和預處理，得到多維時間序列數據；

4、對所述多維時間序列數據進行多維度相似度計算和模糊聚類，得到門店聚類結果和模糊隸屬度；

5、基于所述門店聚類結果和所述模糊隸屬度構建決策樹模型，并對所述多維時間序列數據進行門店經營狀態(tài)評估，得到門店經營狀態(tài)評估結果；

6、對所述多維時間序列數據進行時序特征提取，構建語義分割網絡，得到門店業(yè)務預測模型；

7、基于所述門店業(yè)務預測模型和所述門店聚類結果對多門店業(yè)務數據進行深度預測，得到門店業(yè)務預測結果；

8、基于所述門店經營狀態(tài)評估結果、所述門店業(yè)務預測結果和所述模糊隸屬度進行綜合異常預測和資源優(yōu)化配置，得到異常預測報告和優(yōu)化方案。

9、本申請第二方面提供了一種基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析裝置，所述基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析裝置包括：

10、采集模塊，用于對連鎖經營企業(yè)各門店的多維度數據進行采集和預處理，得到多維時間序列數據；

11、計算模塊，用于對所述多維時間序列數據進行多維度相似度計算和模糊聚類，得到門店聚類結果和模糊隸屬度；

12、評估模塊，用于基于所述門店聚類結果和所述模糊隸屬度構建決策樹模型，并對所述多維時間序列數據進行門店經營狀態(tài)評估，得到門店經營狀態(tài)評估結果；

13、構建模塊，用于對所述多維時間序列數據進行時序特征提取，構建語義分割網絡，得到門店業(yè)務預測模型；

14、預測模塊，用于基于所述門店業(yè)務預測模型和所述門店聚類結果對多門店業(yè)務數據進行深度預測，得到門店業(yè)務預測結果；

15、配置模塊，用于基于所述門店經營狀態(tài)評估結果、所述門店業(yè)務預測結果和所述模糊隸屬度進行綜合異常預測和資源優(yōu)化配置，得到異常預測報告和優(yōu)化方案。

16、本申請第三方面提供了一種電子設備，包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有指令；所述至少一個處理器調用所述存儲器中的所述指令，以使得所述電子設備執(zhí)行上述的基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法。

17、本申請的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有指令，當其在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行上述的基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法。

18、與現(xiàn)有技術相比，本申請具有以下有益效果：通過對銷售、庫存、客流等多維度數據的采集和預處理，實現(xiàn)了數據的標準化和高質量化，采用動態(tài)時間規(guī)整和核函數變換等技術，提高了門店聚類的準確性和靈活性，有助于更精準地識別不同類型的門店。通過熵權法分析和主成分分析，優(yōu)化了評估特征的選擇，提高了經營狀態(tài)評估的準確性和可解釋性。結合時間卷積網絡、長短時記憶網絡和自注意力機制，提升了對時序數據的特征提取和預測能力，實現(xiàn)了更精準的業(yè)務預測。通過多任務預測模型，同時預測銷售額、客流量和庫存水平，提高了預測的全面性和效率。采用自編碼器和動態(tài)閾值計算，提高了異常檢測的準確性和靈敏度，同時通過決策規(guī)則庫和約束優(yōu)化，實現(xiàn)了更合理的資源分配。從時間序列分解到多尺度時間窗口劃分，再到多任務學習，實現(xiàn)了對數據的多層次、多尺度分析，通過條件嵌入和殘差連接等技術，增強了模型的可擴展性和對不同門店特征的適應能力。

技術特征：

1.一種基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，其特征在于，所述對連鎖經營企業(yè)各門店的多維度數據進行采集和預處理，得到多維時間序列數據，包括：

3.根據權利要求1所述的基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，其特征在于，所述對所述多維時間序列數據進行多維度相似度計算和模糊聚類，得到門店聚類結果和模糊隸屬度，包括：

4.根據權利要求3所述的基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，其特征在于，所述基于所述門店聚類結果和所述模糊隸屬度構建決策樹模型，并對所述多維時間序列數據進行門店經營狀態(tài)評估，得到門店經營狀態(tài)評估結果，包括：

5.根據權利要求1所述的基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，其特征在于，所述對所述多維時間序列數據進行時序特征提取，構建語義分割網絡，得到門店業(yè)務預測模型，包括：

6.根據權利要求5所述的基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，其特征在于，所述基于所述門店業(yè)務預測模型和所述門店聚類結果對多門店業(yè)務數據進行深度預測，得到門店業(yè)務預測結果，包括：

7.根據權利要求1所述的基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，其特征在于，所述基于所述門店經營狀態(tài)評估結果、所述門店業(yè)務預測結果和所述模糊隸屬度進行綜合異常預測和資源優(yōu)化配置，得到異常預測報告和優(yōu)化方案，包括：

8.一種基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析裝置，其特征在于，用于執(zhí)行如權利要求1-7中任一項所述的基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，所述裝置包括：

9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有指令；

10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有指令，其特征在于，所述指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-7中任一項所述的基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法。

技術總結
本申請涉及數據分析技術領域，公開了一種基于連鎖經營效益監(jiān)管系統(tǒng)的數據分析方法，該方法包括：對連鎖經營企業(yè)各門店的多維度數據進行采集和預處理，得到多維時間序列數據；進行多維度相似度計算和模糊聚類，得到門店聚類結果和模糊隸屬度；構建決策樹模型并進行門店經營狀態(tài)評估，得到門店經營狀態(tài)評估結果；進行時序特征提取，構建語義分割網絡，得到門店業(yè)務預測模型；對多門店業(yè)務數據進行深度預測，得到門店業(yè)務預測結果；基于門店經營狀態(tài)評估結果、門店業(yè)務預測結果和模糊隸屬度進行綜合異常預測和資源優(yōu)化配置，得到異常預測報告和優(yōu)化方案，進而提高了經營狀態(tài)評估的準確性。

技術研發(fā)人員：馬瑞光
受保護的技術使用者：深圳市逸馬科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19