[发明专利]一种基于大数据环境下企业销售管理方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据环境下企业销售管理方法，包括以下步骤：提取用户购买行为的偏好特征数据，并将偏好特征数据传输至用户信息管理模块；用户信息管理模块对偏好特征数据进行处理提取用户感兴趣的商品特征属性，并将用户注册信息和用户感兴趣的商品特征属性存储至用户特征库；当用户在网站网页中搜索商品时，抽样模块从商品信息库中调取符合搜索结果的商品，并将所述符合搜索结果的商品与用户特征库中存储的用户感兴趣的商品特征属性进行比对，并将比对结果按符合性进行排序；过滤模块对抽样模块中输出的结果进行过滤；个性化推荐模块将处理后的排序结果呈现在网站网页中。本发明具有准确性好、工作效率高、应用范围广的优点。

技术领域

本发明属于大数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据环境下企业销售管理方法。

背景技术

随着大数据应用不断深入到全球各行各业，并生根发芽，传统的数据管理方法已经不再满足企业的数据管理需求，在未来，数据管理方法在数据的采集、存储、组织与分析的方法以及数据的利用等方面都将会根据企业大数据的需求而被改革、颠覆。人们已不知不觉中步入了大数据时代，大数据已经成为一种具有很大潜在价值的自然资源，是第三次浪潮的华彩乐章。

对大数据的研究，从某种程度上来说就是数据挖掘技术的研究，数据挖掘技术是挖掘大数据中隐含的、新颖的、有效的、潜在有用的数据信息，并且这些信息还能被理解利用。数据挖掘：从海量数据中提取或挖掘出人们感兴趣的知识的复杂过程，这些知识被淹没在海量以及噪声数据之中。

随着企业信息化的推进与发展，销售数据急聚增加，由于销售数据在企业决策中的重要作用，挖掘销售数据中的有用信息是亟待公司解决的问题。研究出能够在大数据环境下挖掘销售数据有效信息的数据处理方法，正确地使用海量数据中挖掘出来的有效信息也是企业的迫切需求。本文利用海量销售数据中包含的销售数据走势预测未来销售数据的趋势，感知市场状况，掌握市场动向，给企业销售决策者提供有效的销售数据动向参考信息，为生产、营销，以及判断市场状况提供决策依据。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种基于大数据环境下企业销售管理方法。

一种基于大数据环境下企业销售管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）每个地区每月的新销售数据以独立的文件存储在历史销售数据中，将新销售数据按类别分割成若干个数据块，数据块导入到MAP图块中被解析成键值，键值根据价值的不同排序，得到排序后的键值数据；

2）对键值数据进行清洗，所述清洗过程为检查并去掉重复记录、平滑噪声、空值填充、统一不一致记录、查询数据验证数据质量、生成数据清洗报告单，根据生成的清洗报告单，针对数据清洗不到位的地方进行多次迭代得重复清洗，直至精度满足要求为止；

3）清洗后的键值数据分成若干个数据块，所述数据块再进行k-means聚类，获得预测原始数据；

4）对预测原始数据进行平稳性检查，对于不平稳的原始数据做差分运算，差分运算后到再检验序列的平稳性，如果不平稳继续对时间序列做差分运算，直至数据合格；

5）合格的预测原始数据代入ARIMA模型计算，计算出商品在某一区域内的销售量、断货率、覆盖率、同期成长率数据；

6）将销售量、断货率、覆盖率、同期成长率数据代入灰色拓扑模型，从而预测出商品在某一区域内的未来销售趋势；

7）销售管理人员根据某一区域内的未来销售趋势，制订生产、物流以及促销活动计划。

优选地，所述步骤1）中新销售数据为日期、销量、地点、零售价、是否断货。

优选地，所述步骤4）中对时间序列做差分运算后，如果数据还出现不平稳，改组数据作为白噪数据删除。

与现有技术相比，本发明的有益效果：