[发明专利]一种电商商务大数据决策分析与数据处理方法

说明书

本发明公开了一种电商商务大数据决策分析与数据处理方法，涉及商务决策分析技术领域。本发明包括如下步骤：获取大量电商商务数据信息以及决策信息，提取电商商务标签和决策标签，获取因果关系，定义匹配规则并对电子商务标签设置权重值；建立电子商务标匹配分析模型并计算匹配结果；将匹配结构进行数据理解、数据建模和结果解释，获得初始权重下的方案分数；利用极小极大方案优化权重，并计算最终的方案分数。本发明通过获取大量电商商务数据信息以及决策信息，提取电商商务标签和决策标签，建立定义匹配规则并对电子商务标签设置权重值；建立电子商务标匹配分析模型并计算匹配结果，提高电子商务平台决策的准确率，减少金融损失。

技术领域

本发明属于商务决策分析技术领域，特别是涉及一种电商商务大数据决策分析与数据处理方法。

背景技术

“电商”一词是业内人士对电子商务的简称。在概念上，业界将电商划分为狭义与广义，狭义电商(E-Commerce)是指实现整个贸易过程中各阶段贸易活动的电子化，而广义电商(E-Business)是指利用网络实现所有商务活动业务流程的电子化。前者集中于基于互联网的电子交易，强调企业利用互联网与外部发生交易与合作；而后者则把涵盖范围扩大了很多，指企业使用各种电子工具从事商务活动。从狭义到广义，电商是一个不断发展的概念，其最初的狭义电商概念是由电子商务的先驱IBM公司于1996年提出ElectronicCommerce(E-Commerce)的概念，到了1997年，IBM公司又提出ElectronicBusiness(E-Business)这一广义电商的概念。我国在引进这些概念的时候都翻译成了电子商务。

市场上也有很多跨境电子商务平台，大数据缺少提高数据质量、有效地进行处理分析，缺少决策分析，这样给用户搜索后呈现的结果不尽合理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电商商务大数据决策分析与数据处理方法，通过获取大量电商商务数据信息以及决策信息，提取电商商务标签和决策标签，建立定义匹配规则并对电子商务标签设置权重值；建立电子商务标匹配分析模型并计算匹配结果，解决了现有的电子商务平台缺少决策分析、推荐结果不准确的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种电商商务大数据决策分析与数据处理方法，包括如下步骤：

步骤S1：获取大量电商商务数据信息以及决策信息；

步骤S2：对电商商务数据信息进和决策信息进行预处理，提取电商商务标签和决策标签；

步骤S3：将电子商务标签与决策标签进行分析，并利用知识库得到电子商务标签与决策标签之间的因果关系；

步骤S4：根据电子商务标签与决策标签之间的因果关系，定义匹配规则并对电子商务标签设置权重值；

步骤S5：根据匹配规则和权重值，建立电子商务标匹配分析模型并计算匹配结果；

步骤S6：将匹配结构进行数据理解、数据建模和结果解释，获得初始权重下的方案分数；

步骤S7：利用极小极大方案优化权重，并计算最终的方案分数。

作为一种优选的技术方案，所述步骤S1中，通过网络爬虫引擎获取大量电商商务数据信息和决策信息构建电商商务数据库和决策信息库；所述电商商务数据库和决策信息库用于训练决策模型。

作为一种优选的技术方案，所述网络爬虫引擎获取的数据来自于内部数据和外部数据，内部数据来源于核心业务系统、ERP系统、财务系统以及CRM系统中的数据；所述外部数据来源于互联网资源、行业报告以及市场信息所构成的数据，其中包括以各种文本文件作为载体导入到数据源中的数据文件。