一种基于电商平台的产品销量波动性评估方法[发明专利]

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 CN 105678588 A (43)申请公布日 2016.06.15

(21)申请号 201610022367.2(22)申请日 2016.01.13

(71)申请人焦点科技股份有限公司

地址210003 江苏省南京市高新技术产业开

发区星火路软件大厦A座8-12F(72)发明人王旻毅

(74)专利代理机构南京瑞弘专利商标事务所

(普通合伙) 32249

代理人陈建和(51)Int.Cl.

G06Q 30/02(2012.01)

权利要求书2页 说明书4页 附图2页

()发明名称

一种基于电商平台的产品销量波动性评估方法(57)摘要

一种基于电商平台的产品销量波动性评估方法，步骤如下:步骤1.以周为单位，根据险种、下单平台、产品ID，进行样本统计；步骤2.利用变异系数描述样本离散程度，即产品销量长期波动性：根据险种、下单平台、产品ID，进行初步分析；步骤3.借助z-score标准化最新样本刻画最新样本与均值的偏离程度：根据险种、下单平台、产品ID，计算变异系数CV，用以表征各周承保订单数的离散程度，即长期波动性；变异系数越大，长期波动性越强；步骤4.根据险种、下单平台、产品ID，计算z-score标准化最新周承保订单数，用以反映最新周承保订单数较均值的偏离程度，即短期波动性；正标准化值表示激增，负标准化值表示暴跌；标准化的绝对值越大，短期波动性越强。 C N 1 0 5 6 7 8 5 8 8 ACN 105678588 A

权　利　要　求　书

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1.一种基于电商平台的产品销量波动性评估方法，其特征是步骤如下:步骤1.以周为单位，根据险种、下单平台、产品ID，进行样本统计；周日为1周的第1天，不满7天的相邻2周的天数合并为1整周，统计范围限定近365天内；

步骤11:若产品上架不满365天，则仅统计上架至今的周承保订单数；步骤12:若当前日期早于或等于周三，则舍弃当前这周已有承保订单数；步骤13:若当前日期晚于周三，则保留当前这周已有承保订单数，未来几天承保订单数由先前3周，上架不足3周则以产品上架时间开始计算；上架不足1周则忽略此产品，对应各天承保订单数均值替代，上述两部分数据汇总成当前这周承保订单数；

步骤2.利用变异系数描述样本离散程度，即产品销量长期波动性：根据险种、下单平台、产品ID，进行初步分析；

步骤21:计算各周承保订单数均值μ；步骤22:计算各周承保订单数方差σ；

根据险种、下单步骤3.借助z-score标准化最新样本刻画最新样本与均值的偏离程度：平台、产品ID，计算变异系数

用以表征各周承保订单数的离散程度，即长期波动

性；变异系数越大，长期波动性越强；

步骤4.根据险种、下单平台、产品ID，计算z-score标准化最新周承保订单数

其中χ用以反映最新周承保订单数较均值的偏离程度，0为最新周承保订单数，

即短期波动性；正标准化值表示激增，负标准化值表示暴跌；标准化的绝对值越大，短期波动性越强。

2.根据权利要求1所述的基于电商平台的产品销量波动性评估方法，其特征是设有如下模块：

模块1:数据源单元，此模块向后续模块提供数据；模块11:业务系统模块，此模块存储新一站保险网明细交易记录，包括投保人信息，被保人信息，订单信息；从此模块提取承保订单数与承保金额；

模块12:访问日志模块，此模块存储新一站保险网访问记录，包括访问时间，referer，request，爬虫标记，session_num，visit_num；从此模块提取产品页面访问量；

模块2:QlikView数据预处理单元，此模块以周为单位，根据险种、下单平台、产品ID，进行样本统计；周日为1周的第1天，不满7天的相邻2周合并为1整周，统计范围限定近365天内；

模块3:QlikView输入选择单元，此模块提供输入选择功能，满足业务分析需求多样性；模块31:险种选择模块，此模块可选择任意险种，默认全选；模块32:下单平台模块，此模块可选择任意下单平台，默认全选；模块33:产品选择模块，此模块可选择任意产品，默认全选；模块4:QlikView数据分析单元，此模块对模块3选定的数据源进行波动性分析，用户可进一步筛选出需要观测的产品；

模块41:变异系数分析模块，此模块计算周承保订单数，周承保金额变异系数，用以表征样本离散程度，即长期波动性，模块3选定多个产品时，此模块提供排序功能；

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模块42:标准化分析模块，此模块计算z-score标准化最新周承保订单数，承保金额，用以反映最新周样本较均值的偏离程度，即短期波动性，模块3选定多个产品时，此模块提供排序功能；

模块5:QlikView数据展示单元，根据模块4筛选出的产品，展示完整的销量、访问记录；模块51:承保订单趋势模块，此模块以图表形式展示选定产品上架以来的承保订单数，时间维度可按照日、周、月、季度、年任意切换；

模块52:承保金额趋势模块，此模块以图表形式展示选定产品上架以来的承保金额，时间维度可按照日、周、月、季度、年任意切换；

模块53:产品访问趋势模块，此模块以图表形式展示选定产品上架以来的访问量，时间维度可按照日、周、月、季度、年任意切换。

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一种基于电商平台的产品销量波动性评估方法

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技术领域

[0001]本发明涉及电商的经营评估、舆情分析领域，旨在量化剖析产品销量激增，暴跌情形。具体而言，涉及一种基于电商平台的产品销量波动性评估方法和装置。背景技术

[0002]伴随互联网经济的迅猛发展，越来越多的用户倾向于通过电子商务平台进行消费。一定时间段或特殊时间点内，基于促销，引导等方式，电商平台的产品销量呈现出较明显的长期或短期波动性。及时掌握产品销量激增，暴跌情形有利于商家拟定适宜的营销策略，以期利润最大化。

[0003]新一站保险网是国内B2C互联网保险行业先驱，其保险产品涵盖交通/综合意外险、国内/境外旅行险、健康保险、团体险、家财险、货运险、理财险、车险、人寿险、产责险等10个险种，下单平台囊括PC端、触屏端、手机移动端，已形成稳定用户群与生态圈，深具分析价值。因而本发明依托新一站保险网作为实施方式，提出一种产品销量波动性评估方法和装置。

[0004]现有技术存在问题是：1)周期性地，产品销量在每周六周日较工作日有明显下降，以天为单位进行样本统计将加剧数据离散程度；以月为单位进行样本统计则会减少样本数量(1年内仅12条记录，若引入1年前数据又将影响数据时效性)。2)一定时间段内，样本之间的离散程度表现出长期波动性。3)特殊时间点内，最新样本与均值的偏离程度呈现出短期波动性。4)出于业务分析多样性，必须使用户能够任意选择一类或几类险种、下单平台、产品，执行针对性分析。发明内容

[0005]本发明目的是，提出一种以一定长度时间单位进行样本统计的方法，消除每周末产品销量下降的周期性影响。并根据数据和变异系数描述样本离散程度，即产品销量长期波动性。借助z-score标准化最新样本刻画最新样本与均值的偏离程度，即产品销量短期波动性。

[0006]本发明的技术方案:

[0007]一种基于电商平台的产品销量波动性评估方法，步骤如下:[0008]步骤1.以周为单位，根据险种、下单平台、产品ID，进行样本统计；周日为1周的第1天，不满7天的相邻2周的天数合并为1整周，统计范围限定近365天内；[0009]步骤11:若产品上架不满365天，则仅统计上架至今的周承保订单数；[0010]步骤12:若当前日期早于或等于周三，则舍弃当前这周已有承保订单数；[0011]步骤13:若当前日期晚于周三，则保留当前这周已有承保订单数，未来几天承保订单数由先前3周(上架不足3周则以产品上架时间开始计算；上架不足1周则忽略此产品)对应各天承保订单数均值替代，上述两部分数据汇总成当前这周承保订单数。[0012]步骤2.利用变异系数描述样本离散程度，即产品销量长期波动性：根据险种、下单

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平台、产品ID，进行初步分析；

[0013]步骤21:计算各周承保订单数均值μ；[0014]步骤22:计算各周承保订单数方差σ。

[0015]步骤3.借助z-score标准化最新样本刻画最新样本与均值的偏离程度：根据险种、下单平台、产品ID，计算变异系数

用以表征各周承保订单数的离散程度，即长期波

动性；变异系数越大，长期波动性越强；[0016]步骤4.根据险种、下单平台、产品ID，计算z-score标准化最新周承保订单数

其中χ(χ用以反映最0为最新周承保订单数，0可来源于类似步骤12或步骤13)，

新周承保订单数较均值的偏离程度，即短期波动性；正标准化值表示激增，负标准化值表示暴跌；标准化的绝对值越大，短期波动性越强。[0017]对于产品承保金额，也采用上述处理方式，亦采用QlikView计算均值、方差、变异系数，z-score标准化最新周样本。不再赘述。[0018]本发明有益结果:

[0019]1)消除每周末产品销量下降的周期性影响。[0020]2)选择性保留当前这周数据，保证时效性，强化短期波动性分析灵敏度。[0021]3)兼顾观测短期与长期波动性，考察方向比较全面。[0022]4)结合QlikView软件的数据字段联动性，用户可任意选择一类或几类险种、下单平台、产品，进行波动性观测，能够胜任复杂多样的业务分析需求。[0023]5)兼顾统计承保订单数，承保金额，巩固分析合理性。附图说明

[0024]图1为产品销量波动性评估方法流程图；[0025]图2为产品销量波动性评估装置结构示意图。

具体实施方式

[0026]以下结合附图和实施例，具体阐述本发明实施方案。所描述的实施例仅为示例，基于本发明技术实质所做的改变或等同变化，仍落入本发明保护范围。[0027]基本方法：基于电商平台的产品销量波动性评估方法，1)以周为单位进行样本统计(周日为1周的第1天，不满7天的相邻2周的天数合并为1整周)，消除每周末产品销量下降的周期性影响；若当前日期早于或等于周三，则舍弃当前这周已有销量数据(未知天数过多，预测准确性下降)；若当前日期晚于周三，则保留当前这周已有销量数据，未来几天销量由先前3周对应各天销量数据均值替代，上述两部分数据汇总成当前这周销量数据。[0028]2)利用变异系数描述样本离散程度，即产品销量长期波动性。

[0029]3)借助z-score标准化最新样本刻画最新样本与均值的偏离程度，即产品销量短期波动性。

[0030]4)将匹配格式的销量数据载入QlikView软件，凭借其数据字段联动性，经过合理的模块设计，可任意选择险种、下单平台、产品，进行波动性观测。

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参阅图1所示，本发明实施例评估流程如下:

[0032]步骤11:选定险种为境外旅行保险，下单平台为新一站官网(即PC端)，prod_id＝210，以此作为实施例。

[0033]步骤12:经后台数据验证，在新一站官网平台，该产品上架已满365天，可提取近期整周数据。

[0034]步骤13:按周汇总承保订单数，承保金额，时段范围限定于2014年52周至2015年51周，不满7天的相邻2周合并为1整周(如2014年53周共4天，2015年1周共3天，并为1整周)。[0035]得到的一组数据记录如下，已按时间降序排列:

[0036]周承保订单数:[25 19 34 41 42 44 29 29 25 22 26 51 65 49 23 3353 49 37 28 45 34 26 63 51 38 50  47 38 33 68 69  49 24 3849 47 60 44 59 28 46 77 90 70 52 50 55 46 49]

[0037]周承保金额:[4875 3125 4810 3325 7650 6265 4160 33153445 4035 3325 7380 80 9760 5225 5290 75 303490 2940 4775 4690 4185 11180 6780 6145 6670 86856600 80 5920 15 11750 7695 7875 3135 4380 82458305 7405 4020 9720 3260 7330 11610 16225 10870 82508305 9235 7235 7705][0038]步骤14:QlikView计算均值，方差[0039]μσ周订单＝15.35周订单＝44.75，[0040]μσ1周金额＝66.6，周金额＝2775.

[0041]步骤15:QlikView计算变异系数，z-score标准化最新周样本

[0042][0043][0044]

可知，产品210销量长期波动幅度较小。

[0045]

承保金额较平均水可知，产品210销量短期波动幅度较小，但最近1周承保订单数，平均有小幅下降。[0047]类似地，选定境外旅游保险，默认选择全部下单平台，prod_id＝331，得到的分析结果为:

[0048]CV周CV周金额＝7.58订单＝7.31，[0049]可知，产品331销量长期波动较明显。

[0050][0051][0052][0053]

[0046]

可知，产品331销量短期波动较明显，且最近1周销量激增。

结合QlikView给出的完整销量、访问记录，商家可针定制适当的营销策略。参阅图2所示，本发明实施例装置结构如下:

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模块1:数据源单元，此模块向后续模块提供数据；

[0055]模块11:业务系统模块，此模块存储新一站保险网明细交易记录，包括投保人信息，被保人信息，订单信息等；本发明从此模块提取承保订单数与承保金额；[0056]模块12:访问日志模块，此模块存储新一站保险网访问记录，包括访问时间，referer，request，爬虫标记，session_num，visit_num等；本发明从此模块提取产品页面访问量。

[0057]模块2:QlikView数据预处理单元，此模块以周为单位，根据险种、下单平台、产品ID，进行样本统计；周日为1周的第1天，不满7天的相邻2周合并为1整周，统计范围限定近365天内。

[0058]模块3:QlikView输入选择单元，此模块提供输入选择功能，满足业务分析需求多样性；

[0059]模块31:险种选择模块，此模块可选择任意险种，默认全选；[0060]模块32:下单平台模块，此模块可选择任意下单平台，默认全选；[0061]模块33:产品选择模块，此模块可选择任意产品，默认全选。[0062]模块4:QlikView数据分析单元，此模块对模块3选定的数据源进行波动性分析，用户可进一步筛选出需要观测的产品；[0063]模块41:变异系数分析模块，此模块计算周承保订单数，周承保金额变异系数，用以表征样本离散程度，即长期波动性，模块3选定多个产品时，此模块提供排序功能；[00]模块42:标准化分析模块，此模块计算z-score标准化最新周承保订单数，承保金额，用以反映最新周样本较均值的偏离程度，即短期波动性，模块3选定多个产品时，此模块提供排序功能。

[0065]模块5:QlikView数据展示单元，根据模块4筛选出的产品，展示完整的销量、访问记录；

[0066]模块51:承保订单趋势模块，此模块以图表形式展示选定产品上架以来的承保订单数，时间维度可按照日、周、月、季度、年任意切换；[0067]模块52:承保金额趋势模块，此模块以图表形式展示选定产品上架以来的承保金额，时间维度可按照日、周、月、季度、年任意切换；[0068]模块53:产品访问趋势模块，此模块以图表形式展示选定产品上架以来的访问量，时间维度可按照日、周、月、季度、年任意切换。[0069]以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

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图1

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图2

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