【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及互联网商务，具体是涉及一种基于大数据的电商运营预警管理方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、随着互联网技术的发展，互联网电子商务简称电商的应用越来越广泛，电商的发展也越来越快速，其受众群体也越来越多。电商是指在因特网开放的网络环境下，买卖双方可以在任何的可连接网络的地点间进行各种商务活动，实现两个或多个交易者间的生产资料交换及所衍生出来的交易过程、金融活动和相关的综合服务活动的一种的商业运营模式。
2、对于电商商家而言，其需要对店铺进行操作、管理及维护等运营工作，以便保障消费者能在店铺完成商品购买，以及能够根据销售情况及市场需要调整运营政策。当电商运营过程中出现异常情况时，往往需要通过查看各种相关数据来判断发生异常情况的来源或原因，根据来源或原因对店铺运营进行相应的调整。
3、但是，目前运营数据的监控以及查看相关数据均是固定方式，即采用统一的监控模式及各模式预设对应的数据种类，存在着监控到异常情况时，直接调取与预设数据种类对应的相关数据供运营人员查看，无法及时对异常情况进行预警和分析，使得发生异常情况时，无法及时对异常情况进行处理，需要一定的处理时间，使得用户的购物体验下降的问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，提供一种基于大数据的电商运营预警管理方法及系统，本技术方案解决了上述
技术介绍
中提出的目前运营数据的监控以及查看相关数据均是固定方式，即采用统一的监控模式及各模式预设对应的数据种类，存在着监控到异常情况时，直接调取与预设数据种类对
2、为达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于大数据的电商运营预警管理方法，包括：
4、获取历史交易数据，基于历史交易数据，预测产品交易量，获取交易量预测数据；
5、获取产品库存数据，根据产品库存数据和交易量预测数据，判断产品库存是否出现异常情况，若产品库存出现异常情况，则输出显示预警信息，并根据产品库存数据采取对应措施，若产品库存未出现异常情况，则记录产品库存数据；
6、基于历史交易数据，获取产品历史交易量数据和历史交易日期，根据产品历史交易量数据和历史交易日期，设定产品交易浮动阈值；
7、获取产品总交易数据，根据产品总交易数据和交易量预测数据的误差，判断产品是否出现交易异常情况，若产品总交易数据和交易量预测数据的误差超出产品交易浮动阈值，则输出显示产品交易预警信息；
8、获取产品交易失败信息，所述产品交易失败信息包括订单取消信息、订单退款信息、产品投诉信息；
9、根据历史交易数据，获取产品交易失败阈值；
10、基于产品交易失败阈值，判断产品交易失败信息是否超出产品交易阈值，若超出，输出显示预警信息；
11、获取产品交易网页浏览数据和通过产品交易网页产生的产品交易数据；
12、根据历史交易数据、产品交易网页浏览数据和通过产品交易网页产生的产品交易数据，判断产品交易网页转化是否出现异常情况，若产品交易网页转化出现异常情况，则输出显示产品网页转化预警信息，并对异常情况进行分析，检测异常原因；
13、基于产品总交易数据，获取用户留存信息，所述用户留存信息包括用户产品复购数据和用户活跃数据；
14、根据用户留存信息和历史交易数据，判断用户留存是否出现异常情况，若出现异常情况，则输出显示用户留存预警信息，并根据用户留存信息，对异常情况进行分析；
15、获取产品物流信息，所述产品物流信息包括产品发货截止时间、预计产品运输时间、产品物流投诉信息；
16、根据产品发货截止时间、预计产品运输时间，设定产品发货预警时间，若到达产品发货预警时间，则输出显示产品发货预警信息；
17、根据产品物流投诉信息和历史交易数据，判断产品物流是否出现异常情况，若产品物流出现异常情况，则输出显示物流预警信息，若产品物流未出现异常情况，则对产品物流信息进行记录。
18、优选的，所述获取历史交易数据，基于历史交易数据，预测产品交易量，获取交易量预测数据包括：
19、根据历史交易数据，获取产品历史交易信息，所述产品交易历史信息包括产品价格、产品评价指数、产品名称；
20、基于产品交易量预测模型，根据产品历史交易信息，预测产品交易初量；
21、根据历史交易数据，获取节假日产品交易历史数据；
22、根据节假日产品交易历史数据，获取产品交易假日影响量；
23、获取当前日期，根据当前日期、预测产品交易初量和产品交易假日影响量，获取产品交易量预测值；
24、其中，产品交易量预测模型为：
25、
26、式中，y为预测产品交易初量，wi为第i种产品价格，σj为产品第j个评价指标的权重，kij为第i种产品第j个评价指标的分数，其分值为(0～100)，β0、β1和β2均为产品交易量预测模型的系数，γi为第i个产品的交易量预测误差项。
27、优选的，所述获取产品库存数据，根据产品库存数据和交易量预测数据，判断产品库存是否出现异常情况包括：
28、根据产品库存数据，获取产品供应信息，所述产品供应信息包括产品供货效率、产品供应发货地信息和产品供货稳定度；
29、根据产品库存数据，获取产品库存数量信息；
30、根据产品库存数量信息和交易量预测数据，设定产品供应指数最小阈值和产品供应指数最大阈值；
31、基于产品供应信息，获取产品供应指数，根据产品供应指数、产品供应指数最小阈值和产品供应指数最大阈值，判断产品供应是否出现异常情况；
32、若产品供应出现异常情况，则输出显示预警信息；
33、其中，若产品供应指数低于产品供应指数最小阈值，输出显示产品供应短缺预警信息，若产品供应指数高于产品供应指数最大阈值，输出显示产品供应过量预警信息；
34、若产品供应未出现异常情况，则记录产品库存数据；
35、其中，产品供应指数的计算公式为：
36、
37、式中，q为产品供应指数，α0为产品供货效率的权重，v为产品供货效率，α1为产品供货稳定度的权重，e为产品供货稳定度，z为产品供应发货地距离系数，s为产品供应发货地的距离。
38、优选的，所述根据历史交易数据、产品交易网页浏览数据和通过产品交易网页产生的产品交易数据，判断产品交易网页转化是否出现异常情况包括：
39、根据产品交易网页浏览数据和通过产品交易网页产生的产品交易数据，获取产品交易网页转化率；
40、根据历史交易数据，获取历史产品交易网页浏览数据和通过产品交易网页产生的历史产品交易数据；
41、根据历史产品交易网页浏览数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的电商运营预警管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商运营预警管理方法，其特征在于，所述获取历史交易数据，基于历史交易数据，预测产品交易量，获取交易量预测数据包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商运营预警管理方法，其特征在于，所述获取产品库存数据，根据产品库存数据和交易量预测数据，判断产品库存是否出现异常情况包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商运营预警管理方法，其特征在于，所述根据历史交易数据、产品交易网页浏览数据和通过产品交易网页产生的产品交易数据，判断产品交易网页转化是否出现异常情况包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商运营预警管理方法，其特征在于，所述根据用户留存信息和历史交易数据，判断用户留存是否出现异常情况包括：
6.一种基于大数据的电商运营预警管理系统，用于实现如权利要求1-6任一项所述的电商运营预警管理方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的电商运营预警管理系统，其特征在于，
8.根据权利要求6所述的一种基于大数据的电商运营预警管理系统，其特征在于，所述信息获取模块包括：
9.根据权利要求6所述的一种基于大数据的电商运营预警管理系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读程序，其特征在于，所述计算机可读程序被调用时执行如权利要求1-5任一所述的电商运营预警管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电商运营预警管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商运营预警管理方法，其特征在于，所述获取历史交易数据，基于历史交易数据，预测产品交易量，获取交易量预测数据包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商运营预警管理方法，其特征在于，所述获取产品库存数据，根据产品库存数据和交易量预测数据，判断产品库存是否出现异常情况包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商运营预警管理方法，其特征在于，所述根据历史交易数据、产品交易网页浏览数据和通过产品交易网页产生的产品交易数据，判断产品交易网页转化是否出现异常情况包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电商运营预警管理方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭建华，牛红恩，
申请(专利权)人：北京赛博数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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