本发明专利技术提出基于大数据的订单分销管理系统，系统包括分销商管理子系统、分销订单管理子系统和终端子系统；分销商管理子系统包括分销商入驻模块、分销商审核模块和商品特征提取模块；分销订单管理子系统包括订单管理模块、分销商评级模块、数据存储模块和订单调度模块；终端子系统包括分销商终端和用户终端；分销商入驻模块与分销商审核模块连接，分销商审核模块与商品特征提取模块和分销商评级模块连接，商品特征提取模块与订单管理模块连接，分销商评级模块和订单管理模块与订单调度模块连接，订单调度模块与数据存储模块连接。本发明专利技术通过数字化工具和大数据分析，订单分销管理系统可以快速处理和分析大量数据，从而提高决策的准确性和效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大数据领域，尤其涉基于大数据的订单分销管理系统。
技术介绍
1、随着互联网和各类信息系统的普及，大量结构化与非结构化数据产生，这些数据需要被有效地收集、存储、处理和分析。传统的数据处理技术已经无法满足这种需求，因此大数据技术应运而生。
2、在订单分销管理系统中，大数据技术能够发挥重要作用。订单分销是许多批发型商贸企业和产供销一体化制造类企业所采用的销售管理模式。然而，随着企业销售规模的扩大，异地物流和资金流的管理难度也在增加。传统的销售渠道管理模式在新一轮的竞争中面临挑战，需要更高效、准确的数据处理和分析技术来支持。
3、制定合适的分销商满意度评级体系对于优化供应链管理、提升供应链整体效率、建立长期合作关系以及促进分销商自我提升等方面都具有重要意义。因为，在解决大数据与分销系统的相结合的情况下，还需要进一步完善分销系统，更加适应市场的需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提出基于大数据的订单分销管理系统，通过结合大数据分析模型对分销订单进行分析，再构建分销商满意度评级，进一步优化订单分销系统。
2、为了达到上述目的，在本专利技术的提供了基于大数据的订单分销管理系统，所述系统包括分销商管理子系统、分销订单管理子系统和终端子系统；
3、所述分销商管理子系统包括分销商入驻模块、分销商审核模块和商品特征提取模块；
4、所述分销订单管理子系统包括订单管理模块、分销商评级模块、数据存储模块和订单调度模块；
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p>5、所述终端子系统包括分销商终端和用户终端；6、所述分销商入驻模块与分销商审核模块连接，分销商审核模块与商品特征提取模块和分销商评级模块连接，商品特征提取模块与订单管理模块连接，分销商评级模块和订单管理模块与订单调度模块连接，订单调度模块与数据存储模块连接，数据存储模块与分销商终端和用户终端连接，商品特征提取模块、分销商评级模块、订单管理模块分别与数据存储模块连接；
7、所述分销商入驻模块用于使各分销商注册和登录商城；
8、所述分销商审核模块用于对分销商和商品进行审核；
9、所述商品特征特征提取模块用于根据分销商提供的商品图像进行特征提取，并根据对应的商品图像建立商品特征数据集合，根据特征数据集合对商品情况进行评估，并将各商品的特征发送至数据存储模块；
10、所述订单管理系统用于接收的订单并对订单进行管理，并对订单进行预测；
11、所述分销商评级模块用于对分销商进行满意度评级；
12、所述数据存储模块用于存储数据；
13、所述订单调度模块用于根据商品评估情况、订单预测情况和分销商满意度评级对订单进行调度分配；
14、所述分销商终端用于接收订单通知；
15、所述用户端用于接收订单通知；
16、其中，所述分销商满意度评级的体系构建步骤为：
17、对不同的分销商根据重要性进行动态权重赋值，根据参与评价的用户个数采用等差权重确定当前分销商的重要特征，进而判断当前分销商的重要程度，具体的步骤为：设分销商特征的数量有n个，m为参与评价的用户个数，然后对分销商的评价进行分析，表示为：
18、
19、其中，ci表示集中程度，用于表示用户对分销商特征的重要程度，cj表示第i个特征的第j级的重要程度，n表示重要程度，pij表示对第i个特征的第j级的重要程度的用户人数；其中，n＝1,2,3……，重要程度最高数值最大；对集中程度进行离散程度分析，表示如下：
20、
21、其中，δi表示标准差，当δi＞0.63，则进入协调分析，表示为：
22、
23、
24、其中，vi表示变异系数；θ表示协调系数，用于表示用于对分销商特征评价的协调程度；c表示全部特征的集中程度的均值，表示为d表示相关系数的临界值；其中，δi最小，θ最大则表示当前用户的评价一致，且保留大于设定值的分销商特征；
25、当分销商进行m个周期的评价，则分销商经历过m个周期之后的分销商满意度评价值ym为
26、
27、其中，vj为权向量，gj为熵权向量，且j＝1,2……n，k表示第k个特征；
28、利用加权的方式对分销商满意度评价值进行修正，计算每个分销商的综合评价值，根据照每个分销商的综合评价计算出来再进行排序。
29、进一步地，所述分销商的综合评价值xn表示如下：
30、xn＝∑(ym*wi)
31、其中，wi表示权重系数。
32、进一步地，所述订单管理系统用于接收的订单并对订单进行管理，并对订单进行预测，具体步骤为：
33、获取订单信息，对订单信息进行预处理，对时间序列数据进行去噪处理，利用去噪后的时间序列数据构造状态空间矢量，得到的状态空间矢量被用作输入矢量，捕捉由时间序列表示的动态系统的不变量；
34、基于正交化过程，建立基于小波神经网络的订单预测模型，确定小波的最佳产生准确的系统识别结果，去噪后的时间序列使用模糊均值聚类算法来生成模糊小波利用，模糊小波建立了一个具有反馈拓扑的动态时滞模糊小波神经网络模型；
35、基于自适应lm-ls算法训练预测模型。
36、进一步地，所述订单调度模块在调度前还需要判断分销商的负载情况，具体为：
37、确定分销商的负载判断指标，构建判断指标向量ha,b，对判断指标向量进行归一化处理，表示如下：
38、
39、其中，ga,b为归一化的判断指标向量，a表示分销商，b表示判断指标，根据归一化的判断指标向量，计算分销商的负载能力，判断分销商能否再接纳订单，所述分销商的综合负载率li表示为：
40、
41、其中，ε表示权重向量。
42、进一步地，将用户导入大数据分析模型，基于聚类算法对用户进行聚类群体分析与群体划分，得到多用户群体，再分析每个用户群体的用户基础信息，并基于用户的下单时间、订单信息、个人信息和商品需求进行群体相似特征提取，得到用户群体特征。
43、进一步地，所述订单调度模块的操作步骤具体为：
44、分析区域内分销商的商品特征、分销商满意度评级数据和分销商的负载情况，得到分销商预测销售情况；
45、获取用户群体特征；
46、将用户群体特征与分销商预测销售情况导入订单调度模块进行特征对应调度分析，得到用户分销商分配方案。
47、进一步地，所述用户分销商分配方案通过所分销商终端和用户端进行通知。
48、进一步地，所述大数据分析模型包括机器学习模型和nlp模型。
49、进一步地，所述分销商管理子系统还用于收集来自多个分销渠道的订单数据、用户数据和市场数据。
50、进一步地，所述分销商管理子系统还利用大数据分析技术对采集的数据进行预处理，本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述系统包括分销商管理子系统、分销订单管理子系统和终端子系统；
2.根据权利要求1所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述分销商的综合评价值Xn表示如下：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述订单管理系统用于接收的订单并对订单进行管理，并对订单进行预测，具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述订单调度模块在调度前还需要判断分销商的负载情况，具体为：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，将用户导入大数据分析模型，基于聚类算法对用户进行聚类群体分析与群体划分，得到多用户群体，再分析每个用户群体的用户基础信息，并基于用户的下单时间、订单信息、个人信息和商品需求进行群体相似特征提取，得到用户群体特征。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述订单调度模块的操作步骤具体为：
7.根据权利要求6所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述用户分销商分配方案通过所分销商终端和用户端进行通知。
8.根据权利要求5所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述大数据分析模型包括机器学习模型和NLP模型。
9.根据权利要求1所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述分销商管理子系统还用于收集来自多个分销渠道的订单数据、用户数据和市场数据。
10.根据权利要求1所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述分销商管理子系统还利用大数据分析技术对采集的数据进行预处理，具体包括：
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【技术特征摘要】
1.基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述系统包括分销商管理子系统、分销订单管理子系统和终端子系统；
2.根据权利要求1所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述分销商的综合评价值xn表示如下：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述订单管理系统用于接收的订单并对订单进行管理，并对订单进行预测，具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，所述订单调度模块在调度前还需要判断分销商的负载情况，具体为：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的订单分销管理系统，其特征在于，将用户导入大数据分析模型，基于聚类算法对用户进行聚类群体分析与群体划分，得到多用户群体，再分析每个用户群体的用户基础信息，并基于用户的下单时间、订单信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：张嘉禄，罗海峰，陈扬，金世礼，刘行，
申请(专利权)人：恒大培冠教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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