【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据采集处理，尤其涉及一种基于大数据的pos机销售数据智能采集方法及系统。
技术介绍
1、在当今商业环境中，pos机作为零售、餐饮等行业的核心交易工具，其销售数据的采集与分析对于企业的业务运营、市场策略制定及客户关系管理至关重要。然而，随着市场竞争的加剧和数据量的爆炸性增长，传统的pos机销售数据采集方法逐渐暴露出诸多问题，难以满足企业对数据精准性、实时性和高效性的需求，具体如下问题：
2、首先，传统方法往往依赖于人工手动录入或简单的系统日志记录，这不仅效率低下，而且容易出错，导致采集到的数据质量参差不齐；
3、其次，数据采集的针对性不强，对所有数据进行无差别采集的方式，这种方式不仅浪费了大量的存储和计算资源，还可能因为数据冗余而影响后续的数据分析和决策效果；
4、再者，传统方法在分析销售数据时，往往缺乏系统的关联性分析，难以准确揭示pos机各特征与销售表现之间的内在联系，这导致企业在制定销售策略时，往往依赖于经验和直觉，而非科学的数据支持。
5、因此，有必要提供一种基于大数据的pos机销售数据智能采集方法及系统解决上述技术问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于大数据的pos机销售数据智能采集方法及系统用于解决现有采集技术，在采集pos机销售数据时容易导致数据质量参差不齐、数据采集的针对性不强而浪费了大量的存储和计算资源以及缺乏数据关联性分析的问题。
2、本专利技术提供的一种基于
3、s100、采集pos机销售相关的非结构化数据，通过自然语言处理技术提取出pos机各特征关联信息，并从中统计获得pos机各特征的占比结果；
4、s200、根据pos机各特征的占比结果中的占比大小，为pos机各特征分配相应的权重；
5、s300、基于历史销售数据，通过统计分析方法计算获得pos机各特征分别与各反映销售表现指标的关联度，并依据预设的关联度等级数值区段，对pos机各特征与各反映销售表现指标进行关联度优先级排序；
6、s400、根据pos机各特征分配的权重，结合pos机各特征与各反映销售表现指标关联度优先级排序的结果，设定智能采集机制；
7、s500、通过智能采集机制采集销售数据进行预处理，并将预处理后销售数据分析以生成可视化报告。
8、优选的，所述步骤s100具体包括以下步骤：
9、s101、采集pos机销售相关的非结构化数据并将其存储至数据库中；
10、s102、对存储的非结构化数据进行预处理，具体包括但不限于去除噪音、分词以及词性标注；
11、s103、通过自然语言处理技术提取pos机各特征，具体包括但不限于品牌、型号、价格区间、功能特点以及用户评价，并计算pos机各特征在特征总数据中的占比结果。
12、优选的，所述步骤s200具体包括以下步骤：
13、根据pos机各特征的占比结果，通过直接比例法，在计算pos机各特征的占比总和后，为pos机各特征设定与其在占比总和中占比大小相对应的权重。
14、优选的，所述步骤s300具体包括以下步骤：
15、s301、从日志数据库中获取历史销售数据，并识别反映销售表现指标，其中，反映销售表现指标包括但不限于销售量、销售额以及客户满意度；
16、s302、运用统计分析方法中的回归分析方法，分析各特征与销售表现指标之间的关联度，并将关联度量化为数值；
17、s303、判断各特征与销售表现指标之间的关联度预设的关联度量化数值归属于预设的关联度等级数值区段，对pos机各特征与各反映销售表现指标进行关联度优先级排序。
18、优选的，所述步骤s400具体包括以下步骤：
19、s401、将pos机各特征分配的权重具体量化为数值并与关联度量化的数值相乘，以获得综合得分，按照综合得分将pos机各特征以及各反映销售表现指标进行降序排列；
20、s402、制定智能采集方案，即根据pos机各特征以及各反映销售表现指标的降序排列结果，为pos机各特征和各反映销售表现指标设定递减的采集频率方案；
21、s403、设置数据监测评估机制，监测并评估采集的数据冗余状况，超过预设的冗余多个阈值，则动态减少相应的采集频率，以设定智能采集机制。
22、优选的，所述步骤s500具体包括以下步骤：
23、s501、通过智能采集机制采集相应的销售数据，并对其进行清洗，去除异常值以及缺失值处理操作；
24、s502、采用统计方法，计算识别出销售数据中的规律和趋势，获得分析结果；
25、s503、通过数据可视化工具将分析结果进行处理，使其生成可视化报告，其中，可视化报告具体包括但不限于图表、仪表盘形式。
26、优选的，所述步骤s502中，采用统计分析方法包括但不限于相关系数分析、回归分析以及聚类分析。
27、一种基于大数据的pos机销售数据智能采集系统，所述采集系统包括：
28、数据提取模块，用于采集pos机销售相关的非结构化数据，通过自然语言处理技术提取出pos机各特征关联信息，并从中统计获得pos机各特征的占比结果；
29、权重分配模块，用于根据pos机各特征的占比结果中的占比大小，为pos机各特征分配相应的权重；
30、关联度分析模块，用于基于历史销售数据，通过统计分析方法计算获得pos机各特征分别与各反映销售表现指标的关联度，并依据预设的关联度等级数值区段，对pos机各特征与各反映销售表现指标进行关联度优先级排序；
31、采集定义模块，用于采集根据pos机各特征分配的权重，结合pos机各特征与各反映销售表现指标关联度优先级排序的结果，设定智能采集机制；
32、数据处理与报告模块，用于通过智能采集机制采集销售数据进行预处理，并将预处理后销售数据分析以生成可视化报告。
33、与相关技术相比较，本专利技术提供的一种基于大数据的pos机销售数据智能采集方法及系统具有如下有益效果：
34、本专利技术通过自然语言处理技术精准提取pos机销售关键特征，并依据特征占比与销售表现关联度设定智能采集机制，不仅显著提高了pos机销售数据采集的针对性和效率，还通过动态调整采集频率有效减少了数据冗余，优化了资源分配；同时，基于采集数据的深入分析和可视化报告，为决策提供了强有力的数据支持，促进了销售策略的优化和市场洞察力的提升，实现了销售数据的精准采集与高效利用。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大数据的POS机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述采集方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的POS机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述步骤S100具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的POS机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述步骤S200具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的POS机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述步骤S300具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的POS机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述步骤S400具体包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的POS机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述步骤S500具体包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的POS机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述步骤S502中，采用统计分析方法包括但不限于相关系数分析、回归分析以及聚类分析。
8.一种基于大数据的POS机销售数据智能采集系统，应用如根据权
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的pos机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述采集方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的pos机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述步骤s100具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的pos机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述步骤s200具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的pos机销售数据智能采集方法，其特征在于，所述步骤s300具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的pos机销售数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘思杰，
申请(专利权)人：南通泰盈网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。