【技术实现步骤摘要】
本申请数据分析，尤其涉及一种基于数据分析的门店运营方法、装置、设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、门店运营是指对实体店面或零售店铺进行全面管理和运营的一系列活动，现有的门店运营方法往往依赖于复杂的市场调研结果和主观的人员经验，这就导致现有门店运营方法的执行效率较低，且运营效果无法得到保障。因此，目前行业内亟需一种客观且执行效率高的门店运营方法。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供了一种基于数据分析的门店运营方法、装置、设备、存储介质及产品，旨在解决现有门店运营方法的执行效率较低，且运营效果无法得到保障的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提供了一种基于数据分析的门店运营方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取当前门店的当前客流数据和当前销售数据，所述当前客流数据包括门前客流流量、进店客流流量和采集时间，所述当前销售数据包括销售总额、销售总笔数和销售日期；
4、对所述当前客流数据和所述当前销售数据进行数据预处理，得到处理后的当前客流数据和处理后的当前销售数据；
5、将所述处理后的当前客流数据输入至价值预测模型中，得到预测综合价值，所述预测综合价值用于表示所述当前门店的预测经济价值和预测社会价值；
6、基于所述处理后的当前销售数据和所述预测综合价值对所述当前门店进行运营分析。
7、在一实施例中，所述获取当前门店的当前客流数据和当前销售数据的步骤，包括：
8、采集当前客户的行为信息以构建所述当前
9、向所述当前门店发送包含了身份验证信息的日志调取请求，在通过身份验证后从所述当前门店中调取门店日志，并从所述门店日志中获取当前销售数据，所述身份验证信息包括数字签名和数字证书。
10、在一实施例中，所述对所述当前客流数据和所述当前销售数据进行数据预处理，得到处理后的当前客流数据和处理后的当前销售数据的步骤，包括：
11、对所述当前客流数据进行数据清洗处理、数据筛选处理和数据画像处理，得到处理后的当前客流数据；
12、对所述当前销售数据进行数据清洗处理、数据筛选处理和数据模糊化处理，得到处理后的当前销售数据。
13、在一实施例中，所述基于所述处理后的当前销售数据和所述预测综合价值对所述当前门店进行运营分析的步骤，包括：
14、基于所述处理后的当前销售数据计算所述当前门店对应的实际综合价值，并将所述实际综合价值与所述预测综合价值进行对比；
15、若所述实际综合价值大于或等于所述预测综合价值，则判定所述当前门店运营正常并维持现有的运营策略；
16、若所述实际综合价值小于所述预测综合价值，则判定所述当前门店运营异常并通知管理人员对现有的运营策略进行更新。
17、在一实施例中，所述基于所述处理后的当前销售数据计算所述当前门店对应的实际综合价值的步骤，包括：
18、确定所述处理后的当前销售数据中销售总额对应的第一权重、销售总笔数对应的第二权重和销售日期对应的第三权重；
19、基于所述处理后的当前销售数据、所述第一权重、所述第二权重和所述第三权重计算所述当前门店对应的实际综合价值。
20、此外，为实现上述目的，本申请还提供了一种价值预测模型的构建方法，所述方法包括以下步骤：
21、获取样本门店的样本客流数据和样本销售数据，所述样本客流数据包括样本门前客流流量、样本进店客流流量和样本采集时间，所述样本销售数据包括样本销售总额、样本销售总笔数和样本销售日期；
22、对所述样本客流数据和所述样本销售数据进行数据预处理，得到处理后的样本客流数据和处理后的样本销售数据；
23、根据所述处理后的样本客流数据和所述处理后的样本销售数据构建模型训练集、模型验证集和模型测试集；
24、基于所述模型训练集、所述模型验证集和所述模型测试集对初始模型进行训练和调参，得到价值预测模型，所述价值预测模型用于对门店的综合价值进行预测。
25、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种基于数据分析的门店运营装置，所述基于数据分析的门店运营装置包括：
26、数据获取模块，用于获取当前门店的当前客流数据和当前销售数据，所述当前客流数据包括门前客流流量、进店客流流量和采集时间，所述当前销售数据包括销售总额、销售总笔数和销售日期；
27、数据处理模块，用于对所述当前客流数据和所述当前销售数据进行数据预处理，得到处理后的当前客流数据和处理后的当前销售数据；
28、价值预测模块，用于将所述处理后的当前客流数据输入至价值预测模型中，得到预测综合价值，所述预测综合价值用于表示所述当前门店的预测经济价值和预测社会价值；
29、运行分析模块，用于基于所述处理后的当前销售数据和所述预测综合价值对所述当前门店进行运营分析。
30、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种基于数据分析的门店运营设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于数据分析的门店运营程序，所述基于数据分析的门店运营程序配置为实现如上文所述的基于数据分析的门店运营方法的步骤。
31、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有基于数据分析的门店运营程序，所述基于数据分析的门店运营程序被处理器执行时实现如上文所述的基于数据分析的门店运营方法的步骤。
32、此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括基于数据分析的门店运营程序，所述基于数据分析的门店运营程序被处理器执行时实现如上文所述的基于数据分析的门店运营方法的步骤。
33、本申请通过获取当前门店的当前客流数据和当前销售数据，所述当前客流数据包括门前客流流量、进店客流流量和采集时间，所述当前销售数据包括销售总额、销售总笔数和销售日期；对所述当前客流数据和所述当前销售数据进行数据预处理，得到处理后的当前客流数据和处理后的当前销售数据；将所述处理后的当前客流数据输入至价值预测模型中，得到预测综合价值，所述预测综合价值用于表示所述当前门店的预测经济价值和预测社会价值；基于所述处理后的当前销售数据和所述预测综合价值对所述当前门店进行运营分析。相比于传统的门店运营方法，由于本申请上述方法对获取得到的当前门店的当前客流数据和当前销售数据并进行数据预处理后，基于处理后的当前销售数据和处理后的当前客流数据在价值预测模型中输出的预测综合价值来对当前门店进行运营分析，从而在不依赖复杂市场调研结果和主观人员经验的情况下客观且高效地实现门店运营，提升了门店的运营效果。
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1.一种基于数据分析的门店运营方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于数据分析的门店运营方法，其特征在于，所述获取当前门店的当前客流数据和当前销售数据的步骤，包括：
3.如权利要求1所述的基于数据分析的门店运营方法，其特征在于，所述对所述当前客流数据和所述当前销售数据进行数据预处理，得到处理后的当前客流数据和处理后的当前销售数据的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的基于数据分析的门店运营方法，其特征在于，所述基于所述处理后的当前销售数据和所述预测综合价值对所述当前门店进行运营分析的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的基于数据分析的门店运营方法，其特征在于，所述基于所述处理后的当前销售数据计算所述当前门店对应的实际综合价值的步骤，包括：
6.一种价值预测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
7.一种基于数据分析的门店运营装置，其特征在于，所述基于数据分析的门店运营装置包括：
8.一种基于数据分析的门店运营设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有基于数据分析的门店运营程序，所述基于数据分析的门店运营程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于数据分析的门店运营方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括基于数据分析的门店运营程序，所述基于数据分析的门店运营程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于数据分析的门店运营方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的门店运营方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于数据分析的门店运营方法，其特征在于，所述获取当前门店的当前客流数据和当前销售数据的步骤，包括：
3.如权利要求1所述的基于数据分析的门店运营方法，其特征在于，所述对所述当前客流数据和所述当前销售数据进行数据预处理，得到处理后的当前客流数据和处理后的当前销售数据的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的基于数据分析的门店运营方法，其特征在于，所述基于所述处理后的当前销售数据和所述预测综合价值对所述当前门店进行运营分析的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的基于数据分析的门店运营方法，其特征在于，所述基于所述处理后的当前销售数据计算所述当前门店对应的实际综合价值的步骤，包括：
6.一种价值预测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：陈秀玲，
申请(专利权)人：深圳市乐盈数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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