一种数据处理方法和装置与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种数据处理方法和装置。

背景技术：

1、近场零售是通过在人流集中的地方设置店铺，以满足顾客即时性消费的需求，如便利店等，其本质是基于lbs(location based services，基于位置的服务)的用户供需匹配。因此，将有限的资源更精准地投到高价值区域和人群中是当前急需解决的问题。

2、现有技术中，对新商家扩展所确定的商家位置的精准度较低，动作的回报率低。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种数据处理方法和装置，可以提高商家位置推荐的精准度和动作回报率。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：

3、获取目标网格的关联数据，所述关联数据包括服务范围覆盖所述目标网格的运营数据；

4、根据所述关联数据获取所述目标网格的供需缺口，所述供需缺口用于表征所述目标网格缺少的商户数量；

5、根据所述关联数据获取所述目标网格的潜力分层，所述潜力分层用于表征所述目标网格内商户的预估产能；以及

6、根据所述供需缺口和所述潜力分层确定所述目标网格的商户需求结果。

7、在一些实施例中，所述根据所述关联数据获取所述目标网格的供需缺口包括：

8、根据所述关联数据获取所述目标网格的商户需求量和商户覆盖量；以及

9、根据所述商户需求量和商户覆盖量确定所述目标网格的供需缺口。

10、在一些实施例中，所述关联数据包括第一关联数据，所述第一关联数据包括所述目标网格的线上用户数量的预测值、线下用户数量的预测值、符合预定条件的商户数量、符合预定条件的用户总数中的一种或多种。

11、在一些实施例中，根据所述关联数据获取所述目标网格的商户需求量包括：

12、根据所述线上用户数量的预测值和线下用户数量的预测值确定所述目标网格的用户数量的预测值；

13、根据所述符合预定条件的商户数量和符合预定条件的用户总数确定网格供需比；以及

14、根据所述用户数量的预测值和网格供需比确定所述目标网格的商户需求量。

15、在一些实施例中，所述关联数据包括第二关联数据，所述第二关联数据包括目标网格的用户需求数据、商户供给数据、区域数据和商户标签中的一种或多种。

16、在一些实施例中，所述根据所述关联数据获取所述目标网格的潜力分层包括：

17、通过预先训练的神经网络模型根据所述第二关联数据获取所述目标网格的日订单量预测值；以及

18、根据所述日订单量预测值所在的分层区间确定所述目标网格的潜力分层。

19、在一些实施例中，所述潜力分层包括低浅、中潜、高潜和超高潜中的一种或多种。

20、在一些实施例中，所述根据所述供需缺口和所述潜力分层确定所述目标网格的商户需求结果包括：

21、响应于所述目标网格的供需缺口大于预定阈值，且潜力分层为中潜、高潜或超高潜，确定所述目标网格的商户需求结果为稀缺；以及

22、响应于所述目标网格的供需缺口小于或等于预定阈值，且潜力分层为超高潜，确定所述目标网格的商户需求结果为稀缺。

23、在一些实施例中，所述方法还包括：

24、根据所述目标网格的供需缺口、潜力分层和商户需求结果中的一种或多种生成推送数据，并向显示设备发送。

25、第二方面，本发明实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：

26、关联数据获取单元，用于获取目标网格的关联数据，所述关联数据包括服务范围覆盖所述目标网格的运营数据；

27、供需缺口获取单元，用于根据所述关联数据获取所述目标网格的供需缺口，所述供需缺口用于表征所述目标网格缺少的商户数量；

28、潜力分层获取单元，用于根据所述关联数据获取所述目标网格的潜力分层，所述潜力分层用于表征所述目标网格内商户的预估产能；以及

29、商户需求结果确定单元，用于根据所述供需缺口和所述潜力分层确定所述目标网格的商户需求结果。

30、在一些实施例中，所述供需缺口获取单元包括：

31、商户数量获取子单元，用于根据所述关联数据获取所述目标网格的商户需求量和商户覆盖量；以及

32、供需缺口确定子单元，用于根据所述商户需求量和商户覆盖量确定所述目标网格的供需缺口。

33、在一些实施例中，所述关联数据包括第一关联数据，所述第一关联数据包括所述目标网格的线上用户数量的预测值、线下用户数量的预测值、符合预定条件的商户数量、符合预定条件的用户总数中的一种或多种。

34、在一些实施例中，所述商户数量获取子单元包括：

35、用户数量预测模块，用于根据所述线上用户数量的预测值和线下用户数量的预测值确定所述目标网格的用户数量的预测值；

36、供需比确定模块，用于根据所述符合预定条件的商户数量和符合预定条件的用户总数确定网格供需比；以及

37、需求量确定模块，用于根据所述用户数量的预测值和网格供需比确定所述目标网格的商户需求量。

38、在一些实施例中，所述关联数据包括第二关联数据，所述第二关联数据包括目标网格的用户需求数据、商户供给数据、区域数据和商户标签中的一种或多种。

39、在一些实施例中，所述潜力分层获取单元包括：

40、日订单量预测子单元，用于通过预先训练的神经网络模型根据所述第二关联数据获取所述目标网格的日订单量预测值；以及

41、分层确定子单元，用于根据所述日订单量预测值所在的分层区间确定所述目标网格的潜力分层。

42、在一些实施例中，所述潜力分层包括低浅、中潜、高潜和超高潜中的一种或多种。

43、在一些实施例中，所述商户需求结果确定单元包括：

44、第一确定子单元，用于响应于所述目标网格的供需缺口大于预定阈值，且潜力分层为中潜、高潜或超高潜，确定所述目标网格的商户需求结果为稀缺；以及

45、第二确定子单元，用于响应于所述目标网格的供需缺口小于或等于预定阈值，且潜力分层为超高潜，确定所述目标网格的商户需求结果为稀缺。

46、在一些实施例中，所述装置还包括：

47、推送单元，用于根据所述目标网格的供需缺口、潜力分层和商户需求结果中的一种或多种生成推送数据，并向显示设备发送。

48、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

49、第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。

50、本发明实施例的技术方案通过获取目标网格的关联数据，所述关联数据包括服务范围覆盖所述目标网格的运营数据，根据关联数据获取目标网格的供需缺口和潜力分层，根据供需缺口和潜力分层确定目标网格的商户需求结果。由此，可以在新商家扩展时，提高商家位置推荐的精准度和动作回报率。