一种校服数据分析方法、设备、介质和产品与流程

本技术涉及数据分析的，尤其是涉及一种校服数据分析方法、设备、介质和产品。

背景技术：

1、在快速变化的服装市场中，校服作为学校文化与学生身份的象征，其销售数据不仅是企业运营状况的直接反映，更是洞察市场需求、预测市场趋势、优化产品设计与销售策略的宝贵资源。

2、在数据处理与分析方面，校服销售数据作为反映市场需求、产品受欢迎程度及市场趋势的重要信息源，其分析方法与手段直接影响到校服销售企业的决策效率和市场竞争力。相关技术中，校服数据分析方法往往侧重于简单的数据统计与比较，缺乏对销售数据深层次挖掘和关联性分析的能力，难以全面、准确地反映市场动态和消费者需求。

3、因而，如何提供一种能够挖掘销售数据深层次价值的校服数据分析方法是本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本技术的目的是提供一种校服数据分析方法、设备、介质和产品，用于解决以上至少一项技术问题。

2、本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

3、第一方面，本技术提供一种校服数据分析方法、设备、介质和产品，采用如下的技术方案：

4、一种校服数据分析方法，包括：

5、获取校服销售数据，基于所述校服销售数据进行多维挖掘分析，确定多维挖掘分析结果；

6、基于所述多维挖掘分析结果进行展示方式选取，确定数据展示形式集合，其中，所述数据展示形式集合为所述多维挖掘分析结果中每一方面的分析结果提供了至少一种数据展示形式；

7、基于所述多维挖掘分析结果和所述数据展示形式集合进行数据填充展示，确定每一维度挖掘分析对应的数据展示内容，并将多维分别对应的所述数据展示内容发送至显示界面，以实现对校服销售数据的多维度挖掘分析结果的可视化展示。

8、通过采用上述技术方案，基于校服销售数据进行多维挖掘分析，确定多维挖掘分析结果，其中，多维挖掘分析包括：销售趋势分析、产品结构分析、销售渠道分析、顾客行为分析和市场竞争分析。然后，基于多维挖掘分析结果进行展示方式选取，确定数据展示形式集合，有助于更加直观地展示分析结果中的重点特征，提升数据的可视化效果，使得多维挖掘分析结果更加直观、生动。最终，基于多维挖掘分析结果和数据展示形式集合进行数据填充展示，确定每一维度挖掘分析对应的数据展示内容，并将多维分别对应的数据展示内容发送至显示界面，以实现对校服销售数据的多维度挖掘分析结果的可视化展示。通过对校服销售数据进行多维挖掘分析，能够挖掘出校服销售数据背后的深层次价值，有助于企业优化资源配置，提升决策效率与准确性。

9、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于所述多维挖掘分析结果和所述数据展示形式集合进行数据填充展示，确定每一维度挖掘分析对应的数据展示内容之后，还包括：

10、基于每一维度挖掘分析对应的所述数据展示内容进行异常与显著性评估，确定显著性分析结果，其中，所述异常与显著性评估用于筛选出对业务决策有重要影响的挖掘分析维度；

11、获取用户查看需求，基于所述显著性分析结果和所述用户查看需求，从每一维度挖掘分析对应的所述数据展示内容中确定目标数据展示内容，其中，所述用户查看需求为用户个性化查看数据的要求和偏好；

12、相应的，将多维分别对应的所述数据展示内容发送至显示界面，包括：

13、将所述目标数据展示内容发送至显示界面。

14、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于所述校服销售数据进行多维挖掘分析，确定多维挖掘分析结果，包括：

15、基于所述校服销售数据进行销售趋势分析，确定销售趋势分析结果，其中，所述销售趋势分析用于识别校服销售量的变化趋势；

16、基于所述校服销售数据进行产品结构分析，确定产品结构分析结果，其中，所述产品结构分析用于分析不同规格校服的销售情况；

17、基于所述校服销售数据进行销售渠道分析，确定销售渠道分析结果，其中，所述销售渠道分析用于分析不同销售渠道的校服销售情况；

18、基于所述校服销售数据进行顾客行为分析，确定顾客行为分析结果，其中，所述顾客行为分析用于顾客的消费习惯，确定顾客的需求和偏好；

19、基于所述校服销售数据进行市场竞争分析，确定市场竞争分析结果，其中，所述市场竞争分析用于对比同行业竞争对手的销售情况，确定市场竞争态势。

20、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于所述多维挖掘分析结果进行展示方式选取，确定数据展示形式集合，包括：

21、基于所述销售趋势分析结果进行展示方式选取，确定数据展示形式为折线图；

22、基于所述产品结构分析结果进行展示方式选取，确定数据展示形式为柱状图；

23、基于所述销售渠道分析结果进行展示方式选取，确定数据展示形式为饼图；

24、基于所述顾客行为分析结果进行展示方式选取，确定数据展示形式为散点图和热力图；

25、基于所述市场竞争分析结果进行展示方式选取，确定数据展示形式为雷达图；

26、综合所述多维挖掘分析结果与数据展示形式的对应关系，确定数据展示形式集合。

27、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于所述校服销售数据进行多维挖掘分析，确定多维挖掘分析结果之后，还包括：

28、基于所述多维挖掘分析结果进行优化调整分析，确定销售优化信息，其中，所述销售优化信息包括：采购计划优化、产品结构优化、销售渠道优化、产品推荐优化、竞争策略优化。

29、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：还包括：

30、当检测到校服出库单时，获取当前校服库存数据，基于所述校服出库单和所述当前校服库存数据进行存放位置分析，确定待拣校服货架信息；

31、当检测到校服入库单时，获取当前校服库存数据，基于所述校服入库单和所述当前校服库存数据进行入库位置分析，确定待入库校服货架信息；

32、利用无线射频识别技术，实时获取校服入库信息和校服出库信息，并基于所述校服入库信息和校服出库信息，实时更新当前校服库存数据，以便于所述校服库存数据实时反映校服库存状态。

33、第二方面，本技术提供一种电子设备，采用如下的技术方案：

34、至少一个处理器；

35、存储器；

36、至少一个应用程序，其中至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行上述的校服数据分析方法。

37、第三方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：

38、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行上所述的校服数据分析方法。

39、第四方面，本技术提供了一种计算机程序产品，采用如下的技术方案：

40、一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述校服数据分析方法。

41、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

42、基于校服销售数据进行多维挖掘分析，确定多维挖掘分析结果，其中，多维挖掘分析包括：销售趋势分析、产品结构分析、销售渠道分析、顾客行为分析和市场竞争分析。然后，基于多维挖掘分析结果进行展示方式选取，确定数据展示形式集合，有助于更加直观地展示分析结果中的重点特征，提升数据的可视化效果，使得多维挖掘分析结果更加直观、生动。最终，基于多维挖掘分析结果和数据展示形式集合进行数据填充展示，确定每一维度挖掘分析对应的数据展示内容，并将多维分别对应的数据展示内容发送至显示界面，以实现对校服销售数据的多维度挖掘分析结果的可视化展示。通过对校服销售数据进行多维挖掘分析，能够挖掘出校服销售数据背后的深层次价值，有助于企业优化资源配置，提升决策效率与准确性。

43、基于校服销售数据进行销售趋势分析，确定销售趋势分析结果，基于校服销售数据进行产品结构分析，确定产品结构分析结果，基于校服销售数据进行销售渠道分析，确定销售渠道分析结果，基于校服销售数据进行顾客行为分析，确定顾客行为分析结果，基于校服销售数据进行市场竞争分析，确定市场竞争分析结果。基于校服销售数据进行多维挖掘分析，有助于企业全面了解市场情况、精准制定决策、提升运营效率和市场竞争力。