基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法与流程

本申请涉及数据分析，尤其涉及一种基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法。

背景技术：

1、随着连锁企业规模的不断扩大和市场环境的日益复杂，传统的管理方法已难以满足企业对精细化、智能化管理的需求。特别是在多门店、多区域的经营环境下，企业面临着数据分散、信息孤岛、决策滞后等问题，这严重影响了企业的整体运营效率和竞争力。

2、同时，市场竞争的加剧和消费者需求的多样化，使得连锁企业必须更快速、准确地响应市场变化。然而，传统的数据分析方法往往难以处理海量、多维、实时的经营数据，无法为企业提供及时、全面的决策支持。这导致企业在资源配置、库存管理、营销策略等方面的决策效率低下，难以充分发挥连锁经营的规模优势。此外，传统的经营效益监管系统缺乏对多维数据的深度挖掘能力，无法实现对异常情况的精准预测和快速响应，也难以为企业提供个性化、动态化的资源优化配置方案。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，进而提高了经营状态评估的准确性。

2、本申请第一方面提供了一种基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，所述基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法包括：

3、对连锁经营企业各门店的多维度数据进行采集和预处理，得到多维时间序列数据；

4、对所述多维时间序列数据进行多维度相似度计算和模糊聚类，得到门店聚类结果和模糊隶属度；

5、基于所述门店聚类结果和所述模糊隶属度构建决策树模型，并对所述多维时间序列数据进行门店经营状态评估，得到门店经营状态评估结果；

6、对所述多维时间序列数据进行时序特征提取，构建语义分割网络，得到门店业务预测模型；

7、基于所述门店业务预测模型和所述门店聚类结果对多门店业务数据进行深度预测，得到门店业务预测结果；

8、基于所述门店经营状态评估结果、所述门店业务预测结果和所述模糊隶属度进行综合异常预测和资源优化配置，得到异常预测报告和优化方案。

9、本申请第二方面提供了一种基于连锁经营效益监管系统的数据分析装置，所述基于连锁经营效益监管系统的数据分析装置包括：

10、采集模块，用于对连锁经营企业各门店的多维度数据进行采集和预处理，得到多维时间序列数据；

11、计算模块，用于对所述多维时间序列数据进行多维度相似度计算和模糊聚类，得到门店聚类结果和模糊隶属度；

12、评估模块，用于基于所述门店聚类结果和所述模糊隶属度构建决策树模型，并对所述多维时间序列数据进行门店经营状态评估，得到门店经营状态评估结果；

13、构建模块，用于对所述多维时间序列数据进行时序特征提取，构建语义分割网络，得到门店业务预测模型；

14、预测模块，用于基于所述门店业务预测模型和所述门店聚类结果对多门店业务数据进行深度预测，得到门店业务预测结果；

15、配置模块，用于基于所述门店经营状态评估结果、所述门店业务预测结果和所述模糊隶属度进行综合异常预测和资源优化配置，得到异常预测报告和优化方案。

16、本申请第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述电子设备执行上述的基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法。

17、本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法。

18、与现有技术相比，本申请具有以下有益效果：通过对销售、库存、客流等多维度数据的采集和预处理，实现了数据的标准化和高质量化，采用动态时间规整和核函数变换等技术，提高了门店聚类的准确性和灵活性，有助于更精准地识别不同类型的门店。通过熵权法分析和主成分分析，优化了评估特征的选择，提高了经营状态评估的准确性和可解释性。结合时间卷积网络、长短时记忆网络和自注意力机制，提升了对时序数据的特征提取和预测能力，实现了更精准的业务预测。通过多任务预测模型，同时预测销售额、客流量和库存水平，提高了预测的全面性和效率。采用自编码器和动态阈值计算，提高了异常检测的准确性和灵敏度，同时通过决策规则库和约束优化，实现了更合理的资源分配。从时间序列分解到多尺度时间窗口划分，再到多任务学习，实现了对数据的多层次、多尺度分析，通过条件嵌入和残差连接等技术，增强了模型的可扩展性和对不同门店特征的适应能力。

技术特征：

1.一种基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，其特征在于，所述对连锁经营企业各门店的多维度数据进行采集和预处理，得到多维时间序列数据，包括：

3.根据权利要求1所述的基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，其特征在于，所述对所述多维时间序列数据进行多维度相似度计算和模糊聚类，得到门店聚类结果和模糊隶属度，包括：

4.根据权利要求3所述的基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，其特征在于，所述基于所述门店聚类结果和所述模糊隶属度构建决策树模型，并对所述多维时间序列数据进行门店经营状态评估，得到门店经营状态评估结果，包括：

5.根据权利要求1所述的基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，其特征在于，所述对所述多维时间序列数据进行时序特征提取，构建语义分割网络，得到门店业务预测模型，包括：

6.根据权利要求5所述的基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，其特征在于，所述基于所述门店业务预测模型和所述门店聚类结果对多门店业务数据进行深度预测，得到门店业务预测结果，包括：

7.根据权利要求1所述的基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，其特征在于，所述基于所述门店经营状态评估结果、所述门店业务预测结果和所述模糊隶属度进行综合异常预测和资源优化配置，得到异常预测报告和优化方案，包括：

8.一种基于连锁经营效益监管系统的数据分析装置，其特征在于，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法。

技术总结
本申请涉及数据分析技术领域，公开了一种基于连锁经营效益监管系统的数据分析方法，该方法包括：对连锁经营企业各门店的多维度数据进行采集和预处理，得到多维时间序列数据；进行多维度相似度计算和模糊聚类，得到门店聚类结果和模糊隶属度；构建决策树模型并进行门店经营状态评估，得到门店经营状态评估结果；进行时序特征提取，构建语义分割网络，得到门店业务预测模型；对多门店业务数据进行深度预测，得到门店业务预测结果；基于门店经营状态评估结果、门店业务预测结果和模糊隶属度进行综合异常预测和资源优化配置，得到异常预测报告和优化方案，进而提高了经营状态评估的准确性。

技术研发人员：马瑞光
受保护的技术使用者：深圳市逸马科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/19