[发明专利]一种数据管理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种库存管理方式，特别是涉及一种数据管理方法。

背景技术

由于纺织行业的特殊性，纺织品产能过剩，长期以来消化库存主要靠两种方式:一是大批“收库存专业游击队”走街串巷上门咨询，当场交易，货款二清的方式，这种形式已存在几十年，专职活跃人员有几百，但也只能去处理掉实际的几十分之一；而且这种形式存在信息严重不对称，交易价格一般在该产品正常售价的1/5~1/3，甚至更低。另一是，十几年来政府和大佬企业也陆续建设了一些现实的“库存交易市场”，但由于盛泽不像绍兴、常熟、无锡等地周边聚集大量服装厂，无人气致使大多逐渐关门。

从当前的市场情况来看，虽然也存在很多纺织类电商平台、网络平台，但是由于缺少足够的信息支撑、安全支撑和权威支撑，很难获得有效的成长。用户在该类型网络平台获取信息过程中，面临巨大的风险。

“库存”不是废品，仅仅是“适销不对路”、“信息不对称”、“周边没有下游”、“整体产能过剩”等问题而已。同时随着80、90后新一代买家(也包含消费者)对网络资讯的依赖习惯，本项目针对传统纺织业的库存，通过与权威机构、行业协会、国家相关部门、业内精英等进行深入合作，打造了国内最顶尖的纺织品电商平台，解决早期电商盲目发展，同类项目在数据分析方面存在严重的问题，没有能够有效的实现平台数据挖掘和分析带来的粗暴式增长方式的影响。

现有技术中库存数据的管理方面，由于互联网的开放性、自由度、大众性，先天决定网络点评意见来源存在鱼目混杂、趋势利弊、参差不齐、造假、买好评、刷信用等问题泛滥。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是：如何提供一种将智能分析与人工分析进行结合，并且根据客户对产品的关注点的不同，实现不同的资讯，更为准确的把握行业发展方向的命脉，且通过大数据技术的常规运用方式、数据分析、了解个人活动轨迹，明确其关注热点，为用户提供更为针对性的服务内容的数据管理方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种数据管理方法，包括下列操作步骤：

S1、对库存数据进行智能分析和人工分析，且根据数据评级的重要性，进行分析权限的分配；

S2、根据产品的属性相关数据，建立相关性数据库，将产品管理密切度进行有限推荐选择；

S3、对买家行为进行分析，且记忆分析买家的行为习惯，为他买家提供热点信息推荐；

S4、点评人登陆，完成界面和信息接入后，点评人进行邀约权威机构、业内精英或资格自动开发买家，同时保持周期性筛选，令动态保持人数平衡；

S5、针对产品情感倾向和关键词，进行评价匹配，同时实现产品的全网评价。

在本发明一个较佳实施例中，在步骤S2中，所述相关性数据库中建立产品属性的相关性权重，对产品不同方面的属性进行权重分配，根据权重计算出自动推荐相关产品。

在本发明一个较佳实施例中，在步骤S2中，所述相关性数据库中根据买家选择、行业研究方向、政府决策对产品的关注点不同，推荐相似的资讯数据。

在本发明一个较佳实施例中，所述步骤S4中，点评人登陆包括PC端或移动APP端登录。

在本发明一个较佳实施例中，所述步骤S4中，对评价内容的管理规范，对评论内容进行智能比对，监控，屏蔽。

在本发明一个较佳实施例中，所述步骤S4中，所述移动端的包括对地域的锁定。

本发明的有益效果是：将智能分析与人工分析进行结合，并且根据客户对产品的关注点的不同，实现不同的资讯，更为准确的把握行业发展方向的命脉，且通过大数据技术的常规运用方式、数据分析、了解个人活动轨迹，明确其关注热点，为用户提供更为针对性的服务内容。

具体实施方式

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供如下技术方案。

在本实施例中提供一种数据管理方法，所述的数据管理方法包括下列操作步骤：

S1、对库存数据进行智能分析和人工分析，且根据数据评级的重要性，进行分析权限的分配；

S2、根据产品的属性相关数据，建立相关性数据库，将产品管理密切度进行有限推荐选择；

S3、对买家行为进行分析，且记忆分析买家的行为习惯，为他买家提供热点信息推荐；