[发明专利]一种面向品牌电商的大数据信息服务方法和系统

权利要求书

1.一种面向品牌电商的大数据信息服务方法，其特征在于，所述的面向品牌电商的大数据信息服务方法包括S1.数据对接、S2.数据分析、S3.统一建模、S4.数据清洗、S5.构建分析模型、S6.挖掘深度商业价值。

2.根据权利要求1所述的面向品牌电商的大数据信息服务方法，其特征在于，所述的S1对接电商运营的各系统的业务运营数据，包括客户关系管理系统，订单系统，仓储物流管理系统。

3.根据权利要求1所述的面向品牌电商的大数据信息服务方法，其特征在于，所述的S2通过分布式数据采集模块收集外部平台或渠道的数据和信息，先以半结构化的方式存储在采集子系统的数据库中。

4.根据权利要求1所述的面向品牌电商的大数据信息服务方法，其特征在于，所述的S3根据S1和S2整合的数据进行统一的元模型设计，制定数据规范，所述元模型的结构要分为两个层次，第一个层次是面向电商行业的通用模型层，第二个层次是面向企业特定业务的私有模型层；通用模型可以用来支持私有模型的设计和构建，作为私有模型的基础组件，而私有模型可以看做是通用模型的扩展和在特定业务领域内的具体化。

5.根据权利要求1所述的面向品牌电商的大数据信息服务方法，其特征在于，所述的S4以S3设计的统一元模型作为标准，对S1、S2得到的数据进行清洗，去除不合格的噪音数据，规范化数据格式，将数据按照元模型标准装载到大数据存储系统中。

6.根据权利要求1所述的面向品牌电商的大数据信息服务方法，其特征在于，所述的S5基于S4得到的数据并结合统一元模型设计用于进行大数据分析的分析模型，并将模型存储在分析模型仓库中。

7.根据权利要求1所述的面向品牌电商的大数据信息服务方法，其特征在于，所述的S6包括通过特定的数据挖掘和深度学习技术来进一步分析多元变量之间的内在相关性，趋势预测，非结构化数据和多媒体数据的复杂聚类分析。