[发明专利]分析装置以及商品历史数据的动态时间规整系统

说明书

本发明提供了一种分析装置，具有这样的特征，包括原始数据储存部、用户数据储存部、时间序列生成部、距离矩阵生成部、行累计矩阵生成部、列累计矩阵生成部、最终累计矩阵生成部、匹配节点生成部和匹配结果生成部，能够设置时间节点依据将不同历史年份的广告投资数据在各个时间节点上进行匹配。总之，本方法能够适应市场营销中广告带来的影响对市场营销投资进行度量分析。

技术领域

本发明涉及市场营销广告投资领域，具体涉及一种分析装置以及商品历史数据的动态时间规整系统。

背景技术

在信息化时代，广告投资需要量化评估体现在多个方面，如衡量广告效果：衡量广告效果的主要指标包括广告曝光率、点击率、转化率等，按照不同的指标来评估广告效果；衡量客户购买行为：衡量客户购买行为的主要指标包括购买量、购买频次、购买金额等，可以根据不同的指标来评估客户的购买行为；衡量客户满意度：衡量客户满意度的主要指标包括客户满意度指数、客户忠诚度指数等，可以根据这些指标来评估客户的满意度；衡量市场份额：衡量市场份额的主要指标包括市场份额、市场占有率等，可以根据这些指标来评估市场份额；衡量品牌影响力：衡量品牌影响力的主要指标包括品牌曝光率、知名度、认知度等，可以根据这些指标来评估品牌影响力；衡量投资回报：衡量投资回报的主要指标包括投资回报率、营销投资回报率等，可以根据这些指标来评估投资回报。

正因为广告的评估分析存在大量的需求，因此更需要算法来辅助量化评估。进一步来说，算法量化评估在市场营销的广告投资回报方向上，可以帮助企业更好地评估市场营销活动的成功程度，以及其所产生的经济效益，从而能够更好地指导市场营销活动，帮助企业更有效地分配资源。它能够客观地反映广告投放效果，让企业更好地把握市场营销趋势，提高市场营销效率，提高企业的市场竞争力。

通常来说，一般评估性模型，如营销分析所使用的MMM(Marketing Mix Modeling)模型，基于线性拟合的主体去预估未来销售的情况，为了能够加强它的分析评估能力，还会使用一种相似性度量的手段，也就是动态时间规整方法。通过这种相似性度量的方法，可以回顾以往历史投资情况，并且给出各年中每个时间节点下的对应情况。

但是现有的基于动态时间规整方法的分析系统不能适应市场营销中广告带来的影响，所以如何改进动态时间规整方法，得到更加适用于市场营销投资的度量分析系统依旧是现阶段待解决的重要问题。

发明内容

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种分析装置以及商品历史数据的动态时间规整系统。

本发明提供了一种分析装置，与用户终端通信连接，具有这样的特征，包括：原始数据储存部，用于储存各个商品在不同历史年份的销售额数据和广告投资数据；用户数据储存部，用于储存用户通过用户终端输入的商品名称、两个需要匹配的历史年份A、B和时间节点划分依据；时间序列生成部，用于从原始数据储存部中读取商品名称和历史年份A、B对应的销售额数据和广告投资数据，根据时间节点划分依据，得到历史年份A的n个时间节点上的销售额数据和广告投资数据作为时间序列A，得到历史年份B的n个时间节点上的销售额数据和广告投资数据作为时间序列B；距离矩阵生成部，用于根据曼哈顿距离或者欧氏距离，计算得到时间序列A和时间序列B的距离矩阵；行累计矩阵生成部，用于根据距离矩阵以行优先填充n*n的初始累计矩阵，得到行累计矩阵；列累计矩阵生成部，用于根据距离矩阵以列优先填充n*n的初始累计矩阵，得到列累计矩阵；最终累计矩阵生成部，用于将列累计矩阵和行累计矩阵相加或者相乘，得到n*n的最终累计矩阵；匹配节点生成部，用于对最终累计矩阵进行回溯，得到历史年份A与历史年份B的n个时间节点的匹配关系；匹配结果生成部，用于根据匹配关系、时间序列A和时间序列B，绘制商品的销售额数据和广告投资数据在历史年份A与历史年份B的n个时间节点的对应连线图作为反馈图像反馈至用户终端。