[发明专利]一种基于大数据的商场门店评价方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据的商场门店评价方法，通过对收集的营业数据进行统计分析，并筛选出关键特征参数，引入熵权法来获取特征权重，熵权法赋权步骤：(1)数据标准化，(2)求各指标的信息熵，(3)确定各指标权重Wj(4)通过关联性分析，我们发现单面积日租金、单面积日客流、单面积日销售额的关联性不高，通过对收集的营业数据进行统计分析，并筛选出关键特征参数，引入熵权法来获取特征权重，从而构建出商场店铺经营状况的评价模型，对店铺的经营状况进行综合评价，并找出一些店铺经营的优势和不足，为商场的整体经营提供建议，有理论依据，相对主观赋权具有较高的可信度和精确度。算法简单，实践起来比较方便。

主权项

1.一种基于大数据的商场门店评价方法，其特征在于，通过对收集的营业数据进行统计分析，并筛选出关键特征参数，引入熵权法来获取特征权重，熵权法赋权步骤：/n(1)数据标准化，假设个了m个指标，每个指标有n个样本数据，那用xij表示第j个指标下第i个样本的数值，其中i和j满足下式：1≤i≤n,1≤j≤m，假设对各指标数据标准化之后的数值是Y_ij,那么/n(2)求各指标的信息熵，根据信息论中信息熵的定义，第j组数据的信息熵Ej可以写成其中如果p_ij＝0，则定义/n(3)确定各指标权重Wj/n(4)通过关联性分析，我们发现单面积日租金、单面积日客流、单面积日销售额的关联性不高，所以视为不相关的数据来进行权重计算，店铺的经营状况评价模型为：在实际应用中，可以将现有的份转化为百分制得分：Mi就是我们给出的门店百分制得分，最后的分数展现可以根据具体的展示需求来更改标准化的公式。/n