[发明专利]一种对电商数据集定价的方法

说明书

技术领域

本发明涉及电子商务经营技术领域，具体地说是一种对电商数据集定价的方法。

背景技术

大数据的火爆带动了中国政府和产业界对大数据的热情。随着大数据在政府提升治理能力方面发挥着越来越重要的作用，政府将率先推动政务大数据应用。国家大数据战略推动大数据与教育、医疗、交通、公安、环保等领域融合发展。在网络能力的提升、居民消费升级和四化加快融合发展的背景下，新技术、新产品、新服务不断激发新的消费需求，而作为提升数据信息消费体验的重要手段，通过给数据进行合理定价，成为一种必然。

目前市场针对电商数据进行定价的方式主要是根据自身技术、软硬件、人力成本，参考市场现状和需求高低进行一次性定价。并很长时间不进行调整，或不经过科学的算法，进行直接人为干涉，主观上进行调整价格。这样容易造成几方面的问题：一，受限于自身市场调查能力，可能对市场需求情况了解不精准深刻，定价方式稍显简单。二，根据时间和市场波动，或运营方式调整，直接修改结果价格，方式单一。容易造成审批人员过多，节奏缓慢，或者很少人员参与，价格准确性得不到很好保证。三，对于进行交易的大量数据集，各种维度划分价格不统一，定价方式不一样。差异化较大的情况下，没有合理的方法会导致很难进行有效的统一价格调整。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种对电商数据集定价的方法，针对电商数据重新定义后，成为数据集商品进行交易，对此进行定价。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种对电商数据集定价的方法，该方法包括以下步骤：

1)、确定基本价，基本价可以看成基础价，可以较长时间内不变动。基本价的确定，主要由数据所有者根据数据来源、人力成本、软硬件成本等计算出来。此基本价可以在得出结果后根据运营者主观想法进行修改。基本价可以作为利润点。

2)、确定单条数据价格，电商数据下比如电商网店交易数据，单条数据由含商品名称、商品交易价格、数量等信息组成。单条数据是组成一个数据集的一个单位，是直接查看数据或数据应用利用数据的最常见的一个单位。单条数据价格，根据基本价的制定方式进行定价。

3)、确定行业系数。行业系数是电商数据的一个分类方式，各大电商网站常见的是将行业分类作为一级类目。热门行业系数可以适当调高，建议1.1～1.9，如果行业之间数据价值差距较大，也可以设置2倍及以上。冷门行业，如市场需求较少，用户购买较少，可以调低此行业的系数，0.1～0.9范围。如无需调整则设置为1。此系数将不会对价格造成影响。

4)、确定地区系数。地区是数据自身的一项属性，各个地区的数据条数有较大差异，数据可参考价值也不一致。根据数据自身属性（例如行业属性），可判断此地区此类数据可利用价值高低，并进行地区系数的调整。调整方式同第三条行业系数调整方式。

5)、确定平台系数。此处平台是指数据来源网站（天猫平台、京东平台、一号店等），各平台的数据质量、价值不一样。设定平台系数，可以根据所选数据所属的平台，提高或降低本数据的价格。调整方式同第三条行业系数调整方式。

6)、确定时间系数。此时间系数适用于电商交易数据，是交易所发生的时间属性。根据目前市场现状，电商逐渐形成一些固定的促销节（双十一、双十二等），此时段的电商交易数据可利用范围更广，数据量更大也带来更高的可研究价值。根据这个特点，依据时间系数的调整，可以灵活价格高低。调整方式同第三条行业系数调整方式。

7)、确定折扣系数。此系数可直接不通过数据自身属性的系数调整，而进行短期或长期的价格调整。适用于数据商品的促销行为或阶段性调低价格。

制定好以上系数的数值之后，根据任何维度的数据集（数据包）所具有的条数属性，和单条数据价格相乘，可得出此数据的初级价格。在此基础再与行业系数、地区系数、平台系数、时间系数相乘，可得出平衡后的价格。这类数据属性的系数，可以在用户购买筛选数据规格参数的时候动态计算，得到一种即时的良好体验。这个平衡计算后的价格，和第一条基本价相加，可得出含有数据交易中卖方利润的价格。

在上面价格的基础上，与折扣系数相乘，如果此时折扣系数为1，则是普通价格。0.9则是九折价格，以此类推。最终得到一个有可控利润，并符合数据本身价值体现的，运营人员可灵活调控的数据集商品价格。

进一步的，所述基本价确定的数据来源包括采集、收购和免费获取。

进一步的，所述基本价确定的人力成本包括采集、ETL和资源维护。

本发明的一种对电商数据集定价的方法和现有技术相比，具有以下有益效果：