[发明专利]一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法

说明书

本发明公开一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法，涉及数据分析技术领域；汇总现有电商平台的数据，建立电商平台的数据仓库，在数据仓库层面，建立可靠的分析模型，可以快速的根据线性回归模型进行不正当销售行为的预判，为电商平台快速识别销售行为提供了依据，并对店铺之间不正当竞争进行快速预警，规范了电商平台的销售行为，减少了因不正当销售行为给消费者带来的损害，同时减低了人力物力成本。

技术领域

本发明公开一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法，涉及数据分析技术领域。

背景技术

电子商务平台是一个为企业或个人提供网上交易洽谈的平台。企业电子商务平台是建立在Internet网上进行商务活动的虚拟网络空间和保障商务顺利运营的管理环境；是协调、整合信息流、物质流、资金流有序、关联、高效流动的重要场所。企业、商家可充分利用电子商务平台提供的网络基础设施、支付平台、安全平台、管理平台等共享资源有效地、低成本地开展自己的商业活动。

目前电商平台的网络零售十分流行，消费者可以通过电商平台进行购物，方便消费者及商家进行物质交流。但是网络零售也存在一些不正当销售行为，而现有的预判商家店铺不正当销售行为的方式，例如刷单行为，主要利用第三方数据，例如快递公司的快递数据，获取邮寄物品重量是否与购买商品一致，再通过研究电商平台后台日志，对相同ip多次购买相同物品，对商品评论的分析等来判断刷单行为。当前的预判方式成本较大，只能进行特定的分析，不利于快速获取分析结果，不适合大数据量的要求。

本发明方法提供一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法，汇总现有电商平台的数据，建立电商平台的数据仓库，在数据仓库层面，建立可靠的分析模型，并通过分析模型对店铺销售行为进行预判，能够快速获取分析结果，适合大数据量的要求，同时减低了人力物力成本。

发明内容

本发明针对现有技术的问题，提供一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法，具有通用性强、实施简便等特点，具有广阔的应用前景。

本发明提出的具体方案是：

一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的方法：

采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，建立整体电商平台的数据仓库，针对数据仓库内数据使用数据标准化方法使数据形成统一标准的整合数据，将整合数据分发到各自相应的电商平台，建立各个电商平台正常销售行为的线性回归模型，同时根据整体的整合数据建立整体电商平台正常销售行为的线性回归模型，利用分类分析方法确定置信区间内的销售行为的阀值，通过阈值对店铺销售行为进行预警，再对销售行为进行最后的检验，防止错判。

所述的方法中采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，筛选出重点店铺，并通过重点店铺筛选出店铺下的所有的商品明细数据，将重点店铺的商品明细数据作为样本数据，利用样本数据建立整体电商平台的数据仓库。

所述的方法中根据销售商品及店铺的相应业务的分析，提取各个电商平台相应的维度信息，利用etl技术将各个电商平台的重点店铺的样本数据整合到整体电商平台的数据仓库。

所述的方法中所述利用分类分析方法对销售行为进行分类分析，设定分类的中心，利用多因素方差确定在[80％-100％]置信区间内的销售行为的阀值。

所述的方法中再通过聚类方法中最短距离法判断店铺销售行为的正当性，通过整体电商平台正常销售行为的线性回归模型利用假设检验的方法进行最后的检验。

所述的方法中先在各自电商平台通过阈值对店铺销售行为进行预警，再在整体电商平台进行预警。

一种基于电商平台预警网络零售不正当销售行为的系统，包括采集单元、数据处理单元及分析单元，

采集单元采集现有各个电商平台的销售商品及店铺的相关数据，建立整体电商平台的数据仓库，