[发明专利]一种企业内部产品数据管理及共享方法

权利要求书

1.一种企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一用户组发送包含客户资料和需求的数据包至服务器；

第二用户组发送包含客户需求分析和设计方案的数据包至所述服务器；

第三用户组发送包含产品测试方案和测试数据的数据包至所述服务器；

所述第三用户组发送包含产品售后数据的数据包至所述服务器；

所述服务器对所述第一用户组发来的数据包和所述第二用户组发来的数据包进行关联，当关联成功时，将二者匹配存储，否则，将二者单独存储；

所述服务器分别按照品牌和产品类型对所述第三用户组发来的数据包进行分类存储，在收到请求后，将分类存储的相应的数据包发送至相应的需求用户组；

所述服务器对相关联的所述第一用户组发来的数据包与所述第二用户组发来的数据包进行统计分析，在收到请求后，将统计分析得到的产品测试优先顺序数据发送至所述第三用户组；

所述服务器根据接收到的所述产品售后数据对工程质保期产品损坏数进行预测，在收到请求后，将预测到的所述工程质保期产品损坏数发送至相应的需求用户组。

2.根据权利要求1所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述包含客户需求分析和设计方案的数据包和所述包含产品售后数据的数据包均带有文本标记，该文本标记包括品牌和产品类型。

3.根据权利要求2所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述服务器采用文本分类算法对所述包含客户需求分析和设计方案的数据包和所述包含产品售后数据的数据包进行分类。

4.根据权利要求1所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述服务器根据所述产品售后数据并基于深度学习预测方法对所述工程质保期产品损坏数进行预测。

5.根据权利要求1所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，在收到一用户组发来的请求后，所述服务器判断该用户组是否具有相应数据的获取权限，当判断结果为是时，将相应数据发送至该用户组，否则，拒绝其请求。

6.根据权利要求3所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述文本分类算法包括：

预处理：去除文本的噪声信息；

中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词；

构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间；

权重测量：发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征；

分类器：使用算法训练分类器。

7.根据权利要求4所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述深度学习预测方法包括：

加载序列数据；

标准化数据：获得拟合并防止训练发散，将训练数据标准化为具有零均值和单位方差；

准备预测变量；

定义、准备及训练深度学习网络；

预测时间步。

8.根据权利要求1所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述第一用户组、所述第二用户组和所述第三用户组分别为销售部门、售前部门和技术部门。

9.根据权利要求1所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，在存储数据之前，所述服务器对数据进行加密。

10.根据权利要求9所述的企业内部产品数据管理及共享方法，其特征在于，所述服务器采用RSA加密算法对待存储的数据进行加密。