【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及汽車供應鏈，具體涉及一種基于大數據的數據采集與分析系統。
技術介紹
1、汽車供應鏈是一個復雜而精細的系統，涵蓋了從原材料采購到最終汽車銷售和服務的整個過程。汽車供應鏈以汽車制造商為核心，包括各級供應商、物流服務提供商、分銷商以及售后服務提供商等多個環節。
2、整個汽車供應鏈需要高效的信息流、物流和資金流的支持，以確保各個環節順暢運轉。同時，隨著市場競爭的加劇和消費者需求的多樣化，汽車供應鏈也在不斷創新和優化，以提高效率、降低成本并滿足消費者的需求。總的來說，汽車供應鏈是一個高度集成和協同的系統，需要各個環節的緊密合作和高效運轉，以確保汽車的生產、銷售和相關服務能夠順利進行。
3、在汽車供應鏈中，對各供應鏈企業進行數據采集與分析，有助于更好地了解各供應鏈企業的經營狀況，對于汽車供應鏈的順暢運轉具有重要意義。然而，現有數據采集與分析系統的數據安全性較差，并且無法對采集數據作出準確有效的分析。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、針對現有技術所存在的上述缺點，本專利技術提供了一種基于大數據的數據采集與分析系統，能夠有效克服現有技術所存在的數據安全性較差，以及無法對采集數據作出準確有效分析的缺陷。
3、(二)技術方案
4、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：
5、一種基于大數據的數據采集與分析系統，包括服務器和用于采集數據調用用戶臉部圖像的臉部圖像采集模塊，所述服務器通過數據采集模
6、所述服務器通過數據調用請求生成模塊生成包含數據調用用戶臉部圖像、數據要求要素的數據調用請求，并利用權限認定模塊基于數據調用請求中的數據調用用戶臉部圖像對數據調用請求進行權限認定，所述服務器通過數據調用模塊對通過權限認定的數據調用請求進行數據調用，并利用數據預處理模塊對調用數據進行預處理；
7、所述服務器通過業務指標體系構建模塊基于供應鏈企業的業務數據構建業務指標體系，并利用數據分析模型構建模塊基于業務指標體系構建數據分析模型，所述服務器通過數據分析模塊基于數據分析模型對預處理后的調用數據進行數據分析，并利用數據分析報告生成模塊基于數據分析結果生成相關的數據分析報告。
8、優選地，所述數據采集模塊實時采集供應鏈企業的業務數據，包括：
9、從各數據源處實時采集供應鏈企業的業務數據；
10、其中，數據源包括存儲有供應鏈企業數據的數據庫，以及供應鏈企業的共享數據庫。
11、優選地，所述數據調用請求生成模塊生成包含數據調用用戶臉部圖像、數據要求要素的數據調用請求，包括：
12、接收圖像質量符合要求的數據調用用戶臉部圖像，同時接收數據調用用戶發送的數據要求要素，并基于數據調用用戶臉部圖像、數據要求要素生成數據調用請求；
13、其中，數據要求要素包括目標供應鏈企業、數據類型和數據采集時間。
14、優選地，所述臉部圖像采集模塊采集數據調用用戶臉部圖像，包括：
15、對數據調用用戶的臉部進行圖像檢測、圖像采集，獲得數據調用用戶臉部圖像；
16、對數據調用用戶臉部圖像進行圖像質量檢測，若數據調用用戶臉部圖像符合圖像質量符合要求，則將該數據調用用戶臉部圖像發送至數據調用請求生成模塊，否則對數據調用用戶的臉部重新進行圖像檢測、圖像采集。
17、優選地，所述對數據調用用戶臉部圖像進行圖像質量檢測，若數據調用用戶臉部圖像符合圖像質量符合要求，則將該數據調用用戶臉部圖像發送至數據調用請求生成模塊，否則對數據調用用戶的臉部重新進行圖像檢測、圖像采集，包括：
18、采用下式計算數據調用用戶臉部圖像的圖像質量指數s：
19、
20、其中，n1為臉部圖像中符合預設像素值要求的像素點數量，n2為臉部圖像中的像素點數量，r、g、b分別為臉部圖像在rgb顏色空間中的紅色分量圖像、綠色分量圖像、藍色分量圖像，s(i)為分量圖像i中的像素點集合，v(p)為分量圖像i中像素點p的像素值，ω1、ω2為預設權重系數；
21、對數據調用用戶臉部圖像的圖像質量指數s與預設圖像質量閾值進行判斷，若圖像質量指數s大于預設圖像質量閾值，則判斷數據調用用戶臉部圖像符合圖像質量符合要求，否則判斷數據調用用戶臉部圖像符合圖像質量不符合要求。
22、優選地，所述數據預處理模塊對調用數據進行預處理，包括：
23、對調用數據進行數據清洗和數據降維，并計算調用數據的字段間相關性指標，得到預處理后的調用數據。
24、優選地，所述業務指標體系構建模塊基于供應鏈企業的業務數據構建業務指標體系，包括：
25、確定由品牌流量池、年度消費轉化率和單客貢獻值組成的第一級指標；
26、對第一級指標進行逐層拆解得到第二級指標，構建包含第一級指標和第二級指標的業務指標體系。
27、優選地，所述確定由品牌流量池、年度消費轉化率和單客貢獻值組成的第一級指標，包括：
28、獲取單體投入初始成本和單體價值，根據單體投入初始成本和單體價值獲取品牌流量池、年度消費轉化率和單客貢獻值，并生成第一級指標。
29、優選地，所述對第一級指標進行逐層拆解得到第二級指標，包括：
30、根據品牌流量池獲取客戶增長率，根據客戶增長率獲取新增客戶數量，并根據新增客戶數量獲取客戶規模指標；
31、根據年度消費轉化率獲取消費行為數據，根據消費行為數據獲取存量客戶消費轉化率和增量客戶消費轉化率，并根據存量客戶消費轉化率和增量客戶消費轉化率獲取企業經營指標；
32、根據單客貢獻值獲取客戶價值數據，根據客戶價值數據獲取客戶平均消費頻次，并根據客戶平均消費頻次獲取客戶價值指標；
33、根據客戶規模指標、企業經營指標和客戶價值指標生成第二級指標。
34、優選地，所述數據分析模型構建模塊基于業務指標體系構建數據分析模型，包括：
35、根據業務指標體系中的第一級指標和第二級指標構建數據分析模型。
36、(三)有益效果
37、與現有技術相比，本專利技術所提供的一種基于大數據的數據采集與分析系統，具有以下有益效果：
38、1)數據調用請求生成模塊生成包含數據調用用戶臉部圖像、數據要求要素的數據調用請求，權限認定模塊基于數據調用請求中的數據調用用戶臉部圖像對數據調用請求進行權限認定，數據調用模塊對通過權限認定的數據調用請求進行數據調用，數據預處理模塊對調用數據進行預處理，利用數據調用用戶臉部圖像對數據調用請求進行權限認定，能夠提升系統數據的安全性，有效防止系統數據泄露；
39、2)業務指標體系構建模塊基于供應鏈企業的業務數據構建業務指標體系，數據分析模型構建模塊基于業務指標體系構建數據分析模型，數據分析模塊基于數據分本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：包括服務器和用于采集數據調用用戶臉部圖像的臉部圖像采集模塊，所述服務器通過數據采集模塊實時采集供應鏈企業的業務數據，并利用數據存儲模塊對采集的業務數據進行存儲；
2.根據權利要求1所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述數據采集模塊實時采集供應鏈企業的業務數據，包括：
3.根據權利要求1所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述數據調用請求生成模塊生成包含數據調用用戶臉部圖像、數據要求要素的數據調用請求，包括：
4.根據權利要求3所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述臉部圖像采集模塊采集數據調用用戶臉部圖像，包括：
5.根據權利要求4所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述對數據調用用戶臉部圖像進行圖像質量檢測，若數據調用用戶臉部圖像符合圖像質量符合要求，則將該數據調用用戶臉部圖像發送至數據調用請求生成模塊，否則對數據調用用戶的臉部重新進行圖像檢測、圖像采集，包括：
6.根據權利要求1所述的基于大數據的數據采集與分
7.根據權利要求1所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述業務指標體系構建模塊基于供應鏈企業的業務數據構建業務指標體系，包括：
8.根據權利要求7所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述確定由品牌流量池、年度消費轉化率和單客貢獻值組成的第一級指標，包括：
9.根據權利要求8所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述對第一級指標進行逐層拆解得到第二級指標，包括：
10.根據權利要求7所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述數據分析模型構建模塊基于業務指標體系構建數據分析模型，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：包括服務器和用于采集數據調用用戶臉部圖像的臉部圖像采集模塊，所述服務器通過數據采集模塊實時采集供應鏈企業的業務數據，并利用數據存儲模塊對采集的業務數據進行存儲；
2.根據權利要求1所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述數據采集模塊實時采集供應鏈企業的業務數據，包括：
3.根據權利要求1所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述數據調用請求生成模塊生成包含數據調用用戶臉部圖像、數據要求要素的數據調用請求，包括：
4.根據權利要求3所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述臉部圖像采集模塊采集數據調用用戶臉部圖像，包括：
5.根據權利要求4所述的基于大數據的數據采集與分析系統，其特征在于：所述對數據調用用戶臉部圖像進行圖像質量檢測，若數據調用用戶臉部圖像符合圖像質量符合要求，則將...
【專利技術屬性】
技術研發人員：管鵬飛，覃志參，李能，
申請(專利權)人：安徽瑞軒供應鏈科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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