CN106407232A - 一种对电视购物进行统计分析的方法和*** - Google Patents

一种对电视购物进行统计分析的方法和*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种对电视购物进行统计分析的方法和***，该方法包括：电视购物业务线产生日志文件；所述日志文件发送到处理服务器；所述处理服务器分析并生成统计报表；所述处理服务器为Hadoop分布式集群服务器；所述处理服务器支持采用不同的统计方法或算法处理日志文件；所述处理服务器支持定制化的统计需求。本发明技术方案对电视购物平台所产生的海量日志数据进行精准处理和分析，适应数据处理工作的弹性需求，实现多产品、跨周期的关联分析；统计分析结果能够充分挖掘消费者的购物需求，有效引导消费者的购买欲，并且能够提高电视购物的营销预测准确度，对于构建电视购物平台的综合竞争力具有积极的意义。

Description

一种对电视购物进行统计分析的方法和***
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种对电视购物进行统计分析的方法和***。
背景技术
电视购物通过电视媒体发布商品信息广告，在电视或互联网网络上完成购物流程，然后通过物流单位将商品送货上门的“无店铺销售”模式。电视购物又分为电视直销和家庭购物二种。
电视购物借助媒体的力量进行商品展示，追求推广效果。电视购物的优势在于价格较低，并且打破了区域的局限。这种营销方式因为免去了经营场地的成本而有效降低了经营费用，因此利润空间较大。从需求角度来讲，电视购物有效地满足了消费者，商家可以和消费者实现共赢，这促进了电视购物市场的迅速发展。
在电视购物较为发达的美国、韩国及日本，电视购物行业销售额约占社会消费品零售总额的8％至12％，中国这一比例不足1％。中国电视购物行业拥有巨大的增长空间和潜力，预计到2020年，中国电视购物市场规模将达到1467.2亿元。
但是，传统的电视购物进一步发展面临众多挑战：
1、受到网络购物的强烈冲击。近年来，我国网民数量极速增长，网络消费习惯已经形成不断冲击电视购物市场。从淘宝的一枝独秀到京东商城的跑马圈地，再到国美、苏宁的强势切入；从传统网购企业的单打独斗到电子商务与SNS联姻，再到3G、4G移动通信推动移动电子商务风起云涌；从生鲜、果蔬等垂直电商的迅速崛起，到手机厂商纷纷开拓网络销售渠道，在这个极富想象力的行业，铸就了众多的行业龙头企业。
2、传统电视购物的流程繁琐。传统的电视购物方式，是消费者在电视上观看浏览有关产品的广告信息或购物信息，然后通过电话向在电视上发布信息的企业或厂商订购该产品，并通过邮局汇款或银行转账的方式支付费用，然后才能完成订购过程。消费者需要自己记下产品的编号、规格等信息，需要借助电话来订购，付款过程也比较复杂，完全体会不到足不出户进行购物的乐趣。
3、售后有待提高。消费者通过转账或汇款方式完成付款并拿到货物后，如果后续发生产品问题，那么退换货、维修等都会成为消费者所关心的重点问题。电视购物与实体店经营不同，缺乏实体店面的支持，一旦产品产生问题，会为消费者带来不便。
为了提高电视购物的竞争力，吸引更多的用户参与到电视购物中来，需要对消费者的需求有较好的了解，为其提供合适的产品和服务，满足其足不出户即可享受到购物满意度的需求。为此，需要对电视购物的历史数据进行统计和分析，掌握电视购物的规律，以提高观众的的购物兴趣，提供更满意的购物服务。
发明内容
本发明提供一种对电视购物进行统计分析的方法和***，对电视购物平台所产生的海量日志数据进行精准处理和分析，适应数据处理工作的弹性需求，实现多产品、跨周期的关联分析，避免了电视购物资源的浪费。所产生的统计分析结果，能够充分挖掘消费者的购物需求，有效引导消费者的购买欲，提高用户电视购物的满意度，并且能够加强电视购物的营销预测准确度，提高电视购物平台的综合竞争力。
本发明的技术方案提供了一种对电视购物进行统计分析的方法，包括以下步骤：
电视购物业务线产生日志文件；
所述日志文件发送到处理服务器；
所述处理服务器分析并生成统计报表。
进一步的，电视购物的每条业务线产生独立的日志文件。
进一步的，所述处理服务器为Hadoop分布式集群服务器。
进一步的，所述Hadoop分布式集群服务器将日志文件分发给不同的服务器节点进行处理，实现服务器节点之间的负载均衡。
进一步的，所述Hadoop分布式集群服务器的节点数量为至少一台；
所述Hadoop分布式集群服务器具有可扩展性，服务器的节点数量根据日志处理工作量进行配置。
进一步的，所述处理服务器支持采用不同的统计方法或算法处理日志文件。
进一步的，所述处理服务器支持各业务线的独立统计分析和合并统计分析；
所述处理服务器支持定制化的统计需求，包括但不限于跨业务线、跨周期的统计需求；
所述处理服务器同时生成相应的统计报告。
本发明的技术方案还提供了一种对电视购物进行统计分析的***，包括：电视购物平台，处理服务器，控制单元，其中，
电视购物平台用于产生业务日志文件，并把日志文件发送到处理服务器；
处理服务器对日志文件进行处理，生成各业务线、综合的统计报告；
控制单元用于输入统计需求，控制生成定期或个性化的统计报告。
进一步的，处理服务器具有可扩展性，根据日志处理的负载情况进行配置。
进一步的，针对不同的统计分析需求，处理服务器支持采用一个或多个不同的统计方法或算法，并生成相应的统计报告；
由控制单元向控制服务输入所述的统计方法或算法。
本发明技术方案设计采用专用的处理服务器来进行海量的电视购物数据日志文件的分析，适应了处理量波动较大的分析需求，避免了电视购物数据资源的浪费，实现多产品、跨周期的关联分析。所产生的统计分析结果，能够充分挖掘消费者的购物需求，有效引导消费者的购买欲，提高用户电视购物的满意度，并且能够加强电视购物的营销预测准确度，提高电视购物平台的综合竞争力。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例一中对电视购物进行统计分析的方法流程图；
图2为本发明实施例二中对电视购物进行定制化统计分析的方法流程图；
图3为本发明实施例一和二中对电视购物进行统计分析的***结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一：对电视购物进行统计分析的方法。
图1为本发明实施例一中对电视购物进行统计分析的方法流程图。如图1所示，该流程包括以下步骤：
步骤101、电视购物业务线产生日志文件。
电视购物的各条业务线，对售出商品情况、消费者信息进行记录，并产生每天的日志文件；
不同业务线的日志文件相互独立。
步骤102、日志文件发送到处理服务器。
日志文件定时发送给处理服务器；
所述处理服务器为Hadoop分布式集群服务器；
所述Hadoop分布式集群服务器的节点数量为至少一台；
Hadoop分布式集群服务器将日志文件分发给不同的服务器节点进行处理，实现服务器节点之间的负载均衡；
所述Hadoop分布式集群服务器具有可扩展性，服务器的节点数量根据日志处理工作量进行配置。
步骤103、输入统计分析需求。
统计分析需求包括两类：1)定时、定期的分析，2)定制化分析；
定时、定期的分析需求，根据预先设定的工作计划进行日志的统计分析；
定制化分析由控制单元输入，并根据输入的工作要求进行日志的统计分析。
步骤104、处理服务器分析并生成统计报表。
处理服务器支持采用不同的统计方法或算法处理日志文件；
处理服务器支持各业务线的独立统计分析和合并统计分析；
处理服务器支持定制化的统计需求，包括但不限于跨业务线、跨周期的统计需求；
处理服务器同时生成相应的统计报告。
实施例二：对电视购物进行定制化统计分析的方法。
图2为本发明实施例二中对电视购物进行定制化统计分析的方法流程图。如图2所示，该流程包括以下步骤：
步骤201、电视购物业务线产生日志文件。
电视购物的各条业务线，对售出商品情况、消费者信息进行记录，并产生每天的日志文件；
不同业务线的日志文件相互独立。
步骤202、日志文件发送到处理服务器。
日志文件定时发送给处理服务器；
所述处理服务器为Hadoop分布式集群服务器；
所述Hadoop分布式集群服务器的节点数量为至少一台；
Hadoop分布式集群服务器将日志文件分发给不同的服务器节点进行处理，实现服务器节点之间的负载均衡；
所述Hadoop分布式集群服务器具有可扩展性，服务器的节点数量根据日志处理工作量进行配置。
步骤203、输入定制化的统计分析需求。
定制化分析需求由控制单元输入，并根据工作要求进行日志的统计分析；
定制化的统计分析需求可以是跨品牌、跨周期、跨产品线的，分析的基础是现有的业务线日志文件。
步骤204、处理服务器分析并生成定制化的统计报表。
对于定制化的统计分析需求，处理服务器选择合适的统计方法或算法，并选择相应的日志文件来进行统计分析；
处理服务器同时生成相应的定制化的统计报告。
为了实现上述方法流程，本实施例还提供了一种对电视购物进行统计分析的***，图3为本发明实施例一和二中对电视购物进行统计分析的***结构图。如图3所示，该***包括：电视购物平台301，处理服务器302，控制单元303，其中，
电视购物平台用于产生业务日志文件，并把日志文件发送到处理服务器；
处理服务器对日志文件进行处理，生成各业务线、综合的统计报告；
控制单元用于输入统计需求，控制生成定期或个性化的统计报告。
进一步的，处理服务器具有可扩展性，根据日志处理的负载情况进行配置。
进一步的，处理服务器存储有不同的统计方法和算法，针对不同的统计分析需求，处理服务器支持采用一个或多个不同的统计方法或算法，并生成相应的统计报告；
进一步的，处理服务器支持定制化的统计分析需求，由控制单元向控制服务输入所述的统计方法或算法。
本发明技术方案设计专用的处理服务器来对海量的电视购物数据日志文件进行分析，适应了处理量波动较大的分析需求，避免了电视购物数据资源的浪费，实现多产品、跨周期的关联分析。所产生的统计分析结果，能够充分挖掘消费者的购物需求，有效引导消费者的购买欲，提高用户电视购物的满意度，并且能够加强电视购物的营销预测准确度，提高电视购物平台的综合竞争力。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种对电视购物进行统计分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：
电视购物业务线产生日志文件；
所述日志文件发送到处理服务器；
所述处理服务器分析并生成统计报表。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，电视购物的每条业务线产生独立的日志文件。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理服务器为Hadoop分布式集群服务器。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Hadoop分布式集群服务器将日志文件分发给不同的服务器节点进行处理，实现服务器节点之间的负载均衡。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：
所述Hadoop分布式集群服务器的节点数量为至少一台；
所述Hadoop分布式集群服务器具有可扩展性，服务器的节点数量根据日志处理工作量进行配置。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理服务器支持采用不同的统计方法或算法处理日志文件。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：
所述处理服务器支持各业务线的独立统计分析和合并统计分析；
所述处理服务器支持定制化的统计需求，包括但不限于跨业务线、跨周期的统计需求；
所述处理服务器同时生成相应的统计报告。
8.一种对电视购物进行统计分析的***，其特征在于，包括电视购物平台，处理服务器，控制单元，其中，
电视购物平台用于产生业务日志文件，并把日志文件发送到处理服务器；
处理服务器对日志文件进行处理，生成各业务线、综合的统计报告；
控制单元用于输入统计需求，控制生成定期或个性化的统计报告。
9.根据权利要求8所述的***，其特征在于，处理服务器具有可扩展性，根据日志处理的负载情况进行配置。
10.根据权利要求8所述的***，其特征在于，进一步包括：
针对不同的统计分析需求，处理服务器支持采用一个或多个不同的统计方法或算法，并生成相应的统计报告；
由控制单元向控制服务输入所述的统计方法或算法。
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