本发明涉及数据预估技术，更具体地说，涉及一种标准化营业额预估方法，以及一种标准化营业额预估系统。
背景技术：
传统的门店选址方法，都是凭经验进行判断。而判断依据的获得则需要进行实地考查，先凭经验筛选出几个备选地址，然后分别前往各个备选地址进行实地考查。而考查的内容可以采用定量或定性指标。对于定性指标，则是凭借主观感觉进行体会；对于定量指标，则需要进行繁杂的记录、分析工作。在获得各项指标后，还要进行关键的决策判断。决策判断没有任何标准化规则作参考，判断结果也存在因人而异的情况。即不同的人由于经验、认识不同，得到的判断结果也不同。而且，考查获得的各项指标不管正确与否，也往往不可共享复用。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于标准化模型进行估算的标准化营业额预估方法，以及标准化营业额预估系统，可对过程数据进行存储，实现共享与复用。
本发明的技术方案如下：
一种标准化营业额预估方法，预建针对各行业的各类型的对比店模型，对比店模型关联若干属性，每个类型的对比店关联有营业额预估模型，营业额预估模型包括若干预估指标；选择与待预估门店属性相匹配的对比店模型，采用该对比店模型对应的对比店关联的营业额预估模型；采集营业额预估模型的预估指标对应的数据，得到预估值。
作为优选，对比店模型关联的属性包括口味评分、人均消费、品牌知名度、核心商圈数、核心商圈人口、次商圈数、次商圈人口、人流热度、地段房价的一种或几种。
作为优选，营业额预估模型的预估指标包括核心商圈预估营业额、次商圈预估营业额、流动商圈车流量捕获值。
作为优选，核心商圈预估营业额包括固定商圈预估营业额、流动商圈人流量捕获值。
作为优选，固定商圈预估营业额对应的数据包括预设范围内的总人口数、渗透率、单位时间消费频次、客单价，进而计算固定商圈预估营业额；流动商圈人流量捕获值对应的数据包括单位时间人流量、捕获率、客单价，进而计算流动商圈人流量捕获值。
作为优选，次商圈预估营业额对应的数据包括预设范围内的总人口数、渗透率、单位时间消费频次、客单价，进而计算次商圈预估营业额。
作为优选，流动商圈车流量捕获值对应的数据包括单位时间车流量、捕获率、客单价，进而计算流动商圈车流量捕获值。
一种标准化营业额预估系统，执行所述的标准化营业额预估方法，系统内置针对各行业的各类型的对比店模型，以及对比店模型关系的属性；内置每个类型的对比店关联有营业额预估模型，营业额预估模型包括若干预估指标；输入待预估门店属性，匹配得到与待预估门店属性相匹配的对比店模型，采用该对比店模型对应的对比店关联的营业额预估模型；输入营业额预估模型的预估指标对应的数据，得到预估值。
作为优选，存储进行预估的门店输入的对应预估指标的历史数据，供对另一待预估门店进行营业额预估时进行取用。
作为优选，通过输入预期的营业额，以营业额、行业、类型为约束条件，筛选得到符合约束条件的对比店模型，根据对比店模型的属性查找相似或相同属性的其他地址，得到选址推荐。
本发明的有益效果如下：
本发明所述的标准化营业额预估方法与系统，通过海量指标作为参考值，对各种行业的各种类型的门店进建立对比店模型。同一类型的门店的营业额预估中，以对比店模型作为标准，即可得到相对标准化的结果。而对比店模型的基础数据来自已有门店，数据可靠，判断结果与实际营业额之间的误差可控。在本发明的系统中，可实现所有数据的共享与复用，节省大量重复采集工作，以及人力成本，并且采用同一个数据，在进行选址推荐时，更具一致性，能够得到最可靠有效的推荐结果。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明进行进一步的详细说明。
本发明为了解决现有技术中缺少对门店营业额进行统一标准的预估，提供一种标准化营业额预估方法，以及一种标准化营业额预估系统，根据所述的方法与系统进行标准化预估与选址推荐。
所述的标准化营业额预估方法，预建针对各行业的各类型的对比店模型，对比店模型关联若干属性，每个类型的对比店关联有营业额预估模型，营业额预估模型包括若干预估指标；选择与待预估门店属性相匹配的对比店模型，采用该对比店模型对应的对比店关联的营业额预估模型；采集营业额预估模型的预估指标对应的数据，得到预估值。所述的方法以对比店模型与营业额预估模型为基础，具有稳定的参考意义，保证预估结果的标准化输出。
用于执行所述的标准化营业额预估方法，本发明提供一种营业额标准化预估系统，系统内置针对各行业的各类型的对比店模型，以及对比店模型关系的属性；内置每个类型的对比店关联有营业额预估模型，营业额预估模型包括若干预估指标；输入待预估门店属性，匹配得到与待预估门店属性相匹配的对比店模型，采用该对比店模型对应的对比店关联的营业额预估模型；输入营业额预估模型的预估指标对应的数据，执行所述的标准化营业额预估方法，得到预估值。
其中，对比店模型关联的属性包括口味评分、人均消费、品牌知名度、核心商圈数、核心商圈人口、次商圈数、次商圈人口、人流热度、地段房价的一种或几种。对比店模型随调研的深入与改进，可根据实际情况增加属性，进而更准确地匹配待预估门店与对比店模型，提高匹配准确性，保证预估结果与实际结果的误差在可接受的范围内。具体实施时，可将各属性转化为具体数值，通过数值的比较进行匹配。而数值对应于属性，可以是实际值、等级值等形式，可根据需要的评估准确度进行选择。
本发明中，营业额预估模型的预估指标包括核心商圈预估营业额、次商圈预估营业额、流动商圈车流量捕获值。
其中，核心商圈预估营业额包括固定商圈预估营业额、流动商圈人流量捕获值。固定商圈预估营业额对应的数据包括预设范围内的总人口数、渗透率、单位时间消费频次、客单价，进而计算固定商圈预估营业额；流动商圈人流量捕获值对应的数据包括单位时间人流量、捕获率、客单价，进而计算流动商圈人流量捕获值。
次商圈预估营业额对应的数据包括预设范围内的总人口数、渗透率、单位时间消费频次、客单价，进而计算次商圈预估营业额。
流动商圈车流量捕获值对应的数据包括单位时间车流量、捕获率、客单价，进而计算流动商圈车流量捕获值。
在所述的系统中，为了实现对数据的共享与复用，存储进行预估的门店输入的对应预估指标的历史数据，供对另一待预估门店进行营业额预估时进行取用。不仅节省大量的数据收集工作，控制人工成本，而且对多个待预估门店同时进行预估时，可实现无差别输入，进而输出的预估结果之间不存在其他干扰因素，保证预估结果的一致性。
本发明还可进行方法倒推，实现选址推荐功能，在本发明中通过输入预期的营业额，以营业额、行业、类型为约束条件，筛选得到符合约束条件的对比店模型，根据对比店模型的属性查找相似或相同属性的其他地址，得到选址推荐。然后根据需求，对选址推荐结果再进行一一预估，得到预估结果，提高选址的效率。
下例为连锁餐厅进行营业额预估，其中，核心商圈的范围设定为500米，次商圈的范围设定为500-3500米，核心商圈、次商圈的消费频次的单位时间为月，流动商圈人流量捕获值、流动商圈车流量捕获值的消费频次的单位时间为周。具体如下表所示。
表1：连锁餐厅营业额预估值
上述实施例仅是用来说明本发明，而并非用作对本发明的限定。只要是依据本发明的技术实质，对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。