门店营业状态智能统计系统的制作方法

本发明属于开业监测，特别是涉及门店营业状态智能统计系统与数据处理方法。

背景技术：

1、目前，汽车行业的经销商商务政策的奖励流程是正常开业的门店进行的，厂家会通过区域经理、系统的经营数据来判断门店是否正常营业，如果因为不可抗力因素(疫情)，则会对门店进行适当的补贴，解决企业短时间内因为资金困难而导致大批量退网，在发放商务政策前的考核流程中，部分汽车4s店经销商存在虚报营业状态情况，门店未受疫情影响，但却获得补偿，增加了主机厂的成本支出，影响了考核的真实性、有效性和公正性，但是，经销商上报受疫情影响停业是目前申诉的唯一途径，与此同时，厂家现仅有的监督复核机制受地域(4线城市的城乡结合地区)、出差等影响只能通过人工抽查，不仅人力成本高、效率低，而且道德风险门槛非常低，所以在现有的考核机制中造假现象频出，且难以杜绝。

2、如公开号为cn112001684a所示的异常营业状态监控方法及装置，包括以下步骤：获取门店营业状态，包括通过接收接口接收门店的营业状态信息，以及通过请求接口请求门店的营业状态信息并获取营业状态信息；维持包含一个或多个门店的营业时间的营业时间列表；比较门店的营业状态信息与关联的营业时间；以及根据比较结果判断门店的营业状态是否异常。

3、但是同类的产品只能通过单维度的数据来判断门店开业状态，一旦获取的数据为0，则无法对数据量为0的门店进一步判断门店是否真实营业，数据没有说服力。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

2、本发明的门店营业状态智能统计系统，所述智能统计系统的内部包含有数据获取模块、数据预处理模块、综合处理计算模块、数据结果输出模块；

3、数据获取模块：用于获取所需数据；

4、数据预处理模块：用于对数据获取模块获得数据进行预处理；

5、综合处理计算模块：用于对预处理后的数据进行加工计算；

6、数据结果输出模块：用于对加工计算后的数据结果进行输出与展示。

7、进一步的，所述数据获取模块可对车牌数据、工单数据以及预置点照片进行获取。

8、进一步的，所述车牌数据可通过门店摄像头进行获取，所述工单数据通过api接口获取门店的工单数据，所述预置点照片通过设置在接待区、客休区与车间工位上的摄像头进行获得。

9、进一步的，所述数据预处理模块用于对数据中的无效数据、重复数据以及缺失数据进行处理。

10、进一步的，所述综合处理计算模块用于对区域内识别到的人数、车流与工单等维度数据设置不同的权重系数，所述根据权重系数计算得出最终值。

11、进一步的，所述预置点照片的获取设置不同的抓取时间与对抓取频次的设置。

12、本发明相对于现有技术包括有以下有益效果：

13、本发明通过数据获取模块、预处理模块以及综合处理计算模块等可对车辆位置、进场时间、开单时间、车间视频等信息进行分析计算，通过计算出的结果可判断出该门店是否虚假瞒报，该系统不仅减少了人力成本，而且覆盖面积比抽样审计更加广泛，同时通过系统数据也避免了审计过程中的人工误差。

14、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

技术特征：

1.门店营业状态智能统计系统，其特征在于，所述智能统计系统的内部包含有数据获取模块、数据预处理模块、综合处理计算模块、数据结果输出模块；

2.根据权利要求1所述的门店营业状态智能统计系统，其特征在于，所述数据获取模块可对车牌数据、工单数据以及预置点照片进行获取。

3.根据权利要求2所述的门店营业状态智能统计系统，其特征在于，所述车牌数据可通过门店摄像头进行获取，所述工单数据通过api接口获取门店的工单数据，所述预置点照片通过设置在接待区、客休区与车间工位上的摄像头进行获得。

4.根据权利要求1所述的门店营业状态智能统计系统，其特征在于，所述数据预处理模块用于对数据中的无效数据、重复数据以及缺失数据进行处理。

5.根据权利要求1所述的门店营业状态智能统计系统，其特征在于，所述综合处理计算模块用于对区域内识别到的人数、车流与工单等维度数据设置不同的权重系数，所述根据权重系数计算得出最终值。

6.根据权利要求1所述的门店营业状态智能统计系统，其特征在于，所述预置点照片的获取设置不同的抓取时间与对抓取频次的设置。

技术总结
本发明公开了门店营业状态智能统计系统，涉及开业监测技术领域，智能统计系统的内部包含有数据获取模块、数据预处理模块、综合处理计算模块、数据结果输出模块；数据获取模块：用于获取所需数据；数据预处理模块：用于对数据获取模块获得数据进行预处理；综合处理计算模块：用于对预处理后的数据进行加工计算；数据结果输出模块。本发明通过数据获取模块、预处理模块以及综合处理计算模块等可对车辆位置、进场时间、开单时间、车间视频等信息进行分析计算，通过计算出的结果可判断出该门店是否虚假瞒报，该系统不仅减少了人力成本，而且覆盖面积比抽样审计更加广泛，同时通过系统数据也避免了审计过程中的人工误差。

技术研发人员：杨永刚,刘响,刘文臣
受保护的技术使用者：数聚天下（苏州）数字科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12