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申请/专利权人：盘古德豪(深圳)科技发展有限公司
摘要：本申请提供一种多维数据分析的跨境电商综合智能服务方法，包括：获取不同时间周期内不同地区的销售数据和退货数据，包括关联的销售渠道以及关联的产品类别，计算各地区不同时间周期的退货量和销售量；根据关联的产品类别对应的仓储条件，对销售数据和退货数据进行分类，每个类别对应一种仓库类别，计算不同仓库类别对应的退货量总和和销售量总和；根据目标仓库类别对应的退货量和销售量，判断是否在目标地区建立目标仓库；对于在目标地区建立目标仓库识别为推荐的推荐地区，获取推荐地区以及相邻地区的跨境快递费用和仓储成本数据，评估目标仓库在推荐地区以及相邻地区的建立成本。
主权项：1.一种多维数据分析的跨境电商综合智能服务方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同时间周期内不同地区的销售数据和退货数据，包括关联的销售渠道以及关联的产品类别，计算各地区不同时间周期的退货量和销售量；针对目标地区，采用相关性分析模块分析销售数据和退货数据，包括分析销售和退货关联的销售渠道对退货量和销售量的影响，对销售渠道进行二分类，包括正销售渠道和负销售渠道，基于销售渠道的类别生成销售渠道改进报告；根据关联的产品类别对应的仓储条件，对销售数据和退货数据进行分类，每个类别对应一种仓库类别，计算不同仓库类别对应的退货量总和和销售量总和；根据目标仓库类别对应的退货量和销售量，判断是否在目标地区建立目标仓库；对于在目标地区建立目标仓库识别为推荐的推荐地区，获取推荐地区以及相邻地区的跨境快递费用和仓储成本数据，评估目标仓库在推荐地区以及相邻地区的建立成本；根据关联推荐地区以及相邻地区、关联目标仓库类别的所有产品的销售数据，分析销售数据的销售趋势，结合建立成本和销售趋势，计算推荐地区以及相邻地区的综合得分，确定建立目标仓库的最佳地区；建立线性规划模型，所述线性规划模型用于将目标仓库对应的退货产品进行分类，包括基于运回目标仓库成本是否低于在当地处理退货成本，分为可退回与不可退回产品，对于可退回产品，则运回目标仓库，对于不可退回产品，则在当地处理退货，包括在当地降价出售。
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