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龙图腾网获悉杭州硕德软件有限公司申请的专利一种用于大数据的营销可视化分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120410635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510550127.9，技术领域涉及：G06Q30/0242；该发明授权一种用于大数据的营销可视化分析方法及系统是由叶文涌;唐晓斌;王杰设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于大数据的营销可视化分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及营销分析技术领域，具体公开了一种用于大数据的营销可视化分析方法及系统，所述方法包括：获取商品的营销推广数据、下单数量，并对营销推广数据与下单数量进行数值分析，确定营销分析时段，对营销分析时段对应的竞争商品的营销表征值、营销推送次数进行聚类分析，确定竞争分析商品，随后判断竞争分析商品的营销有效比是否高于商品，若高于则使用不同的分析模型算法构建预测分析模型，优化商品营销推广策略并选出最佳的分析模型算法构建的预测分析模型。所述系统包括数据获取模块、竞争分析模块、有效分析模块、模型构建模块和模型确定模块，能有效优化营销决策。

本发明授权一种用于大数据的营销可视化分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于大数据的营销可视化分析方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：获取商品的营销推广数据、下单数量，并对营销推广数据与下单数量进行数值分析，确定营销分析时段； 步骤二：对营销分析时段对应的竞争商品的营销表征值、营销推送次数进行聚类分析，确定竞争分析商品； 步骤三：对竞争分析商品的营销推送次数进行统计分析，得到营销有效概率并进行信息熵值分析，判断竞争分析商品的营销有效比是否高于商品的营销有效比； 步骤四：若高于，使用不同的分析模型算法构建预测分析模型，输出预测的营销推送次数以及推送时间，并对商品的营销推广策略进行优化； 步骤五：基于不同的分析模型算法，对优化后的营销推广策略进行数值分析，选出最佳的分析模型算法构建的预测分析模型； 所述营销分析时段的确定方式为： 获取每个监测时段的营销表征值，将每个监测时段的营销表征值与每个监测时段对应的营销推送次数进行比值处理，得到营销转化值； 对每个监测时段的营销转化值进行排序，选取营销转化值数值最高的监测时段作为营销分析时段； 所述营销表征值的获取方式为： 获取监测周期内不同监测时段的营销推广数据、下单数量； 营销推广数据，包括商品在电商平台的访问次数、收藏次数、营销推送次数； 将每个监测时段的访问次数与下单数量进行比值处理，得到访问转化比； 将收藏次数与下单数量进行比值处理，得到收藏转化比； 基于监测时段的访问转化比、收藏转化比及营销推送次数，构建营销转化矩阵并进行标准化处理，得到标准营销转化矩阵； 基于标准营销转化矩阵，对每个监测时段的收藏转化比、访问转化比进行加权求和处理，得到营销表征值； 所述竞争分析商品的营销有效比是否高于商品的营销有效比的判断方式为： 基于营销有效概率计算竞争分析商品的信息分析熵值； 若信息分析熵值低于预设的分析熵阈值，则竞争分析商品的营销有效比高于商品的营销有效比； 所述营销有效比的获取方法为： 获取竞争分析商品在营销分析时段的访问次数、收藏次数，将营销分析时段划分多个时刻，得到分析时刻； 将竞争分析商品在营销分析时段中，每个分析时刻的访问次数与收藏次数进行求和取均值处理，得到营销有效次数； 将营销有效次数与营销推送次数进行比值处理，得到营销有效比； 所述营销有效概率的获取方式为： 获取竞争分析商品在每个分析时刻的营销有效比，获取竞争分析商品在每个分析时刻的营销有效比高于商品的营销有效比的次数，得到时刻过界次数； 将时刻过界次数与营销分析时段内分析时刻的总数进行比值处理，得到营销有效概率； 最佳的分析模型算法的确定方式为： 基于每个分析模型算法的预测值到负理想解M-的距离d-k、正理想解的距离d+k，计算每个分析模型算法的预测值的相对接近度Ck，通过公式：获取相对接近度Ck； 将每个分析模型算法的预测值的相对接近度Ck进行排序，确定相对接近度Ck数值最大所对应的k值，其中k为不同分析模型算法的编号，k=0表示未使用分析模型算法； 若相对接近度Ck数值最大所对应的k不为0，将相对接近度Ck数值最大所对应分析模型算法作为最佳的分析模型算法，并按照最佳的分析模型算法构建预测分析模型。

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