本发明涉及门店管理，具体涉及一种智能化的经销门店管理方法及系统。
背景技术：
1、在数字化时代，零售行业正经历着前所未有的变革，随着消费者需求的多样化和个性化，以及市场竞争的加剧，传统的经销门店管理模式面临着严峻挑战，传统的管理方法大多依赖于人工操作和经验判断，存在诸多局限性；门店管理中产生的大量数据，如销售数据、库存信息、顾客行为数据等，往往分散在不同的系统中，缺乏有效的整合和分析，限制了数据的价值挖掘；库存过剩或缺货是门店运营中的常见问题，这不仅增加了运营成本，还可能错失销售机会。传统的库存管理往往依赖于经验判断，缺乏精确的销售预测和智能补货机制，导致库存水平难以优化。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种智能化的经销门店管理方法及系统。
2、本发明第一方面提供一种智能化的经销门店管理方法，所述智能化的经销门店管理方法包括以下步骤：
3、利用物联网设备，实时收集门店内的原始门店管理数据，其中所述物联网设备至少包括rfid标签、智能摄像头、pos机，所述原始门店管理数据至少包括商品信息、顾客行为数据、销售数据；
4、对收集到的所述原始门店管理数据进行数据清洗和分析，提取关键业务指标，得到门店特征数据，其中所述关键业务指标至少包括库存水平、销售数据、顾客偏好；
5、基于tso算法优化svm模型构建销售预测模型，将所述关键业务指标输入所述销售预测模型，通过所述销售预测模型预测门店销售趋势，输出销售预测结果，基于所述销售预测结果智能调整库存水平、促销策略和商品布局；
6、实时监测门店运营状况，对门店运营异常情况进行预警，及时采取应对措施，其中所述门店运营异常情况至少包括库存短缺、销售异常。
7、可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述对收集到的所述原始门店管理数据进行数据清洗和分析，提取关键业务指标，得到门店特征数据，包括：
8、获取收集到的所述原始门店管理数据，采用归一化标准对所述原始门店管理数据进行数据无量钢化处理，得到第一门店管理数据；
9、采用中位数插值法对所述第一门店管理数据进行缺失值处理，补全所述第一门店管理数据中缺失值，得到第二门店管理数据；
10、采用主成分分析对所述第二门店管理数据进行数据降维处理，得到第三门店管理数据；
11、通过canopy聚类对所述第三门店管理数据进行数据聚类处理，提取关键业务指标，得到门店特征数据。
12、可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述采用主成分分析对所述第二门店管理数据进行数据降维处理，得到第三门店管理数据，包括：
13、计算所述第二门店管理数据的协方差矩阵，通过协方差矩阵得到不同特征之间的相关性，对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量，其中所述特征值为数据在特征向量方向上的方差，所述特征向量为数据在新的特征空间中的方向；
14、将所述特征值按照从大到小的顺序进行排序，选择前k个特征值对应的特征向量作为主成分，将所述第二门店管理数据到选取的主成分上，获取降维后的数据，得到第三门店管理数据。
15、可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述通过canopy聚类对所述第三门店管理数据进行数据聚类处理，提取关键业务指标，得到门店特征数据，包括：
16、基于所述第三门店管理数据构建数据集，获取所述数据集的均值点，计算所述数据集中所有数据点到所述均值点之间的距离，得到最远距离l1和最近距离l1，取距离最近的数据点作为初始聚类中心；
17、计算所述初始聚类中心与所有剩余的数据点之间的距离，将距离小于第一阈值的数据点划分到canopy集合，将距离小于第二阈值的数据点从所述数据集中删除，直到所述数据集为空，得到k个canopy集合，提取关键业务指标，得到门店特征数据，其中k为初始聚类中心数目，所述第一阈值为t1＝l1－l2，所述第二阈值为t2＝l1/2。
18、可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述基于tso算法优化svm模型构建销售预测模型，包括：
19、设置金枪鱼算法参数，第i个个体位置为：
20、
21、式中，表示第i个初始个体；ub和lb是搜索空间的上下界，n是金枪鱼种群数量，rand是从0-1的一个随机分布的向量；
22、初始化金枪鱼种群，m＝1为当前迭代次数，n为最大迭代次数，计算种群适应度并设置初始种群为最优种群，更新种群位置，计算新的种群适应度；
23、判断新的种群适应度是否小于前一阶段种群适应度，若是则更新最优种群，判断是否满足条件m＜n，若是则m＝m+1并更新金枪鱼群中的个体位置；
24、判断是否满足条件rand＜0.5，若不满足则采取抛物线式觅食策略更新金枪鱼群中的个体位置，若满足则采取螺旋式觅食策略基于当前种群已知的最佳个体更新金枪鱼个体位置；
25、判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出全局最优解，将全局最优解赋值给svm模型，得到销售预测模型。
26、可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述实时监测门店运营状况，对门店运营异常情况进行预警，及时采取应对措施，其中所述门店运营异常情况至少包括库存短缺、销售异常，包括：
27、当门店库存量低于安全库存量的80％时，判定为库存短缺触发预警，通过通信渠道向相关负责人发送预警信息，其中安全库存量基于历史销售数据和供应商交货周期预测得到；
28、当实际销售量与预期销售量的偏差超过20％时，判定为销售异常触发预警，通过通信渠道向相关负责人发送预警信息。
29、本发明第二方面提供了一种智能化的经销门店管理系统，所述智能化的经销门店管理系统包括数据收集模块、提取指标模块、销售预测模块和异常预警模块，其中，
30、数据收集模块，用于利用物联网设备，实时收集门店内的原始门店管理数据，其中所述物联网设备至少包括rfid标签、智能摄像头、pos机，所述原始门店管理数据至少包括商品信息、顾客行为数据、销售数据；
31、提取指标模块，用于对收集到的所述原始门店管理数据进行数据清洗和分析，提取关键业务指标，得到门店特征数据，其中所述关键业务指标至少包括库存水平、销售数据、顾客偏好；
32、销售预测模块，用于基于tso算法优化svm模型构建销售预测模型，将所述关键业务指标输入所述销售预测模型，通过所述销售预测模型预测门店销售趋势，输出销售预测结果，基于所述销售预测结果智能调整库存水平、促销策略和商品布局；
33、异常预警模块，用于实时监测门店运营状况，对门店运营异常情况进行预警，及时采取应对措施，其中所述门店运营异常情况至少包括库存短缺、销售异常。
34、可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述提取指标模块包括数据无量钢化处理子模块、缺失值处理子模块、数据降维处理子模块和数据聚类处理子模块，其中，
35、数据无量钢化处理子模块，用于获取收集到的所述原始门店管理数据，采用归一化标准对所述原始门店管理数据进行数据无量钢化处理，得到第一门店管理数据；
36、缺失值处理子模块，用于采用中位数插值法对所述第一门店管理数据进行缺失值处理，补全所述第一门店管理数据中缺失值，得到第二门店管理数据；
37、数据降维处理子模块，用于采用主成分分析对所述第二门店管理数据进行数据降维处理，得到第三门店管理数据；
38、数据聚类处理子模块，用于通过canopy聚类对所述第三门店管理数据进行数据聚类处理，提取关键业务指标，得到门店特征数据。
39、可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述销售预测模块包括设置子模块、初始化子模块、第一判断子模块、第二判断子模块和第三判断子模块，其中，
40、设置子模块，用于设置金枪鱼算法参数，第i个个体位置为：
41、
42、式中，表示第i个初始个体；ub和lb是搜索空间的上下界，n是金枪鱼种群数量，rand是从0-1的一个随机分布的向量；
43、初始化子模块，用于初始化金枪鱼种群，m＝1为当前迭代次数，n为最大迭代次数，计算种群适应度并设置初始种群为最优种群，更新种群位置，计算新的种群适应度；
44、第一判断子模块，用于判断新的种群适应度是否小于前一阶段种群适应度，若是则更新最优种群，判断是否满足条件m＜n，若是则m＝m+1并更新金枪鱼群中的个体位置；
45、第二判断子模块，用于判断是否满足条件rand＜0.5，若不满足则采取抛物线式觅食策略更新金枪鱼群中的个体位置，若满足则采取螺旋式觅食策略基于当前种群已知的最佳个体更新金枪鱼个体位置；
46、第三判断子模块，用于判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出全局最优解，将全局最优解赋值给svm模型，得到销售预测模型。
47、本发明提供的技术方案中，通过利用物联网设备，实时收集门店内的原始门店管理数据；对收集到的所述原始门店管理数据进行数据清洗和分析，提取关键业务指标，得到门店特征数据；基于tso算法优化svm模型构建销售预测模型，将所述关键业务指标输入所述销售预测模型，通过所述销售预测模型预测门店销售趋势，输出销售预测结果，基于所述销售预测结果智能调整库存水平、促销策略和商品布局；实时监测门店运营状况，对门店运营异常情况进行预警，及时采取应对措施；本发明实现了经销门店管理的自动化和精细化，不仅提高了门店的运营效率和盈利能力，也提升了顾客的购物体验，有助于构建长期稳定的客户关系，推动门店可持续发展。
1.一种智能化的经销门店管理方法，其特征在于，所述智能化的经销门店管理方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种智能化的经销门店管理方法，其特征在于，所述对收集到的所述原始门店管理数据进行数据清洗和分析，提取关键业务指标，得到门店特征数据，包括：
3.如权利要求2所述的一种智能化的经销门店管理方法，其特征在于，所述采用主成分分析对所述第二门店管理数据进行数据降维处理，得到第三门店管理数据，包括：
4.如权利要求2所述的一种智能化的经销门店管理方法，其特征在于，所述通过canopy聚类对所述第三门店管理数据进行数据聚类处理，提取关键业务指标，得到门店特征数据，包括：
5.如权利要求1所述的一种智能化的经销门店管理方法，其特征在于，所述基于tso算法优化svm模型构建销售预测模型，包括：
6.如权利要求1所述的一种智能化的经销门店管理方法，其特征在于，所述实时监测门店运营状况，对门店运营异常情况进行预警，及时采取应对措施，其中所述门店运营异常情况至少包括库存短缺、销售异常，包括：
7.一种智能化的经销门店管理系统，其特征在于，所述智能化的经销门店管理系统包括数据收集模块、提取指标模块、销售预测模块和异常预警模块，其中，
8.如权利要求7所述的一种智能化的经销门店管理系统，其特征在于，所述提取指标模块包括数据无量钢化处理子模块、缺失值处理子模块、数据降维处理子模块和数据聚类处理子模块，其中，
9.如权利要求7所述的一种智能化的经销门店管理系统，其特征在于，所述销售预测模块包括设置子模块、初始化子模块、第一判断子模块、第二判断子模块和第三判断子模块，其中，
