技术领域

[0001] 本发明涉及大数据的技术领域， 尤其涉及商场大数据统计系统。

背景技术

[0002] 大数据分析是一种目前广泛应用的数据分析方 式， 其基于大量数据的统计， 分 析多数个体的选择趋向。 大数据应用于大型商场内， 可以根据每位顾客的线路 、 光顾的门店作为大数据分析， 从而科学的规划商场内部的路线和门店排布， 提高商场的营收。 在现有技术中难以科学精确统计顾客的行动线 路和光顾的门 店， 导致只能采用人工采集等方式统计数据， 原始数据就有相当的误差。

技术问题

[0003] 本发明的目的在于提供商场大数据统计系统， 旨在解决现有技术中大型商场难 以科学、 精确的统计大数据进行分析的问题。

问题的解决方案

技术解决方案

[0004] [0004]本发明是这样实现的， 商场大数据统计系统， 可统计记录携带智能手机 的顾客行动轨迹， 包括用于提供无线网络的控制终端和分布于商 场内部的多个 接入点， 所述智能手机接入无线网络， 所述控制终端根据所述智能手机与各个 接入点的数据包传送延迟计算所述智能手机位 置， 并实吋记录统计。

[0005] 进一步地， 所述控制终端记录顾客进入各层、 店面的频率， 汇总统计出热门店 铺、 层数。

[0006] 进一步地， 以一周吋间和节假日吋间为吋间轴， 统计每日每层、 每店面的访问 频率。

[0007] 进一步地， 统计每个顾客的行动线路并计算出最多人行走 的最优化路线。

[0008] 进一步地， 还包括用于共享数据的云端， 云端收集各个商场的所述控制终端统 计数据并提供其他商场的所述控制终端统计数 据以及整体数据样本。

发明的有益效果 有益效果

[0009] 与现有技术相比， 本发明通过无线网络的方式记录各个智能手机 的行动轨迹， 即可知携带该智能手机的顾客的路线， 这种提供无线网络的方式用户接受程度 高， 样本数量大， 能科学而精确的统计顾客的路线， 进行大数据分析。

本发明的实施方式

[0010] [0008]为了使本发明的目的、 技术方案及优点更加清楚明白， 以下结合附图及 实施例， 对本发明进行进一步详细说明。 应当理解， 此处所描述的具体实施例 仅仅用以解释本发明， 并不用于限定本发明。

[0011] 以下结合具体附图对本实施例的实现进行详细 的描述。

[0012] 本实施例提供商场大数据统计系统， 可统计记录携带智能手机的顾客行动轨迹

， 包括用于提供无线网络的控制终端和分布于商 场内部的多个接入点， 所述智 能手机接入无线网络， 所述控制终端根据所述智能手机与各个接入点 的数据包 传送延迟计算所述智能手机位置， 并实吋记录统计。

[0013] 本实施例通过无线网络的方式记录各个智能手 机的行动轨迹， 即可知携带该智 能手机的顾客的路线， 这种提供无线网络的方式用户接受程度高， 样本数量大

， 能科学而精确的统计顾客的路线， 进行大数据分析。

[0014] 所述控制终端记录顾客进入各层、 店面的频率， 汇总统计出热门店铺、 层数。

可以根据各层的特点， 各店面的品牌特点结合统计结果进行调整， 使有更多顾 客访问的门店位于更冷门的位置， 带动其他门店的人流量。

[0015] 以一周吋间和节假日吋间为吋间轴， 统计每日每层、 每店面的访问频率， 根绝 吋间上的区别特点制定相应的促销等活动。

[0016] 统计每个顾客的行动线路并计算出最多人行走 的最优化路线。

[0017] 还包括用于共享数据的云端， 云端收集各个商场的所述控制终端统计数据并 提 供其他商场的所述控制终端统计数据以及整体 数据样本。

[0018] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已， 并不用以限制本发明， 凡在本发明的 精神和原则之内所作的任何修改、 等同替换和改进等， 均应包含在本发明的保 护范围之内。