本发明属于数据分析领域，尤其涉及一种基于业务功能树的维度过滤与数据关联的方法及系统。
背景技术：
1、软件系统中，为了更好地将数据进行分解和分层，将管理对象通过树形（如部门、分类等）进行筛选，通过点击不同层级的节点对数据进行维度过滤。此类系统，只需将树形的层阶建立起来，并通过管理对象的冗余字段进行判断和过滤，以达到快速选择需要的对象的目的。，如需要针对管理对象进行关联单据或对象的检索，通过中间表形式将对象与对象关联起来以实现数据检索，此时需要另外开发功能针对性开发。
2、现有技术上，技术不够先进的系统可能难以构建动态自我修正的市场预测模型，无法高效适应快速变更的市场条件。一些技术静态地生成决策和战略，并不具备动态调整战略以适应不断变化的市场和业务目标的能力，导致策略失去时效性或者难以实现目标。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于业务功能树的维度过滤与数据关联的方法，旨在解决背景技术中确定的现有技术存在的技术问题。
2、本发明是这样实现的，一种基于业务功能树的维度过滤与数据关联的方法，所述方法包括：
3、通过大数据获取市场数据、用户数据和竞争对手数据，并建立数据仓库，对所获取的全部数据进行存储；
4、创建业务功能树，并定义市场、产品、渠道和用户的功能节点，并限定其层级关系，并基于所获取的用户数据对用户进行分群和分类，并生成用户画像；
5、从所获取的市场数据和竞争对手数据中进行关键词提取，并根据提取结果对当前市场的产品发展走势进行预测，并建立历史数据库，将预测结果和预测参数绑定存储于历史数据库中；
6、根据预测结果，结合历史数据库中的内容，生成产品发展策略。
7、作为本发明更进一步的方案，所述获取市场数据、用户数据和竞争对手数据，并建立数据仓库，具体包括：
8、接入数据源网络通道，并通过大数据技术，利用数据源网络通道获取市场数据、用户数据和竞争对手数据；
9、建立数据仓库，并对所获取的全部数据进行预处理，并将处理后的数据置于数据仓库中进行存储。
10、作为本发明更进一步的方案，所述创建业务功能树，并定义市场、产品、渠道和用户的功能节点，并限定其层级关系，并基于所获取的用户数据对用户进行分群和分类，并生成用户画像，具体包括：
11、在数据仓库中建立业务功能树，并定义市场、产品、渠道和用户功能节点，并为每一个节点制定下属分支；
12、基于所采集的用户数据，对用户行为进行分析，提取用户的行为特征，并对用户进行分组，将具有相似行为特征的用户分为同一组；
13、从用户数据中提取用户的偏好和去求，并根据用户的行为、偏好和需求，为每一组的用户生成独立的用户组画像；
14、为每一个节点和下属分支添加关联条件，包括时间范围和维度过滤条件，所述维度过滤条件包括产品类别和地理位置。
15、作为本发明更进一步的方案，所述从所获取的市场数据和竞争对手数据中进行关键词提取，并根据提取结果对当前市场的产品发展走势进行预测，具体包括：
16、通过自然语言处理技术从市场数据和竞争对手数据中识别处与产品领域相关的关键词；
17、建立历史数据库，基于所提取的关键词数据和历史数据库中的历史数据，建立预测模型，对产品的市场趋势进行预测，并将预测结果和所提取的关键词数据存储于历史数据库中作为历史数据。
18、作为本发明更进一步的方案，所述根据预测结果，结合历史数据库中的内容，生成产品发展策略，具体包括：
19、接收所设定的业务目标和时间目标，并结合所得到的的预测结果，对业务目标和时间目标的可达成性进行分析；
20、分析步骤为：
21、设定业务目标和时间目标，分别表示为目标向量c和时间向量t，并收集相关的数据和预测结果，表示为预测向量p；
22、定义评估指标向量e，包括与业务目标和时间目标直接相关的指标；设置权重向量w，用于表达不同评估指标对可达成性的重要程度，且每个评估指标向量e都有所对应的的权重向量w；
23、根据预测向量p和评估指标向量e，计算各项评估指标的得分，计算公式为：
24、score = σ(pi * ei)；
25、其中，score为评估指标的得分，pi为预测向量p的第i个元素，ei为评估指标向量e的第i个元素；
26、将评估指标的得分score与权重向量w进行加权，得到综合评估得分向量s，计算公式为：
27、s = e * w；
28、对于目标向量c和目标向量t，同样进行得分计算，得到目标评估得分向量oc和目标评估得分向量ot，计算公式为：
29、oc = σ(si * wci)，其中si为评估指标的得分向量s的第i个元素，wci为业务目标的权重向量wc的第i个元素；
30、其中，wc为目标向量c中每个业务目标的权重向量，用于表示每个业务目标的重要程度；
31、ot = σ(si * wti)，其中si为评估指标的得分向量s的第i个元素，wti为时间目标的权重向量wt的第i个元素；
32、其中，wt为目标向量t中每个时间目标的权重向量，用于表示每个时间目标的重要程度；
33、根据目标评估得分向量oc和目标评估得分向量ot，进行可达成性分级；
34、根据所述可达成性分级结果，生成后续执行策略。
35、本发明的另一目的在于提供一种基于业务功能树的维度过滤与数据关联的系统，其特征在于，所述系统包括：
36、数据采集模块，用于通过大数据获取市场数据、用户数据和竞争对手数据，并建立数据仓库，对所获取的全部数据进行存储；
37、智能分析预测模块，用于创建业务功能树，并定义市场、产品、渠道和用户的功能节点，并限定其层级关系，并基于所获取的用户数据对用户进行分群和分类，并生成用户画像；
38、市场分析模块，用于从所获取的市场数据和竞争对手数据中进行关键词提取，并根据提取结果对当前市场的产品发展走势进行预测，并建立历史数据库，将预测结果和预测参数绑定存储于历史数据库中；
39、策略生成模块，用于根据预测结果，结合历史数据库中的内容，生成产品发展策略。
40、作为本发明更进一步的方案，所述数据采集模块包括：
41、数据源接入单元，用于接入数据源网络通道，并通过大数据技术，利用数据源网络通道获取市场数据、用户数据和竞争对手数据；
42、数据存储单元，用于建立数据仓库，并对所获取的全部数据进行预处理，并将处理后的数据置于数据仓库中进行存储。
43、作为本发明更进一步的方案，所述智能分析预测模块包括：
44、业务功能树创建单元，用于在数据仓库中建立业务功能树，并定义市场、产品、渠道和用户功能节点，并为每一个节点制定下属分支；
45、用户处理单元，用于基于所采集的用户数据，对用户行为进行分析，提取用户的行为特征，并对用户进行分组，将具有相似行为特征的用户分为同一组；
46、画像生成单元，用于从用户数据中提取用户的偏好和去求，并根据用户的行为、偏好和需求，为每一组的用户生成独立的用户组画像；
47、节点关联单元，用于为每一个节点和下属分支添加关联条件，包括时间范围和维度过滤条件，所述维度过滤条件包括产品类别和地理位置。
48、作为本发明更进一步的方案，所述市场分析模块包括：
49、关键词提取单元，用于通过自然语言处理技术从市场数据和竞争对手数据中识别处与产品领域相关的关键词；
50、市场分析单元，用于建立历史数据库，基于所提取的关键词数据和历史数据库中的历史数据，建立预测模型，对产品的市场趋势进行预测，并将预测结果和所提取的关键词数据存储于历史数据库中作为历史数据。
51、作为本发明更进一步的方案，所述策略生成模块包括：
52、目标分析单元，用于接收所设定的业务目标和时间目标，并结合所得到的的预测结果，对业务目标和时间目标的可达成性进行分析；
53、分析步骤为：
54、设定业务目标和时间目标，分别表示为目标向量c和时间向量t，并收集相关的数据和预测结果，表示为预测向量p；
55、定义评估指标向量e，包括与业务目标和时间目标直接相关的指标；设置权重向量w，用于表达不同评估指标对可达成性的重要程度，且每个评估指标向量e都有所对应的的权重向量w；
56、根据预测向量p和评估指标向量e，计算各项评估指标的得分，计算公式为：
57、score = σ(pi * ei)；
58、其中，score为评估指标的得分，pi为预测向量p的第i个元素，ei为评估指标向量e的第i个元素；
59、将评估指标的得分score与权重向量w进行加权，得到综合评估得分向量s，计算公式为：
60、s = e * w；
61、对于目标向量c和目标向量t，同样进行得分计算，得到目标评估得分向量oc和目标评估得分向量ot，计算公式为：
62、oc = σ(si * wci)，其中si为评估指标的得分向量s的第i个元素，wci为业务目标的权重向量wc的第i个元素；
63、其中，wc为目标向量c中每个业务目标的权重向量，用于表示每个业务目标的重要程度；
64、ot = σ(si * wti)，其中si为评估指标的得分向量s的第i个元素，wti为时间目标的权重向量wt的第i个元素；
65、其中，wt为目标向量t中每个时间目标的权重向量，用于表示每个时间目标的重要程度；
66、根据目标评估得分向量oc和目标评估得分向量ot，进行可达成性分级；
67、策略生成单元，用于根据所述可达成性分级结果，生成后续执行策略。
68、本发明的有益效果是：
69、本方案强化了从市场数据、用户数据、竞争对手数据多角度整合信息的能力，建立起了全面的数据仓库，为系统分析提供了丰富和全面的数据基础。利用业务功能树创建了功能节点层级并以用户数据进行分群和分类，能自动化地生产用户画像，对市场细分显示出了高度的智能和准确性。
70、同时本方案可以结合关键词提取和大数据支持，市场分析模块基于历史数据库内准确预测当前市场走势，采用模型自我修正机制不断提高预测的准确性。最后结合定量分析，对企业目标可达成性进行量化分析，并生成适应性强的业务策略。
71、系统通过不断地收集新数据，并更新历史数据库，增强各模块中的模型自学习和自我迭代能力，提升整个系统的响应速度和预测准确性。综合评估得分向量和可达成性分级确保战略规划与执行步骤更加科学和定制化，对调整各评估指标向量的权重设定，能够实时适应不同行业和市场变化。
1.一种基于业务功能树的维度过滤与数据关联的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取市场数据、用户数据和竞争对手数据，并建立数据仓库，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述创建业务功能树，并定义市场、产品、渠道和用户的功能节点，并限定其层级关系，并基于所获取的用户数据对用户进行分群和分类，并生成用户画像，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所获取的市场数据和竞争对手数据中进行关键词提取，并根据提取结果对当前市场的产品发展走势进行预测，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预测结果，结合历史数据库中的内容，生成产品发展策略，具体包括：
6.一种基于业务功能树的维度过滤与数据关联的系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述智能分析预测模块包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述市场分析模块包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述策略生成模块包括：
