数据处理方法及系统与流程

1.本公开涉及互联网技术领域，更具体地，涉及一种数据处理方法及系统、计算机系统和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术和信息通信技术的发展，使得传统的金融机构和互联网企业产生了资金的融通，由此驱动了一系列新型的金融业务发展模式，例如，第三方支付、数字货币、p2p借贷以及众筹等。
3.众筹作为一种新兴的融资方式，与传统的融资方式相比，众筹可以帮助缺乏资金的发起人(即创业者)通过在众筹平台上展示他们新型产品的方式向潜在的消费者筹集所需资金而不是向第三方筹钱，例如：银行等。发起人在平台上发起众筹时，不仅需要预先设定众筹的期限、确定目标的筹资金额和向消费者展示众筹的产品或设计，还要向消费者提供产品价格以供消费者做出购买选择。并且发起人承诺在众筹成功后将产品回报给支持他们的消费者。
4.众筹一般采用或全有或全无”(all-or-nothing)机制。即若在众筹结束时，发起人筹到的资金额不小于众筹的目标筹资金额，众筹成功，发起人回报产品给支持的消费者，并在现货交易期售卖产品；否则，众筹失败，平台会将筹到的资金返还给消费者，发起人不会售卖产品。
5.目前的众筹产品存在以下缺陷，在一个方面，市场规模的不确定性增加了众筹的难度和风险。在另一个方面，未考虑现货交易期的收益，当众筹过度融资时，会蚕食现货市场的需求导致总收益下降。在另一个方面，凭借经验设定众筹期售价和现货期售价，不能利润最大化。


技术实现要素：

6.为了解决相关技术中的上述或者其他方面的任一技术问题，本公开的实施例提供一种数据处理方法，能够降低众筹的难度和风险，增加最终的总利润。
7.根据本公开一个方面的实施例，提供一种数据处理方法，包括：
8.对现货交易市场网站进行数据爬取，以获得待众筹产品及同类产品的历史交易订单；
9.根据所述历史交易订单预测获得消费者数量；
10.构建众筹期的第一期望效用函数和现货期的第二期望效用函数；
11.根据所述预测消费者数量、众筹期售价、现货期售价、所述第一期望效用函数和所述第二期望效用函数预测在众筹期购买待众筹产品消费者数量和在现货期购买待众筹产品消费者数量；
12.根据预测的在众筹期购买消费者数量、众筹期售价、在现货期购买消费者数量和现货期售价构建利润函数；
13.按照利润最大化的策略对所述利润函数进行数据处理。
14.根据本公开的一些实施例，所述根据所述历史交易订单预测获得消费者数量包括：根据不同时期的历史订单进行数据拟合，并根据拟合曲线预测下一个销售期间消费者的数量。
15.根据本公开的一些实施例，所述构建众筹期的第一期望效用函数和现货期的第二期望效用函数包括：
16.第一期望函数的计算公式包括：
[0017][0018]
第二期望函数的计算公式包括：
[0019][0020]
其中，uc表示第一期望函数，us表示第二期望函数，表示众筹成功率，θ、c和v为已知参数，θ表示消费者喜欢待众筹产品的概率，v表示消费者对待众筹产品的预估价值，c表示负效用系数，pc表示众筹期售价，ps表示现货期售价。
[0021]
根据本公开的一些实施例，所述预测在众筹期购买待众筹产品消费者数量和在现货期购买待众筹产品消费者数量包括：
[0022]
当uc≥us时，消费者在众筹期购买待众筹产品；
[0023]
在众筹期购买待众筹产品消费者数量的计算公式包括：
[0024][0025]
在现货期购买待众筹产品消费者数量的计算公式包括：
[0026][0027]
其中，dc表示众筹期消费者的数量；ds表示现货期消费者的数量；n表示预测获得消费者数量。
[0028]
根据本公开的一些实施例，所述众筹成功率包括众筹中筹集到的资金不低于筹资目标的概率，众筹成功率的计算公式包括：
[0029][0030]
其中，τ0表示目标筹资额。
[0031]
根据本公开的一些实施例，，所述构建利润函数包括：
[0032]
π＝dcp
c-τ0 dcps[0033]
其中，π表示期望总利润。
[0034]
根据本公开的一些实施例，所述按照利润最大化的策略对所述利润函数进行处理包括：
[0035]
maxπ(pc，ps)＝en[i(dcpc≥τ0)(dcp
c-τ0 dsps)]
[0036]
其中，i(dcpc≥τ0)是个符号函数，若dcpc≥τ0，i(dcpc≥τ0)＝1；若dcpc＜τ0，i(dcpc≥τ0)＝0。
[0037]
根据本公开的一些实施例，所述数据处理方法还包括：
[0038]
对众筹平台网站、现货零售平台网站进行数据爬取，以获得待众筹产品及同类产品的历史交易订单。
[0039]
根据本公开另一个方面的实施例，提供一种数据处理系统，包括：
[0040]
数据获取模块，用于对现货交易市场网站进行数据爬取，以获得待众筹产品同类产品的历史交易订单；
[0041]
第一预测模块，用于根据所述历史交易订单预测获得消费者数量；
[0042]
第一函数构建模块，用于构建众筹期的第一期望效用函数和现货期的第二期望效用函数；
[0043]
第二预测模块，用于根据所述预测消费者数量、众筹期售价、现货期售价、所述第一期望效用函数和所述第二期望效用函数预测在众筹期购买待众筹产品消费者数量和在现货期购买待众筹产品消费者数；
[0044]
第二函数构建模块，用于根据预测的在众筹期购买消费者数量、众筹期售价、在现货期购买消费者数量和现货期售价构建利润函数；
[0045]
运算模块，按照利润最大化的策略对所述利润函数进行数据处理。
[0046]
根据本公开另一个方面的实施例，提供一种计算机系统，包括：
[0047]
一个或多个处理器；
[0048]
存储器，用于存储一个或多个程序；
[0049]
其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的数据处理方法。
[0050]
根据本公开另一个方面的实施例，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器实现上述的数据处理方法。
附图说明
[0051]
图1示意性示出了本公开实施例的数据处理方法的流程图；
[0052]
图2示意性示出了本公开实施例的数据处理系统的框图；
[0053]
图3示意性示出了本公开实施例的数据处理方法的众筹产品定价优化方法的决策顺序图。
具体实施方式
[0054]
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开作进一步的详细说明。
[0055]
但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
[0056]
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”表明了特征、步骤、操作的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征。
[0057]
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的
含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
[0058]
本公开的技术方案适用于现货交易市场的众筹产品，由于众筹产品是新产品，因此存在双重不确定性：一方面潜在的消费者数量即市场规模是不确定的；另一方面市场中的消费者对产品的估值也会存在异质性和不确定性。这些不确定性不仅会促使消费者产生策略性购买延迟还会导致不确定的市场需求，从而增加了众筹的难度和风险。.
[0059]
因为不能随意终止项目，发起人可能众筹到远远超过筹资目标的资金额，所以会产生众筹过度融资的现象。考虑到众筹价格比现货价格优惠且发起人众筹后还要在现货交易期销售产品以及消费者的策略购买行为，只关注众筹期的收益时，过度融资可能会因为蚕食现货市场的需求而损害发起人的利润。
[0060]
众筹的发起人使用生产准备资金来完成产品的制作，其缺乏的生产准备资金决定了他的筹资目标。当他缺乏的生产准备资金较小时，众筹的难度也会小，他可能会设定较低的筹资目标和较高的众筹价格。因此需要考虑生产准备资金的影响，合理的设定众筹价格和现货价格以满足生产需要的同时又合理的进行市场细分。
[0061]
图1为示意性示出了本公开实施例数据处理方法的流程图。
[0062]
根据本公开一个方面的实施例，提供一种数据处理方法，如图1所示，包括操作s1～s6。
[0063]
根据本公开的一些实施例，操作s1包括：对现货交易市场网站进行数据爬取，以获得待众筹产品同类产品的历史交易订单。
[0064]
根据本公开的一些实施例，操作s2包括：根据历史交易订单预测获得消费者数量。
[0065]
根据本公开的一些实施例，操作s3包括：构建众筹期的第一期望效用函数和现货期的第二期望效用函数。
[0066]
根据本公开的一些实施例，操作s4包括：根据预测消费者数量、众筹期售价、现货期售价、第一期望效用函数和第二期望效用函数预测在众筹期购买待众筹产品消费者数量和在现货期购买待众筹产品消费者数量。
[0067]
根据本公开的一些实施例，操作s5包括：根据预测的在众筹期购买消费者数量、众筹期售价、在现货期购买消费者数量和现货期售价构建利润函数。
[0068]
根据本公开的一些实施例，操作s6包括：按照利润最大化的策略对利润函数进行数据处理，以获得最佳的众筹期售价和现货起售价。
[0069]
在本实施例中，发起人根据自身缺乏生产准备资金的情况、生产能力等因素在众筹平台发起众筹项目。
[0070]
根据本公开的一些实施例，数据处理方法还包括：对众筹平台网站、现货零售平台网站进行数据爬取，以获得待众筹产品同类产品的历史交易订单。
[0071]
根据本公开的一些实施例，根据历史交易订单预测获得消费者数量包括：根据不同时期的历史订单进行数据拟合，并根据拟合曲线预测下一个销售期间(众筹期 现货销售期)消费者的数量。
[0072]
根据本公开的一些实施例，构建众筹期的第一期望效用函数和现货期的第二期望效用函数包括：
[0073]
第一期望函数的计算公式包括：
[0074][0075]
第二期望函数的计算公式包括：
[0076][0077]
其中，uc表示第一期望函数，us表示第二期望函数，表示众筹成功率，θ、c和v为已知参数，θ表示消费者喜欢待众筹产品的概率，v表示消费者对待众筹产品的预估价值，c表示负效用系数，pc表示众筹期售价，ps表示现货期售价。
[0078]
根据本公开的一些实施例，预测在众筹期购买待众筹产品消费者数量和在现货期购买待众筹产品消费者数量包括：
[0079]
当uc≥us时，消费者在众筹期购买待众筹产品；
[0080]
在众筹期购买待众筹产品消费者数量的计算公式包括：
[0081][0082]
在现货期购买待众筹产品消费者数量的计算公式包括：
[0083][0084]
其中，dc表示众筹期消费者的数量；ds表示现货期消费者的数量；n表示预测获得消费者数量。
[0085]
根据本公开的一些实施例，众筹成功率包括众筹中筹集到的资金不低于筹资目标的概率，众筹成功率的计算公式包括：
[0086][0087]
其中，τ0表示目标筹资额。
[0088]
根据本公开的一些实施例，，构建利润函数包括：
[0089]
π＝dcp
c-τ0 dcps[0090]
其中，π表示期望总利润。
[0091]
根据本公开的一些实施例，按照利润最大化的策略对利润函数进行处理包括：
[0092]
maxπ(pc，ps)＝en[i(dcpc≥τ0)(dcp
c-τ0 dsps)]
[0093]
其中，i(dcpc≥τ0)是个符号函数，若dcpc≥τ0，i(dcpc≥τ0)＝1；若dcpc＜τ0，i(dcpc≥τ0)＝0。
[0094]
图2示意性示出了本公开实施例的数据处理系统的框图。
[0095]
根据本公开另一个方面的实施例，提供一种数据处理系统，如图2所示，包括数据获取模块、第一预测模块、第一函数构建模块、第二预测模块、第二函数构建模块和运算模块。
[0096]
根据本公开的一些实施例，数据获取模块用于对现货交易市场网站进行数据爬取，以获得待众筹产品同类产品的历史交易订单。
[0097]
根据本公开的一些实施例，第一预测模块用于根据历史交易订单预测获得消费者数量。
[0098]
根据本公开的一些实施例，第一函数构建模块用于构建众筹期的第一期望效用函
数和现货期的第二期望效用函数。
[0099]
根据本公开的一些实施例，第二预测模块，用于根据预测消费者数量、众筹期售价、现货期售价、第一期望效用函数和第二期望效用函数预测在众筹期购买待众筹产品消费者数量和在现货期购买待众筹产品消费者数。
[0100]
根据本公开的一些实施例，第二函数构建模块用于根据预测的在众筹期购买消费者数量、众筹期售价、在现货期购买消费者数量和现货期售价构建利润函数。
[0101]
根据本公开的一些实施例，运算模块按照利润最大化的策略对利润函数进行数据处理。
[0102]
根据本公开另一个方面的实施例，提供一种计算机系统，包括一个或多个处理器，一个或多个处理器，以及存储器。
[0103]
根据本公开的一些实施例，存储器用于存储一个或多个程序。
[0104]
在本实施例中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述的数据处理方法。
[0105]
根据本公开另一个方面的实施例，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器实现上述的数据处理方法。
[0106]
下面结合具体实施例对本公开的技术方案进行进一步的阐述，需要说明的是，该具体的实施例仅是为了便于本领域技术人员更好的理解本公开的技术方案，而不应理解为对本技术保护范围的限定。
[0107]
根据本公开的一个实施例，发起人对待众筹产品进行调研，包括：
[0108]
通过不同时期的交易数据对消费者的数量进行评估，这关系到产品对应的潜在市场规模。
[0109]
消费者对于产品的估值，消费者的估值大小在一定程度上反映了消费者对产品的购买意愿。
[0110]
其中，可以采用市场调研、网上问卷的方式对待众筹产品或同类产品进行调研，以获得消费者喜欢待众筹产品的概率θ，消费者对待众筹产品的预估价值v，以及消费者的偏好信息。
[0111]
同时，将调研结果，也即消费者喜欢待众筹产品的概率θ，消费者对待众筹产品的预估价值v，以及消费者的偏好信息存入本地数据库内，以便后期使用。
[0112]
对现货交易市场网站、众筹平台网站以及现货零售平台网站进行数据爬取，获得待众筹产品以及同类产品的历史交易订单数据。
[0113]
对上述历史交易订单数据进行分析、处理，建立拟合曲线，从而评估市场规模以及消费者的估值范围，拟合市场规模的分布以及消费者的估值分布。
[0114]
基于收集的消费者数据分别建立消费者在众筹期购买和等待现货交易期的效用函数，基于产品的众筹和现货价格来分析预测在众筹期购买和在现货交易期购买产品的消费者数量。
[0115]
其中，消费者的购买行为是策略性地，这种策略性体现在为了最大化她们的预期效用，她们会分析未来的事件顺序并做出决策。众筹项目一经公布，这些消费者就会同时来决定是否参与众筹或等待现货交易期。
[0116]
在众筹期购买的消费者将享有较低的产品价格，但面临产品估值的不确定性(喜
欢或不喜欢)和项目失败的风险，这种风险会对消费者产生负效用(例如心理损失)。当消费者参与众筹但由于众筹失败而没有得到任何回报时，就会发生这种负效用。
[0117]
根据前期市场调研和消费者的偏好值预测，可以得到市场规模n的分布和消费者在现货交易期喜欢新产品的概率θ。结合消费者观测到的众筹产品的价格信息，那么如果在众筹期购买产品，她的期望效用函数为若她选择等待现货交易期，那么只有当她喜欢该产品时才会购买，期望效用函数为基于上述消费者的效用函数，可以推导出当且仅当us≥us时，消费者才会在众筹期购买，否则会等待现货交易期。因此，我们可以得到消费者在不同销售期对产品的需求为：和
[0118]
结合预测的消费者在不同时期的需求状况，发起人根据自身缺乏生产准备资金的情况，构建包含众筹期和现货交易期的利润函数。并以利润最大化为目标，优化产品的最优众筹价格和现货价格，获得最优的期望利润。
[0119]
在分析消费者对发起人的任意价格计划的最佳反应后，发起人使用生产准备成本τ0作为筹资目标，并选择价格方案{pc，ps}最大化他整个销售季节的期望利润。此时众筹项目的成功率是众筹中筹集到的资金不低于筹资目标的概率，即s＝pr{dcpc≥τ0}。如果众筹成功，发起人将在众筹中获得dcp
c-τ0和在现货销售中获得dcps的利润。
[0120]
发起人在众筹平台上向消费者发起众筹项目，发布众筹项目信息，包括产品众筹价格、现货价格、筹资目标以及筹资期限等。
[0121]
图3示意性示出了本公开实施例的数据处理方法的众筹产品定价优化方法的决策顺序图。
[0122]
根据本公开的一些实施例，现货交易背景下的众筹产品定价优化方法共有两个销售期，具体的决策顺序如图3所示。在众筹期，发起人首先公布众筹的筹资目标τ以及产品的众筹价格pc和现货价格ps；接着策略消费者观测到信息后，决策购买还是等待现货交易期。在现货交易期，发起人会以ps的价格向消费者售卖产品，剩余等待的消费者选择购买产品或是离开市场。
[0123]
本公开实施例提供的数据处理方法级系统，以优化发起人整个销售季的利润为目标，综合考虑众筹期和众筹后的现货交易期。首先分析了策略性消费者面对不同销售期价格时的购买行为，确定消费者在不同时期的产品需求，进而分析发起人考虑到策略性消费者行为以及现货销售期的售卖情况后的利润函数。为发起人在众筹时的产品定价决策提供建议和指导，帮助发起人做出正确的筹资决策，从而提升发起人在整个销售季的利润。
[0124]
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
[0125]
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可
以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的rom 702和/或ram 703和/或rom 702和ram 703以外的一个或多个存储器。
[0126]
本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的物品推荐方法。
[0127]
在该计算机程序被处理器执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
[0128]
在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
[0129]
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被处理器执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
[0130]
根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如java，c ，python，“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0131]
还需要说明的是，在本公开的具体实施例中，除非有所知名为相反之意，本说明书及所附权利要求中的数值参数是近似值，能够根据通过本公开的内容所得的所需特性改变。具体而言，所有使用于说明书及权利要求中表示组成的尺寸、范围条件等等的数字，应理解为在所有情况中是受到“约”的用语所修饰。一般情况下，其表达的含义是指包含由特定数量在一些实施例中
±
10％的变化、在一些实施例中
±
5％的变化、在一些实施例中
±
1％的变化、在一些实施例中
±
0.5％的变化。
[0132]
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
[0133]
以上所述的具体实施例，对本公开的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本公开的具体实施例而已，并不用于限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护
范围之内。