本发明涉及销售数据统计技术领域，具体公开了一种基于云平台的销售数据统计方法及系统，所述方法包括建立含有销售点的平面模型，在所述平面模型中确定数据中转点位；基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数；基于所述平面模型接收管理方的输入的数据获取路径，将含有数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送；接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据。在本发明技术方案的架构中，所有方共用同一处理架构，数据处理模块可以自主设定，资源利用率高，处理效率极高。
1.一种基于云平台的销售数据统计方法，其特征在于，所述方法包括：建立含有销售点的平面模型，在所述平面模型中确定数据中转点位；所述数据中转点位中内置数据处理模块；
基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数；
基于所述平面模型接收管理方的输入的数据获取路径，将含有数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送；其中，所述数据获取路径用于表征获取任一销售点数据时经过的数据处理模块；
接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据；
所述基于所述平面模型接收管理方的输入的数据获取路径，将含有数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送的步骤包括：基于所述平面模型接收管理方输入的选取信息，根据所述选取信息选取数 据中转点位，得到数据获取路径；
对数据获取路径中的数据中转点位进行随机替换，得到备选路径；
统计各备选路径的数据计算量，根据所述数据计算量计算任务完成时间；
显示含有任务完成时间的备选路径，接收管理方的确认信息；
将含有确认后的数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送；
所述接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据的步骤包括：接收靶向销售点的修正信息，得到最终路径；
读取靶向销售点的销售数据，将所述销售数据依次输入最终路径中的各个数据中转点位，对销售数据进行处理；
实时生成含有时间信息的存储图，将处理后的销售数据插入所述存储图；其中，所述存储图与平面模型存在映射关系。
2.根据权利要求1所述的基于云平台的销售数据统计方法，其特征在于，所述建立含有销售点的平面模型，在所述平面模型中确定数据中转点位的步骤包括：在管理方的备案信息中查询备案销售点；
计算各备案销售点之间的距离向量，根据距离向量的模长确定模型比例；
基于模型比例建立平面模型，根据销售点的地址向平面模型中插入销售点；
基于kmeans算法对销售点进行聚类，确定各类销售点的中心点；
根据确定的中心点设置预设数量的数据中转点位；实现同一功能的数据中转点位数量不少于二。
3.根据权利要求1所述的基于云平台的销售数据统计方法，其特征在于，所述基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数的步骤包括：将预设的销售模板表向各个销售点发送，基于预设的销售模板表实时获取销售数据；
将所述销售数据输入预设的数值归一模型，得到数值格式的销售数据量；
根据时间排列销售数据量，对预设时间段内的销售数据量进行频域转换，获取销售数据的频谱特征；
4.根据权利要求3所述的基于云平台的销售数据统计方法，其特征在于，所述基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数的步骤还包括：读取数值格式的销售数据量，对所述销售数据量进行回归拟合，确定销售预测函数；
根据所述销售预测函数实时计算新获取到的销售数据对应的数值格式的销售数据量的偏差值；
将所述偏差值与预设的偏差限额进行比对，根据比对结果确定显示色值；其中，一个偏差限额对应一个色值。
5.一种基于云平台的销售数据统计系统，其特征在于，所述系统包括：点位映射模块，用于建立含有销售点的平面模型，在所述平面模型中确定数据中转点位；所述数据中转点位中内置数据处理模块；
显示参数确定模块，用于基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数；
路径接收模块，用于基于所述平面模型接收管理方的输入的数据获取路径，将含有数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送；其中，所述数据获取路径用于表征获取任一销售点数据时经过的数据处理模块；
路径应用模块，用于接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据；
选取单元，用于基于所述平面模型接收管理方输入的选取信息，根据所述选取信息选取数据中转点位，得到数据获取路径；
替换单元，用于对数据获取路径中的数据中转点位进行随机替换，得到备选路径；
统计单元，用于统计各备选路径的数据计算量，根据所述数据计算量计算任务完成时间；
确认单元，用于显示含有任务完成时间的备选路径，接收管理方的确认信息；
发送单元，用于将含有确认后的数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送；
所述接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据的内容包括：接收靶向销售点的修正信息，得到最终路径；
读取靶向销售点的销售数据，将所述销售数据依次输入最终路径中的各个数据中转点位，对销售数据进行处理；
实时生成含有时间信息的存储图，将处理后的销售数据插入所述存储图；其中，所述存储图与平面模型存在映射关系。
6.根据权利要求5所述的基于云平台的销售数据统计系统，其特征在于，所述点位映射模块包括：销售点查询单元，用于在管理方的备案信息中查询备案销售点；
比例计算单元，用于计算各备案销售点之间的距离向量，根据距离向量的模长确定模型比例；
销售点插入单元，用于基于模型比例建立平面模型，根据销售点的地址向平面模型中插入销售点；
中心点确定单元，用于基于kmeans算法对销售点进行聚类，确定各类销售点的中心点；
中转点位确定单元，用于根据确定的中心点设置预设数量的数据中转点位；实现同一功能的数据中转点位数量不少于二。
7.根据权利要求5所述的基于云平台的销售数据统计系统，其特征在于，所述显示参数确定模块包括：数据获取单元，用于将预设的销售模板表向各个销售点发送，基于预设的销售模板表实时获取销售数据；
数值归一单元，用于将所述销售数据输入预设的数值归一模型，得到数值格式的销售数据量；
频谱转换单元，用于根据时间排列销售数据量，对预设时间段内的销售数据量进行频域转换，获取销售数据的频谱特征；
频率确定单元，用于根据所述频谱特征确定销售点的显示频率。
一种基于云平台的销售数据统计方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及销售数据统计技术领域，具体是一种基于云平台的销售数据统计方法及系统。
背景技术
[0002] 销售数据的重要性不言而喻，企业需要实时获取销售数据，然后根据销售数据制定产品规划；但是，现有的企业的销售点大都分布在不同的地区，当地区差异较大时，销售点往往会存在一定的独立性，此时，销售点的销售数据属于销售点本身的商业秘密，当总部想要获取所有销售数据时，销售点会对销售数据进行一些处理，然后再上传。在这一过程中，由于成本原因，销售点本身不具备过多的数据处理资源，数据处理过程极其片面，几乎相当于没有处理，因此，如何搭建一种效率更高的、处理效果好的销售数据统计架构是本发明技术方案想要解决的技术问题。
发明内容
[0003] 本发明的目的在于提供一种基于云平台的销售数据统计方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
[0004] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0005] 一种基于云平台的销售数据统计方法，所述方法包括：
[0006] 建立含有销售点的平面模型，在所述平面模型中确定数据中转点位；所述数据中转点位中内置数据处理模块；
[0007] 基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数；
[0008] 基于所述平面模型接收管理方的输入的数据获取路径，将含有数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送；其中，所述数据获取路径用于表征获取任一销售点数据时经过的数据处理模块；
[0009] 接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据。
[0010] 作为本发明进一步的方案：所述建立含有销售点的平面模型，在所述平面模型中确定数据中转点位的步骤包括：
[0011] 在管理方的备案信息中查询备案销售点；
[0012] 计算各备案销售点之间的距离向量，根据距离向量的模长确定模型比例；
[0013] 基于模型比例建立平面模型，根据销售点的地址向平面模型中插入销售点；
[0014] 基于kmeans算法对销售点进行聚类，确定各类销售点的中心点；
[0015] 根据确定的中心点设置预设数量的数据中转点位；实现同一功能的数据中转点位数量不少于二。
[0016] 作为本发明进一步的方案：所述基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数的步骤包括：
[0017] 将预设的销售模板表向各个销售点发送，基于预设的销售模板表实时获取销售数据；
[0018] 将所述销售数据输入预设的数值归一模型，得到数值格式的销售数据量；
[0019] 根据时间排列销售数据量，对预设时间段内的销售数据量进行频域转换，获取销售数据的频谱特征；
[0020] 根据所述频谱特征确定销售点的显示频率。
[0021] 作为本发明进一步的方案：所述基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数的步骤还包括：
[0022] 读取数值格式的销售数据量，对所述销售数据量进行回归拟合，确定销售预测函数；
[0023] 根据所述销售预测函数实时计算新获取到的销售数据对应的数值格式的销售数据量的偏差值；
[0024] 将所述偏差值与预设的偏差限额进行比对，根据比对结果确定显示色值；其中，一个偏差限额对应一个色值。
[0025] 作为本发明进一步的方案：所述基于所述平面模型接收管理方的输入的数据获取路径，将含有数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送的步骤包括：
[0026] 基于所述平面模型接收管理方输入的选取信息，根据所述选取信息选取数据中转点位，得到数据获取路径；
[0027] 对数据获取路径中的数据中转点位进行随机替换，得到备选路径；
[0028] 统计各备选路径的数据计算量，根据所述数据计算量计算任务完成时间；
[0029] 显示含有任务完成时间的备选路径，接收管理方的确认信息；
[0030] 将含有确认后的数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送。
[0031] 作为本发明进一步的方案：所述接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据的步骤包括：
[0032] 接收靶向销售点的修正信息，得到最终路径；
[0033] 读取靶向销售点的销售数据，将所述销售数据依次输入最终路径中的各个数据中转点位，对销售数据进行处理；
[0034] 实时生成含有时间信息的存储图，将处理后的销售数据插入所述存储图；其中，所述存储图与平面模型存在映射关系。
[0035] 本发明技术方案还提供了一种基于云平台的销售数据统计系统，所述系统包括：
[0036] 点位映射模块，用于建立含有销售点的平面模型，在所述平面模型中确定数据中转点位；所述数据中转点位中内置数据处理模块；
[0037] 显示参数确定模块，用于基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数；
[0038] 路径接收模块，用于基于所述平面模型接收管理方的输入的数据获取路径，将含有数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送；其中，所述数据获取路径用于表征获取任一销售点数据时经过的数据处理模块；
[0039] 路径应用模块，用于接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据。
[0040] 作为本发明进一步的方案：所述点位映射模块包括：
[0041] 销售点查询单元，用于在管理方的备案信息中查询备案销售点；
[0042] 比例计算单元，用于计算各备案销售点之间的距离向量，根据距离向量的模长确定模型比例；
[0043] 销售点插入单元，用于基于模型比例建立平面模型，根据销售点的地址向平面模型中插入销售点；
[0044] 中心点确定单元，用于基于kmeans算法对销售点进行聚类，确定各类销售点的中心点；
[0045] 中转点位确定单元，用于根据确定的中心点设置预设数量的数据中转点位；实现同一功能的的数据中转点位数量不少于二。
[0046] 作为本发明进一步的方案：所述显示参数确定模块包括：
[0047] 数据获取单元，用于将预设的销售模板表向各个销售点发送，基于预设的销售模板表实时获取销售数据；
[0048] 数值归一单元，用于将所述销售数据输入预设的数值归一模型，得到数值格式的销售数据量；
[0049] 频谱转换单元，用于根据时间排列销售数据量，对预设时间段内的销售数据量进行频域转换，获取销售数据的频谱特征；
[0050] 频率确定单元，用于根据所述频谱特征确定销售点的显示频率。
[0051] 作为本发明进一步的方案：所述路径接收模块包括：
[0052] 选取单元，用于基于所述平面模型接收管理方输入的选取信息，根据所述选取信息选取数据中转点位，得到数据获取路径；
[0053] 替换单元，用于对数据获取路径中的数据中转点位进行随机替换，得到备选路径；
[0054] 统计单元，用于统计各备选路径的数据计算量，根据所述数据计算量计算任务完成时间；
[0055] 确认单元，用于显示含有任务完成时间的备选路径，接收管理方的确认信息；
[0056] 发送单元，用于将含有确认后的数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送。
[0057] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明根据销售点建立平面模型，然后根据销售点的分布情况确定数据中转节点，在数据中转节点中内置处理模块，当需要对销售数据进行处理时，选取数据传输的过程，即可对销售数据进行处理；在此架构中，所有方共用同一处理架构，数据处理模块可以自主设定，资源利用率高，处理效率极高。
附图说明
[0058] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
[0059] 图1为基于云平台的销售数据统计方法的流程框图；
[0060] 图2为基于云平台的销售数据统计方法的第一子流程框图；
[0061] 图3为基于云平台的销售数据统计方法的第二子流程框图；
[0062] 图4为基于云平台的销售数据统计方法的第三子流程框图；
[0063] 图5为基于云平台的销售数据统计方法的第四子流程框图；
[0064] 图6为基于云平台的销售数据统计系统的组成结构框图。
具体实施方式
[0065] 为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，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。
[0066] 实施例1
[0067] 图1为基于云平台的销售数据统计方法的流程框图，本发明实施例中，一种基于云平台的销售数据统计方法，所述方法包括：
[0068] 步骤S100：建立含有销售点的平面模型，在所述平面模型中确定数据中转点位；所述数据中转点位中内置数据处理模块；
[0069] 一个总店的销售点有很多，这些销售点可以在地图中直观的表示出来；每个销售点都既有独立性又有依附性；举例来说，像一些加盟店铺，分店有时候独立运营，此时，当总店想要获取分店的销售数据时，分店管理方会有意的对数据进行处理，比如隐藏部分数据等等；可以想到，每个销售点对数据的处理过程是相互独立的，由于成本原因，销售点很难对数据进行复杂的处理，大多数情况下是基于人工对数据进行优化；这是一种信息孤岛现象，无论是从成本还是从数据处理能力来说，都存在不利影响。因此，本发明统筹建立了数据中转点位，用于对销售点的销售数据进行处理；此时，总店与分店选择相应的数据传输路径即可实现对销售数据的智能化处理，效率极高。
[0070] 步骤S200：基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数；
[0071] 销售模板由总店提供，这在分店加盟时可以提出要求，即，分店在统计销售数据时，按照预设的销售模板获取；当然，也可以通过销售模板对分店的数据进行二次处理；对获取到的销售数据进行分析，可以通过一个平面模型进行显示；销售数据的获取频率及异常程度均可以由各个点位的显示特征（亮度及颜色）表示。
[0072] 步骤S300：基于所述平面模型接收管理方的输入的数据获取路径，将含有数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送；其中，所述数据获取路径用于表征获取任一销售点数据时经过的数据处理模块；
[0073] 平面模型能够实时反映各个销售点的状态，如果某一销售点出现问题，管理方的工作人员会向存在问题的销售点（所述靶向销售点）发出数据获取请求，管理方本身会对销售数据有一些处理需求，比如重复数据剔除等需求，这些功能集成在数据中转点位中，因此，选取销售数据的数据传输路径，即可对销售数据进行处理。
[0074] 步骤S400：接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据；
[0075] 销售数据的上传过程是双向配合的过程，管理方确定一个数据获取路径，还需要由销售点工作人员进行调整修正，才能成为最终数据传输路径，当销售数据经过最终路径后，就能够成为可存储的销售数据。
[0076] 图2为基于云平台的销售数据统计方法的第一子流程框图，所述建立含有销售点的平面模型，在所述平面模型中确定数据中转点位的步骤包括：
[0077] 步骤S101：在管理方的备案信息中查询备案销售点；
[0078] 销售点在建立时进行备案。
[0079] 步骤S102：计算各备案销售点之间的距离向量，根据距离向量的模长确定模型比例；
[0080] 由距离向量及其模长查询到最远空间跨度，根据空间跨度和预设的显示范围确定比例尺；
[0081] 步骤S103：基于模型比例建立平面模型，根据销售点的地址向平面模型中插入销售点；
[0082] 根据模型比例确定一个与实际地图对应的平面模型，由销售点的地址在平面模型中确定与之对应的虚拟销售点即可。
[0083] 步骤S104：基于kmeans算法对销售点进行聚类，确定各类销售点的中心点；
[0084] Kmeans算法是现有的点位聚类算法，可以对各点位进行聚类；当然，也可以采用其他聚类算法，本发明技术方案不做限定；聚类后的销售点存在一个中心点。
[0085] 步骤S105：根据确定的中心点设置预设数量的数据中转点位；实现同一功能的数据中转点位数量不少于二；
[0086] 在中心点或其附近设置一些数据中转点位，对数据进行处理，是一种速度较快，资源分配合理的架构。
[0087] 图3为基于云平台的销售数据统计方法的第二子流程框图，所述基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数的步骤包括：
[0088] 步骤S201：将预设的销售模板表向各个销售点发送，基于预设的销售模板表实时获取销售数据；
[0089] 管理方实时更新销售模板表，将销售模板表向各个销售点发送；各个销售点基于销售模板表获取销售数据。
[0090] 步骤S202：将所述销售数据输入预设的数值归一模型，得到数值格式的销售数据量；
[0091] 销售数据的数据结构多种多样，不易于分析，因此，根据预设的数值归一模型对销售数据进行处理，可以得到一个与销售数据对应的数值。
[0092] 步骤S203：根据时间排列销售数据量，对预设时间段内的销售数据量进行频域转换，获取销售数据的频谱特征；
[0093] 根据销售数据的时间信息对数值进行排序，然后进行频域转换，可以得到频谱特征；这一过程可以借鉴信号处理技术，对本领域技术人员来说，并不困难。
[0094] 步骤S204：根据所述频谱特征确定销售点的显示频率；
[0095] 频谱特征用于确定销售点的显示频率；所述显示频率可以理解为销售点的闪光频率，如果建立平面模型实物，销售点用闪光灯代替，显示频率就是闪光灯的频率。
[0096] 作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数的步骤还包括：
[0097] 读取数值格式的销售数据量，对所述销售数据量进行回归拟合，确定销售预测函数；
[0098] 对销售数据量进行回归拟合，可以得到一个预测函数，拟合属于常见的数学问题，在信息处理领域中，很多软件能够实现这一功能。
[0099] 根据所述销售预测函数实时计算新获取到的销售数据对应的数值格式的销售数据量的偏差值；
[0100] 根据销售预测函数可以判断新的销售数据是否异常；
[0101] 将所述偏差值与预设的偏差限额进行比对，根据比对结果确定显示色值；其中，一个偏差限额对应一个色值；
[0102] 根据异常程度确定显示参数的显示色值；举例来说，如果建立平面模型实物，销售点用闪光灯代替，显示色值就是闪光灯的颜色。
[0103] 图4为基于云平台的销售数据统计方法的第三子流程框图，所述基于所述平面模型接收管理方的输入的数据获取路径，将含有数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送的步骤包括：
[0104] 步骤S301：基于所述平面模型接收管理方输入的选取信息，根据所述选取信息选取数据中转点位，得到数据获取路径；
[0105] 选取信息就是数据中转点位的选取信息，选取数据中转点位后，即可得到数据获取路径。
[0106] 步骤S302：对数据获取路径中的数据中转点位进行随机替换，得到备选路径；
[0107] 同一功能的数据中转点位数量不唯一，有的在执行其他销售数据的处理任务，有的处于空闲状态；因此，管理方选取的数据获取路径有可能不是最优的路径；此时，对数据中转点位进行随机替换，可以得到一些备选路径。
[0108] 步骤S303：统计各备选路径的数据计算量，根据所述数据计算量计算任务完成时间；
[0109] 步骤S304：显示含有任务完成时间的备选路径，接收管理方的确认信息；
[0110] 步骤S305：将含有确认后的数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送。
[0111] 大致计算各条路径的任务完成时间，向管理方进行推荐，由管理方的确认信息，确定一条数据获取路径，然后将数据获取路径向对应的销售点发送。
[0112] 图5为基于云平台的销售数据统计方法的第四子流程框图，所述接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据的步骤包括：
[0113] 步骤S401：接收靶向销售点的修正信息，得到最终路径；
[0114] 步骤S402：读取靶向销售点的销售数据，将所述销售数据依次输入最终路径中的各个数据中转点位，对销售数据进行处理；
[0115] 步骤S403：实时生成含有时间信息的存储图，将处理后的销售数据插入所述存储图；其中，所述存储图与平面模型存在映射关系。
[0116] 靶向销售点接收到数据获取路径后，对数据获取路径进行修正，然后将销售数据按照数据获取路径进行上传，管理方接收到销售数据后，以与平面模型相似的方式进行存储；具体方式为生成一个含有销售数据的地图。
[0117] 实施例2
[0118] 图6为基于云平台的销售数据统计系统的组成结构框图，本发明实施例中，一种基于云平台的销售数据统计系统，所述系统包括：
[0119] 点位映射模块11，用于建立含有销售点的平面模型，在所述平面模型中确定数据中转点位；所述数据中转点位中内置数据处理模块；
[0120] 显示参数确定模块12，用于基于预设的销售模板表实时获取销售点的销售数据，根据所述销售数据调节平面模型的显示参数；
[0121] 路径接收模块13，用于基于所述平面模型接收管理方的输入的数据获取路径，将含有数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送；其中，所述数据获取路径用于表征获取任一销售点数据时经过的数据处理模块；
[0122] 路径应用模块14，用于接收靶向销售点对数据获取路径的修正信息，根据修正后的数据获取路径获取并存储销售数据。
[0123] 所述点位映射模块11包括：
[0124] 销售点查询单元，用于在管理方的备案信息中查询备案销售点；
[0125] 比例计算单元，用于计算各备案销售点之间的距离向量，根据距离向量的模长确定模型比例；
[0126] 销售点插入单元，用于基于模型比例建立平面模型，根据销售点的地址向平面模型中插入销售点；
[0127] 中心点确定单元，用于基于kmeans算法对销售点进行聚类，确定各类销售点的中心点；
[0128] 中转点位确定单元，用于根据确定的中心点设置预设数量的数据中转点位；实现同一功能的的数据中转点位数量不少于二。
[0129] 所述显示参数确定模块12包括：
[0130] 数据获取单元，用于将预设的销售模板表向各个销售点发送，基于预设的销售模板表实时获取销售数据；
[0131] 数值归一单元，用于将所述销售数据输入预设的数值归一模型，得到数值格式的销售数据量；
[0132] 频谱转换单元，用于根据时间排列销售数据量，对预设时间段内的销售数据量进行频域转换，获取销售数据的频谱特征；
[0133] 频率确定单元，用于根据所述频谱特征确定销售点的显示频率。
[0134] 所述路径接收模块13包括：
[0135] 选取单元，用于基于所述平面模型接收管理方输入的选取信息，根据所述选取信息选取数据中转点位，得到数据获取路径；
[0136] 替换单元，用于对数据获取路径中的数据中转点位进行随机替换，得到备选路径；
[0137] 统计单元，用于统计各备选路径的数据计算量，根据所述数据计算量计算任务完成时间；
[0138] 确认单元，用于显示含有任务完成时间的备选路径，接收管理方的确认信息；
[0139] 发送单元，用于将含有确认后的数据获取路径的平面模型向靶向销售点发送。
[0140] 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。
