数据信息
数据简介
通过收集自研供应链金融平台-妥秒回系统中供应商的交易、服务费、秒回申请、退货及授信等多维度业务数据,构建“交易规模-平台收益贡献-客单价值-交易频次-信用度”五维综合价值评估模型,对供应商进行全方位价值量化分析与分级,生成价值等级标签(value_grade)。本数据具有以下核心创新:(1)引入平台收益维度——不仅评估客户消费行为,更从平台视角计算服务费收入、单位交易额收益比及日均收益,衡量供应商对平台的实际收益贡献;(2)融入信用度评估——综合基础风险等级、秒回审批通过率、售退率、开票时效等供应链金融特色指标,实现交易价值与信用风险的融合评估;(3)供应链金融特色指标——纳入秒回申请覆盖率、月均秒回申请次数等金融产品使用深度指标,反映供应商与平台的合作粘性。最终采用五维加权评分(交易规模20%+平台收益贡献30%+客单价值15%+交易频次15%+信用度20%)结合K-means聚类算法,将供应商划分为S/A/B/C/D五个价值等级,为平台识别高价值供应商、优化资源配置、辅助年度供应商评级提供量化决策依据。
数据处理规则说明
1.数据采集:通过MySQL JDBC直连妥秒回系统,从供应商基础信息、服务费率、风险等级供应商基础信息、交易信息、秒回申请金额、服务及基础费、尾款服务费、退货记录、授信额度共7张业务表中抽取原始数据。
2.数据加工与处理:针对采集到的原始数据,遵循数据仓库四层结构(原始层、明细层、汇总层、应用层)进行分层处理:原始层存储原始业务数据;明细层进行数据清洗、去重、空值处理及标准化;汇总层按供应商维度聚合计算五维指标;应用层生成最终评估结果。
3.数据模型与算法:每月通过定时任务自动执行五维综合价值评估模型。首先对五维指标进行Min-Max标准化归一化处理,消除量纲差异;然后按预设权重进行加权计算,得出综合价值评分(0-100分);最后采用K-means聚类算法将供应商自动划分为S(顶级战略供应商)、A(核心高价值供应商)、B(稳定合作供应商)、C(普通供应商)、D(待激活供应商)五个价值等级。结果写入应用层评估表,供采购及运营团队在前端一键查询供应商价值画像,实现供应商精细化运营与年度评级。
应用场景描述
通过五维综合价值评估模型(交易规模、平台收益贡献、客单价值、交易频次、信用度),帮助平台识别高价值供应商,辅助年度供应商评级与分级管理,优化供应商资源配置与服务费定价策略。具体应用包括:(1)供应商分级运营——根据价值等级(S/A/B/C/D)匹配差异化服务策略与权益体系;(2)平台收益优化——基于平台收益贡献维度,识别高收益贡献供应商并优化合作方案;(3)风险预警——通过信用度评分及时发现信用风险较高的供应商,提前采取风控措施;(4)采购决策支持——为采购团队提供供应商综合价值画像,辅助供应商准入与淘汰决策。
样例数据
S0002 累计(截至2026-06-16) 1321496.27 0 0 0 0 12350.43 中 0 0 0.93 沉睡 1 0 0 60 50 59.98 A
S0003 累计(截至2026-06-16) 877575.6 0 0 0 0 67505.82 高 0 0 0 沉睡 1 0 0 60 50 63.39 A
S0005 累计(截至2026-06-16) 46399.86 -100 439.62 0.009475 0.3395 23199.93 高 0 0 50 沉睡 1 100 0 60 50 66.07 A
S0013 累计(截至2026-06-16) 321146.32 0 4073.14 0.012683 22.5035 4460.37 低 0 0 4.17 沉睡 1 100 0 60 50 66.56 A
S0016 累计(截至2026-06-16) 778760.68 100 0 0 0 97345.08 高 0 0 0 沉睡 1 0 0 60 50 63.35 A
附件下载
数据结构样例
列名 类型 可空 主键 字段示例
supplier_id VARCHAR(50) Y 是 S***001
stat_period VARCHAR(20) Y 是 2026-Q1
total_order_amount DECIMAL(14,2) Y 150000.00
amount_growth_rate DECIMAL(5,2) Y 12.50
total_service_income DECIMAL(14,4) Y 4250.5000
income_per_transaction DECIMAL(14,6) Y 0.028300
daily_avg_income DECIMAL(14,4) Y 358.7500
avg_order_amount DECIMAL(14,2) Y 12500.00
order_amount_grade VARCHAR(10) Y 高
monthly_order_count DECIMAL(10,2) Y 12.50
monthly_apply_count DECIMAL(10,2) Y 8.30
apply_coverage_rate