2024年4月4日发(作者：)

技术论坛

计算机与网络

基于大数据的加油站精准营销设计

李

博梁山清

，

河北

石家庄050200）（中电科卫星导航运营服务有限公司，

并将

Spark2大数据平台连接到货运车辆的北斗/GPS导摘要：通过八爪鱼数据采集软件，爬取部分加油站位置信息

，

对货车途经各加油站的时空规律进行多维分析。根据大数据分

航定位数据库。利用大数据平台的组件搭建大数据分析流程，

货车加油规律挖掘、客户黏性分析、客源地分析等具体应用场

析结果，提出加油站竞争对手研判、加油站位置调整辅助决策

、

景，对大数据技术在加油站业务推广方面的应用进行了探索

。

精准营销；大数据技术

关键词：Spark2大数据平台；多维分析；

中图分类号：TP311.5;U495文献标志码：A文章编号：1008-1739（2021）06-64-4

LIANGShanqing,LIBo

(SatelliteNavigationOperationServiceCompanyLimitedofCETC,Shijiazhuang050200,China)

ThelocationinformationofsomegasstationsiscrawledbyusingOctopusdataacquisitionsoftware;andthecompany's

Spark2bigdataplatformisconnectedtotheBeidou/ponentsof

bigdataplatformisusedtosetupthebigdataanalysisprocess,andthemulti-dimensionalanalysisonthetimeandspacerulesoftrucks

ingtotheresultsofbigdataanalysis,specificapplicationscenariossuchas

researchandjudgmentofgasstationcompetitors,auxiliarydecision-makingofgasstationlocationadjustment,truckrefuelinglaw

mining,customerstickinessanalysisandcustomersourceanalysisareproposed,andtheapplicationofbigdatatechnologyingas

stationbusinesspromotionisexplored.

Spark2bigdataplatform;multi-dimensionalanalysis;precisionmarketing;bigdatatechnology

0引言

电商及零售等行

大数据发展至今，已经大量应用于金融

、

业的精准营销场景

[1-2]

，成为了企业营销创新的利器。大数据营

销通过大数据技术来处理多源的企业数据，将分析和挖掘结

果应用于企业线上、线下的营销活动

。这种营销模式帮助企

业

定制化的各

类真正了解用户、洞察用户，对用户进行差异化

、

从而找到合适

营销活动，解决企业营销触达和活动闭环分析

，

的精准营销模式。

的用户和时间，实现“千人千策

”

对于石油行业，利用大数据为销售板块营销创新是必然

趋势。项目车辆位置服务平台利用北斗/GPS卫星定位技术对

各类交通车辆提供综合位置监控

[3-5]

管理服务。本文依托大数

据平台，将车辆位置服务平台的货运车辆数据迁移到Hadoop

分布式文件系统，运用大数据分析与挖掘算法对货运车辆数

收稿日期

：

2020-12-25

据进行大数据分析和挖掘，实现针对加油站业务的大数据精

准营销

。

1大数据平台

大数据平台采用Hadoop2.x的技术体系

[6]

进行架构设计

[7-9]

，

架构图如图1所示

。

大数据平台包括数据源层、数据采集与存储层、数据分析

数据源

与挖掘层、数据展示层和数据管理层共五部分。

其中，

层是存在于关系数据库PostgresSQL中的货运车辆业务数据

和八爪鱼采集器爬取的加油站的位置数据

；数据采集与存储

层将数据源的数据迁移并存储于分布式文件系统HDFS中

；

数据分析与挖掘层基于YARN计算架构

，协同

Spark2，

Mahout，Avro，Ooize，Solr等组件，对货运车辆数据进行分析和

挖掘；数据展示层对大数据分析结果进行图形化展现；数据管

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2大数据分析

2.1热门加油站分析

通过计算一段时间内平台大数据车辆在各加油站附近的

分析各加油站潜在的

轨迹点数量

[12]

，结合自身加油站业务量，

业务增长空间，辅助加油站经营管理团队及时调整自身经营策

略。

数据安全管理、系统运行

理层负责整个系统的应用程序协调、

动态监控等任务。

2.2加油站位置分析

通过分析一段时间内的货车轨迹中心的地理坐标动态变

化规律，与加油站分布空间特征进行对比，为加油站经营管理

团队动态调整加油站的位置和数量提供数据支撑。

2.3加油高峰时段分析

图1大数据平台架构

一方面辅助加

分析各加油站在全天各个小时的加油频次

，

油站调节员工工作时段，另一方面辅助加油站制定不同时段的

1.1数据采集与存储

本文运用数据源组件将货运车辆数据从PostgreSQL数据

库抽取到大数据库平台Hive库，并存储于HDFS分布式文件

系统

[10]

。货运车辆数据主要包括行业信息、企业信息、分组信

指令信息、日志

息、车辆信息、司机信息

、

SIM信息、入网信息、

轨迹信息包括

信息、元数据信息、轨迹信息及状态信息

。其中，

高程及油量等，状态信息包括

经纬度、地址、时间、速度、方向、

车机状态信息等。

车辆状态信息、报警状态信息

、

运用八爪鱼数据采集软件抽取百度地图上若干个城市的

并进行了数据合并和

加油站名称、地址、经纬度坐标等数据，

共

1200个加油站。从网上数据分析

，大概有

10000初步处理

，

个加油站，抽取量大概是实际情况的10%。

优惠策略，为业务不饱满时段吸引更多客户。

2.4货车轨迹聚类分析

通过对平台上货车经纬度坐标信息进行聚类分析

[13-16]

，确

（天、周、月）内

的定轨迹中心坐标，计算平台货车在一定时间段

从而辅助加油站经

营轨迹活动中心，动态挖掘热门地理位置

，

及时调整经营方案和策略

。管理团队精确掌握商业发展规律

，

根据每天的分析结果，可以分析聚类中心

[17-18]

的动态变化。

加油站经营管理团队可以根据轨迹中心变化规律，动态调整加

油站的促销策略

。

2.5货车加油规律分析

货车加油规律分析如下：

（1）货车停靠加油站频次分析

计算平台大数据车辆在各加油站的加油频次，分析各加油

站受货车客户欢迎程度。

（2）货车途经聚类中心分析

分析每辆货车所途经的聚类中心

，实现车过留痕。具体

通

过计算每辆车在各聚类中心的轨迹数量，

分析货车

来说，

活动的空间规律，辅助加油站经营管理团队实现对客户的精

准营销。

（3）货车途经加油站分析

辅助加油站精准定位潜在

分析每辆货车所途经的加油站，

客户。

1.2数据预处理

受卫星定位终端设备故障、信号不良、冷启动等各种客观

因素的影响，采集的北斗/GPS数据存在一定的误差

。本文通

过均值滤波、速度滤波、航向角检测等方法来对数据进行简单

的预处理操作，剔除无效数据。

1.3数据分析与挖掘

数据分析与挖掘层采用平台算法库自带的算法模块进行

数据的并行化计算和分析，主要包含数据预处理与数据分析

挖掘

。

1.4数据可视化展示

数据展示层

[11]

将平台分析的部分结果以直观的形式进行

折线、雷达图、地

理展示。平台可以根据UE的柱状图、饼状图

、

分布图、气泡图等多种图表化元素对上述分析结果进行可视

化展示

。

2.6客户粘性分析

通过分析平台货车轨迹停留历史

，根据用户轨迹点的分

可

以为各加油站的用户分别建立老客户、

新客户、中间客户

布，

及流失客户等用户标签。

可以辅助加油站

对不同类型的用户采取不同的营销策略

，

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最大优惠匹配最高

经营管理团队建立精准的成长型会员体系，

价值用户，分层营销，从而将新客户过渡为中间客户，中间客户

过渡为老客户，老客户被巩固，并减少流失客户。客户粘性分析

建立的精准客户成长体系，可以有效提高营销效率。

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表2各加油站老客户分析结果

2.7客源地分析

为加油站勾勒清晰的

分析每个加油站的客户归属地结构

，

客户地域画像，分析不同地区司机的社会活动趋势

[19]

。

表3各加油站新客户分析结果

3分析结果与应用赋能

3.1加油站竞争对手研判

运营人员可以根据数据分析结果研判出不同城市的热门

再结合竞争对手的营销

加油站点，实时锁定近距离竞争对手

，

精准拉回流失客户。

策略

，

及时调整自身营销战术，

表4各加油站中间客户分析结果

3.2加油站位置调整辅助决策

加油站位置动态分析结果如表1所示。

表1加油站位置动态分析结果

通过分析以上表格，各加油站运营人员可以精准区分出不

通过分析不同季度、年度的加油站数目变化趋势，运营人

员可以根据表中数据分析不同地理范围内的加油站密级程度

，

从而为现有加油站位置调整和新建加油站的选址提供精准的

数据支撑

。

在减少老客

户流同粘性的客户群体，从而采取精确的营销策略

，

中间客户成长为老客

户。失的同时，推动新客户过渡为回头客

，

3.7基于客源地分析的社会化营销辅助决策

运营人员可以根据客源地分析结果掌握自身加油站网络

的货车客户来源地，并以此来推断不同客户的社会行为习惯，

为采取不同营销手段提供辅助参考。比如，四川人爱吃辣，在营

销过程中可以对四川牌照的货车采取加油积分兑换辣椒酱的

策略

。

3.3加油高峰时段锁定

运营人员可以通过表1精准了解各加油站的高频工作时

段，可以采取相应措施，加大低频工作时段的加油优惠力度，并

动态调整加油站员工工作时段，从而在增加加油站营业额的同

时，减少人力投入

。

3.4货车整体分布态势挖掘

通过分析货车轨迹中心，运营人员可以研判出平台货车的

活跃范围，根据此部分数据及时掌握加油站周边车辆的总体态

势，及时调整营销策略。

4结束语

本文基于大数据平台，将存储于车辆位置服务平台传统数

并结合爬取的加

据库的货运车辆数据迁移到分布式文件系统，

设计并实现了

油站数据，进行了加油站大数据的分析和挖掘

；

挖掘

一系列算法，对货运车辆和加油站数据进行了多维分析

，

货车加油的行为规律和特征。本文所做工作对于加油站运营人

员实施精准多样的营销策略具有一定的实用价值和借鉴意义。

3.5货车加油规律挖掘

运营人员可以根据货车途径聚类中心和加油站的分析结

果精准掌握某一时间段内途径某一地理范围内的具体情况

，

从而结合自己团队的加油站集群的地理分布，

做出最优的营

销方案

。

3.6基于客户粘性分析的精准客户成长体系建设

各加油站老客户分析结果如表2所示，新客户分析结果如

表3所示，中间客户分析结果如表4所示

。

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