供应链商品定价与动销问数垂类大模型语料数据
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本数据专为训练供应链行业商品定价与动销分析领域垂类大语言模型而构建。当前供应链企业日常需查询商品售价、折扣率、毛利率、动销率等数据，但依赖SQL技能导致运营人员无法自主查询。商品定价数据分散在订单记录中，跨价格带对比分析困难。动销效率追踪和利润测算响应慢，影响商品运营策略及时调整。本数据产品采用Text-to-SQL技术路径，围绕客户订单信息表设计38种典型查询场景，覆盖商品定价查询、动销效率分析、价格带分布、利润测算、分组销量排名等场景，生成高质量的问题-SQL-结果三元组训练语料。企业可基于本语料的指标名称问题查询等字段内容，适配自身数据表结构，快速启用文字转SQL功能进行复用。本数据产品作为稀缺的高质量垂直领域语料，对推动供应链商品运营智能化发展提供了有力支撑。原始数据来源于母公司的订单交易记录数据，采集字段涵盖订单号、商品编号、商品名称、商品分组、原价、现价、成本价、供货价、购买数量、支付金额、运费、优惠金额、创建时间等，以商品定价与动销分析为应用方向构建问数垂类大模型语料数据集。 数据清洗与结构化：按商品编号与问数场景进行去重处理，剔除重复语料；通过逻辑校验删除矛盾数据（如现价大于原价、成本价小于零、折扣率超出合理范围等）；统一金额精度（保留两位小数）与百分比格式（保留一位小数）。对商品分组字段进行标准化关联，确保分类一致性。保留无匹配结果样本以增强数据泛化能力。 指标分类与语料构建：围绕商品定价与动销分析场景，按定价查询、动销分析、价格带分布、利润测算、分组对比、极值查询、月度趋势等方向进行分类，构建38种指标类型（包括商品现价、商品原价、成本价、供货价、折扣率、毛利率、利润额、商品销量、销售额、动销率等）。基于建表语句中的原价、现价、成本价、供货价、购买数量等字段，为每种指标生成自然语言问题查询及对应的SQL语句，涉及聚合函数（AVG、SUM、COUNT）、条件筛选（WHERE product_code）、分组排序（GROUP BY、ORDER BY）等操作；通过表结构校验确保SQL语法正确，结合业务规则核验计算结果合理性（如折扣率不超过100%、毛利率在合理区间内），形成问题-SQL-结果三元组语料。 语料核验：对三元组进行最终核验，确认SQL逻辑与业务规则一致，确保语料具备业务适用性。 语料库维护：新产生的业务问题及其经核验的SQL语句定期注入语料库，持续提升语料覆盖度。 语料独立保护说明：本语料聚焦商品定价与动销分析这一细分领域，涉及价格带划分、折扣率测算、毛利率计算、动销率追踪等独特业务维度，与同品类其他问数语料在业务场景、问题维度、SQL特征上存在显著差异。商品定价与动销分析在价格策略优化、商品利润测算、动销效率追踪等场景具有独立的业务价值和应用场景，创新性强。若合并训练将稀释定价分析方向的数值计算与业务规则语义密度，降低模型在该细分场景下的分析精度。分开训练有利于保持各方向语料的领域纯净度，使模型在特定场景下获得更优的泛化表现，应用价值更为突出。
