© 2023-2026 上海数据发展科技有限责任公司 版权所有
沪ICP备17003045号-15沪公网安备31010402336585号
杭州丘引科技有限公司
企业杭州丘引科技有限公司成立于2015年，属软件和信息技术服务业，主营建设工程施工。面向智能家居、需求预测、数字营销等领域提供数据服务，开放智能家居系统需求量预测数据（智能家居、需求预测）、控制面板线上推广ROI分析数据（数字营销、ROI分析）、控制面板客户价值评估数据（价值评估、数据分析），支撑品质管理与工艺优化。
智能家居需求预测数字营销软件信息服务
数据集列表
控制面板线上推广ROI分析数据
本数据通过系统化的 ROI 分析，为控制面板的线上推广提供了数据驱动的决策支持。对于控制面板企业而言，能够精准评估各线上推广渠道的投入产出效益，识别高转化率的优质渠道并加大投放力度，同时调整或终止低效渠道的投入。对其他相关企业而言，可以更准确地把握行业推广现状和趋势，及时调整市场策略，优化营销资源配置，提升整体营销效率和效益。1.数据采集和预处理：（1）数据采集：收集控制面板线上推广效果有关的数据字段，包括采集时间、总推广成本、渠道编码、该渠道当日独立成本、该渠道当日新增订单数量、该渠道当日新增销售额、单订单平均销售额。（2）数据预处理：剔除成本 > 0 但新增订单数量 = 0 或新增销售额 = 0 的无效渠道数据。
2.渠道收益和ROI计算：（1）渠道收益计算：该渠道当日收益 = 该渠道当日新增销售额。（2）ROI计算：ROI = (该渠道当日收益 - 该渠道当日独立成本) / 该渠道当日独立成本。
3.策略优化规则：对于ROI≥0.2的渠道，按比例增加预算；ROI∈[0, 0.2)的渠道，维持预算并启动A/B测试优化；ROI<0的渠道，立即终止投入。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新260
智能家居系统需求量预测数据
智能家居系统需求量预测数据聚焦于预测智能家居系统的未来需求趋势，为公司及外部相关方提供了关键的决策依据，具有重要的应用价值。具体体现在以下方面:
1.市场拓展策略:对公司而言，通过分析需求量预测数据，可以识别高需量区域，制定针对性的营销策略，优先布局潜力市场。
2.市场趋势分析:对其他相关企业而言，通过了解智能家居系统的需求量预测数据，可以分析市场趋势和用户需求量的变化，从而调整产品开发和市场进入策略。1. 数据采集
采集公司智能家居系统的销售数据，包括统计时间、客户编号、客户所在地区、订单日期、订单数量（套）、订单金额（人民币元）。
2. 数据预处理
对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。
3. 数据加工与分析
（1）计算历史需求量：使用SUMIFS函数对订单数量进行累加，分别计算出智能家居系统过去365天、90天和30天的总需求量。 （2）建立需求量预测模型：未来30天智能家居系统需求量预测值=[（过去365天总需求量÷365×a）+（过去90天的总需求量÷90×b）+（过去30天的总需求量÷30×c）]×30×k。其中，系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，调整因子k=1.1。系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重。调整因子k基于市场增长预期进行修正。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新280
解码器需求量预测数据
解码器需求量预测数据聚焦于预测解码器市场的未来需求趋势，，为公司及外部相关方提供了关键的决策依据，具有重要的应用价值。具体体现在以下方面:
1.市场拓展策略:对于解码器制造商而言，通过分析需求量预测数据，可以识别高需量区域，制定针对性的营销策略，优先布局潜力市场。
2.市场趋势分析:对于视频监控系统集成商和企业用户而言，通过了解解码器的需求量预测数据可以分析市场趋势和用户需求量的变化，从而调整技术方案和服务策略。1. 数据采集
采集公司解码器的销售数据，包括统计时间、客户编号、客户所在地区、订单日期、订单数量（个）、订单金额（人民币元）。
2. 数据预处理
对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。
3. 数据加工与分析
（1）计算历史需求量：使用SUMIFS函数对订单数量进行累加，分别计算出解码器过去365天、90天和30天的总需求量。 （2）建立需求量预测模型：未来30天解码器需求量预测值=[（过去365天总需求量÷365×a）+（过去90天的总需求量÷90×b）+（过去30天的总需求量÷30×c）]×30×k。其中，系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，调整因子k=1.1。系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重。调整因子k基于市场增长预期进行修正。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新110
人脸注册仪需求量预测数据
人脸注册仪需求量预测数据聚焦于预测人脸注册仪市场的未来需求趋势，为公司及外部相关方提供了关键的决策依据，具有重要的应用价值。具体体现在以下方面:
1.市场拓展策略:对于人脸注册仪制造商而言，通过分析需求量预测数据，可以识别高需量区域制定针对性的营销策略，优先布局潜力市场，
2.市场趋势分析:对于安防系统集成商和企业用户而言，通过了解人脸注册仪的需求量预测数据可以分析市场趋势和用户需求量的变化，从而调整项目规划和服务策略。1. 数据采集
采集公司人脸注册仪的销售数据，包括统计时间、客户编号、客户所在地区、订单日期、订单数量（个）、订单金额（人民币元）。
2. 数据预处理
对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。
3. 数据加工与分析
（1）计算历史需求量：使用SUMIFS函数对订单数量进行累加，分别计算出人脸注册仪过去365天、90天和30天的总需求量。 （2）建立需求量预测模型：未来30天人脸注册仪需求量预测值=[（过去365天总需求量÷365×a）+（过去90天的总需求量÷90×b）+（过去30天的总需求量÷30×c）]×30×k。其中，系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，调整因子k=1.1。系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重。调整因子k基于市场增长预期进行修正。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新100
交换机需求量预测数据
交换机需求量预测数据聚焦于预测交换机市场的未来需求趋势，为公司及外部相关方提供了关键的决策依据，具有重要的应用价值。具体体现在以下方面:
1.市场拓展策略:对于公司而言，通过分析需求量预测数据，可以识别高需量区域，制定针对性的营销策略，优先布局潜力市场。
2.市场趋势分析:对于网络设备经销商和系统集成商而言，通过了解交换机的需求量预测数据，可以分析市场趋势和用户需求量的变化，从而调整库存管理和项目交付策略。1. 数据采集
采集公司交换机的销售数据，包括统计时间、客户编号、客户所在地区、订单日期、订单数量（个）、订单金额（人民币元）。
2. 数据预处理
对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。
3. 数据加工与分析
（1）计算历史需求量：使用SUMIFS函数对订单数量进行累加，分别计算出交换机过去365天、90天和30天的总需求量。 （2）建立需求量预测模型：未来30天交换机需求量预测值=[（过去365天总需求量÷365×a）+（过去90天的总需求量÷90×b）+（过去30天的总需求量÷30×c）]×30×k。其中，系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，调整因子k=1.1。系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重。调整因子k基于市场增长预期进行修正。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新180
指纹锁线上推广ROI分析数据
本数据通过系统化的 ROI 分析，为指纹锁的线上推广提供了数据驱动的决策支持。对于指纹锁企业而言，能够精准评估各线上推广渠道的投入产出效益，识别高转化率的优质渠道并加大投放力度，同时调整或终止低效渠道的投入。对其他相关企业而言，可以更准确地把握行业推广现状和趋势，及时调整市场策略，优化营销资源配置，提升整体营销效率和效益。1.数据采集和预处理：（1）数据采集：收集指纹锁线上推广效果有关的数据字段，包括采集时间、总推广成本、渠道编码、该渠道当日独立成本、该渠道当日新增订单数量、该渠道当日新增销售额、单订单平均销售额。（2）数据预处理：剔除成本 > 0 但新增订单数量 = 0 或新增销售额 = 0 的无效渠道数据。
2.渠道收益和ROI计算：（1）渠道收益计算：该渠道当日收益 = 该渠道当日新增销售额。（2）ROI计算：ROI = (该渠道当日收益 - 该渠道当日独立成本) / 该渠道当日独立成本。
3.策略优化规则：对于ROI≥0.2的渠道，按比例增加预算；ROI∈[0, 0.2)的渠道，维持预算并启动A/B测试优化；ROI<0的渠道，立即终止投入。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新250
视频分配器需求量预测数据
视频分配器需求量预测数据聚焦于预测视频分配器市场的未来需求趋势，为公司及外部相关方提供了关键的决策依据，具有重要的应用价值。具体体现在以下方面:
1.市场拓展策略:对于视频分配器制造商而言，通过分析需求量预测数据，可以识别高需量区域制定针对性的营销策略，优先布局潜力市场。
2.市场趋势分析:对于视频监控系统集成商和安防工程商而言，通过了解视频分配器的需求量预测数据，可以分析市场趋势和用户需求量的变化，从而调整产品选型和服务策略。1. 数据采集
采集公司视频分配器的销售数据，包括统计时间、客户编号、客户所在地区、订单日期、订单数量（个）、订单金额（人民币元）。
2. 数据预处理
对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。
3. 数据加工与分析
（1）计算历史需求量：使用SUMIFS函数对订单数量进行累加，分别计算出视频分配器过去365天、90天和30天的总需求量。 （2）建立需求量预测模型：未来30天视频分配器需求量预测值=[（过去365天总需求量÷365×a）+（过去90天的总需求量÷90×b）+（过去30天的总需求量÷30×c）]×30×k。其中，系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，调整因子k=1.1。系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重。调整因子k基于市场增长预期进行修正。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新110
紧急按钮需求量预测数据
紧急按钮需求量预测数据聚焦于预测紧急按钮市场的未来需求趋势，为公司及外部相关方提供了关键的决策依据，具有重要的应用价值。具体体现在以下方面:
1.市场拓展策略:对于紧急按钮制造商而言，通过分析需求量预测数据，可以识别高需量区域，制定针对性的营销策略，优先布局潜力市场。
2.市场趋势分析:对于安防系统集成商和物业管理方而言，通过了解紧急按钮的需求量预测数据可以分析市场趋势和用户需求量的变化，从而调整产品选型和服务策略。1. 数据采集
采集公司紧急按钮的销售数据，包括统计时间、客户编号、客户所在地区、订单日期、订单数量（个）、订单金额（人民币元）。
2. 数据预处理
对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。
3. 数据加工与分析
（1）计算历史需求量：使用SUMIFS函数对订单数量进行累加，分别计算出紧急按钮过去365天、90天和30天的总需求量。 （2）建立需求量预测模型：未来30天紧急按钮需求量预测值=[（过去365天总需求量÷365×a）+（过去90天的总需求量÷90×b）+（过去30天的总需求量÷30×c）]×30×k。其中，系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，调整因子k=1.1。系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重。调整因子k基于市场增长预期进行修正。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新150
多媒体底座需求量预测数据
多媒体底座需求量预测数据聚焦于预测多媒体底座市场的未来需求趋势，为公司及外部相关方提供了关键的决策依据，具有重要的应用价值。具体体现在以下方面:
1.市场拓展策略:对于多媒体底座制造商而言，通过分析需求量预测数据，可以识别高需量区域制定针对性的营销策略，优先布局潜力市场。
2.市场趋势分析:对于电子产品零售商和系统集成商而言，通过了解多媒体底座的需求量预测数据，可以分析市场趋势和用户需求量的变化，从而调整产品组合和服务策略。1. 数据采集
采集公司多媒体底座的销售数据，包括统计时间、客户编号、客户所在地区、订单日期、订单数量（个）、订单金额（人民币元）。
2. 数据预处理
对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。
3. 数据加工与分析
（1）计算历史需求量：使用SUMIFS函数对订单数量进行累加，分别计算出多媒体底座过去365天、90天和30天的总需求量。 （2）建立需求量预测模型：未来30天多媒体底座需求量预测值=[（过去365天总需求量÷365×a）+（过去90天的总需求量÷90×b）+（过去30天的总需求量÷30×c）]×30×k。其中，系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，调整因子k=1.1。系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重。调整因子k基于市场增长预期进行修正。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新130
发卡器需求量预测数据
发卡器需求量预测数据聚焦于预测发卡器市场的未来需求趋势，为公司及外部相关方提供了关键的决策依据，具有重要的应用价值。具体体现在以下方面:
1.市场拓展策略:对公司而言，通过分析需求量预测数据，可以识别高需量区域，制定针对性的营销策略，优先布局潜力市场
2.市场趋势分析:对其他相关企业而言，通过了解发卡器的需求量预测数据，可以分析市场趋势和用户需求量的变化，从而调整产品开发和市场进入策略。1. 数据采集
采集公司发卡器的销售数据，包括统计时间、客户编号、客户所在地区、订单日期、订单数量（个）、订单金额（人民币元）。
2. 数据预处理
对采集的数据进行清洗，去除重复记录，处理缺失值。
3. 数据加工与分析
（1）计算历史需求量：使用SUMIFS函数对订单数量进行累加，分别计算出发卡器过去365天、90天和30天的总需求量。 （2）建立需求量预测模型：未来30天发卡器需求量预测值=[（过去365天总需求量÷365×a）+（过去90天的总需求量÷90×b）+（过去30天的总需求量÷30×c）]×30×k。其中，系数a=0.5，b=0.3，c=0.2，调整因子k=1.1。系数a、b、c反映数值对未来30天需求量预测的影响程度，由于算法更注重长期需求趋势的影响，因此a被赋予了最高的权重。调整因子k基于市场增长预期进行修正。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-30 更新130