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001- > 采集原始数据（关键词、竞品ASIN等详情）-->> 线上过滤接口 -->> 推送选品模型数据（表字段与线上字段一致）"]]],["p",{},["span",{"data-type":"text"},["span",{"data-type":"leaf","bold":false,"color":""},"ps：线上表①待提报业务数据表t_putgoods_XXX(周期)；②ASIN采集详情表t_putgoods_asin_XX(站点)"]]]]">业务背景线下选品模型算法无法根据采集回来的信息做模型处理（同线上表存在字段名、顺序等不一致的情况），需要统一转化成线上选品模型推送的采集字段并一一对应。所以，需要将线下模型的提报流程重新规整，采集端统一将数据信息转化完成后进行线上推送。需求描述线下提报流程：线下待采集数据（如 外部潜力）-->> 采集原始数据（关键词、竞品ASIN等详情）-->> 线上过滤接口 -->> 推送选品模型数据（表字段与线上字段一致）ps：线上表①待提报业务数据表t_putgoods_XXX(周期)；②ASIN采集详情表t_putgoods_asin_XX(站点)
001+
002+ 业务背景
003+ 线下选品模型算法无法根据采集回来的信息做模型处理（同线上表存在字段名、顺序等不一致的情况），需要统一转化成线上选品模型推送的采集字段并一一对应。所以，需要将线下模型的提报流程重新规整，采集端统一将数据信息转化完成后进行线上推送。
004+
005+ 需求描述
006+ 线下提报流程：线下待采集数据（如 外部潜力）-->> 采集原始数据（关键词、竞品ASIN等详情）-->> 线上过滤接口 -->> 推送选品模型数据（表字段与线上字段一致）
007+ ps：线上表①待提报业务数据表t_putgoods_XXX(周期)；②ASIN采集详情表t_putgoods_asin_XX(站点)
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001- <p>&gt; 采集原始数据（关键词、竞品ASIN等详情）--&gt;&gt; 线上过滤接口 --&gt;&gt; 推送选品模型数据（表字段与线上字段一致）"]]],["p",{},["span",{"data-type":"text"},["span",{"data-type":"leaf","bold":false,"color":""},"ps：线上表①待提报业务数据表t_putgoods_XXX(周期)；②ASIN采集详情表t_putgoods_asin_XX(站点)"]]]]"&gt;业务背景<br/><p>线下选品模型算法无法根据采集回来的信息做模型处理（同线上表存在字段名、顺序等不一致的情况），需要统一转化成线上选品模型推送的采集字段并一一对应。所以，需要将线下模型的提报流程重新规整，采集端统一将数据信息转化完成后进行线上推送。<br/><p><br/><br/><p>需求描述<br/><p>线下提报流程：线下待采集数据（如 外部潜力）--&gt;&gt; 采集原始数据（关键词、竞品ASIN等详情）--&gt;&gt; 线上过滤接口 --&gt;&gt; 推送选品模型数据（表字段与线上字段一致）<br/><p>ps：线上表①待提报业务数据表t_putgoods_XXX(周期)；②ASIN采集详情表t_putgoods_asin_XX(站点)<br/>
001+ <p>
002+ </p><p><strong>业务背景</strong></p>
003+ <p>线下选品模型算法无法根据采集回来的信息做模型处理（同线上表存在字段名、顺序等不一致的情况），需要统一转化成线上选品模型推送的采集字段并一一对应。所以，需要将线下模型的提报流程重新规整，采集端统一将数据信息转化完成后进行线上推送。</p>
004+ <p><br /></p>
005+ <p><strong>需求描述</strong></p>
006+ <p>线下提报流程：线下待采集数据（如 外部潜力）--&gt;&gt; 采集原始数据（关键词、竞品ASIN等详情）--&gt;&gt; 线上过滤接口 --&gt;&gt; 推送选品模型数据（表字段与线上字段一致）</p>
007+ <p>ps：线上表①待提报业务数据表t_putgoods_XXX(周期)；②ASIN采集详情表t_putgoods_asin_XX(站点)</p>
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001+ 一、业务背景背景：线下选品模型算法无法根据采集回来的信息做模型处理（同线上表存在字段名、顺序等不一致的情况），需要统一转化成线上选品模型推送的采集字段并一一对应。所以，需要将线下模型的提报流程重新规整，采集端统一将数据信息转化完成后进行线上推送。业务价值：打通线下流程，统一使用提报数据字段，便于后续的线下选品模型版本快速迭代到线上，预估10w+二、需求说明流程： 指定采集详情表（数据分析导入）--》Amazon 详情采集--》数据清洗/准备（长宽高，重量清洗，标题翻译）--》卖家精灵-关键词反查--》人工待提报表--》AI 模型（同质化，选品，侵权/禁售）--》推送到待提报表。2.1、新增智选-人工指定采集功能1）新增指定采集详情表：ASIN，站点，智选提报小类，状态（0：待采集，1：已采集，2：采集失败），添加时间。2）采集逻辑：通过指定的ASIN+站点 到亚马逊前台采集ASIN详情信息--》长宽高过滤（过滤使用已有需求逻辑： 26567 ）--》标题翻译--》卖家精灵-关键词反查（通过卖家精灵-关键词反查 获取满足关键词单词个数在3-6个范围的 第一个关键词）3）采集结果：见ASIN详情表，详情信息只保留4周。ASIN详情信息表 ：AsinSiteCodeStatusACLabelBSLabelCommentNumCouponCrawlTimeFastDeliveryFreeDeliveryImgOriginPricePriceSalesVolumeStarTipsTitleUrlListPushIdNodeIdPathTranslateTimecn_title： 将原始标题翻译成中文ENTitle： 将原始标题翻译成英文BrandSensitiveWordsNoSaleWordsListProductBrandsis_filtersensitive_wordBatchCategoryInfoContentCustomerReviewTextDimensionHighLengthRankRankNameRankNumShelfTimeWeightWidthKeywordsCn：中文关键词，通过卖家寄过来通过卖家精灵-关键词反查 同时获取对应中文关键词。KeywordsEn：英文关键词，通过翻译原文关键词得来，英语关键词不需要再次翻译。KeywordsOrginal：原文关键词，通过卖家精灵-关键词反查 获取满足关键词单词个数在3-6个范围的 第一个关键词。type：提报类型名，如：外部潜力产品提报，由人工指定采集详情表-智选提报小类而来。lengthCm：通过智选转换长宽高逻辑进行转换。widthCm：通过智选转换长宽高逻辑进行转换。heightCm：通过智选转换长宽高逻辑进行转换。weightG：通过智选转重量逻辑进行转换。AI Homogeneity ：AI同质化标识，通过AI同质化过滤标识，调用本地模型 （0：非同质化，1：同质化）同质化原因：记录判断同质化原因AI出单模型分数：AI 出单模型，调用本地跑出分数。AI侵权品：AI 侵权品标识，通过AI同质化过滤标识，调用本地模型（0：非侵权品，1：侵权品）AI侵权判断原因：记录判断侵权品原因。AI禁售品：AI 禁售标识，通过AI同质化过滤标识，调用本地模型。（0：非禁售品，1：禁售品）AI禁售判断原因：记录判断禁售品原因。人工备注：用于数据分析进行备注提报原因，操作数据库提报状态：0：待人工审核，1：待提报。2：已推送，3：不提报（含有AI Homogeneity ，AI侵权，AI禁售，系统自动将数据变为不提报）。2.3、将待提报数据推送到 t_putgoods_asin_XX，用于推送到erp逻辑：由数据分析师人工审核完成之后 将待提报数据推送到 t_putgoods_asin_XX，用于推送到erp。注：推送erp的数据和系统推送的数据一致，需要保证erp-销售提报展示一致。三、风险需准时在周五之前将数据推送到待提报表。四、验收标准1、采集字段95%以上需要有值，保证后续AI模型提报有充足的数据。
002- 业务背景
003- 线下选品模型算法无法根据采集回来的信息做模型处理（同线上表存在字段名、顺序等不一致的情况），需要统一转化成线上选品模型推送的采集字段并一一对应。所以，需要将线下模型的提报流程重新规整，采集端统一将数据信息转化完成后进行线上推送。
004-
005- 需求描述
006- 线下提报流程：线下待采集数据（如 外部潜力）--&gt;&gt; 采集原始数据（关键词、竞品ASIN等详情）--&gt;&gt; 线上过滤接口 --&gt;&gt; 推送选品模型数据（表字段与线上字段一致）
007- ps：线上表①待提报业务数据表t_putgoods_XXX(周期)；②ASIN采集详情表t_putgoods_asin_XX(站点)
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001+ 一、业务背景<br />背景：线下选品模型算法无法根据采集回来的信息做模型处理（同线上表存在字段名、顺序等不一致的情况），需要统一转化成线上选品模型推送的采集字段并一一对应。所以，需要将线下模型的提报流程重新规整，采集端统一将数据信息转化完成后进行线上推送。<br /><br />业务价值：打通线下流程，统一使用提报数据字段，便于后续的线下选品模型版本快速迭代到线上，预估10w+<br /><br />二、需求说明<br />流程： 指定采集详情表（数据分析导入）--》Amazon 详情采集--》数据清洗/准备（长宽高，重量清洗，标题翻译）--》卖家精灵-关键词反查--》人工待提报表--》AI 模型（同质化，选品，侵权/禁售）--》推送到待提报表。<br /><br />2.1、新增智选-人工指定采集功能<br />1）新增指定采集详情表：ASIN，站点，智选提报小类，状态（0：待采集，1：已采集，2：采集失败），添加时间。<br />2）采集逻辑：通过指定的ASIN+站点 到亚马逊前台采集ASIN详情信息--》长宽高过滤（过滤使用已有需求逻辑： 26567 ）--》标题翻译--》卖家精灵-关键词反查（通过卖家精灵-关键词反查 获取满足关键词单词个数在3-6个范围的 第一个关键词）<br />3）采集结果：见ASIN详情表，详情信息只保留4周。<br /><br /><br />ASIN详情信息表 ：<br />Asin<br />SiteCode<br />Status<br />ACLabel<br />BSLabel<br />CommentNum<br />Coupon<br />CrawlTime<br />FastDelivery<br />FreeDelivery<br />Img<br />OriginPrice<br />Price<br />SalesVolume<br />Star<br />Tips<br />Title<br />UrlList<br />PushId<br />NodeIdPath<br />TranslateTime<br />cn_title： 将原始标题翻译成中文<br />ENTitle： 将原始标题翻译成英文<br />BrandSensitiveWords<br />NoSaleWordsList<br />ProductBrands<br />is_filter<br />sensitive_word<br />Batch<br />CategoryInfo<br />Content<br />CustomerReviewText<br />Dimension<br />High<br />Length<br />Rank<br />RankName<br />RankNum<br />ShelfTime<br />Weight<br />Width<br />KeywordsCn：中文关键词，通过卖家寄过来通过卖家精灵-关键词反查 同时获取对应中文关键词。<br />KeywordsEn：英文关键词，通过翻译原文关键词得来，英语关键词不需要再次翻译。<br />KeywordsOrginal：原文关键词，通过卖家精灵-关键词反查 获取满足关键词单词个数在3-6个范围的 第一个关键词。<br />type：提报类型名，如：外部潜力产品提报，由人工指定采集详情表-智选提报小类而来。<br /><br />lengthCm：通过智选转换长宽高逻辑进行转换。<br /><br />widthCm：通过智选转换长宽高逻辑进行转换。<br /><br />heightCm：通过智选转换长宽高逻辑进行转换。<br /><br />weightG：通过智选转重量逻辑进行转换。<br /><br />AI Homogeneity ：AI同质化标识，通过AI同质化过滤标识，调用本地模型 （0：非同质化，1：同质化）<br />同质化原因：记录判断同质化原因<br /><br />AI出单模型分数：AI 出单模型，调用本地跑出分数。<br /><br />AI侵权品：AI 侵权品标识，通过AI同质化过滤标识，调用本地模型（0：非侵权品，1：侵权品）<br />AI侵权判断原因：记录判断侵权品原因。<br /><br />AI禁售品：AI 禁售标识，通过AI同质化过滤标识，调用本地模型。（0：非禁售品，1：禁售品）<br />AI禁售判断原因：记录判断禁售品原因。<br /><br />人工备注：用于数据分析进行备注提报原因，操作数据库<br /><br />提报状态：0：待人工审核，1：待提报。2：已推送，3：不提报（含有AI Homogeneity ，AI侵权，AI禁售，系统自动将数据变为不提报）。<br /><br /><br /><br />2.3、将待提报数据推送到 t_putgoods_asin_XX，用于推送到erp<br />逻辑：由数据分析师人工审核完成之后 将待提报数据推送到 t_putgoods_asin_XX，用于推送到erp。<br />注：推送erp的数据和系统推送的数据一致，需要保证erp-销售提报展示一致。<br /><br /><br /><br />三、风险<br />需准时在周五之前将数据推送到待提报表。<br /><br /><br />四、验收标准<br /><br />1、采集字段95%以上需要有值，保证后续AI模型提报有充足的数据。<br />
002- </p><p><strong>业务背景</strong></p>
003- <p>线下选品模型算法无法根据采集回来的信息做模型处理（同线上表存在字段名、顺序等不一致的情况），需要统一转化成线上选品模型推送的采集字段并一一对应。所以，需要将线下模型的提报流程重新规整，采集端统一将数据信息转化完成后进行线上推送。</p>
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005- <p><strong>需求描述</strong></p>
006- <p>线下提报流程：线下待采集数据（如 外部潜力）--&gt;&gt; 采集原始数据（关键词、竞品ASIN等详情）--&gt;&gt; 线上过滤接口 --&gt;&gt; 推送选品模型数据（表字段与线上字段一致）</p>
007- <p>ps：线上表①待提报业务数据表t_putgoods_XXX(周期)；②ASIN采集详情表t_putgoods_asin_XX(站点)</p>
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009- <p><br /></p>

001- 158Create
001+ 1、采集字段95%以上需要有值，保证后续AI模型提报有充足的数据。2、人工提报数据正常推送到erp。

001- 158Create
001+ 1、采集字段95%以上需要有值，保证后续AI模型提报有充足的数据。<br />2、人工提报数据正常推送到erp。<br />