第五届大数据经济与数字化管理国际学术会议（BDEDM 2026）

重要信息

官网： https://ais.cn/u/2MzI7b

**时间：**2026年1月9-11日

地点：中国广州

征稿主题

一、大数据经济与数字化管理的技术体系架构

大数据经济以数据为核心生产要素，数字化管理则是实现数据价值落地的关键手段，二者融合形成 "数据采集 - 数据治理 - 分析建模 - 决策落地 - 价值评估" 的完整技术体系，覆盖金融、零售、制造、政务等核心经济领域。以下为各环节核心技术与应用场景的对应关系：

技术环节	核心技术方向	典型经济管理场景	技术核心目标
数据采集层	多源数据爬虫、IoT 数据接入、日志采集、API 集成	零售用户行为采集、制造业产线数据采集	全维度获取经济活动中的结构化 / 非结构化数据
数据治理层	数据清洗、数据标准化、数据脱敏、元数据管理	金融客户数据合规治理、政务数据融合	保障数据质量、合规性与可复用性
分析建模层	机器学习、时间序列分析、关联规则挖掘、因果推断	消费趋势预测、供应链风险预警	从数据中提取经济规律与管理决策依据
决策落地层	数字化决策系统、RPA 流程自动化、智能调度	企业库存智能管理、政务政策精准推送	将分析结果转化为可执行的管理动作
价值评估层	数据价值量化、ROI 分析、效果归因分析	营销活动效果评估、数据资产定价	衡量数据驱动决策的经济价值与管理效率

二、数据采集层：多源经济数据采集与预处理

经济场景中的数据具有 "多源、异构、高噪声" 特征，高效的采集与预处理是数字化管理的基础。以下以零售行业用户行为数据采集为例，实现基于 Python 的多源数据爬取与清洗。

2.1 技术环境与依赖

• 核心工具：requests（API / 网页数据爬取）、pandas（数据处理）、re（正则清洗）、json（结构化数据解析）
• 适用场景：电商平台用户浏览、下单、支付等行为数据采集

bash

运行

# 安装依赖
pip install requests pandas numpy

2.2 Python 实现多源经济数据采集与清洗

python

运行

import requests
import pandas as pd
import re
import json
import numpy as np
from datetime import datetime

# 1. 模拟电商API数据采集（用户行为）
def crawl_ecommerce_api(api_url, headers=None):
    """爬取电商平台用户行为API数据"""
    try:
        response = requests.get(api_url, headers=headers, timeout=10)
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            print(f"API请求失败，状态码：{response.status_code}")
            return None
    except Exception as e:
        print(f"API爬取异常：{str(e)}")
        return None

# 2. 网页数据采集（商品评论）
def crawl_comment_html(html_url):
    """爬取商品评论网页数据（模拟非结构化数据）"""
    try:
        response = requests.get(html_url, timeout=10)
        if response.status_code == 200:
            # 正则提取评论内容（模拟非结构化数据解析）
            comment_pattern = re.compile(r'<div class="comment-content">(.*?)</div>')
            comments = comment_pattern.findall(response.text)
            # 提取评论时间
            time_pattern = re.compile(r'<span class="comment-time">(.*?)</span>')
            comment_times = time_pattern.findall(response.text)
            return [{"comment": c, "time": t} for c, t in zip(comments, comment_times)]
        else:
            print(f"网页请求失败，状态码：{response.status_code}")
            return None
    except Exception as e:
        print(f"网页爬取异常：{str(e)}")
        return None

# 3. 数据清洗函数
def clean_economic_data(raw_df):
    """清洗经济数据：缺失值、异常值、格式标准化"""
    # 复制数据避免原数据修改
    df = raw_df.copy()
    
    # 1. 处理缺失值：数值型填充均值，类别型填充众数
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype in ['int64', 'float64']:
            df[col].fillna(df[col].mean(), inplace=True)
        else:
            df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)
    
    # 2. 处理异常值（数值型字段，3σ原则）
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns
    for col in numeric_cols:
        mean = df[col].mean()
        std = df[col].std()
        # 筛选正常范围数据
        df = df[(df[col] >= mean - 3*std) & (df[col] <= mean + 3*std)]
    
    # 3. 时间格式标准化
    if 'time' in df.columns:
        df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], errors='coerce')
    
    # 4. 去除重复数据
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    
    return df

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 模拟API数据（用户行为）
    mock_api_data = {
        "user_behavior": [
            {"user_id": 1001, "action": "browse", "product_id": 2001, "time": "2026-01-01 10:05:30", "amount": 0},
            {"user_id": 1001, "action": "order", "product_id": 2001, "time": "2026-01-01 10:10:20", "amount": 199.9},
            {"user_id": 1002, "action": "browse", "product_id": 2002, "time": "", "amount": 0},  # 缺失时间
            {"user_id": 1003, "action": "pay", "product_id": 2003, "time": "2026-01-01 11:20:15", "amount": 99999},  # 异常金额
            {"user_id": 1001, "action": "browse", "product_id": 2001, "time": "2026-01-01 10:05:30", "amount": 0}  # 重复数据
        ]
    }
    
    # 转换为DataFrame
    raw_df = pd.DataFrame(mock_api_data["user_behavior"])
    print("原始数据：")
    print(raw_df)
    
    # 数据清洗
    cleaned_df = clean_economic_data(raw_df)
    print("\n清洗后数据：")
    print(cleaned_df)
    
    # 输出数据统计信息（数字化管理基础）
    print("\n数据统计摘要：")
    print(f"用户数：{cleaned_df['user_id'].nunique()}")
    print(f"订单总金额：{cleaned_df[cleaned_df['action']=='order']['amount'].sum():.2f}")
    print(f"数据时间范围：{cleaned_df['time'].min()} 至 {cleaned_df['time'].max()}")

2.3 代码说明

1. 多源采集：模拟电商 API 结构化数据（用户行为）和网页非结构化数据（商品评论）的采集逻辑，适配经济场景中多类型数据来源；
2. 数据清洗：覆盖缺失值填充、异常值过滤（3σ 原则）、时间格式标准化、重复值去除四大核心环节，保障经济数据的可用性；
3. 统计分析：输出用户数、订单金额等核心指标，为零售数字化管理提供基础数据支撑。

三、分析建模层：时间序列分析预测经济趋势

时间序列分析是大数据经济的核心分析方法，可用于预测商品销量、股价走势、消费指数等经济指标，为数字化管理决策提供依据。以下以零售销量预测为例，实现基于 ARIMA 模型的时间序列分析。

3.1 技术原理与适用场景

• ARIMA 模型：自回归积分滑动平均模型，适用于平稳 / 非平稳时间序列预测，核心参数 (p,d,q) 分别对应自回归阶数、差分阶数、滑动平均阶数；
• 适用场景：月度销量预测、季度经济指标预测、供应链库存规划。

3.2 Python 实现销量预测与管理决策

python

运行

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error

# 禁用图片显示（适配无图要求），仅输出数值结果
plt.switch_backend('Agg')

# 1. 生成模拟零售销量数据（2025年1-12月）
def generate_sales_data():
    """生成带趋势+季节性的销量时间序列数据"""
    dates = pd.date_range(start='2025-01-01', end='2025-12-31', freq='M')
    # 基础趋势 + 季节性波动 + 随机噪声
    base_trend = np.linspace(1000, 1500, len(dates))
    seasonality = 100 * np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, len(dates)))
    noise = np.random.normal(0, 50, len(dates))
    sales = base_trend + seasonality + noise
    return pd.DataFrame({"date": dates, "sales": sales})

# 2. 平稳性检验（ADF检验）
def adf_test(series):
    """ADF检验判断序列是否平稳"""
    result = adfuller(series)
    print('ADF统计量:', result[0])
    print('p值:', result[1])
    print('临界值:', result[4])
    if result[1] <= 0.05:
        print("序列平稳（p≤0.05）")
        return True
    else:
        print("序列非平稳（p>0.05）")
        return False

# 3. ARIMA模型训练与预测
def arima_sales_prediction(sales_series, order=(1,1,1), forecast_steps=3):
    """
    训练ARIMA模型并预测未来销量
    :param sales_series: 销量时间序列
    :param order: ARIMA参数(p,d,q)
    :param forecast_steps: 预测未来步数（如3个月）
    :return: 预测结果、模型评估指标
    """
    # 划分训练集（80%）和测试集（20%）
    train_size = int(len(sales_series) * 0.8)
    train, test = sales_series[:train_size], sales_series[train_size:]
    
    # 训练模型
    model = ARIMA(train, order=order)
    model_fit = model.fit()
    
    # 测试集预测
    test_pred = model_fit.predict(start=len(train), end=len(train)+len(test)-1, typ='levels')
    
    # 模型评估
    mae = mean_absolute_error(test, test_pred)
    rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test, test_pred))
    mape = np.mean(np.abs((test - test_pred) / test)) * 100  # 平均绝对百分比误差
    
    # 未来销量预测
    future_pred = model_fit.predict(start=len(sales_series), end=len(sales_series)+forecast_steps-1, typ='levels')
    
    return {
        "test_actual": test,
        "test_pred": test_pred,
        "future_pred": future_pred,
        "mae": mae,
        "rmse": rmse,
        "mape": mape
    }

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 生成销量数据
    sales_df = generate_sales_data()
    sales_series = sales_df.set_index('date')['sales']
    print("2025年月度销量数据：")
    print(sales_series)
    
    # 平稳性检验
    print("\n=== 平稳性检验结果 ===")
    is_stationary = adf_test(sales_series)
    # 若非平稳则差分（此处d=1）
    if not is_stationary:
        sales_series = sales_series.diff().dropna()
        print("差分后平稳性检验：")
        adf_test(sales_series)
    
    # ARIMA模型预测
    print("\n=== ARIMA模型预测结果 ===")
    pred_result = arima_sales_prediction(sales_series, order=(1,1,1), forecast_steps=3)
    
    # 输出模型评估指标
    print(f"模型评估 - MAE：{pred_result['mae']:.2f}")
    print(f"模型评估 - RMSE：{pred_result['rmse']:.2f}")
    print(f"模型评估 - MAPE：{pred_result['mape']:.2f}%")
    
    # 输出测试集预测结果
    print("\n测试集实际销量 vs 预测销量：")
    test_result = pd.DataFrame({
        "actual": pred_result['test_actual'].values,
        "predicted": pred_result['test_pred'].values
    }, index=pred_result['test_actual'].index)
    print(test_result)
    
    # 输出未来3个月销量预测（数字化管理决策依据）
    print("\n2026年Q1销量预测：")
    future_dates = pd.date_range(start='2026-01-31', periods=3, freq='M')
    future_result = pd.DataFrame({
        "date": future_dates,
        "predicted_sales": pred_result['future_pred'].values
    })
    print(future_result)
    
    # 数字化管理建议
    avg_future_sales = future_result['predicted_sales'].mean()
    if avg_future_sales > sales_series.mean():
        print("\n管理决策建议：2026年Q1销量预计上涨，建议提前增加库存、扩充供应链产能")
    else:
        print("\n管理决策建议：2026年Q1销量预计持平/下降，建议优化库存结构、降低备货成本")

3.3 代码说明

1. 数据生成：模拟带趋势 + 季节性的零售销量数据，贴合真实经济场景的时间序列特征；
2. 平稳性检验：通过 ADF 检验判断序列平稳性，非平稳序列进行差分处理（ARIMA 核心步骤）；
3. 模型预测：划分训练 / 测试集，训练 ARIMA 模型并评估（MAE/RMSE/MAPE），预测未来 3 个月销量；
4. 决策输出：基于预测结果给出库存、供应链管理建议，体现 "数据分析→管理决策" 的落地逻辑。

四、决策落地层：RPA 自动化实现数字化管理流程

机器人流程自动化（RPA）是数字化管理的核心落地手段，可替代人工完成重复、规则化的经济管理流程（如财务对账、订单审核、数据上报）。以下实现基于 Python 的轻量级 RPA 流程，模拟电商订单审核自动化。

4.1 RPA 核心逻辑与场景

• 核心逻辑：基于规则引擎，自动审核订单数据（如金额阈值、用户信用、库存状态），输出审核结果；
• 适用场景：电商订单自动审核、财务发票自动校验、政务数据自动上报。

4.2 Python 实现订单审核 RPA

python

运行

import pandas as pd
import json
import time

# 1. 加载订单数据与规则配置
def load_order_data_and_rules():
    """加载订单数据和审核规则"""
    # 模拟订单数据
    orders = [
        {"order_id": 3001, "user_id": 1001, "amount": 199.9, "user_credit": 950, "stock": 100},
        {"order_id": 3002, "user_id": 1002, "amount": 5999.9, "user_credit": 580, "stock": 0},
        {"order_id": 3003, "user_id": 1003, "amount": 299.9, "user_credit": 880, "stock": 50},
        {"order_id": 3004, "user_id": 1004, "amount": 9999.9, "user_credit": 900, "stock": 80},
        {"order_id": 3005, "user_id": 1005, "amount": 99.9, "user_credit": 650, "stock": 200}
    ]
    # 审核规则配置（数字化管理规则）
    rules = {
        "credit_threshold": 700,  # 用户信用分阈值
        "amount_threshold_high": 8000,  # 高金额订单阈值（需人工复核）
        "stock_threshold": 0,  # 库存阈值（库存≤0拒绝）
        "auto_approve": ["credit≥threshold", "stock>threshold", "amount<threshold_high"]  # 自动通过条件
    }
    return pd.DataFrame(orders), rules

# 2. RPA规则引擎：订单审核
def rpa_order_audit(order_df, rules):
    """自动化订单审核规则引擎"""
    audit_results = []
    for idx, row in order_df.iterrows():
        # 初始化审核状态
        audit_status = "pending"  # pending-待审核，approved-自动通过，rejected-拒绝，review-人工复核
        audit_reason = ""
        
        # 规则1：库存检查
        if row['stock'] <= rules['stock_threshold']:
            audit_status = "rejected"
            audit_reason = "库存不足"
        # 规则2：用户信用检查
        elif row['user_credit'] < rules['credit_threshold']:
            audit_status = "rejected"
            audit_reason = "用户信用分低于阈值"
        # 规则3：高金额订单检查
        elif row['amount'] >= rules['amount_threshold_high']:
            audit_status = "review"
            audit_reason = "订单金额过高，需人工复核"
        # 规则4：自动通过
        else:
            audit_status = "approved"
            audit_reason = "符合所有自动审核规则"
        
        # 记录审核结果
        audit_results.append({
            "order_id": row['order_id'],
            "audit_status": audit_status,
            "audit_reason": audit_reason,
            "audit_time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()),
            "rpa_version": "v1.0"
        })
        
        # 模拟RPA流程延迟（模拟真实系统交互）
        time.sleep(0.1)
    
    return pd.DataFrame(audit_results)

# 3. 审核结果输出与管理报表
def generate_audit_report(audit_df, order_df):
    """生成数字化管理审核报表"""
    # 合并订单数据与审核结果
    merged_df = pd.merge(order_df, audit_df, on='order_id')
    
    # 统计审核结果
    audit_summary = merged_df['audit_status'].value_counts()
    approved_rate = (audit_summary.get('approved', 0) / len(merged_df)) * 100
    rejected_rate = (audit_summary.get('rejected', 0) / len(merged_df)) * 100
    review_rate = (audit_summary.get('review', 0) / len(merged_df)) * 100
    
    # 生成管理报表
    report = {
        "audit_total": len(merged_df),
        "audit_summary": audit_summary.to_dict(),
        "approved_rate": f"{approved_rate:.2f}%",
        "rejected_rate": f"{rejected_rate:.2f}%",
        "review_rate": f"{review_rate:.2f}%",
        "rejected_detail": merged_df[merged_df['audit_status']=='rejected'][['order_id', 'audit_reason']].to_dict('records'),
        "review_detail": merged_df[merged_df['audit_status']=='review'][['order_id', 'amount']].to_dict('records')
    }
    return report

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    print("=== 订单审核RPA流程启动 ===")
    # 加载数据与规则
    order_df, rules = load_order_data_and_rules()
    print("原始订单数据：")
    print(order_df)
    
    # 执行RPA审核
    print("\n执行自动化审核...")
    audit_df = rpa_order_audit(order_df, rules)
    print("审核结果：")
    print(audit_df)
    
    # 生成管理报表
    print("\n=== 数字化管理审核报表 ===")
    audit_report = generate_audit_report(audit_df, order_df)
    print(json.dumps(audit_report, ensure_ascii=False, indent=2))
    
    # RPA效率评估
    manual_audit_time_per_order = 1  # 人工审核单订单耗时（分钟）
    rpa_audit_time_per_order = 0.1  # RPA审核单订单耗时（分钟）
    total_manual_time = len(order_df) * manual_audit_time_per_order
    total_rpa_time = len(order_df) * rpa_audit_time_per_order
    time_saving = ((total_manual_time - total_rpa_time) / total_manual_time) * 100
    print(f"\nRPA效率评估：")
    print(f"人工审核总耗时：{total_manual_time:.1f} 分钟")
    print(f"RPA审核总耗时：{total_rpa_time:.1f} 分钟")
    print(f"时间节省率：{time_saving:.2f}%")

4.3 代码说明

1. 规则引擎：基于用户信用、库存、订单金额三大核心规则，实现订单自动审核，覆盖 "通过 / 拒绝 / 人工复核" 三类结果；
2. RPA 流程：模拟真实自动化流程（含延迟），输出标准化审核结果；
3. 管理报表：生成审核汇总、通过率、拒绝原因等核心管理指标，量化 RPA 效率（时间节省率），体现数字化管理的价值。

五、国际交流与合作机会

作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。