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贵州酱酒集团有限公司
企业贵州酱酒集团有限公司成立于2020年，位于贵州省。所属行业为零售业。经营范围包括法律、法规、国务院决定规定禁止的不得经营；法律、法规、国务院决定规定应当许可（审批）的，经审批机关批准后凭许可（审批）文件经营；法律、法规、国务院决定规定无需许可（审批）的，市场主体自主选择经营。（酱香型白酒系列产品的生产、销售和品牌推广；食品、农产品、包装材料的生产、销售和品牌推广。
国有全资小微企业天使轮零售业
数据集列表
原材料全品类采购流程管理数据集合
采用流程时效分析算法，通过统计采购各环节（申请-审批-合同-到货-验收）的平均耗时、标准差，识别流程瓶颈节点；运用成本分摊算法，按原材料品类、采购批次、使用部门等维度，精准核算采购综合成本；构建供应商协作效率评估模型，权重分配为：流程配合度35%、问题响应速度30%、单据合规率20%、履约完整性15%；借助关联规则算法，挖掘采购品类与流程节点耗时、成本构成的内在关联，为流程优化提供量化依据；所有算法均结合酱酒行业采购场景特性优化，经过实际业务数据验证，确保分析结果的准确性与实用性。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-25 更新60
红缨子优级高粱原材料采购分析数据集合
采用加权评分算法构建供应商评估模型，权重分配为：质量合格率40%、履约准时率30%、价格竞争力20%、合规资质10%；运用时间序列分析算法（ARIMA模型）挖掘价格波动规律，预测未来6-12个月市场价格趋势；通过相关性分析算法，建立高粱质量指标（淀粉含量、水分）与采购产地、储存条件的关联模型，为原料筛选提供量化依据；所有算法均经过行业数据验证，适配红缨子高粱采购场景的特殊性与专业性。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-25 更新60
传统酱香型白酒生产工艺下沙生产参数数据集合
数据采集采用目的抽样结合分层抽样规则，按贵州核心酱酒产区、企业酿造规模、传统工艺流派分层，针对性选取保留正宗下沙工艺的企业进行数据采集，保障样本的传统性与代表性。数据预处理阶段，采用Z-score标准化消除参数间的量纲差异，运用3σ原则结合行业经验剔除异常数据；分析环节，通过灰色关联分析筛选影响基酒品质的核心下沙参数，利用正交试验算法构建最优工艺参数组合；数据存储采用MySQL关系型数据库，按“工艺环节-参数类型-企业信息-数据数值”的逻辑结构构建，实现数据的精准检索与批量分析。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-11 更新120
传统酱香型白酒生产工艺糙沙生产参数数据集合
数据采集采用分层抽样与典型抽样结合的规则，按贵州核心酱酒产区、企业酿造规模、传统工艺流派分层，选取保留正宗糙沙工艺的酒企及生产批次进行采集，保障样本的传统性与代表性。数据预处理阶段，采用Min-Max标准化统一参数量纲，运用箱型图法结合行业经验剔除异常数据；分析环节，通过皮尔逊相关分析筛选影响基酒品质的核心糙沙参数，利用响应面法构建工艺参数优化模型；数据存储采用MySQL关系型数据库，按“工艺环节-参数类型-企业信息-数据数值”的逻辑结构构建，实现数据的精准检索与批量分析。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-11 更新100
酱香型白酒酒醅出入窖关键检测指标参考值数据集合
数据采集采用分层随机抽样规则，按产区、企业规模、窖池类型分层，选取不同酿造批次的酒醅样本进行检测，保障样本的代表性与多样性。数据预处理阶段，采用Z-score标准化消除检测方法差异带来的量纲影响，运用3σ原则剔除异常数据；分析环节，通过百分位数法确定指标的基准参考区间，利用关联规则算法挖掘多指标间的协同变化规律；数据存储采用MySQL关系型数据库，按“检测指标-酿造场景-参考值区间-数据来源”的逻辑结构构建，实现数据的快速检索与多维度查询。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-11 更新150
小麦原材料采购分析数据集合
采用加权评分算法构建供应商综合评估模型，权重分配为：质量合格率40%、履约准时率30%、价格竞争力15%、合规资质10%、售后保障5%；运用时间序列分析算法（ARIMA模型）挖掘小麦价格月度/季度波动规律，预测未来6-12个月市场价格走势；通过相关性分析算法，建立小麦质量指标（蛋白质含量、水分）与产地、种植周期、储存条件的关联模型，为原料筛选提供量化依据；借助聚类算法对采购区域进行分类，识别高性价比采购半径与渠道，所有算法均经过行业数据验证，适配酱酒行业小麦采购场景的专业性需求。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-25 更新180
酱酒瓶身二维码关联数据集合
核心采用“编码生成-数据关联-智能分析”三阶联动算法架构，细节如下：①编码生成算法：运用随机数加密算法生成唯一二维码标识编码，确保一物一码的唯一性，编码重复率为0；②数据关联算法：基于图数据库的关联算法，将二维码编码与产品溯源、物流、营销等多维度数据建立关联，关联准确率≥99.9%；③智能分析算法：采用协同过滤算法分析消费者扫码行为与消费偏好，构建用户画像标签体系，同时运用回归分析模型分析扫码数据与营销转化的关联关系。算法经1亿+条二维码数据训练，经第三方机构验证：扫码数据解析响应时间≤0.5秒，用户画像匹配准确率≥95%，每月基于新增扫码数据迭代优化模型。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-11 更新250
酱香大曲全流程生产工艺参数数据集合
数据采集采用分层抽样与典型抽样结合的规则，按产区地域、企业规模、生产工艺流派分层，选取具有行业代表性的企业与生产批次进行数据采集，保障样本的全面性与典型性。数据预处理阶段，采用Min-Max标准化统一参数量纲，运用拉依达准则剔除异常数据；分析环节，通过主成分分析提取影响生产效率的核心工艺参数，利用关联规则算法挖掘各环节参数间的内在联系；数据存储采用MySQL与MongoDB混合数据库架构，按“生产阶段-参数类型-企业信息”的层级结构构建，实现结构化参数数据与非结构化工艺文档的统一管理和高效检索。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-11 更新140
酒库温湿度监测分析数据集合
数据处理核心算法包含温湿度数据时序分析算法与酒体品质关联预测算法。时序分析算法基于ARIMA模型构建，可精准拟合酒库温湿度的日、周、年波动趋势，预测准确率达98.5%；品质关联算法采用随机森林模型，通过挖掘温湿度数据与酒体酯类、醇类物质含量的关联关系，建立酱酒品质预测模型。数据更新遵循实时采集+定期汇总规则，秒级采集的实时数据按小时汇总，历史数据按季度进行趋势分析，算法执行过程严格遵循数据统计分析的行业规范，确保分析结果的科学性与可靠性。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-11 更新80
区块链溯源码-外箱油墨喷码字符记录表数据集合
数据处理核心算法包含外箱喷码字符图像分割算法与区块链溯源关联算法。图像分割算法基于MaskR-CNN模型优化，可精准提取不同材质外箱上的喷码字符轮廓与像素特征，识别准确率达99.0%；区块链关联算法采用链式映射机制，将喷码字符的唯一标识与区块链区块高度、时间戳进行绑定，生成不可篡改的溯源记录。数据更新遵循增量采集规则，按每日两次的频率同步新增喷码数据，并通过数据一致性校验算法验证新旧数据的逻辑关联性，算法执行全程符合工业数据处理的技术规范。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-11 更新70