1.一种基于大数据的定位广告投放管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S100、获取广告主预计投放广告的地理范围，在所述地理范围内获取所有广告投放点的投放点信息，所述投放点信息包括名称和经纬度坐标，组成广告投放点集合；根据广告投放点集合中的每个投放点信息获取对应的人流量信息、人群画像信息、人群行为数据、竞争广告信息和天气信息，将获取到的信息加入广告投放点集合；

S200、获取广告主提供的投放广告的关联产品信息，其中，根据关联产品是否为新产品获取不同的信息，使用主成分分析对关联产品信息进行降维；

S300、基于主成分分析的结果，使用K均值聚类根据关联产品信息将客户分组为若干个具有相似特征的客户群体，并得到相应客户群体的占比，建立客户画像模型；

S400、对广告投放点集合进行特征工程，使用K均值聚类建立不同广告投放点的人群画像模型；通过计算综合相似性指标将客户画像模型和人群画像模型进行比对，获取最佳广告投放点；

S500、根据最佳广告投放点的竞争广告信息和天气信息，使用皮尔逊相关系数评估竞争广告信息和天气信息分别与广告效果之间的相关性；利用回归分析模型，确定竞争广告和天气对投放广告影响最小的时间段，与最佳广告投放点结合生成定位广告投放管理方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的定位广告投放管理方法，其特征在于：根据步骤S100，通过安装在广告投放点的人流量检测器利用超声波感知人体的存在，获取人流量信息；通过安装在广告投放点的摄像头，使用YOLO算法检测图像中的人脸位置和区域，结合人脸识别模型DeepFace，识别人脸的身份、年龄、性别、衣着和外貌，合并组成人群画像信息；通过通过安装在广告投放点的摄像头，通过基于循环神经网络的行为识别算法和基于卡尔曼滤波器的轨迹跟踪算法，获取人群的行为和行动轨迹，合并组成人群行为数据；竞争广告信息通过人员实地调研进行获取，输入到系统中形成竞争广告信息；天气信息通过接入气象部门提供的气象数据API进行获取；将获取到的信息加入广告投放点集合，所述广告投放点集合按照不同广告投放点进行分类。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的定位广告投放管理方法，其特征在于：步骤S200包括：S201、如果广告主提供的投放广告的关联产品是新产品，获取的关联产品信息包括产品特点、市场竞争情况、目标受众特征和预期销售数据；

S202、如果广告主提供的投放广告的关联产品是老产品，获取的关联产品信息包括历史销售数据、客户调研数据、社交媒体数据和市场竞争情况；

S203、根据关联产品信息，得到一个包含n个样本和m个特征的数据集X，其中

其中，第j个特征的均值为

S204、对标准化后的数据集

其中，

S205、对协方差矩阵

S206、进行主成分分析，选择最重要的若干个特征值对应的特征向量，构成降维后的特征空间；

S207、将原始数据X投影到新的主成分空间，得到降维后的数据矩阵Y。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的定位广告投放管理方法，其特征在于：根据步骤S206，在进行主成分分析时，所述特征值代表了每个主成分所解释的方差；计算每个特征值占总方差的比例，然后根据设定的阈值选择保留多少个主成分，所述阈值是保留总方差的百分比，由用户设置；最终，选择保留能够解释大部分方差的主成分。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的定位广告投放管理方法，其特征在于：步骤S300包括：S301、随机初始化r个聚类中心，从数据矩阵Y中随机选择r个样本作为初始聚类中心，所述初始聚类中心将作为初始的客户群体特征向量；

S302、对于每个客户群体特征向量，计算其与各个聚类中心的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所代表的客户群体，将客户分组为具有相似特征的客户群体；

S303、对于每个客户群体，重新计算其样本特征向量的均值，并将均值作为新的聚类中心，更新客户群体的特征向量；

S304、重复S302-S303的步骤，直到客户群体的聚类中心不再发生变化，达到聚类的收敛状态，从而得到了基于关联产品信息的客户群体的聚类结果；

S305、根据聚类结果统计每个客户群体的占比。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的定位广告投放管理方法，其特征在于：根据步骤S301-S304，K均值聚类的目标是最小化每个样本与其所属聚类中心之间的距离的平方和，使用以下公式表示：其中，J为K均值聚类的目标函数；

根据步骤S305，每个客户群体的占比为每个客户群体的客户数量除以总客户数量。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的定位广告投放管理方法，其特征在于：步骤S400包括：S401、使用主成分分析，根据广告投放点集合中的人流量信息、人群画像信息和人群行为数据，进行特征工程；

S402、使用K均值聚类建立不同广告投放点的人群画像模型；

S403、使用建立的客户画像模型和每个广告投放点的人群画像模型，分别描述不同广告投放点的人群特征和客户特征；

S404、对于每个广告投放点，使用余弦相似度、欧氏距离和Jaccard相似系数计算其人群画像模型与客户画像模型的相似性，取三种相似性计算结果的平均数作为综合相似性指标；

S405、对于每个广告投放点，通过其客户群体的占比进行排序，占比越高表示该广告投放点所覆盖的客户群体越多；

S406、结合每个广告投放点的综合相似性指标和客户群体排序，对每个广告投放点进行评估，使用加权平均算法，对相似性指标和占比进行加权，得到每个广告投放点的评分；

S407、选择具有最高评分的广告投放点作为最佳广告投放点。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的定位广告投放管理方法，其特征在于：根据步骤S500，使用皮尔逊相关系数评估竞争广告信息和天气信息分别与广告效果之间的相关性，其中，广告效果由广告每次转化的平均价值进行具体量化；对于竞争广告信息，皮尔逊相关系数其中，

9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的定位广告投放管理方法，其特征在于：根据步骤S500，采用多元线性回归模型描述竞争广告信息和天气信息与广告效果之间的关系，模型表示为：其中，B是广告效果，A是竞争广告信息，A’是天气信息，

将广告投放点集合划分为训练集和测试集，从训练集中选择用于训练的特征，使用训练集数据对线性回归模型进行训练，通过平方损失函数找到最佳的系数利用建立的回归模型，分析竞争广告信息和天气信息对广告效果的影响情况，并确定影响最小的时间段；将确定的影响最小的时间段与最佳广告投放点进行结合，生成定位广告投放管理方案。

10.一种基于大数据的定位广告投放管理系统，使用权利要求1-9中任一项所述的一种基于大数据的定位广告投放管理方法，其特征在于，包括：地理信息获取模块：包括：地理范围获取单元和广告投放点信息获取单元；其中，地理范围获取单元负责从广告主处获取预计投放广告的地理范围信息，广告投放点信息获取单元负责在地理范围内获取所有广告投放点的名称和经纬度坐标信息；

数据获取与整合模块：包括：人流量信息获取单元、人群画像信息获取单元、人群行为数据获取单元、竞争广告信息获取单元、天气信息获取单元和信息整合单元；其中，人流量信息获取单元负责从相关数据源获取各个广告投放点的人流量信息，人群画像信息获取单元负责获取各个广告投放点的人群画像信息，人群行为数据获取单元负责获取各个广告投放点的人群行为数据，竞争广告信息获取单元负责获取竞争广告的相关信息，天气信息获取单元负责获取各个广告投放点所在地区的天气信息，信息整合单元负责将获取到的各类信息整合到广告投放点集合中；

关联产品信息处理模块：包括：关联产品信息获取单元、新产品信息处理单元、老产品信息处理单元和主成分分析单元；其中，关联产品信息获取单元负责获取广告主提供的投放广告的关联产品信息，新产品信息处理单元根据新产品信息进行相应的处理和分析，老产品信息处理单元根据老产品信息进行相应的处理和分析，主成分分析单元负责对关联产品信息进行主成分分析，降低维度并进行特征提取和分析；

客户分群模块：包括：第一K均值聚类单元和客户画像模型建立单元；其中，第一K均值聚类单元使用K均值聚类将客户分组为具有相似特征的群体，并确定其占比，客户画像模型建立单元负责根据第一K均值聚类单元的处理结果建立客户画像模型；

广告投放点模块：包括：广告投放点特征提取单元、第二K均值聚类单元和最佳广告投放点获取单元；其中，广告投放点特征提取单元对广告投放点集合中的数据进行特征提取和分析，第二K均值聚类单元使用K均值聚类将广告投放点分组，建立不同广告投放点的人群画像模型；最佳广告投放点获取单元通过计算综合相似性指标将客户画像模型和人群画像模型进行比对，获取最佳广告投放点；

定位广告投放管理模块：包括皮尔逊相关系数计算单元、回归分析建模单元和定位广告投放管理方案生成单元；其中，皮尔逊相关系数负责计算单元计算竞争广告信息和天气信息与广告效果之间的相关性，回归分析建模单元负责建立竞争广告信息和天气信息与广告效果之间的数学模型，确定影响最小的投放时间段，定位广告投放管理方案生成单元负责将竞争广告和天气对投放广告影响最小的时间段，与最佳广告投放点结合生成定位广告投放管理方案。