[发明专利]一种业务活动效果的实时评估方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种业务活动效果的实时评估方法和装置、服务器、计算机可读介质。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，企业开展各类业务活动的需求日益增多，特别在电子商务领域，由于业务竞争越来越激烈，电商企业组织各类业务活动(例如大促活动，即大促销活动)的频率越来越高、涵盖范围越来越广。此种背景下，对业务活动效果进行实时监控，快速分析问题、调整战略，有助于企业在业务竞争中占据主动，改善业务成果。以电商企业开展的大促活动(即大促销活动)为例，商家分析大促期间的数据，主要集中在结果指标(例如销量、GMV(商品交易总额)、净利润等)，通过实时数据流处理技术，对日志数据进行抽取、汇总，以秒为单位展示销售趋势，而且主要是依靠业务分析人员根据经验下结论。发现问题不及时，调整策略就困难，大促活动效果不理想。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

现有方案不能及时准确发现业务活动期间的异常情况，时效性差，即便发现业务活动结果出现波动，对引起波动的原因分析仍然十分迟缓且随机性大，误报警或不报警的几率较高，影响决策质量，此外，对分析人员经验要求较高，一旦发生人员变动或岗位调整，分析过程的设定难以传承和理解，并且数据指标之间的关联关系不确定，探究原因十分困难，只能做到定性而非定量。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种业务活动效果的实时评估方法和装置、服务器、计算机可读介质，能够实时监测和评估活动效果，在第一时间发现问题并确定引起问题的主要影响因素，还可对各影响因素按照影响程度进行评估排序，增强了分析问题的时效性和针对性，提高辅助决策的有效性，并且，能够很大限度地利用历史数据，对实时数据提供参考警示作用，以便根据新的效果和数据调整活动策略。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种业务活动效果的实时评估方法。

一种业务活动效果的实时评估方法，预先设置表示业务活动效果的效果指标和影响业务活动效果的多个影响指标，所述方法包括：根据业务活动的实时数据定时统计各影响指标的实时数值和所述效果指标的实时数值；在每次执行所述统计之后，根据各影响指标的实时数值，通过预测模型预测所述效果指标的预测值，然后根据所述效果指标的预测值和该效果指标的实时数值计算业务活动效果的实时预测误差值，其中，所述预测模型中每个影响指标对应一系数；实时监测计算得到的实时预测误差值是否超过预设阈值，当监测到所述实时预测误差值超过所述预设阈值时，判定所述效果指标的实时数值出现异常波动；将各个影响指标中对应系数值最大的影响指标判定为导致所述异常波动的关键数据指标。

可选地，在所述根据业务活动的实时数据定时统计各影响指标的实时数值和所述效果指标的实时数值的步骤之前，还包括：以所述效果指标的预测值作为因变量，以所述各影响指标为自变量建立如下的预测模型：

其中，G'为所述效果指标的预测值，P_i为第i个影响指标，β_i为第i个影响指标的系数，μ₀为常数项，i为1至n之间任意整数，n为预先设置的所述影响指标的数量；然后，为所述预测模型中的各个系数和常数项配置初始值；并且，在所述通过预测模型预测所述效果指标的预测值的步骤之前，还包括：判断当前时间点是否超过预设的时间点，若是，则更新所述预测模型中的各个系数的当前值和常数项的当前值，否则不执行该更新。

可选地，为所述预测模型中的各个系数和常数项配置初始值的步骤，包括：根据保存的各个历史时段的业务活动数据，按照每个历史时段的业务活动时间定时统计各影响指标的历史数值和所述效果指标的历史数值，并对于每个历史时段，对统计得到的各影响指标的历史数值和所述效果指标的历史数值进行多元线性回归分析，以确定每个历史时段的业务活动的线性回归参数向量和随机误差值；根据预设的筛选规则，选取其中一个历史时段的业务活动的线性回归参数向量和随机误差值，并以该选取的线性回归参数向量中的每个线性回归参数值作为所述各系数的初始值，以及以该选取的随机误差值作为所述常数项的初始值。