[发明专利]一种数据分析方法和装置

说明书

本发明公开了一种数据分析方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据往期所有物品的总销售指标预测目标时间段内所有物品的总销售指标；根据往期目标物品所属品类的品类占比预测目标时间段内目标物品所属品类的品类占比；根据往期目标物品在所属品类的销售指标占比预测目标时间段内目标物品在所属品类的销售指标占比；根据目标时间段内的总销售指标、目标物品所属品类的品类占比以及目标物品在所属品类的销售指标占比预测目标物品的销售指标。该实施方式把对销售指标的直接预测转换成对物品所属品类的品类占比预测，大大提高预测结果的准确性，从而指导促销期提前准确备货。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据分析方法和装置。

背景技术

基于目前大型零售行业多品类、多促销问题。促销本身的特性中包含很大的不确定性，规律性较低，导致销售指标的预测难度较大。现有技术的预测方法主要是直接预测销售指标，例如直接预测某物品的销量，在重大促销场景下，这种预测方法是失效的，准确性低。与此同时，零售行业需要提前备货，这就形成了提前备货与预测不准确的矛盾点。为了更准确的提前备货，需要一种有效的预测方法来解决此问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种数据分析方法和装置，把对销售指标的直接预测转换成对物品所属品类的品类占比预测，用户对不同品类的购买占比在不同年份是变化不大的，问题就从预测绝对量变成预测相对量，大大提高预测结果的准确性，从而指导促销期提前准确备货。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据分析方法。

根据本发明实施例的数据分析方法包括：

根据往期所有物品的总销售指标预测目标时间段内所有物品的总销售指标；

根据往期目标物品所属品类的品类占比预测目标时间段内目标物品所属品类的品类占比；

根据往期目标物品在所属品类的销售指标占比预测目标时间段内目标物品在所属品类的销售指标占比；

根据目标时间段内的总销售指标、目标物品所属品类的品类占比以及目标物品在所属品类的销售指标占比预测目标物品的销售指标。

可选地，根据往期所有物品的总销售指标预测目标时间段内所有物品的总销售指标，包括：根据往期多个时间段内所有物品的总销售指标，按照如下预测公式预测目标时间段内所有物品的理论总销售指标，根据理论总销售指标预测目标时间段内所有物品的总销售指标：

式中，order_n表示目标时间段内所有物品的理论总销售指标；M表示往期的时间段数量，1≤M≤n-1；order_n-m表示第(n-m)个时间段内所有物品的总销售指标；α_n-m表示第(n-m)个时间段内所有物品的总销售指标的权重；ε₁表示预测偏差。

可选地，根据理论总销售指标预测目标时间段内所有物品的总销售指标，包括：根据理论总销售指标，按照如下修正公式预测目标时间段内所有物品的总销售指标：

order＝ω₁×order_n+ω₂×μ×order_n-1

式中，order表示目标时间段内所有物品的总销售指标；μ表示预设的增幅比例，μ×order_n-1表示增幅量；ω₁表示理论总销售指标的权重；ω₂表示增幅量的权重。

可选地，根据往期目标物品所属品类的品类占比预测目标时间段内目标物品所属品类的品类占比，包括：