[发明专利]一种OTT设备活跃量的预测处理方法、系统及存储介质在审
申请号: | 201910060227.8 | 申请日: | 2019-01-22 |
公开(公告)号: | CN109740822A | 公开(公告)日: | 2019-05-10 |
发明(设计)人: | 刘亚玲 | 申请(专利权)人: | 深圳市酷开网络科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04 |
代理公司: | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人: | 王永文;刘文求 |
地址: | 518052 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 活跃设备 预测处理 设备量 存储介质 激活设备 历史数据 常数项 | ||
1.一种OTT设备活跃量的预测处理方法,其特征在于,包括步骤:
分别获取上一年度N月份至本年度N-1月份的新增激活设备量数据,并根据所获取的新增激活设备量数据分别计算从本年度N月份至下一年度N-1月份各月的新增激活设备量,其中,所述N月份为当前所处月份;
分别获取上一年度2月份至本年度N-1月份的月度活跃老设备量数据,以及分别获取上一年度1月份至本年度N-2月份的上月度活跃设备量数据,根据所获取的月度活跃老设备量数据及上月度活跃设备量数据,计算月度活跃老设备量留存系数及常数项;
根据计算所得本年度N月份的新增激活设备量、常数项及月度活跃老设备量留存系数,以及本年度N-1月份的月度活跃老设备量,计算本年度N月份的月度活跃老设备量;并根据计算本年度N月份的新增激活设备量及所得本年度N月份的月度活跃老设备量,计算本年度N月份的月度活跃设备量;
根据计算所得本年度N+1月份的新增激活设备量、常数项、月度活跃老设备量留存系数及本年度N月份的月度活跃老设备量,计算本年度N+1月份的月度活跃老设备量;并根据计算所得本年度N+1月份的新增激活设备量及本年度N+1月份的月度活跃老设备量,计算本年度N+1月份的月度活跃设备量;依次类推,直至计算得到下一年度N-1月份的月度活跃设备量,并输出预测处理以及进行相应的提示。
2.根据权利要求1所述的OTT设备活跃量的预测处理方法,其特征在于,所述分别获取上一年度N月份至本年度N-1月份的新增激活设备量数据,并根据所获取的数据分别计算从本年度N月份至下一年度N-1月份各月的新增激活设备量的步骤具体为:
根据公式d[p]=a[q]*(1+b)*(1+c)逐一计算本年度N月份至下一年度N-1月份的新增激活设备量,其中,d[p]为p月份的新增激活设备量,p月份的取值范围为本年度N月份至下一年度N-1月份;a[q]为q月份的新增激活设备量,q月份的取值范围为上一年度N月份至本年度N-1月份;b为新增激活设备月度平均同比增长率,c为公司未来战略对增长率的影响系数。
3.根据权利要求2所述的OTT设备活跃量的预测处理方法,其特征在于,新增激活设备月度平均同比增长率根据公式b=x/y计算得出,x为本年度1月份至N-1月份的新增激活设备总量,y为上一年度1月份至N-1月份的新增激活设备总量。
4.根据权利要求1所述的OTT设备活跃量的预测处理方法,其特征在于,分别获取上一年度2月份至本年度N-1月份的月度活跃老设备量数据,以及分别获取上一年度1月份至本年度N-2月份的上月度活跃设备量数据,根据所获取的月度活跃老设备量数据及上月度活跃设备量数据,计算月度活跃老设备量留存系数及常数项的步骤具体为:
以月度活跃老设备量为因变量,上月度活跃设备量为自变量,建立线性回归模型,计算月度活跃老设备量留存系数及常数项。
5.根据权利要求4所述的OTT设备活跃量的预测处理方法,其特征在于,所述线性回归模型的计算公式为e=m0+m1*f,其中,e为月度活跃老设备量,f为上月度活跃设备量,m0为常数项,m1为月度活跃老设备量留存系数。
6.根据权利要求1所述的OTT设备活跃量的预测处理方法,其特征在于,所述根据计算所得本年度N月份的新增激活设备量、常数项及月度活跃老设备量留存系数,以及本年度N-1月份的月度活跃老设备量,计算本年度N月份的月度活跃老设备量;并根据计算本年度N月份的新增激活设备量及所得本年度N月份的月度活跃老设备量,计算本年度N月份的月度活跃设备量的步骤具体包括:
根据公式h[n]=d[n]+m0+f[n-1]*m1计算本年度N月份的月度活跃老设备量,其中,h[n]为本年度N月份的月度活跃老设备量,d[n]为本年度N月份的新增激活设备量,m0为所述常数项,m1为所述月度活跃老设备量留存系数,f[n-1]为本年度N-1月份的月度活跃老设备量;
根据公式L[n]=d[n]+h[n]计算本年度N月份的月度活跃设备量,L[n]为本年度N月份的月度活跃设备量。
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