[发明专利]销量预测模型的建立方法、介质、装置和计算设备

说明书

本发明的实施方式提供了一种销量预测模型的建立方法、介质、装置和计算设备。该方法包括：采用历史促销数据生成针对商品或服务的多个样本数据，每个样本数据包括所述商品或服务在一次样本促销时段的特征数据及实际销量；采用所述多个样本数据中的部分样本数据搭建针对所述商品或服务的销量预测模型；采用所述多个样本数据对所述搭建的销量预测模型进行训练。本发明实施例得到的模型对销量的预测准确率较高。

技术领域

本发明的实施方式涉及数据预测技术领域，更具体地，本发明的实施方式涉及销量预测模型的建立方法、介质、装置和计算设备。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

在销售平台上，销售时段大体上可以划分为促销期和平销期。其中，在促销期内，针对销售平台上的大量商品或服务采取降价等促销手段；在平销期内，促销手段较少。

目前，对于促销期内销量的预测方式，一般是根据每个商品在最近一次相同促销等级的促销期的销量数据以及近期的平销期销量数据计算得到的。例如，采用如下式子计算：

下次促销期的预测销量＝近期平销期的日均销量*促销爆发因子*下次促销期的天数；其中，

促销爆发因子＝最近一次相同促销等级的促销期的日均销量/最近一次相同促销等级的促销期之前的平销期的日均销量。

由上述内容可见，现有的销量预测方法仅考虑最近一次相同促销等级的促销期间的销售数据，没有对历史数据资源进行充分利用，这种方式导致销量预测结果的准确率较低。

发明内容

本发明期望提供一种销量预测模型的建立方法和装置，以及一种销量预测方法。

在本发明实施方式的第一方面中，提供了一种销量预测模型的建立方法，包括：

采用历史促销数据生成针对商品或服务的多个样本数据，每个样本数据包括所述商品或服务在一次样本促销时段的特征数据及实际销量；

采用所述多个样本数据中的部分样本数据搭建针对所述商品或服务的销量预测模型；

采用所述多个样本数据对所述搭建的销量预测模型进行训练。

在本发明的一个实施例中，采用所述历史促销数据生成所述商品或服务在一次样本促销时段的特征数据，包括：

采用所述历史促销数据确定第一信息，所述第一信息包括所述样本促销时段的促销等级、所述样本促销时段的时间信息、所述商品或服务在所述样本促销时段是否降价的信息、所述商品或服务在所述样本促销时段的价格信息、所述商品或服务在所述样本促销时段之前的平销期内的销量信息以及所述商品或服务的竞品的促销信息中的至少一项；

采用所述第一信息生成所述商品或服务在所述样本促销时段的特征数据。

在本发明的一个实施例中，所述样本促销时段的促销等级的确定方式为：

确定所述样本促销时段之前的各个年份中，与所述样本促销时段处于对应时段的其他促销时段；

针对各个所述其他促销时段，确定所述其他促销时段的日均流量与所述其他促销时段之前的平销期内的日均流量的比值；

计算所有所述比值的平均值；

根据预设的平均值与促销等级的对应关系，确定所述平均值对应的促销等级，将确定的促销等级作为所述样本促销时段的促销等级。

在本发明的一个实施例中，所述样本促销时段的时间信息，包括：