[发明专利]任务评估方法、系统、设备和计算机可读存储介质

说明书

本公开的实施例提供了任务评估方法、系统、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取用户输入的待评估任务的任务参数，根据所述任务参数计算出影响特征因素；将所述影响特征因素输入预先建立的任务预测模型，得到所述任务参数对应的预测结果；根据所述预测结果与预期目标进行比较，得到评估结果。以此方式，考虑到了多影响因素下的联合预测，预测准确度高，误差范围小；通过离线建立预测模型，可以对日常运营数据进行有效地实时分析，提高了任务，即营销策略的评估效率，降低了对硬件和运维人员的要求。

技术领域

本公开的实施例一般涉及计算机处理技术领域，并且更具体地，涉及任务评估方法、系统、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

在电商数字运营服务领域，运营服务商在接受数字营销任务时，需要对商家提出的营销任务的可行性进行分析；商家在提出运营销售额、投入产出比等具体营销指标时，也需要对指标的具体数值进行确认；两者都需要进行营销任务评估。

现有的营销任务评估方法主要是基于统计分析和人工经验进行，通过对商家历史销售信息、营销数据进行统计分析，给出不同维度下的统计数据；再由数据分析师利用数值模型进行单个指标的分析，或采用数值预测分析方法，通过对历史销售数据、营销数据中单个指标的分析，结合线性或类似预测模型，实现对指标的预测，分析效率低、精确度差、指标不完整。

上述方法局限于对单因素指标的评估，而实际中的营销任务往往是多种因素综合作用的结果，因此易导致评估准确度低、评估误差范围大的缺点。

发明内容

根据本公开的实施例，提供了一种任务评估方案。

在本公开的第一方面，提供了一种任务评估方法。该方法包括：获取用户输入的待评估任务的任务参数，根据所述任务参数计算出影响特征因素；将所述影响特征因素输入预先建立的任务预测模型，得到所述任务参数对应的预测结果；根据所述预测结果与预期目标进行比较，得到评估结果。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述任务为营销任务；所述任务参数为营销任务参数；所述任务预测模型为营销任务预测模型。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述营销任务参数包括商家名称、目标销售额、活动日期范围、折扣率；所述影响特征因素包括人数规模因素、营销强度因素、季节月份因素、折扣力度因素、店铺品牌因素。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述营销任务预测模型是通过以下步骤建立的：获取历史营销活动数据和对应的订单数据；对所述历史营销活动数据和对应的订单数据进行预处理，得到加工后的数据；利用所述加工后的数据，建立营销任务预测模型。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述加工后的数据包括:人数规模因素、营销强度因素、季节月份因素、折扣力度因素、店铺品牌因素以及对应的老客销售指标。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，利用所述加工后的数据，建立营销任务预测模型包括：以人数规模因素、季节月份因素、折扣力度因素、店铺品牌因素为自变量；以老客销售指标为因变量，建立样本集；对样本集中的数据利用随机森林回归算法建立营销任务预测模型

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括：将样本集划分为训练样本集和测试样本集；采用训练样本集训练营销任务预测模型；采用测试样本集判断随机森林预测模型预测的精度，并调整营销任务预测模型的参数使其精度满足需求。

在本公开的第二方面，提供了一种任务评估系统。该系统包括：影响特征因素计算模块，用于获取用户输入的待评估任务的任务参数，根据所述任务参数计算出影响特征因素；预测模块，用于将所述影响特征因素输入预先建立的任务预测模型，得到所述任务参数对应的预测结果；评估模块，用于根据所述预测结果与预期目标进行比较，得到评估结果。