[发明专利]货品销量的预测方法、装置及存储介质

说明书

本公开是关于一种货品销量的预测方法，应用于电子设备，包括：获取待预测货品的历史销量数据；根据所述历史销量数据，确定预测参数；根据所确定的预测参数，通过线性回归模型获取给定月份的预测销售量。本公开所提供的货品销量的预测方法，通过根据历史销量数据确定预测参数，通过线性回归模型获取给定月份的预测销售量，可以准确预测给定月份的销售量，以供参考。

技术领域

本公开涉及计算机处理领域，尤其涉及货品销量的预测方法、装置及存储介质。

背景技术

相关技术中，销售部门在对未来的销量进行预测的时候，往往是销售人员根据个人经验制定未来的年度销售计划，然后再分配到各个月，根据月度分配的结果再分配到每天。这种销售计划的制订极度依赖销售人员个人的经验，且销售人员将年度计划映射到月度计划，月度计划映射到每天计划的时候，每个月在年度计划中的权值，每一天在月度计划中的权值一般是固定的，改变较少，因此灵活性比较差。提供一种接近真实销售数据的货品销量的预测方法，是亟待解决的问题。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种货品销量的预测方法、装置及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种货品销量的预测方法，该方法应用于电子设备，包括：

获取待预测货品的历史销量数据；

根据所述历史销量数据，确定预测参数；

根据所确定的预测参数，通过线性回归模型获取给定月份的预测销售量。

其中，所述根据所确定的预测参数，通过线性回归模型获取给定月份的预测销售量包括：

获取所述预测参数的参数值以及权重值；

根据所述预测参数的参数值和权重值，通过所述线性回归模型获取所述给定月份的所述预测销售量。

其中，所述根据所述预测参数的参数值和权重值，通过所述线性回归模型获取给所述定月份的预测销售量包括：

获取所述预测参数的参数值和权重值的积；

将所有预测参数的参数值和权重值的积求和，获得所述给定月份的预测销售量。

其中，预测参数包括下述参数中的一种或多种：

同比销量均值，环比销量均值，所述历史销售数据的方差，所述历史销量数据的泊松分布值，所述历史销量数据的均值，所述历史销量数据的斜率值；

其中，所述历史销量数据的斜率值是所述历史销量数据中最近月份的销量数据减去最早月份的销量数据的差的绝对值除以统计所述历史销量数据的月份总数的值。

其中，当所述预测参数包括所述历史销量数据的泊松分布值时，所述历史销量数据的泊松分布值按照下述方式获得：

获取第一预设周期内的历史销量数据的均值，以及置信度值；

根据所获取的第一预设周期内的历史销量数据的均值和置信度值，获得所述历史销量数据的泊松分布值。

其中，所述预测方法还包括获取最优置信度值；

所述获取最优置信度值包括：

在预设区间内选择T个置信度值，其中，T为大于等于1的正整数；

计算每个置信度值相应的泊松分布值；

根据计算得出的泊松分布值，通过预测模型，确定最优置信度值。

其中，所述预测方法还包括：

确定所述预测参数的权重值；

所述确定所述预测参数的权重值包括：