[发明专利]一种业务数据预测方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种业务数据预测方法，包括：根据时序分解算法将业务数据作为时间序列进行预测模型构建，得到时序预测模型；根据上一时间周期的业务数据对所述时序预测模型进行修正处理，得到目标预测模型；根据所述目标预测模型对下一时间周期进行业务数据预测，得到业务数据预测结果。通过以时间序列的角度构建出时间预测模型，并修正后得到目标预测模型，对下一时间周期的业务数据进行预测，提高了业务数据预测的准确性，减少预测的误差。本申请还公开了一种业务数据预测装置、服务器以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种业务数据预测方法、业务数据预测装置、服务器以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着信息技术的不断发展，越来越多的数据处理技术应用到统计预测领域中。其中，统计预测是对事物的发展趋势和在未来时期的数量表现作出推测和估计的理论和技术。统计预测以自然现象和社会现象发展规律为依据，以充分的统计资料和最新信息为基础，以统计方法和数学方法为手段，配合适当的数学模型，通过推理和计算，找出该事物数量变化的规律性，对事物未来情况从数量上作出比较肯定的推断，即从该事物未来可能出现的多种数量表现中，指出在一定概率保证下的可能范围。可见，当数据处理技术应用至数据预测领域中，极大的提高了数据预测的效率和准确率。

相关技术中，在企业中对时间相关的业务数据进行预测的操作，主要是采用上一个时间周期的业务数据进行预测，并且以技术人员的经验对预测结果进行修正，以便获取到最后的预测结果。但是，由于人工主观经验的加入，导致预测结果缺乏支持的依据，降低了预测结果的可靠性，增加了误差，降低了预测的准确性。

因此，如何提高业务数据预测的准确性，减少预测的误差是本领域技术人员关注的重点问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种业务数据预测方法、业务数据预测装置、服务器以及计算机可读存储介质，通过以时间序列的角度构建出时间预测模型，并修正后得到目标预测模型，对下一时间周期的业务数据进行预测，提高了业务数据预测的准确性，减少预测的误差。

为解决上述技术问题，本申请提供一种业务数据预测方法，包括：

根据时序分解算法将业务数据作为时间序列进行预测模型构建，得到时序预测模型；

根据上一时间周期的业务数据对所述时序预测模型进行修正处理，得到目标预测模型；

根据所述目标预测模型对下一时间周期进行业务数据预测，得到业务数据预测结果。

可选的，根据时序分解算法将业务数据作为时间序列进行预测模型构建，得到时序预测模型，包括：

根据STL算法对所述业务数据进行分解，得到趋势分量、季节分量以及残差分量；

根据所述趋势分量、季节分量以及残差分量进行函数构建，得到水平函数、趋势函数以及季节函数；

根据所述水平函数、所述趋势函数以及所述季节函数确定所述预测函数；

将所述水平函数、所述趋势函数、所述季节函数以及所述预测函数作为所述时序预测模型。

可选的，根据上一时间周期业务数据对所述时序预测模型进行修正处理，得到目标预测模型，包括：

根据所述上一时间周期业务数据构建的预测模型进行预测处理，得到当前时间周期的预测数据；

根据所述业务数据中当前时间周期对应的实际数据与所述当前时间周期的预测数据进行偏离度计算，得到偏离度；

根据所述偏离度对所述时序预测模型进行修正处理，得到所述目标预测模型。

可选的，还包括：