[发明专利]一种门店数据的预测模型及其建立方法在审
| 申请号： | 201910683454.6 | 申请日： | 2019-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN110633401A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 付恩照;曹建昌;孙炜;张言;何同昕 | 申请（专利权）人： | 苏宁云计算有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F16/215;G06F16/25;G06K9/62;G06N20/00;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 11111 北京市万慧达律师事务所 | 代理人： | 顾友 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种门店数据的预测模型及其建立方法，所述门店数据的预测方法包括以下步骤：通过网络爬虫技术获取门店周边的第一门店信息，并通过企业内部管理系统获取第二门店信息，再进行清洗和结构化数据处理，得到不同类型的销售数据，将销售数据分为连续变量数据和离散变量数据，对连续变量数据进行归一化修正，对离散变量数据进行赋值连续优化；利用机器学习的方法进行训练集学习，得到销售规模的预测模型，并利用所述待预测门店的实际销售规模数据对所述预测模型复盘优化。本发明实施例公开的门店数据的预测模型及其建立方法，能够合理准确的预测出门店的销售数据，进而合理安排门店的运营，提高门店的坪效。 | ||
| 搜索关键词： | 预测模型 销售数据 离散变量 连续变量 预测 企业内部管理系统 网络爬虫技术 机器学习 数据处理 归一化 结构化 训练集 优化 清洗 销售 修正 运营 学习 | ||
【主权项】：
1.一种门店数据预测模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：/n通过网络爬虫技术获取门店周边的第一门店信息，并通过企业内部管理系统获取第二门店信息，将所述第一门店信息和所述第二门店信息存入数据库；/n对所述第一门店信息和所述第二门店信息进行清洗和结构化数据处理，得到不同类型的销售数据，将所述销售数据分为连续变量数据和离散变量数据，对所述连续变量数据进行归一化修正，对所述离散变量数据进行赋值连续优化；/n利用机器学习的方法对所述归一化修正和所述连续优化后的特征数据进行打分，自动选取得分高的所述特征数据进行训练集学习，得到销售规模的预测模型，再利用待预测门店的实际销售规模数据对所述预测模型复盘优化。/n
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