[发明专利]销量预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种销量预测方法及系统，涉及销量预测领域，该方法包括：获取预测品类及对应的时间信息；根据所述预测品类及对应的所述时间信息，获取对应的特征数据；将所述特征数据输入至所述预测品类对应的预设模型组合，预测出所述预测品类在所述时间信息对应的时间内的销量。本发明直接采用系统代替人工进行销量的预测，降低了对采购人员的能力要求；且采用计算机系统进行预测，预测时考虑的维度和数据量大大增加，为精确预测打下基础。另外，预测销量使用多模型组合进行预测，比单纯采用一种模型进行预测，精度大大提高。每个品类都有各自对应的预设模型组合，匹配度更好，进一步提高各品类的预测结果。

技术领域

本发明涉及销量预测领域，尤其涉及一种销量预测方法及系统。

背景技术

零售企业在制定业务目标时，需要对未来一段时间的销售额进行预估，即销售额预测；在进行库存管理时，需要对未来一段时间的销量进行预估，即销量预测。

现有的销售额或销量预测主要是根据历史同期数据和近期数据均值进行简单加权计算得到未来一段时间的预测值，并结合业务人员的经验和判断进行主观调整。

这种预测方式使用的数据维度较为单一，预测结果的精度较低。由于预测精度不高，导致业务目标制定不够科学，在库存管理方面，预测精度较低会导致商品积压滞销或商品断货，最终造成企业的损失。

同时现有方法过多的依赖企业采购人工的经验判断，这对采购的经验和判断要求较高。而且企业在售的商品数量一般在10000以上，采购也无法一一地为每个商品准确地预估销量。

发明内容

本发明的目的是提供一种销量预测方法及系统，为零售企业量身预测其销量，提高准确率，降低对企业采购人员的经验要求。

本发明提供的技术方案如下：

一种销量预测方法，包括：获取预测品类及对应的时间信息；根据所述预测品类及对应的所述时间信息，获取对应的特征数据；将所述特征数据输入至所述预测品类对应的预设模型组合，预测出所述预测品类在所述时间信息对应的时间内的销量。

在上述技术方案中，自动根据输入的预测要求对销量进行预测，替代了人工预测，提高了预测精度，且预测时可考虑的维度、数据量大大增加，提高了预测结果的可靠性。

进一步，还包括：获取原始数据，并对所述原始数据进行预处理后进行存储；所述的根据所述预测品类及对应的所述时间信息，获取对应的特征数据具体为：从存储的预处理后的原始数据中，获取所述预测品类及所述时间信息对应的所述特征数据。

在上述技术方案中，对原始数据进行预处理，方便后续的统一调用，提高计算效率。

进一步，所述特征数据包括：销量特征数据；所述原始数据包括：历史销量数据；所述销量特征数据是从处理后销量数据中根据预测品类及所述时间信息得到的；所述处理后销量数据是指对预处理后的历史销量数据经过数据处理得到的数据。

在上述技术方案中，对预处理后的数据再次进行数据处理，降低异常数据对预测结果的干扰，提高预测精度。

进一步，所述数据处理包括以下任意一种或多种：缺失值处理，异常值处理，欠拟合模型去除误差大于一定阈值的数据处理。

在上述技术方案中，多种处理方式保证了经过数据处理后的数据的可靠性，进一步保证了预测结果的可靠性。

进一步，还包括：从存储的预处理后的原始数据中，获取每个品类的训练测试集，每个所述训练测试集包括：训练集和测试集；分别将每个品类的训练集输入到不同的模型组合中进行训练；分别将每个品类的测试集输入到经过所述品类的训练集训练过的模型组合，得到每个品类对各所述模型组合的评价信息；为每个品类设置评价信息最好的模型组合作为其预设模型组合。