[发明专利]一种数据处理方法、装置及计算设备

说明书

本申请公开了一种数据处理方法、装置及计算设备，该方法基于多个第一类参数的特征值确定目标参数在预定时间的取值，从而在确定目标参数值时综合考虑了多个第一类参数所表征的多个影响因素，相应可较为准确地确定目标参数的取值，另外，由于本申请基于自回归方式确定各个第一类参数在预定时间的第二参数值，进而基于各个第一类参数在预定时间的第二参数值确定其特征值，而非直接基于各个第一类参数的第一参数值确定其特征值，从而，可使得第一类参数的特征值的确定更为准确，进一步提升了最终基于各第一类参数的特征值所确定出的所述目标参数值的准确率。

技术领域

本申请属于数据分析与处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置及计算设备。

背景技术

对于产品(如计算机数控CNC产品)的生产及销售企业来说，需求量(销量)的预判非常重要，能够为产品的仓储、备件资源的调配提供便利。

目前，通常采用自回归方式，通过利用企业多年的历史销量数据进行自回归建模，并利用模型对产品销量进行自回归预判来确定产品的需求量。

然而该确定企业产品需求量的方式仅以企业历史销量数据这一种影响因素作为数据依据，未能发现与产品需求量密切相关的其他隐含影响因素，这会导致最终产品需求量确定结果的准确率较低。由此，提供一种能够高准确率地确定产品需求量等目标参数的取值的实现方案，于本领域而言十分必要。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种数据处理方法、装置及计算设备，以用于高准确率地确定产品需求量等目标参数的取值。

为此，本申请公开如下技术方案：

一种数据处理方法，包括：

获取N个第一类参数的第一参数值，所述N为大于1的整数；

按自回归方式，基于所述第一类参数的第一参数值确定所述第一类参数在预定时间的第二参数值；

基于所述第一类参数的第二参数值确定所述第一类参数的特征值；

基于各个第一类参数的特征值，确定目标参数在所述预定时间的取值，得到目标参数值。

上述方法，优选的，还包括：预先确定所述N个第一类参数；所述预先确定所述N个第一类参数包括：

对M个第一类参数中的每个第一类参数进行与所述目标参数间的相关性分析，得到每个第一类参数对所述目标参数产生影响的影响值；

构建每个第一类参数对应的第一处理模型，并确定每个第一类参数对应的第一处理模型的处理准确度；其中，所述第一处理模型为自回归模型；

基于M个第一类参数中每个第一类参数对应的影响值及第一处理模型的处理准确度，确定用于对所述目标参数的参数值进行确定的N个第一类参数；

其中，所述M为大于1的整数，所述M不小于所述N。

上述方法，优选的，所述按自回归方式，基于所述第一类参数的第一参数值确定所述第一类参数在预定时间的第二参数值，包括：

将所述第一类参数的第一参数值输入所述第一类参数对应的第一处理模型，得到该第一处理模型输出的该第一类参数在所述预定时间的第二参数值；

所述基于所述第一类参数的第二参数值确定所述第一类参数的特征值，包括：

基于所述第一类参数的第二参数值及所述第一类参数对应的影响值，确定所述第一类参数的特征值。

上述方法，优选的，所述第一类参数的第一参数值为对应于相应不同历史时间的时序数据；在对所述第一类参数进行与所述目标参数间的相关性分析时，还得到该第一类参数对所述目标参数产生影响时所对应的滞后信息，所述第一类参数的时序数据对应的所述不同历史时间为根据该第一类参数对应的滞后信息确定的时间；