[发明专利]一种数据处理方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待预测时间点对应的历史销量数据，根据所述历史销量数据构建历史销量曲线图，对所述历史销量曲线图中目标日期的销量进行平滑处理，获得平滑处理后的历史销量曲线图；根据所述平滑处理后的历史销量曲线图，获得销量数据序列；

确定所述销量数据序列中的最大值和最小值；根据所述最大值和最小值对所述销量数据序列中的各数据进行归一化处理，获得归一化处理后的销量数据序列；

根据所述归一化处理后的销量数据序列，确定待预测时间点前相连至少一天的销量数据的序列；根据所述待预测时间点前相连至少一天的销量数据的序列，获得预测序列；

运用预设的预测模型，根据所述预测序列进行预测，获得第一预测结果；确定季节指数，根据所述季节指数调整所述第一预测结果，得到第二预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：生成所述预测模型；所述生成预测模型，包括：

获取样本历史销量数据，从所述样本历史销量数据中提取预设的第二时间段内的样本历史销量数据；

按预设规则对所述样本历史销量数据进行预处理，得到样本历史销量数据序列；

获得预设的长短期记忆网络模型，根据所述样本历史销量数据序列训练所述长短期记忆网络模型，得到训练好的长短期记忆网络模型，作为所述预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定季节指数，包括：

确定待预测时间点对应的至少一个参考时间点；

确定每个参考时间点的实际销量值和预测销量值，根据所述实际销量值和预测销量值确定每个参考时间点的销量偏差系数；

根据所述每个参考时间点的销量偏差系数，确定所述待预测时间点对应的月度季节指数、季度季节指数和/或年度季节指数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定待预测时间点对应的至少一个参考时间点，包括以下至少一种：

确定第三时间段，从所述第三时间段中确定所述待预测时间点对应的每月的第一时间点，作为所述参考时间点；

确定第三时间段，从所述第三时间段中确定所述待预测时间点对应的每季度的第二时间点，作为所述参考时间点；

确定第三时间段，从所述第三时间段中确定所述待预测时间点对应的每年的第三时间点，作为所述参考时间点；

相应的，所述根据所述每个参考时间点的销量偏差系数，确定所述待预测时间点对应的月度季节指数、季度季节指数和/或年度季节指数，包括以下至少一种：

根据所述每月的第一时间点的销量偏差系数，确定所述月度季节指数；

根据所述每季度的第二时间点的销量偏差系数，确定所述季度季节指数；

根据所述每年的第三时间点的销量偏差系数，确定所述年度季节指数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述季节指数调整所述第一预测结果，得到第二预测结果，包括以下任意一种：

将所述月度季节指数、所述季度季节指数或所述年度季节指数乘以所述第一预测结果，得到所述第二预测结果；

将所述月度季节指数、季度季节指数、年度季节指数分别乘以所述第一预测结果，对获得的计算结果取平均值，得到所述第二预测结果；

将所述月度季节指数、所述季度季节指数、所述年度季节指数分别乘以所述第一预测结果；确定月度季节指数、季度季节指数、年度季节指数分别对应的权重，结合所述权重值对获得的三个计算结果进行加权处理，将加权处理后获得的结果作为所述第二预测结果。