[发明专利]数据预测方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请公开了一种数据预测方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取基础因素相关信息，其中，所述基础因素能够对数据预测的结果产生影响；获取数据预测模型；根据所述基础因素相关信息和所述数据预测模型，确定所述基础因素相关信息对应的目标数据结果，根据所述目标数据结果分配对应的目标资源；通过上述方式，基于数据预测模型对基础因素相关信息进行数据预测，得到目标数据结果，提高数据预测准确率的稳定性；根据得到的目标数据结果对活动中的资源合理分配，得到目标资源，提高资源分配效率。

技术领域

本申请涉及信息技术领域，尤其涉及一种数据预测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

目前，在一些公开活动中，存在因结果数据无法预测而产生较大的资源不均的情况，如招募活动，运营中招募活动是一个常见的运营运动，通常运营方通过在社交平台或线下渠道发布招募相关信息，吸引人员入群。但由于无法预计招募人数，会带给运营工作带来较大的影响，如实际人数远超过预计人数，则造成运营崩溃；实际人员远低于预计人员，则造成资源浪费。因此，活动结果数据的预测对活动资源的分配效率而言是至关重要的，而现有的，通常依个人经验预计招募人数，其与实际人数产生较大偏差，导致运营活动中资源分配不合理的问题。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种数据预测方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决公开活动中资源分配不合理的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种数据预测方法，所述数据预测方法包括步骤：

获取基础因素相关信息，其中，所述基础因素能够对数据预测的结果产生影响；

获取数据预测模型；

根据所述基础因素相关信息和所述数据预测模型，确定所述基础因素相关信息对应的目标数据结果，根据所述目标数据结果分配对应的目标资源。

可选地，所述获取数据预测模型的步骤之前，所述方法包括：

建立基础预测模型；

获取原始的基础因素相关信息，确定原始信息数据集；

根据所述原始信息数据集对所述基础预测模型进行模型训练优化，得到所述数据预测模型。

可选地，所述根据所述原始信息数据集对所述基础预测模型进行模型训练优化，得到所述数据预测模型的步骤，包括：

将所述原始信息数据集输入至所述初始预测模型中，得到训练结果；

将所述训练结果与原始结果进行比对，得到比对结果；

基于所述比对结果对所述初始预测模型进行参数调整，并确定是否满足预设训练完成条件，若不满足时，返回将所述原始信息数据集输入至所述初始预测模型中，得到训练结果的步骤，直至满足预设训练完成条件，得到数据预测模型。

可选地，所述根据所述基础因素相关信息和所述数据预测模型，确定所述基础因素相关信息对应的目标数据结果，根据所述目标数据结果分配对应的目标资源的步骤之后，包括：

根据所述基础因素相关信息和所述目标数据结果，更新所述原始信息数据集。

可选地，所述根据所述基础因素相关信息和所述数据预测模型，确定所述基础因素相关信息对应的目标数据结果，根据所述目标数据结果分配对应的目标资源的步骤，包括：

对所述基础因素相关信息进行数据处理，得到基础因素数据；

将所述基础因素数据输入所述数据预测模型中，通过所述数据预测模型对所述基础因素数据进行数据处理，得到目标数据结果；

根据所述目标数据结果分配对应的目标资源。