[发明专利]一种基于决策树和BP神经网络的商品畅滞销分析方法

说明书

本发明公开了一种基于决策树和BP神经网络的商品畅滞销分析方法，通过获取商品销售数据快速预测出商品的畅滞销状态及未来走势并对在售商品的重要特征进行筛选实时计算各个特征的贡献率，可以有效地提高商家的决策效率，降低库存风险，适用于各类商品的畅滞销状态分析。

技术领域

本发明涉及一种基于决策树和BP神经网络的商品畅滞销分析方法，属于电子信息技术领域。

技术背景

在当前市场经济下，商品的畅销与否对于商家的盈利能力有着至关重要的影响。然而，商品的畅销状态受到众多因素的影响，如价格、促销活动、销售渠道等。传统的基于统计模型的畅销状态分析方法在准确性和实时性方面均存在着一定的局限性。因此，需要一种更为高效、准确的商品畅滞销状态分析方法，以帮助商家快速准确地预测商品的销售状况及未来走势。本发明提出了一种基于决策树和BP神经网络的商品畅滞销分析方法，通过获取商品销售数据快速预测出商品的畅滞销状态及未来走势并对在售商品的重要特征进行筛选实时计算各个特征的贡献率，可以有效地提高商家的决策效率，降低库存风险，适用于各类商品的畅滞销状态分析。

发明内容

发明目的：为了克服商品决策人员由于主观经验导致错估商品价值，无法准确预测商品未来销售走势，本发明提供了一种基于决策树和BP神经网络的商品畅滞销分析方法，该方案能够实现对商品重要特征的筛选以及精准预测商品的畅滞销状态，从而更好的为商品决策人员提供科学的辅助决策功能。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于决策树与BP神经网络的商品畅滞销分析方法，包括以下步骤：

步骤1，商品集合；商品集合就是指商品买卖所产生的交易信息。其中所述的交易信息包括商品本身数据：商品名称、商品零售价、商品毛利、上市日期、供应商、铺货门店；以及交易数据：商品累计销售量、商品月零售数量、商品动销率、商品库存周转率、商品累计销售金额、商品库存量。

步骤2，数据采集；将所有的数据源导入数据库统一成结构化数据表，其中所述结构化数据表是一种二维数据表具体信息包括商品名称、商品零售价、商品销售额、商品月零售数量、商品动销率、商品铺货门店数量、商品库存库存周转率。

步骤3，特征工程；首先将采集到的商品信息按照预设类型划分成两个特征矩阵，其中一个为字符串类型的特征矩阵T_str，另一个为数值类型的特征矩阵T_num。

商品信息可由如下的一维矩阵表示：

S＝(V₁ V₂ V₃...V_n-1 V_target)

其中S表示商品信息集合，V_i表示字段名称，V_target表示预测标签，其中所述的预测标签就是商品实际的畅滞销状态。

T_str特征矩阵可由如下的二维矩阵表示：

其中T_str表示字符串类型的特征矩阵集合，V_i表示字段名称，C_i表示非缺失值数量，U_i表示唯一值个数，M_i表示缺失值占比，M_i＝C_i/总行数。

T_num特征矩阵可由如下的二维矩阵表示：