[发明专利]一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种数据处理的方法，其特征在于，该方法包括：

根据历史订单数据获取至少两个阶段的样本数据，其中，所述历史订单数据根据订单状态的不同被划分为至少两个阶段，所述样本数据对应于不同的采样时间点，所述样本数据包括特征向量和采样时间点距离切换为下一订单状态的时刻的时长，各所述样本数据的特征向量根据对应的采样时间的订单状态信息确定，不同阶段的样本数据的特征向量具有相同的格式；

根据所述特征数据训练时间预测模型，其中，所述时间预测模型的输入为样本数据的特征向量，所述时间预测模型的输出为所述采样时间点距离切换为下一订单状态的时刻的时长。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，不同阶段的样本数据的特征向量具有相同的维度，所述样本数据的特征向量中与所述样本数据所属阶段不匹配的至少部分数据项为空。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述与所述样本数据所属阶段不匹配的至少部分数据项具体为：

数据项所对应的阶段在所述样本数据所属阶段之后的数据项。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阶段包括接单阶段、到店阶段、取送阶段、送达阶段中的至少两项。

5.一种数据处理的方法，其特征在于，该方法包括：

获取待预测订单的实时特征向量，其中，所述订单根据订单状态的不同被划分为至少两个阶段，所述实时特征向量包括当前时间信息；

将实时特征向量输入到预先训练的时间预测模型，确定当前时刻距离切换为下一订单状态的时刻的预测时长，其中，所述时间预测模型通过历史订单数据中至少两个阶段的样本数据训练获得，所述样本数据包括特征向量和采样时间点距离切换为下一订单状态的时刻的时长，各所述样本数据的特征向量根据对应的采样时间的订单状态信息确定，不同阶段的样本数据的特征向量具有相同的格式。

6.一种数据处理的装置，其特征在于，该装置包括：

第一获取单元，用于根据历史订单数据获取至少两个阶段的样本数据，其中，所述订单数据根据订单状态的不同被划分为至少两个阶段，所述样本数据对应于不同的采样时间点，所述样本数据包括特征向量和采样时间点距离切换为下一订单状态的时刻的时长，各所述样本数据的特征向量根据对应的采样时间的订单状态信息确定，不同阶段的样本数据的特征向量具有相同的格式；

训练单元，用于根据所述特征数据训练时间预测模型，其中，所述时间预测模型的输入为样本数据的特征向量，所述时间预测模型的输出为所述采样时间点距离切换为下一订单状态的时刻的时长。

7.一种数据处理的装置，其特征在于，该装置包括：

第二获取单元，用于获取待预测订单的实时特征向量，其中，所述订单根据订单状态的不同被划分为至少两个阶段，所述实时特征向量包括当前时间信息；

确定单元，用于将实时特征向量输入到预先训练的时间预测模型，确定当前时刻距离切换为下一订单状态的时刻的预测时长，其中，所述时间预测模型通过历史订单数据中至少两个阶段的样本数据训练获得，所述样本数据包括特征向量和采样时间点距离切换为下一订单状态的时刻的时长，各所述样本数据的特征向量根据对应的采样时间的订单状态信息确定，不同阶段的样本数据的特征向量具有相同的格式。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。