[發明專利]業務預測數據校正的方法和裝置

在審

• 申請號: 201610204277.5
• 申請日: 2016-04-01
• 公開（公告）號: CN107292649A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發明（設計）人: 鄭蘇杭;徐蕭蕭
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司11134
• 代理人: 宋子良

技術領域

本發明涉及電子技術應用領域，具體而言，涉及一種業務預測數據校正的方法和裝置。

背景技術

隨著電商平臺的日益發展，對電商平臺中未來營業額的預測計算，成為了當前越來越多的電商預測未來營業額的技術手段，而如何精確的預估得到電商的未來營業額成為了亟待解決的問題。

現有技術中由于經營個體當日業務量受活動、營銷手段以及促銷時間等諸多因素的影響，該經營個體當日的業務量將比該經營個體的歷史業務量存在明顯提升。而在該當日之前，商務系統將會對第二天的業務量進行預估，但是若預估得到的預測結果小于該當日實際營業額，則說明該預估結果存在錯誤，預測精度太低。

現有預測經營個體的營業額的技術中，通常使用小時累計業務量預測算法，即，根據歷史數據獲得各小時累計業務量占總業務量的比例，然后根據當日業務量的總預測值計算出每小時的累計業務量預測值。

但是，根據歷史數據預測經營個體第二天的業務量(或，營業額)，以及當天每小時的累計業務量，從而根據24個小時數據點描繪經營個體業務量的變化趨勢，該方法僅能只在業務量較平穩時才能取到較好的效果，一旦第二天實時業務量發生顯著變化時，不僅會出現預測值不準確的問題，甚至會出現當天24點結算時，業務量預測總值比24點前已累計的真實業務量小的嚴重錯誤。

針對上述由于現有技術中缺少對經營個體在第二天實際業務量顯著變化的情況下校正預測業務量的技術，導致預測數據低于實際業務量，從而帶來的預測精度低的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種業務預測數據校正的方法和裝置，以至少解決由于現有 技術中缺少對經營個體在第二天實際業務量顯著變化的情況下校正預測業務量的技術，導致預測數據低于實際業務量，從而帶來的預測精度低的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種業務預測數據校正的方法，包括：在第一時刻提取第一業務數據，其中，第一業務數據包括：在第一時刻產生的業務成交量；判斷第二時刻對應的第二業務預測數據是否大于第一業務數據，其中，第二時刻為第一時刻之后相鄰的時間點；在判斷結果為否的情況下，計算第二業務預測數據與第一業務數據的差值；依據差值校正第二時刻至結算時刻對應的業務預測數據。

根據本發明實施例的另一方面，還提供了一種業務預測數據校正的裝置，包括：提取模塊，用于在第一時刻提取第一業務數據，其中，第一業務數據包括：在第一時刻產生的業務成交量；判斷模塊，用于判斷第二時刻對應的第二業務預測數據是否大于第一業務數據，其中，第二時刻為第一時刻之后相鄰的時間點；計算模塊，用于在判斷結果為否的情況下，計算第二業務預測數據與第一業務數據的差值；校正模塊，用于依據差值校正第二時刻至結算時刻對應的業務預測數據。

在本發明實施例中，通過在第一時刻提取第一業務數據，其中，第一業務數據包括：在第一時刻產生的業務成交量；判斷第二時刻對應的第二業務預測數據是否大于第一業務數據，其中，第二時刻為第一時刻之后相鄰的時間點；在判斷結果為否的情況下，計算第二業務預測數據與第一業務數據的差值；依據差值校正第二時刻至結算時刻對應的業務預測數據，達到了對經營個體第二天實際業務量發生變化時能夠及時校正的目的，從而實現了提升對業務量預測精度的技術效果，進而解決了由于現有技術中缺少對經營個體在第二天實際業務量顯著變化的情況下校正預測業務量的技術，導致預測數據低于實際業務量，從而帶來的預測精度低的技術問題。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明，并不構成對本發明的不當限定。在附圖中：

圖1是本發明實施例的一種業務預測數據校正的方法的計算機終端的硬件結構框圖；

圖2是根據本發明實施例一的業務預測數據校正的方法的流程圖；

圖3a是根據本發明實施例一的一種業務預測數據校正的方法的流程示意圖；

圖3b是根據本發明實施例一的另一種業務預測數據校正的方法的流程示意圖；

圖4是根據本發明實施例一的一種業務預測數據校正的方法中業務數據和業務預測數據的曲線示意圖；

圖5是根據本發明實施例二的業務預測數據校正的裝置的結構示意圖；

圖6是根據本發明實施例二的一種業務預測數據校正的裝置的結構示意圖；

圖7是根據本發明實施例二的另一種業務預測數據校正的裝置的結構示意圖；