[發明專利]一種利用氣象數據預測商品的銷售數據的方法及裝置

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• 申請號: 201710650085.1
• 申請日: 2017-08-02
• 公開（公告）號: CN107451866A
• 公開（公告）日: 2017-12-08
• 發明（設計）人: 潘永彬
• 申請（專利權）人: 山東浪潮云服務信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司37100
• 代理人: 李世喆

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別涉及一種利用氣象數據預測商品的銷售數據的方法及裝置。

背景技術

為了提高效益，商家會預測商品的銷售數據，然后，根據銷售數據制定一些銷售策略，例如：在節假日進行促銷活動、對部分商品進行降價等。

目前商家在預測銷售數據時，主要是根據經驗來確定。舉例來說，根據經驗，節假日消費者的數量較多，這是，商家會預測銷量會提高，具體會提高多少，并沒有一個具體的數值或者范圍。

目前按照經驗預測銷售數據的方式，不夠精準。

發明內容

本發明實施例提供了一種利用氣象數據預測商品的銷售數據的方法及裝置，能夠更加精準地預測出銷售數據。

第一方面，本發明實施例提供了一種利用氣象數據預測商品的銷售數據的方法，包括：

預先建立預測模型，其中，所述預測模型用于利用相關氣象數據類別的氣象數據預測目標商品的目標銷售數據類別的銷售數據；

獲取所述相關氣象數據類別的用于預測的預測氣象數據；

將所述相關氣象數據類別的預測氣象數據輸入到所述預測模型中；

獲取所述預測模型預測出的所述目標商品的所述目標銷售數據類別的預測銷售數據。

進一步地，

所述預先建立預測模型，包括：

采集至少一個氣象數據類別的用于建模的建模氣象數據；

采集所述目標商品的至少一個銷售數據類別的用于建模的建模銷售數據；

確定每個所述氣象數據類別的所述建模氣象數據與每個所述銷售數據類別的所述建模銷售數據的相關系數；

確定絕對值大于等于預設值的目標相關系數；

確定所述目標相關系數對應的氣象數據類別和銷售數據類別；

將所述目標相關系數對應的氣象數據類別作為所述相關氣象數據類別，將所述目標相關系數對應的銷售數據類別作為所述目標銷售數據類別；

根據所述相關氣象數據類別的建模氣象數據和所述目標銷售數據類別的建模銷售數據，生成所述預測模型。

進一步地，

所述確定每個所述氣象數據類別的所述建模氣象數據與每個所述銷售數據類別的所述建模銷售數據的相關系數，包括：

根據公式一，確定任一第一氣象數據類別的所述建模氣象數據與任一第一銷售數據類別的所述建模銷售數據的相關系數，其中，所述公式一為：

其中，r為所述第一氣象數據類別的所述建模氣象數據與所述第一銷售數據類別的所述建模銷售數據的相關系數，X_i為所述第一氣象數據類別的第i個所述建模氣象數據，Y_i為所述第一銷售數據類別的第i個銷售數據，為所述第一氣象數據類別的建模氣象數據的平均值，為所述第一銷售數據類別的建模銷售數據的平均值。

進一步地，

該方法進一步包括：

預先確定至少一個銷售網站；

預先設置每個所述銷售網站對應的爬取規則；

所述采集所述目標商品的至少一個銷售數據類別的用于建模的建模銷售數據，包括：

針對所述至少一個銷售網站，根據每個所述銷售網站對應的所述爬取規則，利用分布式爬取方式，從所述至少一個銷售網站中爬取所述目標商品的所述至少一個銷售數據類別的建模銷售數據。

進一步地，

所述氣象數據類別，包括：溫度、降水量、光照時長。

進一步地，

所述銷售數據類別，包括：單價、銷售量。

第二方面，本發明實施例提供了一種利用氣象數據預測商品的銷售數據的裝置，包括：

建立單元，用于建立利用相關氣象數據類別的氣象數據預測目標商品的目標銷售數據類別的銷售數據的預測模型；

獲取單元，用于獲取所述相關氣象數據類別的用于預測的預測氣象數據；

輸入單元，用于將所述相關氣象數據類別的預測氣象數據輸入到所述預測模型中；

預測單元，用于獲取所述預測模型預測出的所述目標商品的所述目標銷售數據類別的預測銷售數據。

進一步地，

所述建立單元，包括：

第一采集子單元，用于采集至少一個氣象數據類別的用于建模的建模氣象數據；

第二采集子單元，用于采集所述目標商品的至少一個銷售數據類別的用于建模的建模銷售數據；

第一確定子單元，用于確定每個所述氣象數據類別的所述建模氣象數據與每個所述銷售數據類別的所述建模銷售數據的相關系數；