[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)的迭代產(chǎn)品銷售預(yù)測方法

在審

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• 申請日: 2017-08-24
• 公開（公告）號: CN107346502A
• 公開（公告）日: 2017-11-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 羅小婭;李柯
• 申請（專利權(quán)）人: 四川長虹電器股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 四川省成都市天策商標(biāo)專利事務(wù)所51213
• 代理人: 秦華云,劉渝

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的迭代產(chǎn)品銷售預(yù)測方法。

背景技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，目前應(yīng)用大數(shù)據(jù)解決供應(yīng)鏈問題越來越多，中國制造2025的提出，工業(yè)4.0智能制造的提出，都在于智能化解決供應(yīng)鏈，銷售是供應(yīng)鏈的源頭，首先要運用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決銷售預(yù)測，從而取代人為主觀預(yù)估(企業(yè)銷售預(yù)測目前基本處于專家評估，根據(jù)經(jīng)驗和歷史同環(huán)比數(shù)據(jù)進(jìn)行)，其中迭代產(chǎn)品的特殊性也是目前難以運用自身數(shù)據(jù)解決。迭代家電產(chǎn)品是指：產(chǎn)品系列的新家電產(chǎn)品型號替代舊家電產(chǎn)品型號，核心功能一致，性能或其他因素等有一定提升以滿足進(jìn)步市場的需求，迭代產(chǎn)品推出市場時沒有自身歷史銷售數(shù)據(jù)。銷售預(yù)測核心有三類技術(shù)：專家評估、時間序列分析、機器學(xué)習(xí)；專家評估屬于主觀預(yù)測，人為因素，準(zhǔn)確率不穩(wěn)定；時間序列分析和機器學(xué)習(xí)是以算法模型為基礎(chǔ)的電腦大數(shù)據(jù)計算，數(shù)據(jù)客觀預(yù)測準(zhǔn)確穩(wěn)定，前提需要大量的自身歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足之處，本發(fā)明的目的在于提供一種基于大數(shù)據(jù)的迭代產(chǎn)品銷售預(yù)測方法，在不影響歷史產(chǎn)品銷售的情況下，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測迭代型號產(chǎn)品的銷量預(yù)估，達(dá)到新舊產(chǎn)品平滑過渡，產(chǎn)品工廠采購及生產(chǎn)數(shù)量精準(zhǔn)化。

本發(fā)明的目的通過下述技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種基于大數(shù)據(jù)的迭代產(chǎn)品銷售預(yù)測方法，包括數(shù)據(jù)處理模塊、模型算法模塊和預(yù)測輸出可視化展示模塊，所述數(shù)據(jù)處理模塊用于最底層各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、第三方網(wǎng)站數(shù)據(jù)及部分手工數(shù)據(jù)引入mysql數(shù)據(jù)庫存儲并按照模型算法模塊的模型提出數(shù)據(jù)要求進(jìn)行ETL工作，模型算法模塊用于根據(jù)已經(jīng)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)做出建模工作并得到最終模型，所述最終模型通過學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)規(guī)律預(yù)測未來銷量，所述預(yù)測輸出可視化展示模塊用于獲取模型算法模塊產(chǎn)出的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化圖形展示并支持產(chǎn)品型號及該產(chǎn)品型號的月度預(yù)測；其方法步驟如下：

A、數(shù)據(jù)處理模塊的數(shù)據(jù)處理過程：

A1、各業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過腳本接口進(jìn)入mysql數(shù)據(jù)庫中；第三方網(wǎng)站數(shù)據(jù)通過java程序形式讀取和寫入mysql數(shù)據(jù)庫中；國家統(tǒng)計局行業(yè)數(shù)據(jù)通過爬蟲技術(shù)定制抓取頁面信息并將獲取到的頁面信息寫入mysql數(shù)據(jù)庫中；

A2、數(shù)據(jù)處理模塊按照模型算法模塊所提出的數(shù)據(jù)要求針對mysql數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL工作，結(jié)果數(shù)據(jù)繼續(xù)存儲在mysql數(shù)據(jù)庫中供模型算法模塊使用；

B、預(yù)測輸出可視化展示模塊用于獲取模型算法模塊產(chǎn)出的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化圖形展示并支持產(chǎn)品型號及該產(chǎn)品型號的月度預(yù)測，模型算法模塊的預(yù)測數(shù)據(jù)結(jié)果存放在mysql數(shù)據(jù)庫中并從mysql數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化圖表及趨勢展示。

一種基于大數(shù)據(jù)的迭代產(chǎn)品銷售預(yù)測方法，本發(fā)明的具體方法如下：

第一步、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：各業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過腳本接口進(jìn)入mysql數(shù)據(jù)庫中；第三方數(shù)據(jù)excel通過java程序形式讀取和寫入mysql數(shù)據(jù)庫中；國家統(tǒng)計局行業(yè)數(shù)據(jù)通過定制抓去頁面信息爬蟲的方式獲取寫入mysql數(shù)據(jù)庫中。

第二步、數(shù)據(jù)處理：由模型組提出數(shù)據(jù)要求，針對mysql數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL工作，結(jié)果數(shù)據(jù)繼續(xù)存儲在數(shù)據(jù)庫中供模型算法使用。

第三步、模型算法

①、指標(biāo)體系建立：對迭代新產(chǎn)品型號的指標(biāo)體系內(nèi)容建立包括：新迭代產(chǎn)品規(guī)劃，與歷史產(chǎn)品系匹配關(guān)聯(lián)；數(shù)據(jù)調(diào)研，與營銷中心、分公司、經(jīng)營部、客戶；業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)調(diào)研；數(shù)據(jù)指標(biāo)梳理，分類；根據(jù)質(zhì)量調(diào)整數(shù)據(jù)指標(biāo)比重；建立指標(biāo)體系，進(jìn)行模型訓(xùn)練，根據(jù)結(jié)果調(diào)整指標(biāo)比重，優(yōu)化指標(biāo)體系。指標(biāo)體系內(nèi)容包括：與銷售相關(guān)的數(shù)據(jù)分類，包括產(chǎn)銷存：銷售歷史數(shù)據(jù)、庫存歷史數(shù)據(jù)、生產(chǎn)產(chǎn)能歷史數(shù)據(jù)、庫存周轉(zhuǎn)率等；與成本價格有關(guān)的數(shù)據(jù)分類，包括價格數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)等；消費者相關(guān)數(shù)據(jù)，包括消費者行為：瀏覽行為數(shù)據(jù)、咨詢行為數(shù)據(jù)、收藏行為數(shù)據(jù)、購物車行為數(shù)據(jù)、下單行為數(shù)據(jù)、支付行為數(shù)據(jù)、用戶評價數(shù)據(jù)、使用行為數(shù)據(jù)等；宏觀因素相關(guān)分類，包括人口結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、行業(yè)市場數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)水平、國家政策數(shù)據(jù)等；內(nèi)部經(jīng)營相關(guān)分類，包括市場活動數(shù)據(jù)、客戶主推日、客戶店慶日、節(jié)假日活動數(shù)據(jù)等；其中銷售相關(guān)數(shù)據(jù)和消費者行為數(shù)據(jù)綜合迭代歷史產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，新舊產(chǎn)品迭代過渡期分析，綜合建立成為迭代新產(chǎn)品的銷售預(yù)測模型指標(biāo)體系。

②、模型學(xué)習(xí)：模型從mysql數(shù)據(jù)庫中獲取銷售數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、系統(tǒng)參數(shù)，并將結(jié)果輸入mysql數(shù)據(jù)庫中。

③、模型評價分析：通過對指標(biāo)的不斷優(yōu)化，對模型的不斷訓(xùn)練，根據(jù)預(yù)測結(jié)果評價分析選擇可靠的適合的銷售預(yù)測算法模型。