[发明专利]基于因素评分的烟草销量预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及烟草销量的预测方法，尤其针对基于烟草销量影响因素分析而构建的烟草销量预测方法。

背景技术

我国烟草行业大数据产业发展仍处于初级阶段，数据商业应用敏感度低，没有建立完善、科学的基础零售户数据库。客户评价标准还不统一。卷烟营销 V3 系统使用的客户组别管理，主要从客户订购的数量、金额、品牌规格几个指标进行评定，评价方式比较粗放，评价结果难以全面、客观的反映客户的贡献度、成长率等；手段过时。客户经理的移动办公系统，虽然将手工工作转换为系统操作，但仅限于线下客户拜访和跟踪订单等一些简单功能，没有发挥互联网对市场信息的感知和对客户需求采集及分析的作用；数据库多为传统事务型数据库，无法很好的进行数据挖掘，限制了对营销数据的分析和利用；数据的分析主要依靠电子表格，当样本数据量稍大或者计算较多时，分析过程会十分繁琐且效率低下；分析结果多以文字为主，无法做到一目了然，无法直接用于问题查找和辅助决策。

专利号201410183598.2公开了一种基于协同过滤的零售点产品销量预测方法，利用已知的产品(规格)在不同零售点的销量数据，通过协同过滤技术计算出未知的产品(规格)在零售点的销量预测。该方法涉及的自变量因素较少且自变量的域比较大，其最终的预测结果并不一定理想。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有烟草销量预测方式粗放、参照的自变量因素少的不足，提出一种.基于因素评分的烟草销量预测方法。

为了解决上述技术问题，本发明的基于因素评分的烟草销量预测方法，步骤一，选择至少一个因素类，所述因素类至少包含两组自变量因素，收集自变量因素在N个时间段的数据及对应烟草销量数据；建立关于自变量因素数据与烟草销量数据的数据库，对因素数据进行定量处理；将自变量因素数据进行标准化处理，使因素类中的每组自变量因素数据均值为0且Pearson相关系数为0；利用Gram-Schmidt变换，对因素类中的自变量因素数据组进行变量筛选。

步骤二，对筛选出的自变量因素数据组运用协同过滤计算方法，采用基于烟草的标准正态变换，获得相应的因素评分。

步骤三，使用协同过滤算法计算出烟草在零售网点的未知销量的对应评分。

步骤四，使用步骤二所选取的因素评分变换所对应的逆变换，作用于步骤三计算出的未知因素评分估计，根据各自变量因素组所占权重的大小，计算出未知销量的预测值。

上述技术方案中，所述步骤二至步骤四的一种实施方式为记为卷烟产品拥有已知影响因素的数据集合，为各因素的数据矩阵，为已知卷烟销量和因素数值，为卷烟产品的因素评分，，，则卷烟产品的销量基于烟草的标准正态变换按以下公式计算：，对应的获得销量预测的逆变换为：，为预测的销量。

上述技术方案中，所述的一个因素类为自我因素类，所述自我因素类中包含消费者的收入水平、年龄、性别、职业、文化程度、爱好及风俗习惯、消费者对卷烟的购买偏好、消费者群体聚集度自变量因素组。

上述技术方案中，所述的一个因素类为产品因素类，所述产品因素类中包含卷烟的功效、品质、品牌形象、服务水平及价格自变量因素组。

上述技术方案中，所述一个因素类为社会因素类，所述社会因素类中包含消费者生活圈子、地区文化、社会潮流及节假日需求自变量因素组。

上述技术方案中，所述一个因素类为经济因素类，所述经济因素类中包含地区GDP、人均GDP、第一、二、三产业比重、第一、二、三产业值、该地区在岗职工年均工资、居民消费价格指数、商品零售价格指数、人均年可支配收入及人均年消费性支出自变量因素组。

上述技术方案中，包含四个因素类，分别是自我因素类，所述自我因素类中包含消费者的收入水平、年龄、性别、职业、文化程度、爱好及风俗习惯、消费者对卷烟的购买偏好、消费者群体聚集度自变量因素组；产品因素类，所述产品因素类中包含卷烟的功效、品质、品牌形象、服务水平及价格自变量因素组；社会因素类，所述社会因素类中包含消费者生活圈子、地区文化、社会潮流及节假日需求自变量因素组；经济因素类，所述经济因素类中包含地区GDP、人均GDP、第一、二、三产业比重、第一、二、三产业值、该地区在岗职工年均工资、居民消费价格指数、商品零售价格指数、人均年可支配收入及人均年消费性支出自变量因素组。

本发明的方法可以利用互联网平台，建立起与烟草零售户及消费者的联系，及时获取消费者信息，通过对各影响因素进行评分赋值，从而预测卷烟销量，实现精准营销，促进烟草行业改革。

附图说明

图1为烟草销售预测方法流程图。