[发明专利]计算机实现的基于数据分析辅助制定价格的方法及设备

说明书

技术领域

本发明的实施方式涉及计算机领域，更具体地，本发明的实施方式涉及计算机实现的基于数据分析辅助制定价格的方法、装置、计算设备以及介质。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或者上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

为销售标的制定价格，以满足销售方对该销售标的的销售预期，对于销售方而言是一个非常重要的问题。

目前，销售方往往会采用人工制定价格方式或者利用网络爬虫技术跟随竞争对手为销售标的或类销售标的制定的价格的方式来为其销售标的制定价格。

发明内容

但是，人工制定价格由于其过多的依赖于人的经验等主观因素而往往会存在不确定性较强以及价格调整不及时等问题，从而不仅会导致定价的人工成本较高，还可能会存在人工制定的价格不能满足销售预期的风险较大的现象；而随着反爬虫技术的提高，基于网络爬虫技术的跟随定价方式往往无法实现真正意义上的跟随定价，更有甚者，还会使利用跟随定价为销售标的制定的价格由于明显异常而存在较大的风险。

因此在现有技术中，制定价格的方式还无法及时的为销售标的制定出较为合理的价格，这是非常令人烦恼的技术问题。

为此，非常需要一种改进的计算机实现的基于数据分析辅助制定价格的技术方案，在一定程度上避免人工定价存在的不确定性较强以及价格调整及时性较差等问题的同时，还能够避免由于反爬虫技术而产生的无法实现真正意义上的跟随定价等问题，从而有利于及时且低成本的为销售标的制定出较为合理的价格。

在本上下文中，本发明实施方式期望提供一种计算机实现的基于数据分析辅助制定价格的方法、介质、装置以及计算设备。

在本发明实施方式的第一方面中，提供了一种计算机实现的基于数据分析辅助制定价格的方法，包括：将销售标的的各预期价格分别提供给预设的价格销量模型，其中，所述价格销量模型是基于影响销量特征信息建立，并利用所述销售标的的历史影响销量特征信息训练而成的；根据所述价格销量模型的输出确定各预期价格各自对应的预期销量，且一个预期价格和与其对应的预期销量形成一个预期价格销量配对；根据各预期价格销量配对以及实际销量需求确定所述销售标的的价格。

在本发明的一个实施例中，所述影响销量特征信息包括：销售价格、浏览数量、评论数量以及是否存在促销中的至少一个。

在本发明的另一个实施例中，所述销售价格包括：一天的销售均价；所述浏览数量包括：该天的浏览数量；所述评论数量包括：截止到该天的历史评论数量；所述是否存在促销包括：该天是否存在促销。

在本发明的再一个实施例中，所述价格销量模型包括：针对销售价格归一化后的量值设置的第一权重值、针对浏览数量归一化后的量值设置的第二权重值、针对评论数量归一化后的量值设置的第三权重值以及针对是否存在促销设置的第四权重值中的至少一个；且所述价格销量模型还包括：一个常数。

在本发明的再一个实施例中，所述销售价格归一化后的量值包括：利用截止到当天的历史最低价和历史最高价对当天的销售价格进行归一化处理所获得的量值；所述浏览数量归一化后的量值包括：以e为底的当天的浏览数量的对数；所述评论数量归一化后的量值包括：以e为底的截止到当天的评论数量的对数。

在本发明的再一个实施例中，所述价格销量模型包括：

或者

其中，In(*)表示以e为底的*的对数，sales表示预期销量，price表示预期价格，minHisprice表示历史最低价，maxHisprise表示历史最高价，pv表示浏览数量，comment表示评论数量，promotion表示是否存在促销，intercept表示常数，w₁表示第一权重值且w₁小于零，w₂表示第二权重值，w₃表示第三权重值，w₄表示第四权重值。

在本发明的再一个实施例中，所述方法还包括：形成用于训练和验证所述价格销量模型的多条样本数据的步骤，且形成的样本数据的数量不小于预定数量，所有样本数据各自对应的当天的销售均价存在变化，且所有样本数据各自对应的当天的销量不均低于预定销量。