[发明专利]数据处理方法及装置

说明书

本申请公开一种数据处理方法及装置。涉及计算机信息处理领域，该方法包括：根据第一对象的历史特征数据和历史销量数据获得所述第一对象的预测销量；根据所述第一对象的预测销量构建目标函数；根据给定条件获得约束条件；以及根据所述目标函数和所述约束条件获得所述第一对象的生产额。进一步的，本公开还提供了一种数据处理装置、电子设备及计算机可读介质。本申请公开的数据处理方法及装置，能够自动获得对象的生产额。

技术领域

本发明涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、数据处理装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

每年年初，大量的厂商要制定生产计划，生产产品来供应市场。因此，每个产品生产多少这个问题一直困扰着商家，生产多了，会带来库存费用；生产少了，不能使利润最大化。因此，需要制定合理的生产计划，来安排每个产品的产量或者生产额。

现有的生产分配问题中，厂商往往采用目标函数为利润最大化的线性规划的方法。

现有技术为了得到目标函数，需要知道很多生产规划，如产量与销量之间的相关性、各个产品之间的销量关系，以及产品过剩带来的库存费用等。这些规则一般通过有经验的专家人为制定的，这具有很强的主观性和不确定性。另外，随着市场的变化，这些规则不能及时的更新，也会带来一些不利的因素。

因此，需要一种新的数据处理方法及装置。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种数据处理方法及装置、电子设备、计算机可读介质，能够自动获得对象的生产额，指导合理的生产计划。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明的一方面，提出一种数据处理方法，包括：根据第一对象的历史特征数据和历史销量数据获得所述第一对象的预测销量；根据所述第一对象的预测销量构建目标函数；根据给定条件获得约束条件；以及根据所述目标函数和所述约束条件获得所述第一对象的生产额。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：获取所述第一对象的所述历史特征数据和所述历史销量数据；对所述历史特征数据进行预处理。

在本公开的一种示例性实施例中，所述对所述历史特征数据进行预处理，包括：对所述历史特征数据中的不可量化数据，做一位有效编码处理；和/或对所述历史特征数据中的敏感数据进行分桶处理；和/或对所述历史特征数据中的空值，增加一列来表示对应的特征是否为空。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据第一对象的历史特征数据和历史销量数据获得所述第一对象的预测销量，包括：将所述第一对象的历史特征数据和历史销量数据划分为测试集和训练集；根据所述训练集训练模型，通过所述模型获得所述历史特征数据和所述历史销量数据之间的关系；通过训练好的模型获得所述第一对象的预测销量。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述训练集训练模型，包括：根据所述训练集采用两种或者两种以上的机器学习算法来训练，分别获得相应的模型。

在本公开的一种示例性实施例中，所述通过训练好的模型获得所述第一对象的预测销量，包括：将各个模型的预测销量进行融合获得所述第一对象的所述预测销量。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：分别根据所述测试集验证训练好的各个模型，获得各个模型的准确度。

在本公开的一种示例性实施例中，所述将各个模型的预测销量进行融合获得所述第一对象的所述预测销量，包括：根据各个模型的准确度对各个模型的预测销量进行加权融合，获得所述第一对象的所述预测销量；其中，各个模型的预测销量的权重正相关于相应模型的准确度。