[发明专利]一种BI数据统计预警方法

权利要求书

1.一种BI数据统计预警方法，所述统计预警方法涉及用户端以及平台服务器，所述平台服务器为每个用户端配置有相应的数据库，其特征在于，所述统计预警方法包括以下步骤：

步骤1，用户端向平台服务器上传所有商品的商品信息；

步骤2，平台服务器基于用户端上传的所有商品信息，建立并训练随机森林模型，所述随机森林模型包括若干个类别层，每个类别层包括数量不等的种类节点，每个种类节点分别与一个种类销量值相对应；

步骤3，平台服务器获取每一条商品的销售记录，利用所述随机森林模型判断该商品所属种类，并修改相应种类节点的种类销量值；

步骤4，平台服务器根据各个种类节点的种类销量值的变化率，向用户端发送预警信息。

2.根据权利要求1所述的一种BI数据统计预警方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1，以所有商品信息作为数据样本，从所有数据样本中以重抽样方法有放回地抽取n个样本容量一致的数据样本，作为训练决策树的训练样本；

步骤2.2，从其中一个训练样本中以随机的方式抽取m个特征变量；

步骤2.3，在决策树的种类节点处，按照基尼不纯度最小原则从m个特征变量中选取一个分类效果最好的特征x_i，将该种类节点分为两个分支，所述基尼不纯度原则为其中P(i)表示每一类占总类数的比例；

步骤2.4，对决策树的每个种类节点重复上述步骤2.3所示的操作，直到所述决策树能够准确分类训练样本或者决策树中每个种类节点的基尼不纯度达到最小；

步骤2.5，选取下一个训练样本，重复步骤2.2至步骤2.4，直到所有抽取训练样本所对应的决策树构建完毕；

步骤2.6，所述n个训练样本所构建出来的决策树共同组成随机森林模型，所述随机森林模型构建完毕。

3.根据权利要求2所述的一种BI数据统计预警方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：

步骤3.1，平台服务器获取每一条商品的销售记录，所述销售记录获取对应的商品信息；

步骤3.2，将所获取的商品信息通过所述随机森林模型；

步骤3.3，令步骤3.2中涉及到的种类节点的种类销量值自加一。

4.根据权利要求3所述的一种BI数据统计预警方法，其特征在于：所述步骤4具体包括以下步骤：

步骤4.1，用户端设定并上传时间间隔、预警上限以及预警下限；

步骤4.2，平台服务器每隔相同的时间间隔记录各个商品的变化量，以及各个种类节点的种类销量值的变化量；

步骤4.3，判断步骤所述变化量是否大于预警上限或者小于预警下限，如果是，平台服务器向用户端发送预警信息。