[发明专利]销量预测方法及服务器

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，本发明是要解决现有销量预测的准确度不高的问题，提出一种销量预测方法，包括以下步骤：获取待预测产品的历史销量数据，对所述历史销量数据进行预处理；根据预处理后的历史销量数据分别建立多个不同的销量预测模型进行销量预测，得到多个初步销量预测结果；对所述各个销量预测模型的初步销量预测结果进行算术平均计算，得到最终的销量预测结果，通过对历史销量数据进行相应的预处理，得到最具有预测价值的历史销量数据，并根据该历史销量数据建立多个不同的销量预测模型，对不同销量预测模型的不同预测结果进行平均计算，得到最终的销量预测结果，从而提高销量预测的准确度，适用于各类产品的销量预测。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体来说涉及一种销量预测方法及服务器。

背景技术

在商品销售行业，销量的预测是一项不可缺少的重要指标，例如，在电视产品生产过程中，电视厂商往往需要预测未来的销量并结合自身的库存，来制定自己的生产计划，以及原材料的采购计划。不准确的销量预测结果，往往会导致厂商的电视产品积压，或者是造成供应短缺，将会严重影响厂家的良性发展。目前，产品销量预测的相关技术方案通常分为两种：一种是由专家结合自身在行业的经验，对产品的销量进行预测，这种方式由于主观性强，预测结果的准确度较差，另一种是收集历史销量数据，通过回归分析方法对销量进行预测，但实际中的历史销量数据分布不一，通过回归分析方法泛化性较差，预测结果也不准确，进而导致产品出现滞销和脱销等现象，影响公司盈利。

发明内容

本发明的目的是要解决现有销量预测的准确度不高的问题，提出一种销量预测方法及服务器。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：销量预测方法，包括以下步骤：

S01.获取待预测产品的历史销量数据，对所述历史销量数据进行预处理；

S02.根据预处理后的历史销量数据分别建立多个不同的销量预测模型进行销量预测，得到多个初步销量预测结果；

S03.对所述各个销量预测模型的初步销量预测结果进行算术平均计算，得到最终的销量预测结果。

具体的，为进一步提高销量预测的准确度，所述获取待预测产品的历史销量数据包括：

获取在当前时刻之前的指定时间段内待预测产品的销量大于第一预设值的历史销量数据。

具体的，为进一步提高销量预测的准确度，所述对所述历史销量数据进行预处理还包括：

剔除缺失率大于第二预设值的历史销量数据，对缺失率不大于第二预设值的历史销量数据的缺失部分进行填充。

具体的，为进一步提高销量预测的准确度，所述对缺失率不大于第二预设值的历史销量数据的缺失部分进行填充包括：

首尾两端的缺失数据通过前后最邻近数据插补进行填充，中间的缺失数据通过线性插补进行填充。

为进一步提高销量预测的准确度，所述对所述历史销量数据进行预处理还包括：

S11.获取历史销量数据的特征变量集合；

S12.删除所述特征变量集合中的近零方差变量、高相关度变量及线性组合变量；

S13.使用递归特征消除算法计算最佳变量组合，使用随机森林算法计算多个关键变量；

S14.选取所述最佳变量组合和所述多个关键变量的交集作为销量预测模型的输入变量。

具体的，为进一步提高销量预测的准确度，所述对所述历史销量数据进行预处理还包括：

将竞品数据、宏观数据、节假日数据、国家政策数据及市场推广数据加入所述历史销量数据中，根据不同的预测组织维度，创建不同字段和格式的历史销量数据，作为预处理后的历史销量数据。