[发明专利]数据预测方法、装置、设备及介质

说明书

本公开提供一种数据预测方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取多个目标对象对应的基础数据；按照指定结构格式对每个目标对象的基础数据进行预处理，得到每个目标对象的结构化数据，其中，指定结构格式包含至少一个指定数据维度，指定数据维度与预测影响因素相关；采用预先训练的机器学习模型对每个目标对象的结构化数据进行处理，得到每个目标对象的单独行为预测结果；基于指定聚合方式对多个目标对象的单独行为预测结果进行聚合，得到多个目标对象的聚合结果；对多个目标对象的聚合结果进行修正，并将修正的聚合结果作为多个目标对象的整体行为预测结果。本公开可以有效保障预测结果的准确性和可靠性。

技术领域

本公开涉及数据处理领域，尤其涉及数据预测方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着信息技术的不断发展，现代管理越来越需要依靠当前数据对未来进行预测。诸如，企业需要根据当前销售数据预测未来业绩，诸如根据用户情况预测用户在未来一定时间段内针对产品的复购率，又诸如，根据当前产品情况预测该批次产品在未来一定时间段内出现问题的概率等。现有技术大多采用时序算法进行数据预测，但这种方式的预测结果准确度不高。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种数据预测方法、装置、设备及介质。

根据本公开的一方面，提供了一种数据预测方法，包括：获取多个目标对象对应的基础数据；按照指定结构格式对每个目标对象的基础数据进行预处理，得到每个目标对象的结构化数据，其中，所述指定结构格式包含至少一个指定数据维度，所述指定数据维度与预测影响因素相关；采用预先训练的机器学习模型对每个目标对象的结构化数据进行处理，得到每个目标对象的单独行为预测结果；基于指定聚合方式对所述多个目标对象的单独行为预测结果进行聚合，得到所述多个目标对象的聚合结果；对所述多个目标对象的聚合结果进行修正，并将修正的聚合结果作为所述多个目标对象的整体行为预测结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种数据预测装置，包括：获取模块，用于获取多个目标对象对应的基础数据；预处理模块，用于按照指定结构格式对每个目标对象的基础数据进行预处理，得到每个目标对象的结构化数据，其中，所述指定结构格式包含至少一个指定数据维度，所述指定数据维度与预测影响因素相关；预测模块，用于采用预先训练的机器学习模型对每个目标对象的结构化数据进行处理，得到每个目标对象的单独行为预测结果；聚合模块，用于基于指定聚合方式对所述多个目标对象的单独行为预测结果进行聚合，得到所述多个目标对象的聚合结果；修正模块，用于对所述多个目标对象的聚合结果进行修正，并将修正的聚合结果作为所述多个目标对象的整体行为预测结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储程序的存储器，其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行上述数据预测方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述数据预测方法。

本公开实施例中提供的上述技术方案，可以首先获取多个目标对象对应的基础数据；然后按照指定结构格式对每个目标对象的基础数据进行预处理，得到每个目标对象的结构化数据；其中，指定结构格式包含至少一个指定数据维度，指定数据维度与预测影响因素相关；之后采用预先训练的机器学习模型对每个目标对象的结构化数据进行处理，得到每个目标对象的单独行为预测结果；进而基于指定聚合方式对多个目标对象的单独行为预测结果进行聚合，得到多个目标对象的聚合结果；最后对多个目标对象的聚合结果进行修正，并将修正的聚合结果作为多个目标对象的整体行为预测结果。上述方式可以基于预测影响因素对目标对象的基础数据进行预处理，使得预处理得到的结构化数据更便于后续预测，不仅采用机器学习模型对结构化数据进行处理可得到每个目标对象的单独行为预测结果，而且还通过将单独行为预测结果聚合及进一步修正的方式，可得到更为准确的整体行为预测结果，从而有效保障了预测结果的准确性和可靠性。