[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

针对目标商家的目标商品，获取所述目标商品的特征参数，所述特征参数包括：目标区域内的各商家在预设时间周期销售所述目标商品的销售数据；

根据所述目标商品的特征参数，确定所述目标商家的目标商品是否满足补货提醒条件；

在确定所述目标商家的目标商品满足补货提醒条件的情况下，向所述目标商家发送针对所述目标商品的补货提醒信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标区域包括所述目标商家的配送范围覆盖的区域。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标商品的特征参数，确定所述目标商家的目标商品是否满足补货提醒条件，包括：

根据所述目标区域内的各商家在预设时间周期销售所述目标商品的销售数据，确定所述目标商品的预估销售速度；

根据所述目标商品的预估销售速度、所述目标商品的库存、以及所述目标商品的预估到货时间，确定所述目标商家的目标商品是否满足补货提醒条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标商品的预估销售速度、所述目标商品的库存、以及所述目标商品的预估到货时间，确定所述目标商家的目标商品是否满足补货提醒条件，包括：

计算所述目标商品的库存与所述目标商品的预估销售速度的比值，得到所述目标商品的剩余可售时间；

若所述目标商品的剩余可售时间小于所述目标商品的预估到货时间，则确定所述目标商家的目标商品满足补货提醒条件。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内的各商家在预设时间周期销售所述目标商品的销售数据，确定所述目标商品的预估销售速度，包括：

对所述目标区域内的各商家在预设时间周期销售所述目标商品的销售数据进行预设计算，得到输入数据；

将所述输入数据输入第一预测模型，通过所述第一预测模型输出所述目标商品的预估销售速度，所述第一预测模型为根据所述目标区域内的历史销售数据训练得到的神经网络模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标区域内的各商家在预设时间周期销售所述目标商品的销售数据，包括：第一平均销售速度、第二平均销售速度、以及第三平均销售速度；其中，第一平均销售速度指所述目标区域内的各商家在去年相同时间周期的平均销售速度，第二平均销售速度指所述目标区域内的各商家在去年过去一个时间周期的平均销售速度，第三平均销售速度指所述目标区域内的各商家在今年过去一个时间周期的平均销售速度；

所述对目标区域内的各商家在预设时间周期销售所述目标商品的销售数据进行预设计算，得到输入数据，包括：

计算所述第一平均销售速度与所述第二平均销售速度的比值，以及计算该比值与所述第三平均销售速度的乘积，得到输入数据。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述目标商品的厂家供货参数，所述厂家供货参数包括如下至少一项：所述目标商家针对所述目标商品在厂家的历史订购信息、所述目标商家与所述厂家的距离、所述厂家的配送方式、所述厂家的产能信息；

根据所述目标商品的厂家供货参数，确定所述目标商品的预估到货时间。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标商品的厂家供货参数，确定所述目标商品的预估到货时间，包括：

将所述目标商品的厂家供货参数输入第二预测模型，通过所述第二预测模型输出所述目标商品的预估到货时间，所述第二预测模型为根据所述厂家的历史供货参数训练得到的神经网络模型。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标商品的特征参数还包括：所述目标区域内的各商家关于所述目标商品的到货通知点击数据，和/或，所述目标区域内的各商家在预设事件发生时销售所述目标商品的销售数据。