基于因素评分的烟草销量预测方法技术

本发明专利技术公开了基于因素评分的烟草销量预测方法，该方法通过采集多个自变量因素组数据构建数据库，通过数据定量化处理、中心化处理、Gram‑Schmidt变换及协同过滤等方法获得相应的因素评分，根据因素所占权重，预测销量。本发明专利技术的方法可以利用互联网平台，建立起与烟草零售户及消费者的联系，及时获取消费者信息，通过对各影响因素进行评分赋值，从而预测卷烟销量，实现精准营销，促进烟草行业改革。

【技术实现步骤摘要】
基于因素评分的烟草销量预测方法
本专利技术涉及烟草销量的预测方法，尤其针对基于烟草销量影响因素分析而构建的烟草销量预测方法。
技术介绍
我国烟草行业大数据产业发展仍处于初级阶段，数据商业应用敏感度低，没有建立完善、科学的基础零售户数据库。客户评价标准还不统一。卷烟营销V3系统使用的客户组别管理，主要从客户订购的数量、金额、品牌规格几个指标进行评定，评价方式比较粗放，评价结果难以全面、客观的反映客户的贡献度、成长率等；手段过时。客户经理的移动办公系统，虽然将手工工作转换为系统操作，但仅限于线下客户拜访和跟踪订单等一些简单功能，没有发挥互联网对市场信息的感知和对客户需求采集及分析的作用；数据库多为传统事务型数据库，无法很好的进行数据挖掘，限制了对营销数据的分析和利用；数据的分析主要依靠电子表格，当样本数据量稍大或者计算较多时，分析过程会十分繁琐且效率低下；分析结果多以文字为主，无法做到一目了然，无法直接用于问题查找和辅助决策。专利号201410183598.2公开了一种基于协同过滤的零售点产品销量预测方法，利用已知的产品(规格)在不同零售点的销量数据，通过协同过滤技术计算出未知的产品(规格)在零售点的销量预测。该方法涉及的自变量因素较少且自变量的域比较大，其最终的预测结果并不一定理想。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有烟草销量预测方式粗放、参照的自变量因素少的不足，提出一种.基于因素评分的烟草销量预测方法。为了解决上述技术问题，本专利技术的基于因素评分的烟草销量预测方法，步骤一，选择至少一个因素类，所述因素类至少包含两组自变量因素，收集自变量因素在N个时间段的数据及对应烟草销量数据；建立关于自变量因素数据与烟草销量数据的数据库，对因素数据进行定量处理；将自变量因素数据进行标准化处理，使因素类中的每组自变量因素数据均值为0且Pearson相关系数为0；利用Gram-Schmidt变换，对因素类中的自变量因素数据组进行变量筛选。步骤二，对筛选出的自变量因素数据组运用协同过滤计算方法，采用基于烟草的标准正态变换，获得相应的因素评分。步骤三，使用协同过滤算法计算出烟草在零售网点的未知销量的对应评分。步骤四，使用步骤二所选取的因素评分变换所对应的逆变换，作用于步骤三计算出的未知因素评分估计，根据各自变量因素组所占权重的大小，计算出未知销量的预测值。上述技术方案中，所述步骤二至步骤四的一种实施方式为记为卷烟产品拥有已知影响因素的数据集合，为各因素的数据矩阵，为已知卷烟销量和因素数值，为卷烟产品的因素评分，，，则卷烟产品的销量基于烟草的标准正态变换按以下公式计算：，对应的获得销量预测的逆变换为：，为预测的销量。上述技术方案中，所述的一个因素类为自我因素类，所述自我因素类中包含消费者的收入水平、年龄、性别、职业、文化程度、爱好及风俗习惯、消费者对卷烟的购买偏好、消费者群体聚集度自变量因素组。上述技术方案中，所述的一个因素类为产品因素类，所述产品因素类中包含卷烟的功效、品质、品牌形象、服务水平及价格自变量因素组。上述技术方案中，所述一个因素类为社会因素类，所述社会因素类中包含消费者生活圈子、地区文化、社会潮流及节假日需求自变量因素组。上述技术方案中，所述一个因素类为经济因素类，所述经济因素类中包含地区GDP、人均GDP、第一、二、三产业比重、第一、二、三产业值、该地区在岗职工年均工资、居民消费价格指数、商品零售价格指数、人均年可支配收入及人均年消费性支出自变量因素组。上述技术方案中，包含四个因素类，分别是自我因素类，所述自我因素类中包含消费者的收入水平、年龄、性别、职业、文化程度、爱好及风俗习惯、消费者对卷烟的购买偏好、消费者群体聚集度自变量因素组；产品因素类，所述产品因素类中包含卷烟的功效、品质、品牌形象、服务水平及价格自变量因素组；社会因素类，所述社会因素类中包含消费者生活圈子、地区文化、社会潮流及节假日需求自变量因素组；经济因素类，所述经济因素类中包含地区GDP、人均GDP、第一、二、三产业比重、第一、二、三产业值、该地区在岗职工年均工资、居民消费价格指数、商品零售价格指数、人均年可支配收入及人均年消费性支出自变量因素组。本专利技术的方法可以利用互联网平台，建立起与烟草零售户及消费者的联系，及时获取消费者信息，通过对各影响因素进行评分赋值，从而预测卷烟销量，实现精准营销，促进烟草行业改革。附图说明图1为烟草销售预测方法流程图。具体实施方式结合图1,本专利技术的基于因素评分的烟草销量预测方法的一种实施方式包含有如下几个步骤：一、数据采集1.确定影响销量的因素类根据问卷调查的设计，将影响消费者购买动机转化为购买行为的因素类主要分为自我因素、产品因素、社会因素和经济因素四大类型。自我因素细分为：消费者的收入水平、年龄、性别、职业、文化程度、爱好及风俗习惯，消费者对卷烟的购买偏好，消费者群体聚集度。产品因素细分为卷烟的功效、品质、品牌形象、服务水平及价格。社会因素细分为消费者生活圈子，地区文化，社会潮流及节假日需求。经济因素细分为该地区GDP，人均GDP，第一、二、三产业比重，第一、二、三产业值，该地区在岗职工年均工资、居民消费价格指数、商品零售价格指数、人均年可支配收入及人均年消费性支出。2.建立数据库通过网络平台发放调查问卷，得到不同时期以上因素数据。对于定性因素进行打分定量处理，转化为相应数据。收集各个零售点对应时期的销量数据。其中，经济因素的指标数据可以采集各地区统计局官方数据，具有一定的客观性和真实性。二、数据处理将自变量因素分成4组，在第组中有个变量。对每组变量进行次观测，由此构成的数据表X可以表示成一个维的矩阵其中，，被称为第个样本点。，被称为第个变量，表示所有样本点在第个指标上的取值分布。以第一组为例，设中心化后的因变量（销量）为，自变量为。将所有变量做中心化处理。使新坐标的原点与样本点的重心重合，每一个变量的均值为0，保证当两个变量是正交变量时，它们之间的Pearson相关系数等于0。为方便起见，中心化后的变量仍为。三、模型建立利用Gram-Schmidt变换，对每组自变量集合进行变量筛选。设第一步的备选变量集合为。分别建立关于的一元线性回归模型。在通过检验的自变量中，选统计量的绝对值最大的G-S变量进入模型。不妨设第一个被选中的关联变量为，即。令第二步的备选变量集合为分别求关于和的二元线性回归模型。在通过检验的自变量中，选中统计量的绝对值最大的G-S变量进入模型。不妨设第二个被选中的关联变量为，即。令第三步的备选变量集合为分别求关于和的三元线性回归模型。在通过检验的自变量中，选中统计量的绝对值最大的量进入模型。不妨设第三个被选中的关联变量为，即。重复上面步骤，直到模型外边的所有变量经Gram-Schmidt变换处理后都不能通过检验为止。四、构建因素评分机制步骤1：利用上述数据采集的步骤过程，采集烟草已知销量和影响因素类等数据。烟草已知销量是指在考察期内具有销售成绩的销量数据，或零售网点实际销售的卷烟数量。步骤2：将经过检验后的所有变量，也就是筛选后的自变量因素数据组运用协同过滤的计算方法，选择一种因素变换法作用于已知销量和影响因素，将销量和各影响因素转换成具有统一标准的可比评分数值。采用基于卷烟本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于因素评分的烟草销量预测方法，其特征在于：步骤一，选择至少一个因素类，所述因素类至少包含两组自变量因素，收集自变量因素在N个时间段的数据及对应烟草销量数据；建立关于自变量因素数据与烟草销量数据的数据库，对因素数据进行定量处理；将自变量因素数据进行标准化处理，使因素类中的每组自变量因素数据均值为0且Pearson相关系数为0；利用Gram‑Schmidt变换，对因素类中的自变量因素数据组进行变量筛选；步骤二，对筛选出的自变量因素数据组运用协同过滤计算方法，采用基于烟草的标准正态变换，获得相应的因素评分；步骤三，使用协同过滤算法计算出烟草在零售网点的未知销量的对应评分；步骤四，使用步骤二所选取的因素评分变换所对应的逆变换，作用于步骤三计算出的未知因素评分估计，根据各自变量因素组所占权重的大小，计算出未知销量的预测值。

【技术特征摘要】
1.基于因素评分的烟草销量预测方法，其特征在于：步骤一，选择至少一个因素类，所述因素类至少包含两组自变量因素，收集自变量因素在N个时间段的数据及对应烟草销量数据；建立关于自变量因素数据与烟草销量数据的数据库，对因素数据进行定量处理；将自变量因素数据进行标准化处理，使因素类中的每组自变量因素数据均值为0且Pearson相关系数为0；利用Gram-Schmidt变换，对因素类中的自变量因素数据组进行变量筛选；步骤二，对筛选出的自变量因素数据组运用协同过滤计算方法，采用基于烟草的标准正态变换，获得相应的因素评分；步骤三，使用协同过滤算法计算出烟草在零售网点的未知销量的对应评分；步骤四，使用步骤二所选取的因素评分变换所对应的逆变换，作用于步骤三计算出的未知因素评分估计，根据各自变量因素组所占权重的大小，计算出未知销量的预测值。2.如权利要求1所述基于因素评分的烟草销量预测方法，其特征在于：所述步骤二至步骤四的一种实施方式为记为卷烟产品拥有已知影响因素的数据集合，为各因素的数据矩阵，为已知卷烟销量和因素数值，为卷烟产品的因素评分，，，则卷烟产品的销量基于烟草的标准正态变换按以下公式计算：，对应的获得销量预测的逆变换为：，为预测的销量。3.如权利要求1或2所述的基于因素评分的烟草销量预测方法，其特征在于：所述的一个因素类为自我因素类，所述自我因素类中包含消费者的收入水平、年龄、性别、职业、文化程度、爱好及风俗习惯、消费者对卷烟的购买偏好、消费者群体聚集度自变量因素组...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁辉，程利剑，杨永光，刘建露，杨恺钧，
申请(专利权)人：南通同心烟智道文化传播有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32