The invention discloses a supply and demand forecasting method based on large data, according to the following steps: 1, more than 5 increasing share threshold, according to each different statistical threshold to share data; step 2, using binary encoding; step 3, all compressed share the storage of binary characters form stored in the database, the need for real-time processing of each new batch, to share data, using database triggers, when data is stored in the database when the database internal procedures and functions of the SQL/PLUS call trigger data processing, the processing and compression and storage; step 4 the database resource scheduling, allocation of work. The present invention in the specific production needs analysis, collecting multiple forecasting values constitute a large database, the accurate prediction of the demand, improve production efficiency, avoid overcapacity or supply shortage.
【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的需求与供给预测方法
本专利技术涉及一种基于大数据分析的需求与供给预测方法,属于信息预测
技术介绍
随着市场经济的发展,市场发展已经由价格竞争时代深化进入到成本竞争时代,对市场未来走势的先期判断,在企业运营管理中的作用越来越重要,在很大程度上,影响着企业认知机会和把握机遇的能力。当前,对于商品历史数据的处理停留在构建时间序列和历史销量简单趋势线。然而,通过这样的方法获得的趋势线由于包含特殊事件、趋势变化和周期变化等多重因素,决策者难以通过这样的趋势线做出判断。这种状况对于企业精确制定营销战役规划和促销战术计划十分不利,对于营销效果的精确性评估也缺少可衡量的量化依据。需求预测构成了供应链中所有战略性和规划性决策的基础,预测广泛应用于推/拉式供应链,比如生产:日程安排,库存管理、总体计划;营销:销售资源配置、促销、新产品开发;财务:生产线的投资和预算规划;人事:雇员计划、雇用、解雇;所有上述决策的结合都需要预测的支持。预测构成的要素:过去的需求、产品的提前期、规划进行的广告与促销、经济的状态,价格与促销方案、竞争者行为。现有的预测方法包括:定性法:依赖于人们的判断和意见做出预测;时间预测法:利用历史数据来预测未来需求;静态法、适应性法、随机法:假定需求和外界因素高度相关、模仿法:通过模仿消费者选择进行需求预测。现有的预测方式存在以下技术问题:1、预测经常会出错,2、长期预测精确率低,3、独立预测误差大等问题。为了提高预测的精度,采用调取大量的基础数据进行预测,但是大量的基础数据预测往往会导致运行的速度变慢,无法及时调用的问题。数据分析的 ...
【技术保护点】
一种基于大数据的需求与供给预测方法,其特征在于:步骤1、设过去的需求、产品的提前期、规划进行的广告与促销、经济的状态,价格与促销方案、竞争者行为,5个以上递增的占有率判断门限,按照每个门限来统计不同的占有率数据;步骤2、按照数据预测参量的占有率数进行分级简化问题,使用二进制进行编码,对应的二进制数,用二进制“位”来表示为:000~111,使用二进制来表示十进制,只需要三位即可;步骤3、所有压缩后的占有率都采用二进制字符形式存储存数据库中,对于每批新来的、需要实时处理的占有率数据,使用数据库触发器,当数据存储在数据库中的时候,触发调用SQL/PLUS的数据库内部过程和函数对该数据进行处理,该处理过程和压缩算法并存储;步骤4、通过数据库完成资源调度、分配工作。
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的需求与供给预测方法,其特征在于:步骤1、设过去的需求、产品的提前期、规划进行的广告与促销、经济的状态,价格与促销方案、竞争者行为,5个以上递增的占有率判断门限,按照每个门限来统计不同的占有率数据;步骤2、按照数据预测参量的占有率数进行分级简化问题,使用二进制进行编码,对应的二进制数,用二进制“位”来表示为:000~111,使用二进制来表示十进制,只需要三位即可;步骤3、所有压缩后的占有率都采用二进制字符形式存储存数据库中,对于每批新来的、需要实时处理的占有率数据,使用数据库触发器,当数据存储在数据库中的时候,触发调用SQL/PLUS的数据库内部过程和函数对该数据进行处理,该处理过程和压缩算法并存储;步骤4、通过数据库完成资源调度、分配工作。2.根据权利要求1所述的基于大数据的需求与供给预测方法,其特征在于:采用4位二进制数据来保存0~7的十进制数,前三位为信息位,最后一位作为校验位,即用第7、6、5来存储有效数据,第4位作为校验位,同样,第3、2、1存储有效数据,第0位作为校验位。3.根据权利要求1所述的基于大数据的需求与供给预测方法,其特征在于:所述的步骤3中将处理后的结果按照一般关系表格模式保存在数据库中,供其它程序直接使用,从而避免了其它应用程序耗费大量的系统资源和时间来处理原始数据。对于利用历史...
【专利技术属性】
技术研发人员:孟洋,韩翎,
申请(专利权)人:江苏仲博敬陈信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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