建立数据输出模型的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种建立数据输出模型的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据获取的数据建立数据模型，获取的数据包括多个影响因素对应的多组数据；对数据模型进行分析以确定需要删除的影响因素；根据需要删除的影响因素对数据模型进行优化以得到数据输出模型。该实施方式能够避免仅分析单一影响因素所导致的商品定货量方案的局限性，使得建立的用于确定商品定货量的数据输出模型更符合现实的情况，从而使得数据输出模型得出的商品定货量结论更具有实用价值。

Method and Device for Establishing Data Output Model

【技术实现步骤摘要】
建立数据输出模型的方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种建立数据输出模型的方法和装置。
技术介绍
面对消费者需求的多样化、偏好的不稳定性以及商品生命周期的逐渐缩短，企业想在复杂多变的市场环境中赢得一定的市场份额越来越困难。因此，企业的商品定货管理变得越来越重要。特别是对于销售易逝品的企业来说，易逝品是指具有生产提前期长、销售期短、期末未售出的商品残值极低甚至还需要处理成本、市场需求不确定性大等显著特征的一类商品的总称。由于易逝品具有的前述的这些显著特征，因此，企业如何对易逝品进行合理定货，直接决定了企业是否可以盈利。目前对于商品定货机制的研究有很多，如基于两阶段需求的定货模型研究，供应质量不可靠下的定货研究，随机需求下的定货研究，可替代品的定货研究等。两阶段需求定货模型研究是通过收集第一阶段的需求信息，运用贝叶斯法则对第二阶段的需求分布进行预测，然后根据期望值法(期望成本最小或期望收益最大)进行决策定货量；供应质量不可靠下的定货研究是假设每个阶段到货的商品质量不一样，会有一定的波动方差，这种情况下，系统需要分析商品质量对最终价格和销量的影响来决策订货量；随机需求的定货本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种建立数据输出模型的方法，其特征在于，包括：根据获取的数据建立数据模型，所述获取的数据包括多个影响因素对应的多组数据；对所述数据模型进行分析以确定需要删除的影响因素；根据所述需要删除的影响因素对所述数据模型进行优化以得到数据输出模型。

【技术特征摘要】
1.一种建立数据输出模型的方法，其特征在于，包括：根据获取的数据建立数据模型，所述获取的数据包括多个影响因素对应的多组数据；对所述数据模型进行分析以确定需要删除的影响因素；根据所述需要删除的影响因素对所述数据模型进行优化以得到数据输出模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据获取的数据建立数据模型的步骤包括：对获取的每组数据，模拟数据之间的函数关系；对所述函数关系的表达式进行显著性检验；根据所述显著性检验的结果对所述函数关系的表达式进行修正，直至所述显著性检验的结果满足显著评定标准；将所述显著性检验的结果满足显著评定标准的函数关系的表达式用于建立数据模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述数据模型进行分析以确定需要删除的影响因素的步骤包括：计算所述数据模型的最优解；根据所述最优解确定需要删除的影响因素。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算所述数据模型的最优解的步骤包括：通过计算所述数据模型的均衡值及每个影响因素对应的波动值对最优解的影响系数，得到所述数据模型的最优解。5.一种建立数据输出模型的装置，其特征在于，包括：模型建立模块，用于根据获取的数据建立数据模型，所述获取的数据包括多个影响因素对应的多组数据；模型分析模块，用于对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：田柳青，钱勇明，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11