【技术实现步骤摘要】
业务对象预测方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术涉及金融科技(Fintech)领域，尤其涉及一种业务对象预测方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
伴随着金融科技(Fitech)，尤其是互联网金融科技的快速发展，已经有越来越多的技术应用于金融领域，例如可以通过许多模型算法帮助人们进行业务对象的预测。随着零售行业的发展，零售行业中的业务对象预测问题成为热点，即基于历史业务对象销量数据预测未来一段时间内的业务对象的销量。目前，有许多模型算法可以帮助人们进行业务对象的预测，如基于时间序列的预测算法Arima、Arimax以及Prophet等，基于机器学习模型的算法XGB、RandomForest等，基于深度学习模型的算法如LSTM等。在实际使用这些模型算法会发现，同一个模型算法，它的预测准确度值对于不同的业务对象，其预测准确度值的差异较大，而不同的模型算法，对于同一类业务对象，它们的预测准确度值差异也较大。因此，业务人员难以根据某一类业务对象而选择最恰当的模型算法，进而无法快速地对业务对象作出针对性的预测分析的技
【技术保护点】
1.一种业务对象预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n将多个业务对象类别进行聚类，得到多个类簇；/n对各个所述类簇的历史业务数据分别在至少两个的业务预测模型下进行分析，以获得各个所述类簇分别对应的预测结果；/n将各个所述类簇的历史业务数据分别和对应的所述预测结果相比较，并根据比较结果确定用于预测各个所述类簇的业务预测目标模型；/n确定目标业务对象所在的目标类簇，并基于所述目标类簇所对应的所述业务预测目标模型对所述目标业务对象进行预测。/n
【技术特征摘要】
1.一种业务对象预测方法，其特征在于，所述方法包括：
将多个业务对象类别进行聚类，得到多个类簇；
对各个所述类簇的历史业务数据分别在至少两个的业务预测模型下进行分析，以获得各个所述类簇分别对应的预测结果；
将各个所述类簇的历史业务数据分别和对应的所述预测结果相比较，并根据比较结果确定用于预测各个所述类簇的业务预测目标模型；
确定目标业务对象所在的目标类簇，并基于所述目标类簇所对应的所述业务预测目标模型对所述目标业务对象进行预测。
2.如权利要求1所述的业务对象预测方法，其特征在于，所述将多个业务对象类别进行聚类，得到多个类簇的步骤，包括：
获取多个所述业务对象类别的历史业务数据，并将多个所述业务对象类别的历史业务数据分别构建成相对应的多个时间序列特征数据；
计算各个所述时间序列特征数据之间的第一相似度，基于所述第一相似度将多个所述业务对象类别划分为多个所述类簇。
3.如权利要求2所述的业务对象预测方法，其特征在于，所述计算各个所述时间序列特征数据之间的第一相似度，基于所述第一相似度将所述多个业务对象类别划分为多个所述类簇的步骤之后，包括：
将多个所述类簇进行降维，并在二维平面进行显示。
4.如权利要求1所述的业务对象预测方法，其特征在于，所述对各个所述类簇的历史业务数据分别在至少两个的业务预测模型下进行分析，以获得各个所述类簇分别对应的预测结果的步骤，包括：
根据多个所述业务对象类别的历史业务数据分别构建至少两个的所述业务预测模型，其中所述业务预测模型是用于对所述业务对象类别进行预测；
将各个所述类簇的历史业务数据分别输入至至少两个的所述业务预测模型以进行运算分析，以获得各个所述类簇分别对应的预测结果。
5.如权利要求1所述的业务对象预测方法，其特征在于，所述将各个所述类簇的历史业务数据分别和对应的所述预测结果相比较，并根据比较结果确定用于预测各个所述类簇的业务预测目标模型的步骤，包括：
将各个所述类簇的历史业务数据分别和...
【专利技术属性】
技术研发人员：李权，郑明华，李敏镭，韩森，魏帅超，郭炼杰，钟志明，李炫彬，詹子知，彭娴睿，陈天健，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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