采购量的确定方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种采购量的确定方法、装置、存储介质及电子设备，方法包括：获取与销量相关的业务数据，所述业务数据为历史数据；根据所述业务数据以及预设模型算法计算与业务数据对应的权重；根据所述业务数据以及所述与业务数据对应的权重计算预计本周销量；根据所述预计本周销量以及库存数据，确定采购量。本发明专利技术提供的采购量的确定方法、装置、存储介质及电子设备，通过获取与销量相关的多种历史数据，可以实现大量相关业务数据被使用，采购数量的计算准确率较高；提升了客户体验，减少了由于备货不足导致的缺货等待时间。

【技术实现步骤摘要】
采购量的确定方法、装置、存储介质及电子设备
本专利技术是涉及采购
，特别是涉及一种采购量的确定方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
目前，随着人们生活水平的提高，对购物的到货时间要求，也越来越精确。因此，商家的补货方案变得越来越重要。现有技术中，行业常用采购(补货)数量计算方案：通过设备A在仓库A过往6周的实际销量，计算出设备A在仓库A的周均销量，后将4倍周均销量与周一实际库存的差值作为本周设备A在仓库A应采购的设备数量。基于此，本申请的专利技术人发现，参与预测销量计算的业务数据较为单一，采购数量的计算准确率不高，继而会影响由于备货不足导致的缺货等待时间长，进而降低的客户体验。公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术实施例的目的在于提供一种采购量的确定方法、装置、存储介质及电子设备。第一方面，本专利技术实施例提供了一种采购量的确定方法，包括：获取与销量相关的业务数据，所述业务数据为历史数据；根据所述业务数据以及预设模型算法计算与业务数据对应的权重；根据所述业务数据以及所述与业务数据对应的权重计算预计本周销量；根据所述预计本周销量以及库存数据，确定采购量。在一种可能的实现方式中，所述业务数据包括：上周下单数量、上周新增客户数、商品分类以及其他数据；所述根据所述业务数据以及所述与业务数据对应的权重计算预计本周销量包括：所述预计本周销量＝第一权重值*上周下单数量+第二权重值*上周新增客户数+第三权重值*商品分类+第四权重值*其他数据。在一种可能的实现方式中，其他数据包括：商品在租设备数量、新增在租设备数、商品可用库存、近6周各周发货数、近6周各周缺货数、近6周各周订单数、商品在途时间、商品品牌、商品成色中的一种。在一种可能的实现方式中，所述根据所述业务数据以及预设模型算法计算与业务数据对应的权重包括：通过对所述预设模型算法以及所述业务数据进行训练，获得与业务数据对应的权重，其中，所述预设模型算法为线性回归算法。在一种可能的实现方式中，所述库存数量包括实际库存数量以及在途数量。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种采购量的确定装置，包括：获取模块，用于获取与销量相关的业务数据，所述业务数据为历史数据；权重计算模块，用于根据所述业务数据以及预设模型算法计算与业务数据对应的权重；销量计算模块，用于根据所述业务数据以及所述与业务数据对应的权重计算预计本周销量；确定模块，用于根据所述预计本周销量以及库存数据，确定采购量。在一种可能的实现方式中，所述业务数据包括：上周下单数量、上周新增客户数、商品分类以及其他数据；所述销量计算模块中的根据所述业务数据以及所述与业务数据对应的权重计算预计本周销量包括：所述预计本周销量＝第一权重值*上周下单数量+第二权重值*上周新增客户数+第三权重值*商品分类+第四权重值*其他数据。在一种可能的实现方式中，所述库存数量包括实际库存数量以及在途数量。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求上述的采购量的确定方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的采购量的确定方法。本专利技术实施例提供的采购量的确定方法、装置、存储介质及电子设备，通过获取与销量相关的多种历史数据，可以实现大量相关业务数据被使用，采购数量的计算准确率较高；提升了客户体验，减少了由于备货不足导致的缺货等待时间。进一步的，减少异地发货快递费用、减少由于压货产生的相关费用，降低了公司运营成本；避免了由于缺货导致的丢单损失等，提升了公司利润。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本专利技术实施例所提供的采购量的确定方法的流程图；图2示出了本专利技术实施例所提供的采购量的确定装置的结构示意图；图3示出了本专利技术实施例所提供的用于采购量的确定方法的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本专利技术的保护范围并不受具体实施方式的限制。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。本专利技术实施例提供了一种采购量的确定方法的流程图，参见图1所示，包括：步骤1-步骤4。步骤1，获取与销量相关的业务数据，所述业务数据为历史数据。具体的，可以设置为在预设时刻，进行历史数据的获取。例如，每周的同一时刻。步骤2，根据所述业务数据以及预设模型算法计算与业务数据对应的权重。在一种实现方式中，步骤2可以包括：通过对所述预设模型算法以及所述业务数据进行训练，获得与业务数据对应的权重，其中，所述预设模型算法为线性回归算法。可以使用线性回归算法中的sklearn算法，以及上述影响销量的业务数据确定权重值。步骤3，根据所述业务数据以及所述与业务数据对应的权重计算预计本周销量。步骤4，根据预计本周销量以及库存数据，确定采购量。具体的，通过本周销量减去库存数据求出采购量。在一种实现方式中，所述库存数量包括实际库存数量以及在途数量。由此，本实施例提供的采购量的确定方法，通过获取与销量相关的多种数据，可以实现大量相关业务数据被使用，采购数量的计算准确率较高；提升了客户体验，减少了由于备货不足导致的缺货等待时间。进一步的，减少异地发货快递费用、减本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种采购量的确定方法，其特征在于，包括：/n获取与销量相关的业务数据，所述业务数据为历史数据；/n根据所述业务数据以及预设模型算法计算与业务数据对应的权重；/n根据所述业务数据以及所述与业务数据对应的权重计算预计本周销量；/n根据所述预计本周销量以及库存数据，确定采购量。/n

【技术特征摘要】
1.一种采购量的确定方法，其特征在于，包括：
获取与销量相关的业务数据，所述业务数据为历史数据；
根据所述业务数据以及预设模型算法计算与业务数据对应的权重；
根据所述业务数据以及所述与业务数据对应的权重计算预计本周销量；
根据所述预计本周销量以及库存数据，确定采购量。


2.如权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述业务数据包括：上周下单数量、上周新增客户数、商品分类以及其他数据；
所述根据所述业务数据以及所述与业务数据对应的权重计算预计本周销量包括：所述预计本周销量＝第一权重值*上周下单数量+第二权重值*上周新增客户数+第三权重值*商品分类+第四权重值*其他数据。


3.如权利要求2所述的确定方法，其特征在于，其他数据包括：
商品在租设备数量、新增在租设备数、商品可用库存、近6周各周发货数、近6周各周缺货数、近6周各周订单数、商品在途时间、商品品牌、商品成色中的一种。


4.如权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述根据所述业务数据以及预设模型算法计算与业务数据对应的权重包括：通过对所述预设模型算法以及所述业务数据进行训练，获得与业务数据对应的权重，其中，所述预设模型算法为线性回归算法。


5.如权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述库存数量包括实际库存数量以及在途数量。


6.一种采购量的确定装置，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙鹏，郑韬，孟繁星，
申请(专利权)人：北京易点淘网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11