数据处理的方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种数据处理的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，本发明专利技术实施例的方法，通过圈定多个目标区域，针对每个目标区域，获取所述目标区域内的订单数据；根据所述目标区域内的订单数据，确定待预测的目标类目以及每个所述目标类目的训练数据；利用每个所述目标类目的训练数据，对神经网络模型进行训练，得到所述目标区域和所述目标类目对应的预测模型，通过预测模型能够准确地预测该目标区域内该目标类目的物资的需求量，从而为商品推荐、调配、同一配送等提供了数据基础。同一配送等提供了数据基础。同一配送等提供了数据基础。

【技术实现步骤摘要】
数据处理的方法、装置、设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及计算机
，尤其涉及一种数据处理的方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在传染疾病的疫情期间，居民出门采购生活物资会增加交叉感染概率，居民采买需求无法得到及时满足。根据社区物资需求预测对社区进行统一采购配送的运营模式逐渐称为一种趋势。社区物资需求预测是指定预测社区居民急需的生活物资，为合理调配资源，满足居民生活需求提供数据基础。
[0003]在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中的需求预测方法均是针对用户的需求预测，目前还无法准确地预测社区物资需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种数据处理的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用以训练得到能够准确预测目标区域内目标类目的物资需求量的预测模型。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种数据处理的方法，包括：
[0006]根据目标区域的区域范围，获取所述目标区域内的订单数据；
[0007]根据所述目标区域内的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：根据目标区域的区域范围，获取所述目标区域内的订单数据；根据所述目标区域内的订单数据，确定待预测的目标类目以及每个所述目标类目的训练数据；根据每个所述目标类目的训练数据，对神经网络模型进行训练，得到所述目标区域和所述目标类目对应的预测模型，所述预测模型用于预测所述目标区域内所述目标类目的物资的需求量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内的订单数据，确定待预测的目标类目以及每个所述目标类目的训练数据，包括：根据物资与物资类目的映射关系，对所述订单数据中物资的类目信息进行更新处理；根据更新处理后的订单数据，确定每个物资类目在各历史时段内的销量；根据每个物资类目在各历史时段内的销量，确定至少一个目标类目。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据物资与物资类目的映射关系，对所述订单数据中物资的类目信息进行更新处理，包括：填补所述订单数据中缺失的物资类目。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个物资类目在各历史时段内的销量，确定至少一个目标类目，包括：将在各历史时段内的销量总和大于第一阈值的物资类目确定为目标类目；或者，将在各历史时段内的销量的平均值大于第二阈值的物资类目确定为目标类目；或者，将在至少一个所述历史时段内的销量大于第三阈值的物资类目确定为目标类目。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内的订单数据，确定待预测的目标类目以及每个所述目标类目的训练数据，还包括：根据更新处理后的订单数据，确定每个物资类目在所述各历史时段内的用户数量；根据每个所述目标类目在每个所述历史时段内的销量和用户数量，生成一条样本数据，所述样本数据包括：所述目标类目在所述历史时段内的销量和用户数量，所述历史时段对应的星期和月份；每个所述目标类目在各所述历史时段内的样本数据构成所述目标类目的训练数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述样本数据中，所述历史时段对应的星期和月份采用独热编码的形式。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述目标类目的训练数据，对神经网络模型进行训练，得到所述目标区域和所述目标类目对应的预测模型之后，还包括：根据所述预测模型，预测所述目标区域内所述目标类目的物资的需求量；根据所述目标区域内所述目标类目的物资的需求量，为所述目标区域分配物资。8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于：所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：李婷，宋礼，张钧波，郑宇，
申请(专利权)人：京东城市北京数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：