一种汽车后市场零配件销量预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种汽车后市场零配件销量预测方法及系统，涉及市场预测技术领域，包括：针对汽车后市场零配件的特性，对Sku进行分类；针对不同类别的Sku设置不同的预测算法进行预测，获得各类别Sku的预测结果；对所有预测结果进行异常值拦截处理，获得剩余预测结果；根据剩余预测结果进行所需级别拆分，获得各类别Sku在该级别的预测结果。本发明专利技术针对汽配行业Sku属性的特点以及目前面临不能对Sku有效预测的问题，构建了一套Sku的分类体系，同时对不同的分类采用不同的预测算法，适应性更强，进而能够更加精准的预测未来的销量。而能够更加精准的预测未来的销量。而能够更加精准的预测未来的销量。

【技术实现步骤摘要】
一种汽车后市场零配件销量预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及市场预测
，尤其是涉及一种汽车后市场零配件销量预测的实现方法及系统。

技术介绍

[0002]汽车后市场是指汽车销售以后，围绕汽车使用过程中的各种服务；在汽车后市场中，汽配行业市场竞争日趋激烈，而且Sku(库存量单位，引申为产品统一编号的简称，每种产品均对应有唯一的Sku号)种类繁多，为了能够高效合理的备货，所以需要合理的预测未来需求量，从而辅助补货人员进行补货。
[0003]目前市面上关于汽配零件的预测系统，普遍存在问题，包括：(1)并没有对Sku进行有效的预测，而是简单设置一个静态的安全库存；(2)并没有对Sku进行有效的分类，由于不同类别的Sku可能采用不同的预测算法，因此，该预测系统对不同汽车配件的预测准确度存在较大差别。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本专利技术提供了一种汽车后市场零配件销量预测方法及系统，针对汽配行业Sku属性的特点以及目前面临的问题，构建了一套Sku的分类体系，同时对不同的分类采用不同的预测算法，适应性更强，进而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽车后市场零配件销量预测方法，其特征在于，包括：针对汽车后市场零配件的特性，对Sku进行分类；针对不同类别的所述Sku设置不同的预测算法进行预测，获得各类别所述Sku的预测结果；对所有所述预测结果进行异常值拦截处理，获得剩余预测结果；根据所述剩余预测结果进行所需级别拆分，获得各类别Sku在该级别的预测结果。2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：所述特性包括销售频次。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：针对汽车后市场零部件的销售频次，将Sku分为四类，包括：Sku有售月数小于三个月；Sku有售月数大于三个月，且小于12个月；Sku有售月数大于12个月；Sku有售月数大于6个月，且月均销量小于15。4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于：对于有售月数小于三个月的Sku，采用求平均值法计算预测结果；对于有售月数大于三个月，且小于12个月的Sku，采用一次指数平滑法计算预测结果；对于有售月数大于12个月的Sku，对每月销售数据作为特征集，采用森林算法和向量回归算法进行计算，另通过一次指数平滑法计算，最后将森林算法、向量回归算法及一次指数平滑法的计算结果进行加权融合，得到预测结果；对于有售月数大于6个月，且月均销量小于15的Sku，采用泊松分布的方式计算预测结果。5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：对所有所述预测结果进行异常值拦截处理，包括：设置预测结果上线和预测结果下线；当所述预测结果大于或等于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：林园园，刘春博，邱秉泉，
申请(专利权)人：杭州喵智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：