【技术实现步骤摘要】
商品销量数据预测方法、装置、设备、介质及产品
[0001]本申请涉及数据处理领域,具体而言,涉及一种商品销量数据预测方法、装置、设备、介质及产品。
技术介绍
[0002]电商平台在商品销售过程中,会产生海量的销售数据。因此,电商平台的电子设备(例如,服务器)可以利用这些销售数据进行大数据分析,以便为用户提供更好的购物体验。
[0003]然而,专利技术人研究发现,海量的销售数据中会存在一些售罄状况的销量数据,而售罄状况的销量数据并不能真实反映商品的销售情况,继而会干扰最终的分析结果。
技术实现思路
[0004]为了克服现有技术中的至少一个不足,第一方面,本申请提供一种商品销量数据预测方法,应用于电子设备,所述方法包括:
[0005]获取目标商品的第一销量数据以及待预测的售罄时段,其中,所述第一销量数据为所述目标商品在第一销售时段内未出现售罄状况的历史销量数据,所述售罄时段为所述目标商品在第二销售时段内出现售罄状况的时间段;
[0006]根据所述第一销量数据,确定出相似商品;其中,所述相似商品在第三销售时段内的第二销量数据与所述第一销量数据满足预设相似条件;
[0007]根据所述第一销量数据和所述第二销量数据,预测所述目标商品在所述售罄时段内的销量数据。
[0008]第二方面,本申请提供一种商品销量数据预测装置,应用于电子设备,所述商品销量数据预测装置包括:
[0009]数据获取模块,用于获取目标商品的第一销量数据以及售罄时段,其中,所述第一销量数据为所述目 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品销量数据预测方法,其特征在于,应用于电子设备,所述方法包括:获取目标商品的第一销量数据以及待预测的售罄时段,其中,所述第一销量数据为所述目标商品在第一销售时段内的历史销量,所述第一销售时段内未出现售罄状况,所述目标商品在第二销售时段内出现售罄状况的时间段为所述售罄时段;根据所述第一销量数据,确定出相似商品;其中,所述相似商品在第三销售时段内的第二销量数据与所述第一销量数据满足预设相似条件;根据所述第一销量数据和所述第二销量数据,预测所述目标商品在所述售罄时段内的销量数据。2.根据权利要求1所述的商品销量数据预测方法,其特征在于,所述第一销售时段包括多个子时段,所述相似商品选取自候选商品集,所述根据所述第一销量数据,确定出相似商品,包括:根据所述第一销量数据,获取所述目标商品在多个所述子时段内的销量分布;根据所述目标商品的销量分布,从所述候选商品集中确定出所述相似商品。3.根据权利要求2所述的商品销量数据预测方法,其特征在于,所述根据所述目标商品的销量分布,从所述候选商品集中确定出所述相似商品之前,所述方法还包括:从初始商品集获取每个候选商品的销售状况信息;根据每个所述候选商品的销售状况信息,从所述初始商品集中剔除干扰数据以得到所述候选商品集。4.根据权利要求3所述的商品销量数据预测方法,其特征在于,所述销售状况信息包括每个所述候选商品的销量数据、售后信息以及促销信息;所述干扰数据包括售后信息出现异常的销量数据、参与促销活动的销量数据以及干扰商品的销量数据,其中,所述干扰商品为销量数据小于预设数量阈值的候选商品。5.根据权利要求2所述的商品销量数据预测方法,其特征在于,所述候选商品集中包括多个候选商品,所述根据所述目标商品的销量分布,从所述候选商品集中确定出所述相似商品,包括:获取所述目标商品与多个所述候选商品之间的多个相似度,其中,所述多个相似度分别表征所述目标商品对应的销量分布与每个所述候选商品对应的销量分布之间的相似程度;从所述多个相似度中,选取至少一个目标相似度;将所述至少一个目标相似度对应的候选商品,作为所述相似商品。6.根据权利要求5所述的商品销量数据预测方法,其特征在于,所述获取所述目标商品与多个所述候选商品之间的多个相似度,包括:获取所述目标商品对应销量分布的第一向量以及多个所述候选商品对应销量分布的多个第二向量;分别计算所述第一向量与多个所述第二向量之间的多个向量关系;将多个所述向量关系,作为所述目标商品与多个所述候选商品之间的多个相似度。7.根据权利要求1
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6任意一项所述的商品销量数据预测方法,其特征在于,所述目标商品与所述相似商品为同一电商平台的销售商品。8.根据权利要求1
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6任意一项所述的商品销量数据预测方法,其特征在于,所述根据所
述第一销量数据和所述第二销量数据,预测所述目标商品在所述售罄时段内的销量数据,包括:根据所述第一销量数据与所述第二销量数据,获得所述目标商品的销量比值;将所述第一销量数据中位于所述售罄时段内的历史销量作为参考销量;根据所述参考销量以及所述销量比值,获得所述目标商品在所述售罄时段内的销量数据。9.根据权利要求8所述的商品销量数据预测方法,其特征在于,所述销量比值包括第一比值以及第二比值;所述第一比值为所述目标商品的第一参考销量与第二参考销量之间的比值,其中,所述第一参考销量为所述目标商品在第一参考时段的历史销量,所述第一参考时段位于所述第二销售时段未出现售罄状况的时间段;所述第二参考销量为所述目标商品在第二参考时段的历史销量,所述第二参考时段为所述第一销售时段内与所述第一参考时段相对应的时间段;所述第二比值为所述目标商品与所述相似商品之间的销量比值,根据所述第一销量数据与所述第二销量数据进行计算获得。10.根据权利要求9所述的商品销量数据预测方法,其特征在于,所述根据所述参考销量以及所述销量比值,获得所述目标商品在所述售罄时段内的销量数据,包括:获取所述第一比值与所述第二比值之间的平均比值;根据所述平均比值以及所述参考销量,获得所述目标商品在所述售罄时段内的销量数据。11.根据权利要求9所述的商品销量数据预测方法,其特征在于,所述根据所述参考销量以及所述销量比值,获得所述目标商品在所述售罄时段内的销量数据,包括:获取所述第一比值与所述第二比值之间各自的权重;根据所述第一比值与所述第二比值之间各自的权重,获得所述第一比值与所述第二比值之间的加权比值;根据所述加权比值以及所述参考销量,获得所述目标商品在所述售罄时段内的销量数据。12.一种商品销量数据预测装置,其特征在于,应用于电子设备,所述商品销量数据预测装置包括:数据获取模块,用于获取目标商品的第一销量数据以及售罄时段,其中,所述第一销量数据为所述目标商品在第一销售时段内的历史销量,所述第一销售时段内未出现售罄状况,所述目标商品在第二销售时段内出现售罄状况的时间段为所述售罄时段;商品查找模块,用于根据所述第一...
【专利技术属性】
技术研发人员:乔勇,张斌,
申请(专利权)人:北京橙心无限科技发展有限公司,
类型:发明
国别省市:
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