本申请公开一种数据处理方法和装置，该数据处理方法包括：获取待处理的时间序列数据，所述时间序列数据包括目标对象在不同时间的历史需求数据按时间顺序构成的数据序列；所述目标对象为供应链场景中的相应类型供应对象；依次确定所述时间序列数据中候选重复性子序列的候选起始位置、重复次数及长度，以基于确定结果识别所述时间序列数据中是否存在梯度相似性满足相似性条件的重复性子序列；若存在，确定所述目标对象为可预测对象，以基于所述目标对象对应的所述重复性子序列预测所述目标对象在未来预设时间的需求数据。目标对象在未来预设时间的需求数据。目标对象在未来预设时间的需求数据。
【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法和装置
[0001]本申请属于供应链管理
，尤其涉及一种数据处理方法和装置。
技术介绍
[0002]在供应链管理中，厂家希望能够更加精准的准备待生产产品的原材料及零备件。过多的准备会造成浪费，准备不足又会降低产能，影响销售，因此需要对零备件需求量有精准的预测。
[0003]在备件预测领域，除了给出预测结果以外，往往对于预测的置信程度也有很高的要求。实际应用中，通常会筛选出有能力进行准确预测的case(备件条目)并给出需求量预测结果，而对于没有能力进行准确预测的case，需要更多的资源收集信息，或者采用保守策略选择较低的估计。基于此，事前通过“可预测性”筛选出可预测的case，以用于零备件需求量的精准预测及此基础上的备件准备，在备件预测领域成为一个亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]为此，本申请公开如下技术方案：
[0005]一种数据处理方法，包括：
[0006]获取待处理的时间序列数据，所述时间序列数据包括目标对象在不同时间的历史需求数据按时间顺序构成的数据序列；所述目标对象为供应链场景中的相应类型供应对象；
[0007]依次确定所述时间序列数据中候选重复性子序列的候选起始位置、重复次数及长度，以基于确定结果识别所述时间序列数据中是否存在梯度相似性满足相似性条件的重复性子序列；
[0008]若存在，确定所述目标对象为可预测对象，以基于所述目标对象对应的所述重复性子序列预测所述目标对象在未来预设时间的需求数据。
[0009]可选的，所述依次确定所述时间序列数据中候选重复性子序列的候选起始位置、重复次数，包括：
[0010]确定所述时间序列数据中各个数据分别在时间线上对应的变化幅度；
[0011]从各个数据在所述时间序列数据所对应位置中确定一待处理的可选起始位置，作为所述时间序列数据中第一个候选重复性子序列的第一候选起始位置；
[0012]确定所述时间序列数据中，在所述第一候选起始位置之后是否存在对应的变化幅度与所述第一候选起始位置所对应数据的变化幅度满足第一接近条件的至少一个目标数据，若存在，将所述至少一个目标数据在所述时间序列数据中分别对应的位置作为其他候选重复性子序列的第二候选起始位置，所述至少一个目标数据的个数作为所述候选重复性子序列的当前重复次数。
[0013]可选的，确定所述时间序列数据中候选重复性子序列的长度，以基于确定结果识别所述时间序列数据中是否存在梯度相似性满足相似性条件的重复性子序列，包括：
[0014]确定所述其他候选重复性子序列中是否存在满足序列长度条件并与所述第一个候选重复性子序列满足第二接近条件的目标候选重复性子序列；
[0015]若存在，将所述目标候选重复性子序列的满足所述序列长度条件的相应可选长度确定为所述时间序列数据中候选重复性子序列的长度，并将所述长度下的所述第一个候选重复性子序列和所述目标候选重复性子序列作为满足所述相似性条件的重复性子序列；
[0016]其中，所述第一个候选重复性子序列以所述第一候选起始位置为起点，所述目标候选重复性子序列以至少一个所述第二候选起始位置中的相应第二候选起始位置为起点；所述目标候选重复性子序列与所述第一个候选重复性子序列满足所述第二接近条件包括：所述目标候选重复性子序列与所述第一个候选重复性子序列之间位置一致数据的变化幅度满足所述第二接近条件。
[0017]可选的，所述确定所述时间序列数据中各个数据分别在时间线上对应的变化幅度，包括：
[0018]将所述时间序列数据拟合成分段函数；
[0019]根据所述时间序列数据中各个数据在所述分段函数中分别对应的子函数，确定各个数据分别在所对应时间点的导数。
[0020]可选的，所述从各个数据在所述时间序列数据所对应位置中确定一待处理的可选起始位置，作为所述时间序列数据中第一个候选重复性子序列的第一候选起始位置，包括：
[0021]根据为所述重复性子序列设置的最短长度，确定所述时间序列数据中第一个候选重复性子序列的可选起始位置的位置范围；
[0022]从所述位置范围中确定当前待处理的可选起始位置，作为所述第一个候选重复性子序列的第一候选起始位置。
[0023]可选的，所述确定所述其他候选重复性子序列中是否存在满足序列长度条件并与所述第一个候选重复性子序列满足第二接近条件的目标候选重复性子序列，包括：
[0024]设定所述第一个候选重复性子序列的子序列长度为所述最短长度；
[0025]确定所述时间序列数据中以每个第二候选起始位置为起点及长度为所述子序列长度的子序列中，是否存在与所述第一个候选重复性子序列无重叠且满足所述第二接近条件的子序列；
[0026]若不存在，则确定不存在所述目标候选重复性子序列；
[0027]若存在，按预设增量增加所述第一个候选重复性子序列的子序列长度，基于更新后的子序列长度，转至执行所述确定所述时间序列数据中以每个第二候选起始位置为起点及长度为所述子序列长度的子序列中，是否存在与所述第一个候选重复性子序列满足所述第二接近条件的子序列的步骤，直至不存在与所述第一个候选重复性子序列满足所述第二接近条件的子序列，将最新确定出的与所述第一个候选重复性子序列满足所述第二接近条件的子序列作为所述目标候选重复性子序列。
[0028]可选的，所述方法，还包括：
[0029]将所述时间序列数据中各个数据分别对应的所述变化幅度进行排序，得到对应的变化幅度序列；
[0030]建立所述各个数据在所述时间序列数据中所对应位置与所述各个数据的变化幅度在所述变化幅度序列中所对应位置间的映射关系。
[0031]可选的，所述确定所述时间序列数据中，在所述第一候选起始位置之后是否存在对应的变化幅度与所述第一候选起始位置所对应数据的变化幅度满足第一接近条件的至少一个目标数据，包括：
[0032]根据所述变化幅度序列及所述映射关系，确定所述时间序列数据中，在所述第一候选起点位置之后是否存在对应的变化幅度与所述第一候选起始位置所对应数据的变化幅度满足第一接近条件的至少一个目标数据。
[0033]可选的，所述方法，还包括：
[0034]在所述目标对象为可预测对象的情况下，确定所述重复性子序列对应的数据变化特征；
[0035]根据所述数据变化特征预测所述目标对象在未来预设时间的需求数据，以基于预测结果执行对应的应用控制。
[0036]一种数据处理装置，包括：
[0037]获取单元，用于获取待处理的时间序列数据，所述时间序列数据包括目标对象在不同时间的历史需求数据按时间顺序构成的数据序列；所述目标对象为供应链场景中的相应类型供应对象；
[0038]第一确定单元，用于依次确定所述时间序列数据中候选重复性子序列的候选起始位置、重复次数及长度，以基于确定结果识别所述时间序列数据中是否存在梯度相似性满足相似性条件的重复性子序列；
[0039]第二本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：获取待处理的时间序列数据，所述时间序列数据包括目标对象在不同时间的历史需求数据按时间顺序构成的数据序列；所述目标对象为供应链场景中的相应类型供应对象；依次确定所述时间序列数据中候选重复性子序列的候选起始位置、重复次数及长度，以基于确定结果识别所述时间序列数据中是否存在梯度相似性满足相似性条件的重复性子序列；若存在，确定所述目标对象为可预测对象，以基于所述目标对象对应的所述重复性子序列预测所述目标对象在未来预设时间的需求数据。2.根据权利要求1所述的方法，所述依次确定所述时间序列数据中候选重复性子序列的候选起始位置、重复次数，包括：确定所述时间序列数据中各个数据分别在时间线上对应的变化幅度；从各个数据在所述时间序列数据所对应位置中确定一待处理的可选起始位置，作为所述时间序列数据中第一个候选重复性子序列的第一候选起始位置；确定所述时间序列数据中，在所述第一候选起始位置之后是否存在对应的变化幅度与所述第一候选起始位置所对应数据的变化幅度满足第一接近条件的至少一个目标数据，若存在，将所述至少一个目标数据在所述时间序列数据中分别对应的位置作为其他候选重复性子序列的第二候选起始位置，所述至少一个目标数据的个数作为所述候选重复性子序列的当前重复次数。3.根据权利要求2所述的方法，确定所述时间序列数据中候选重复性子序列的长度，以基于确定结果识别所述时间序列数据中是否存在梯度相似性满足相似性条件的重复性子序列，包括：确定所述其他候选重复性子序列中是否存在满足序列长度条件并与所述第一个候选重复性子序列满足第二接近条件的目标候选重复性子序列；若存在，将所述目标候选重复性子序列的满足所述序列长度条件的相应可选长度确定为所述时间序列数据中候选重复性子序列的长度，并将所述长度下的所述第一个候选重复性子序列和所述目标候选重复性子序列作为满足所述相似性条件的重复性子序列；其中，所述第一个候选重复性子序列以所述第一候选起始位置为起点，所述目标候选重复性子序列以至少一个所述第二候选起始位置中的相应第二候选起始位置为起点；所述目标候选重复性子序列与所述第一个候选重复性子序列满足所述第二接近条件包括：所述目标候选重复性子序列与所述第一个候选重复性子序列之间位置一致数据的变化幅度满足所述第二接近条件。4.根据权利要求2所述的方法，所述确定所述时间序列数据中各个数据分别在时间线上对应的变化幅度，包括：将所述时间序列数据拟合成分段函数；根据所述时间序列数据中各个数据在所述分段函数中分别对应的子函数，确定各个数据分别在所对应时间点的导数。5.根据权利要求3所述的方法，所述从各个数据在所述时间序列数据所对应位置中确定一待处理的可选起始位置，作为所述时间序列数据中第一个候选重复性子序列的第一候选起始位置，包括：
根据为所述重复性子序列设置的最短长度，...
【专利技术属性】
技术研发人员：屈鹏展，田鑫源，祁宏升，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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