【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种卷烟销量预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，随着机器学习技术的快速发展，越来越多的研究者将机器学习技术引入市场研究和消费者研究。借助机器学习技术，从庞大的市场销售数据中提取有用信息，识别潜在的市场规律和消费者行为，预测卷烟销量，为卷烟企业提供有力的决策支持。
2、在现有技术中，卷烟企业常常通过卷烟的历史销售数据对卷烟销量进行预测。导致卷烟销量的预测结果具有片面性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种卷烟销量预测方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中仅根据卷烟销售数据对卷烟销量进行预测，导致卷烟销量预测结果具有片面性的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种卷烟销量预测方法，该方法包括：
3、获取零售户的位置信息、烟类销售数据和非烟类销售数据；
4、根据所述零售户的位置信息对零售户进行聚类，确定核心销售商圈；
5、基于核心销售商圈内每个零售户对应...
【技术保护点】
1.一种卷烟销量预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于核心销售商圈内每个零售户对应的烟类销售数据和非烟类销售数据，将烟类销售数据和非烟类销售数据进行匹配，得到烟类和非烟类组合信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述烟类销售数据包括烟类品牌，所述非烟类销售数据包括非烟类品牌，所述利用倾向匹配得分法对所述对数化处理后的销售数据进行匹配，得到烟类和非烟类组合信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取零售户的位置信息、烟类销售数据和非烟类销售数据之后，
【技术特征摘要】
1.一种卷烟销量预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于核心销售商圈内每个零售户对应的烟类销售数据和非烟类销售数据，将烟类销售数据和非烟类销售数据进行匹配，得到烟类和非烟类组合信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述烟类销售数据包括烟类品牌，所述非烟类销售数据包括非烟类品牌，所述利用倾向匹配得分法对所述对数化处理后的销售数据进行匹配，得到烟类和非烟类组合信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取零售户的位置信息、烟类销售数据和非烟类销售数据之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈凯迪，莫玉华，许良本，邓超，李派禹，
申请(专利权)人：广西中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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