【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种交易额预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着电子商务的快速发展，小程序作为一种新兴的在线营销平台，其发放的卡券数量庞大，达到数千万张。然而，当前存在一个关键问题：如何有效地预估这些卡券在发放前对成交额的影响。这一问题的解决对于小程序管理者来说至关重要，因为它直接关系到营销活动的实际效果、资源配置的优化，以及营销策略的调整。
2、目前，市场上的主流预测方法主要基于机器学习模型。尽管这些模型在某些方面表现出色，但它们也面临着明显的局限性和挑战。例如，数据需求量大：传统的机器学习算法通常需要大量数据支撑。在许多商业场景中，尤其是新兴市场或小型企业，很难获得足够的数据量，从而导致预测结果不尽如人意。可解释性差：复杂的模型，如神经网络，常被视为“黑箱”，其内部的预测过程难以理解和解释。这种缺乏透明度的特性使得模型难以直接应用于指导具体的业务操作。超参数调整困难：传统机器学习模型通常包含许多需要手动调整的超参数。这不仅需要大量试验和经验积累，而且调整过程往往直接影响到模型的最终性能。
3、因此，现有技术中基于机器学习模型的交易额预测方法存在学习成本高、预测模型可解释性差，以及超参数调整困难的问题，这些问题限制了交易额预测方法在实际业务运营中的应用和有效性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种交易额预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的基于机器学习模型的交易额预测方法存在学习成本高、预测模型
2、本申请实施例的第一方面，提供了一种交易额预测方法，包括：根据预定的销售期分类规则，将销售期划分为第一销售期、第二销售期和第三销售期；将第一销售期对应的日均交易额作为基准，分别计算第二销售期和第三销售期对应的跳起系数；根据当前周期内第一时间段以及历史周期内第一时间段分别对应的跳起系数，计算跳起系数差值；根据历史周期内第二时间段的跳起系数及跳起系数差值，确定当前周期内第二时间段对应的跳起系数；对当前周期内第二时间段对应的第一销售期的日均交易额进行预测，基于预测结果以及当前周期内第二时间段的跳起系数，确定当前周期内第二时间段的第二销售期和第三销售期分别对应的日均交易额；根据当前周期内第二时间段的第一销售期、第二销售期以及第三销售期分别对应的日均交易额，对当前周期内第二时间段的总交易额进行预测，得到总交易额预测值。
3、本申请实施例的第二方面，提供了一种交易额预测装置，包括：分类模块，被配置为根据预定的销售期分类规则，将销售期划分为第一销售期、第二销售期和第三销售期；第一计算模块，被配置为将第一销售期对应的日均交易额作为基准，分别计算第二销售期和第三销售期对应的跳起系数；第二计算模块，被配置为根据当前周期内第一时间段以及历史周期内第一时间段分别对应的跳起系数，计算跳起系数差值；第一确定模块，被配置为根据历史周期内第二时间段的跳起系数及跳起系数差值，确定当前周期内第二时间段对应的跳起系数；第二确定模块，被配置为对当前周期内第二时间段对应的第一销售期的日均交易额进行预测，基于预测结果以及当前周期内第二时间段的跳起系数，确定当前周期内第二时间段的第二销售期和第三销售期分别对应的日均交易额；预测模块，被配置为根据当前周期内第二时间段的第一销售期、第二销售期以及第三销售期分别对应的日均交易额，对当前周期内第二时间段的总交易额进行预测，得到总交易额预测值。
4、本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
5、本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
6、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
7、通过根据预定的销售期分类规则，将销售期划分为第一销售期、第二销售期和第三销售期；将第一销售期对应的日均交易额作为基准，分别计算第二销售期和第三销售期对应的跳起系数；根据当前周期内第一时间段以及历史周期内第一时间段分别对应的跳起系数，计算跳起系数差值；根据历史周期内第二时间段的跳起系数及跳起系数差值，确定当前周期内第二时间段对应的跳起系数；对当前周期内第二时间段对应的第一销售期的日均交易额进行预测，基于预测结果以及当前周期内第二时间段的跳起系数，确定当前周期内第二时间段的第二销售期和第三销售期分别对应的日均交易额；根据当前周期内第二时间段的第一销售期、第二销售期以及第三销售期分别对应的日均交易额，对当前周期内第二时间段的总交易额进行预测，得到总交易额预测值。本申请提升了交易额预测方法在实际业务运营中的应用和有效性，提升预测结果的准确性，且预测方式清晰透明，可用于指导业务日常运营。
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1.一种交易额预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预定的销售期分类规则，将销售期划分为第一销售期、第二销售期和第三销售期，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一销售期对应的日均交易额作为基准，分别计算所述第二销售期和第三销售期对应的跳起系数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前周期内第一时间段以及历史周期内第一时间段分别对应的跳起系数，计算跳起系数差值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史周期内第二时间段的跳起系数及所述跳起系数差值，确定所述当前周期内第二时间段对应的跳起系数，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述当前周期的第二时间段作为所述当前周期对应的未来预测季度；
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述当前周期内第二时间段的总交易额进行预测，得到总交易额预测值之前，所述方法还包括：
8.一种交易额预测装置，其特征在于，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种交易额预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预定的销售期分类规则，将销售期划分为第一销售期、第二销售期和第三销售期，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一销售期对应的日均交易额作为基准，分别计算所述第二销售期和第三销售期对应的跳起系数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前周期内第一时间段以及历史周期内第一时间段分别对应的跳起系数，计算跳起系数差值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史周期内第二时间段的跳起系数及所述跳起系数差值，确定所述当前周期内第二时间段对应的跳起系数，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐琳，孙若愚，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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